清水誠の「その指標がデザインを決める」 ― 第1回

そのエラーページ、自己満足になっていませんか？

2011年06月13日 10時01分更新

清水誠

ツイートする

レポートを作成して分析しよう

　前の2つの設定は、分析のための下準備にすぎません。ここからが本題です。

　まず、必要なデータだけを抽出するために、カスタムレポートを作成します。


設定の例

設定メモ

ディメンションには設定した位置（カスタム変数の番号）のキーと値をセットする
指標にはユーザー数（ユニーク訪問者数）、訪問（訪問回数）、新規訪問数、サイトで重要な目標のコンバージョン率をセットする

　この結果、以下のようなレポートが完成します。

　ここからいくつかの指標を算出し、エラーの影響を分析します。

1. エラー体験率

指標の定義: エラーページを閲覧したユニークユーザー数÷サイト全体のユニークユーザー数

　エラーページの表示回数ではなく、何％のサイト訪問者がエラーを体験したかを把握するために、エラーページを閲覧した訪問者数をサイト全体のユニーク訪問者数で割ります。

　Google Analytics上ではこの指標をレポートに表示できません。2種類のユニークユーザー数を日別または週別で集計し、Excelの表を作成します。

　サイトのユーザー数が増えればエラーの数が増えるのは自然です。エラー体験率がいつもよりも増えていないか、増減のトレンドを定期的に確認します。

2. 新規訪問エラー率

指標の定義: エラーページを閲覧した新規訪問数÷サイト全体の新規訪問数

　初めての訪問でエラーが発生するのは、門前払いと同じです。「サイトの良さを知る前に去ってしまい二度と戻らない」「サイトやブランドに対する信頼を失なう」などのリスクがあります。運営側にとっても、集客にコストをかけている場合、直接的な損失が発生します。エラーページの新規訪問数をサイト全体の新規訪問数で割ることで、新規訪問のうち何％がエラーを体験したのかが分かります。

　この指標も増減のトレンドを定期的に確認します。高いほどエラー対策の緊急性が高い、と判断できます。

3. エラーコンバージョン率

　作成したカスタムレポートの目標コンバージョン率をみると、エラーを体験したにも関わらず目的を達成できたかどうかが分かります。

　迂回、回避、再トライなどの結果、何とかコンバージョンに至っていれば、ビジネスへの直接的なダメージは少なかったと判断できます。エラーの発生はユーザーに対して不親切であり、サイトの信頼度も下がるので放置してよいわけではありませんが、かけられる時間とコストが限られている以上、ダメージの大きい深刻なエラーを優先的に解消する必要があります。

　「4. エラーページ離脱率」と「5. エラー再訪問率」については、次回に取り上げます。

前へ 1 2 3 4 次へ