アクセス解析がもてはやされて久しいですが、本当の意味で活用し、成果を上げている企業はどれほどあるでしょうか？中には上司への報告資料のために、依然としてUU数（ユニークユーザー数）とPV数（ページビュー数）の推移だけを追っているだけだったり、単に数字を見るだけでその後の具体的な改善アクションに至っていない、という企業は非常に多いと思います。
今回はアクセス解析をビジネスにつなげ、成果を出すための考え方のヒントとなる3つの事例をご紹介します。アクセス解析はサイト改善に活用するという考え方もありますが（むしろそちらが多い）、今回ご紹介する事例はすべて、ネット広告との連動を強く意識した活用方法です。ネット広告予算の最適化やネット広告経由のコンバージョン数の拡大を目指す方は是非ご一読ください。
目次
アクセス解析で効果を上げた3つの事例
まずはアクセス解析の具体的な活用事例を紹介します。
A社：健康食品/化粧品通信販売会社のケース
背景
健康食品や化粧品などの通販では、多くの企業が「初回限定半額」「トライアル価格」など、新規顧客の獲得ハードルを下げ、リピーターからロイヤルカスタマーを育成していくことで収益を上げることを狙っています。つまり、LTV（ライフタイムバリュー）観点でのマーケティングが必要になるわけです。A社の新規顧客獲得ルートは主に「リスティング広告」「アフィリエイト広告」など、ネット広告が中心。ネット広告の媒体が提供しているコンバージョンカウントでは、広告自体の費用対効果は確認できますが、その後のLTV（リピート率・リピート回数・リードタイム）などは当然出てきません。
施策
アクセス解析ツールと、ECサイトでの注文データを組み合わせ、流入経路別のLTVを割り出し、よりLTVが高い施策へ予算を投下するというオペレーションを行いました。
例）
リスティング広告キャンペーンA：ウェブコンバージョンのCPAが4,000円
LTV（その後半年間の売上）が50,000円
リスティング広告キャンペーンB：ウェブコンバージョンのCPAが4,500円
LTV（その後半年間の売上）が30,000円
結果
LTVを加味するとより費用対効果が高いのはキャンペーンAということがわかります。
この結果から、より効果の高いキャンペーンAへ予算の付け替えを行うことで、全体の売上拡大に貢献することとなりました。
B社：専門学校のケース
背景
少子高齢化により、入学志願者の絶対数が減少、さらに大学全入時代に突入する中で、専門学校の経営は今まで以上に厳しさを増しています。そうした環境下でこそ、アクセス解析をビジネスに活用する視点が必要です。
施策
学校見学やオープンキャンパスへの参加、出願、入学に至るネットでのコンバージョン後のリアルなアクションをアクセス解析データと紐づけることで、よりビジネス成果に近いアクションをしているユーザーの流入経路を特定し、その経路をいかに太くしていくかという取り組みを行いました。ここまでは上の健康食品のA社と近いです。ただ、もう少し詳しく見てみると、ネットコンバージョン後のアクションがないユーザーの中には、かなりの割合で高校3年生以外が含まれており（高校1~2年や場合によっては中学生なども）、まずは翌年4月の入学志願者を集めるという観点で、コンバージョンユーザーに占める高校3年生の割合の高い広告手法がどれかを可視化できるようにしました。
結果
時期的に高校3年生が積極的に進路選びに動くシーズンと、そうでない時期があり、広告予算の配分を高校3年生の積極活動期はそこに寄せていき、その時期を過ぎると来年の入学志願者向けに高校2年生狙いのターゲティングで広告を運用。今年度刈取り顧客と来年度見込顧客で時期を分けてうまくキャッチすることに成功しました。
C社：BtoB IT企業のケース
背景
そもそもBtoB向けのIT製品というと、高額でユーザー側の検討期間も非常に長いです。その割に検索数は少なく、クリック数も少ない。結果、リスティング広告ではコンバージョンにつながるKW（キーワード）の特定が非常に困難です。通常の運用であればコンバージョンしないKWは入札を下げたり広告配信自体を停止したりするのですが、一律でそれを行うと、ほぼすべてのKWを止めないといけなくなるようなアカウントもあります。
施策
アクセス解析ツールと連動させ、広告クリック後のユーザーのページ遷移（PV）数や滞在時間を基にしたKWの重みづけです。直帰ユーザーよりもサイト内を遷移し情報収集しているユーザー、10秒でサイトを離れるユーザーよりも数分かけてコンテンツをじっくり見ているユーザーのほうが、検討確度が高そうなのは想像に難くないと思います。
例）
KW：〇〇〇導入 … コンバージョン2、重みづけCV6.6
KW：〇〇サービス … コンバージョン1、重みづけCV8.9
結果
