アクセス解析で見るべき重要指標｜集客とCVの改善に効く数値

Webサイトは、毎日たくさんの人が訪れては去っていきます。
その中で、どんな人がどのように行動し、何を達成したのか。
アクセス解析では、これらの動きを数値として確認することができます。
今回は、特に集客とコンバージョン（CV）に関係する重要な指標を見ていきましょう。

集客とCVの基本指標を理解する

PV・UU・セッション数の基本的な関係

アクセス解析の基本となる3つの数字があります。

まず、PV（ページビュー）は、サイト内のページが見られた回数です。

例えば、1人のユーザーが3ページを見た場合、PVは3となります。

次に、UU（ユニークユーザー）は、サイトを訪れた人の数です。

同じ人が何度訪れても1人とカウントされます。

そして、セッション数は、サイトの訪問回数を示します。

1人のユーザーが朝と夜に訪れた場合、セッション数は2となります。

新規ユーザーとリピーターの定義と見方

訪問者は「新規ユーザー」と「リピーター」に分類されます。

新規ユーザーとは、そのデバイスから初めてサイトを訪れた人です。

一方、リピーターは2回目以降の訪問者を指します。

ただし、同じ人でも違うデバイスを使うと新規ユーザーとしてカウントされる点に注意が必要です。

一般的に：

• 新規ユーザーは認知度の指標
• リピーターは満足度の指標 として活用できます。

コンバージョン率と売上指標の基礎

コンバージョン率は、訪問者のうち、目標（商品購入やお問い合わせなど）を達成した人の割合です。

計算式：コンバージョン率 = 達成件数 ÷ 訪問数 × 100

例えば：

• 訪問数1,000回
• 購入件数20件 の場合、コンバージョン率は2%となります。

新規ユーザーとリピーターでは、一般的にコンバージョン率が異なります。

多くの場合、リピーターの方が高いコンバージョン率を示します。

集客に関する重要指標

流入経路別の訪問者数と特徴

訪問者がどこからサイトに来たのかを、「流入経路」として確認できます。

主な流入経路：

• 自然検索（Google検索など）
• 広告（リスティング広告など）
• SNS（XやInstagramなど）

各経路の特徴：

• 自然検索：情報を探している人が多い
• 広告：商品やサービスへの関心が高い
• SNS：話題性のある内容に反応しやすい

新規ユーザーとリピーターで、よく使う流入経路が異なることも。

検索キーワードの質と量

自然検索からの流入では、どんなキーワードで検索されたかが重要です。

ブランド名での検索（例：〇〇商事）は認知度の指標に。

商品名やサービス名での検索（例：青いセーター）は興味関心の指標になります。

新規ユーザーは一般的なキーワード、リピーターは具体的な商品名での検索が多い傾向にあります。

新規とリピーターの獲得パターン

時間帯や曜日によって、新規ユーザーとリピーターの比率は変化します。

例えば：

• 平日日中：リピーターが多い
• 休日：新規ユーザーが増える といったパターンが見られます。

この傾向は業界やサービスによって異なるため、自社の特徴を把握することが重要です。

コンバージョンに関する重要指標

セグメント別の目標到達率

ユーザーをセグメント（グループ）に分けて、コンバージョン率を比較します。

主なセグメント：

• 新規／リピーター
• デバイス（PC／スマートフォン）
• 流入経路別

セグメント分析により、どのユーザーグループに強み・弱みがあるかが分かります。

例えば：

• 新規ユーザーのCV率が低い → 初回限定クーポンの検討
• スマートフォンでCV率が低い → スマートフォン画面の改善 といった具体的な改善につなげられます。

新規・リピーター別の離脱ポイント

コンバージョンに至らなかったユーザーが、どこで離脱したのかを確認します。

新規ユーザーの場合：

• 商品一覧ページでの離脱が多い → 商品説明の改善
• カート画面での離脱が多い → 送料や決済方法の明確化

リピーターの場合：

• 検索結果での離脱が多い → 検索機能の改善
• マイページでの離脱が多い → ユーザビリティの向上

顧客タイプ別のCV率比較

顧客タイプごとのコンバージョン率の違いを分析します。

例えば：

• 新規ユーザー：CV率2%
• リピーター：CV率5%
• 会員登録者：CV率10%

この違いを理解することで：

• 新規からリピーターへの転換施策
• 会員登録の促進方法
• リピーター向けの特別施策 などを検討できます。

実測値から改善策を導く

ユーザータイプ別の要因分析

数値の変化には、必ず理由があります。

新規ユーザーの減少：

• 検索順位の低下
• 広告予算の縮小
• 競合の増加

リピーターの減少：

• サイトの使いづらさ
• 商品の品切れ
• 競合の特別施策

セグメント別の改善アクション

分析結果から、具体的な改善施策を立案します。

新規ユーザー向け：

• 商品説明の充実
• 初回購入特典の設定
• 不安要素の解消

リピーター向け：

• パーソナライズド推奨
• ポイント制度の拡充
• 会員限定情報の提供

継続的な効果測定の方法

改善は一度で終わりではありません。

PDCAサイクルを回しながら、継続的に改善を進めます：

1. 現状の数値を把握（Plan）
2. 改善施策を実施（Do）
3. 効果を測定（Check）
4. 次の施策を検討（Action）

重要なのは、「改善の効果」を正しく測定すること。

そのためには：

• 改善前の数値をしっかり記録
• 十分な測定期間の設定
• 外部要因の影響も考慮 が必要です。

まとめ：分析から改善へ

アクセス解析の数値は、改善のためのヒントです。

新規ユーザーとリピーター、それぞれの特徴を理解し、適切な施策を打つことが重要です。

ただし、数値を見る際は以下に注意しましょう：

• 単一の指標だけで判断しない
• 十分なサンプル数を確保する
• 季節性や外部要因も考慮する

継続的な分析と改善を通じて、より良いサイト作りを目指してください。