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。

目次

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。

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

この記事を書いた人

ウェブディレクター、コンテンツマーケターとして15年以上にわたり300社以上の企業のサイト制作や改善に従事。
店舗集客やBtoBビジネスを中心に、ウェブサイトのみならずSNS、広告を活用した成果向上を支援しています。

2006年にウェブ業界でキャリアをスタートし、2011年に独立。現在は株式会社S-FACTORY代表として、少数精鋭のクライアントと深く関わりながら、戦略設計や運用代行、コンサルティングを提供しています。

特にコンテンツマーケティングや広告運用を得意とし、製造業や医療分野での実績が豊富。複雑な専門知識をわかりやすく伝えるスキルと、データに基づいた戦略立案で、顧客の課題解決と目標達成を実現します。

目次