アクセス解析によってこれらの数値をKWごとに導き出し、その結果を基に入札を強めたり、KW追加をしていきました。結果、コンバージョン数の拡大・コンバージョンレートの向上につながり、質の高い見込顧客を獲得することに成功しました。
アクセス解析データを活用するための考え方
上記の3つの事例に共通している、アクセス解析を活用する際の考え方とは何でしょうか。
それは、「ビジネスゴール」の観点からKPI（重要業績評価指標）を正しく設定し、そのKPIの達成に向けて「具体的にアクションしていくための指標」をきちんと把握することです。
ビジネスゴールに基づくKPIの設定
KPI（重要業績評価指標）の設定は、組織の成果や効率を高め、持続的な成長を実現するための重要なステップです。
近年、アクセス解析ツールが高度化し、多様なデータの収集が可能になりました。
しかし、KPIや数値の利用法、評価基準を明確に定めていない場合、データは有効に活用されず、ビジネスに貢献しないケースが頻繁に見受けられます。
このような状況では、収集したデータのビジネスインパクトを正しく把握できず、結果として改善策を講じることが難しくなります。そのため、アクセス解析データを効果的に活用するためには、まずビジネスゴールに基づくKPIを明確に設定することが不可欠です。
具体的な手法としては、企業の主要な目標である売上の拡大、顧客満足度の向上、マーケットシェアの増加などを考慮し、それに直接関連するデータを特定し、KPIとして定義します。
下記のKPI設定のポイントを抑えながら、対象サイトのKPIを定義してみましょう。
▼KPI設定のポイント
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1.ビジネスゴールとデータの関連性を明確にする 例：売上拡大を目標とする場合、新規顧客獲得数やリピート購入率をKPIとして設定。 2.具体的なアクションにつながる指標を選定する 3.定量的かつ定性的なデータを組み合わせてKPIを設定する |
これにより、データは組織の目標達成に向けた具体的な行動指針として機能し、アクセス解析ツールによる豊富な情報を有効活用できるようになります。ビジネスゴールを明確にし、それに沿ったKPIを設定することで、データドリブンな意思決定が可能となり、競争優位性を高めることができます。
ビジネスフローとKPIの関係
次に、KPIの設定において重要なのが、企業の「ビジネスフロー」との関連性を意識することです。
企業ごとに異なるビジネスモデルやビジネスフローに基づいて、アクセス解析で追いかけるべきKPIを決めていく必要があります。
実際、アクセス解析を導入しているにもかかわらず、効果的に活用できていないケースの多くは、ビジネスモデルやビジネスフローにおけるネットのKPI設定が不十分であることが原因です。
どの企業にも売上を拡大するためのビジネスモデルとビジネスフローが存在し、それを明確にすることで、アクセス解析データを効果的に活用できます。
以下に、ビジネスフローの代表的な例を示します。
▼ビジネスフローの例
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1.新規見込顧客の獲得フェーズ 指標：新規顧客獲得数、訪問者数、広告経由のコンバージョン率（CVR） 関連する施策：リスティング広告、SNS広告、LP（ランディングページ）の最適化 2.見込顧客を顧客に育成するプロセス（育成フェーズ） 3.LTV（ライフタイムバリュー）を高めるフォロー施策 4.クロスセル・アップセルの実施（売上拡大フェーズ） |
これらのビジネスフローに基づいてKPIを設定することで、各フェーズで注目すべき指標が明確になり、アクセス解析のデータを最大限に活用することが可能になります。
アクセス解析データをビジネス成果に結びつけるためには、「ビジネスゴールに基づくKPIの設定」と「ビジネスフローとの関連性」を正しく理解し、具体的な施策に反映させることが鍵となります。アクセス解析を効果的に活用することで、データをもとにした改善アクションを迅速に行い、企業の成長を促進することができます。
アクセス解析を活用するための準備
アクセス解析をビジネスに効果的に活用するために、まず最初に取り組むべきことは「KPI（重要業績評価指標）の設計」です。具体的には、ユーザーにどのようなアクションをしてもらえれば自社のビジネスゴールに近づけるのかを定義し、それを指標化することが重要です。これにより、データを集める目的を明確にし、収集したデータをどのように活用していくかの方向性を決めることができます。
▼各業種におけるKPI設計の具体例
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① 単品リピート通販サイト ・新規トライアル購入ユーザーの獲得（数・率・コスト） ・トライアル購入から本製品・定期購入への引上げ（リードタイム・引上率） ・顧客生涯価値（LTV）、再購入率、平均注文額（AOV） アドバイス: |
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② ターゲット属性が明確な学校などのサービス ・新規資料請求者の獲得（数・率・コスト） ・ターゲット属性の含有率（総資料請求者に占めるターゲットユーザーの割合） ・学校見学など、リアルなアクションデータとの連携 アドバイス: |
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③ そもそもコンバージョン数が少ない業態 ・滞在時間やページ遷移数 ・コンバージョン率、訪問者数、直帰率 ・その後の商談化率など、リアルなアクションデータとの連携 アドバイス: |
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④ リアルサービスのカスタマーサポート・会員向けメディア的な位置づけのサイト ・新規ユーザーとリピートユーザーの比率 ・サイト定着率（最低月1回以上来訪するユーザーの割合） ・サポート問い合わせ数、ユーザー満足度、会員数、リテンション率 アドバイス: |
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⑤ 音楽・映像ソフトの販売サイト ・試聴回数と試聴後の購入率（試聴と購入の相関分析） ・複数アイテム同時購入者の購入傾向（J-PopとK-Popは同時に購入されにくいなどのレコメンド活用） ・ロイヤルカスタマーのサイト回遊状況（ロイヤル化するためのトリガーとなるコンテンツやアクションを把握する） ・売上高、平均注文額（AOV）、新規顧客数、リピート購入率 アドバイス: |
他にも、ウェブサイトやビジネスモデル、ビジネスフローごとに最適なKPIは必ず存在するため、まずはそれを明確にすることが重要です。まずは自社のビジネスゴールを明確にし、ユーザーにどのようなアクションをしてもらえばそれに近づけるかを定義したうえで、指標化（KPIの設定）を行います。
また、アクセス解析ツールだけでは取得できないデータ（例：ECサイトの定期購入データ、リアル店舗の来店データ、商談進捗データなど）も、ビジネス成果を正しく評価するために必要です。これらの「オフラインデータ」とWeb上の解析データを組み合わせることで、より正確な分析と施策の立案が可能になります。
したがって、アクセス解析の準備段階では、まずビジネスゴールを設定し、その達成に必要なデータ項目を整理することが大切です。ビジネスゴールに基づいてKPIを設定することで、データ収集の目的が明確になり、効果的なアクセス解析の活用が実現できるでしょう。
アクセス解析ツールの選定
ビジネスゴールを見据え、アクセス解析で注視すべきデータ項目を決定したら、次は適切なツールを選定します。アクセス解析ツールは主に「ウェブビーコン型」「サーバログ分析型」「パケットキャプチャ型」の3種類に分類されます。それぞれのメリットとデメリットについては、ツールごとに異なるため、導入目的に応じて選定することが重要です。
| Webビーコン型 | サーバログ型 | パケットキャプチャ型 | |
| 主要アクセス解析ツール | ・Adobe Analytics ・Google Analytics 4 ・Visionalist など |
・Sitegram ・Webtrends Analytics など |
・Rtmetrics など |
| メリット | ほぼリアルタイムでデータを取得でき、ページごとのユーザー行動やコンバージョンを詳細に把握できる。 設置の際に専用のハードウェアが不要で、タグを埋め込むだけで利用できるため、導入が比較的容易。 |
サーバにログが残っていれば、ツール導入前の過去データも分析可能。データの蓄積が自社サーバー上で行われるため、データの安全性が高い。 パッケージで購入する形態のツールが多く、ランニングコストがかからない。 |
Webサーバに流れるパケットを直接解析するため、JavaScriptが動作しないブラウザや端末でのユーザー行動も把握可能。 自社サーバーにデータを保存し、外部にデータを出す必要がないため、セキュリティの観点から安心して利用できる。 |
| デメリット | サイトにタグを埋め込む必要があるため、管理が煩雑になりがち。また、タグの設置ミスや抜け漏れが発生すると正確なデータが取得できない。 自社のデータが外部サーバーに送信されるため、セキュリティ要件が厳しい企業では敬遠されることがある。 |
リアルタイムでのデータ確認ができず、反映に時間がかかることが多い。 高度な設定やサーバ管理のスキルが必要で、担当者の技術的負担が大きい場合がある。 |
パケットキャプチャ専用の装置やソフトウェアが必要な場合が多く、導入時の初期コストが高額になりがち。 データの取得範囲が広いため、解析対象を絞らないと膨大なデータ量になり、処理に時間がかかる。 |
どのアクセス解析ツールを導入するかは、コストや導入工数、難易度、そして設定したKPIを正確に測定できるかどうかを考慮して決める必要があります。また、アウトプットのわかりやすさも鍵となる要素です。出力されるデータが見づらいツールや、データ加工の手間がかかるツールは、運用の負担を増やし、結果的にツールの活用を妨げる原因となり得ます。
さらに、取得すべき項目によっては、カスタマイズしなければデータを収集できないこともあります。高度なカスタマイズが必要な場合は、設計・設定スキルを持つ専門家のサポートを検討しましょう。これにより、ツールの機能を最大限に引き出し、データ活用の精度を高めることができます。
アクセス解析ツールの導入と活用のポイント
アクセス解析ツールの導入手順
今回は、主にウェブビーコン型アクセス解析ツールを導入する場合の手順を紹介します。
なお、近年のアクセス解析ツールは多機能化が進んでおり、設定やカスタマイズの複雑さが増しているため、導入計画の初期段階で十分な準備と関係者間のコミュニケーションを行うことが重要です。
| ステップ | 主な作業内容 | 関わる社内スタッフ |
１．ビジネスにおけるネットの役割定義 |
自社のビジネスモデル・ビジネスフローにおけるネットの役割を決め、ネットで何を実現したいかを決める | マーケティング／販促担当・Webマスター |
| ２．KPI設計 |
ビジネスゴール実現のためにネット上で見るべき効果指標を策定する | マーケティング／販促担当・Webマスター |
| ３．ツール選定 |
見るべき指標をわかりやすくアウトプットできるアクセスツールを探し、決定する | マーケティング／販促担当・Webマスター・システム担当 |
| ４．導入に向けた要件定義 |
どのページで、どのデータを取得するか、そのためにアクセス解析ツールをどのように設計・設定するかを決める | マーケティング／販促担当・Webマスター・システム担当 |
| ５．アクセス解析ツールの導入・設置 |
設置するタグの設計、Webサイトへの設置、広告効果測定用パラメータの作成と入稿 | サイト制作担当・システム担当 |
| ６．テスト・デバッグ |
取るべき数値がきちんと取れているか、表示エラーが発生していないかなどの確認 | サイト制作担当・システム担当 |
上表ではウェブサイトの構築やアクセス解析ツール導入時の一般的なステークホルダー例を掲載しておりますが、企業やサイトによっては役員などの上層部への連絡が必要となるケースもあるでしょう。誰にどのタイミングで業務が発生するのか、依頼や連絡が必要になるのかなどの情報収集も、ウェブサイト環境の構築をスムーズに進めるためのポイントです。
アクセス解析ツール活用のポイント
アクセス解析ツールを導入し、ビジネスに活用するイメージをお持ちいただけましたでしょうか。
PDCAサイクルを効果的に回し、ビジネスをスピーディに展開するためには、以下の6つのステップに沿った導入と運用を心がけることが、導入後のデータ収集とその活用がスムーズに行えるようになるポイントです。
１：「ビジネスにおけるネットの役割定義」… ウェブサイトの役割を明確にする
２：「KPI設計」… ビジネスゴールに直結するKPIを設定する
３：「ツール選定」… 必要なデータを精度高く収集できるかを基準に最も適したツールを選定する
４：「要件定義」… 収集したいデータを得るための条件を明確に設定する
５：「導入・設置」… 計測対象のアクションが正しくトラッキングされているか確認する
６：「テスト・デバッグ」… データが正確に収集されているかを確認する
アクセス解析は、あくまでデータを取得するための手段にすぎませんが、意思決定の指針として適切に活用することができれば、ビジネスの成長を大きく支える力になります。
まとめ
ツール導入後は、収集したデータをもとに、当初の目標や仮説が実現できているかを定期的に確認し、必要な改善施策を講じていくことが重要です。データを活用し、改善のための施策を実行し、その結果を再度データとして評価することで、PDCAサイクルをスムーズに回すことができます。アクセス解析ツールは、単なるデータ収集ツールではなく、ビジネス戦略を実現するための重要なパートナーです。
データを有効に活用し、仮説の検証と継続的な改善を通じて、ビジネスの成果を最大化していきましょう。
