Web担当者の皆様は、Googleアナリティクスのセグメント機能を活用しているでしょうか。

サイトに訪れているユーザーによって、属性や利用デバイス、行動は異なります。
それを全てまとめて均一に分析しても本質的な知見は得られません。

例えば全体のデータを見た時に、平均直帰率が70%だったら、直帰率を下げる対策を考えます。
しかし、中でもモバイルのみ90%近く直帰していたら、打つべき対策は変わります。

このように、データを細かく分別して確認したい時に使えるのが「セグメント機能」です。
セグメント機能を利用すると、「流入元が自然検索であるユーザー」や「モバイルで閲覧しているユーザー」など、属性ごとにデータをわけて見ることができます。

今回は、セグメントを作成する上で利用できる指定条件について解説します。

セグメント機能を利用することで属性ごとのデータを確認できる

セグメント機能とは、特定の条件に当てはまるセッション、またはユーザーごとにデータを分析するための機能です。

セグメントをしないデータは、全体の平均的な性質を表しています。
極端な例を挙げると、直帰率が50%だとしても、男性が80%、女性が20%といった二極化が起きているかもしれません。

もしそうであれば、直帰率が50%というのは、本質的ではないデータであることがわかります。

特定の属性によるデータの偏りは、セグメントしてわけてみないと把握できません。
それぞれのセグメントされた集団に対して正しい認識をしていなければ、改善策も無意味になってしまいます。

デフォルトのセグメントには、「新規ユーザー」「リピーター」や「デバイス別」「トラフィック別」「コンバージョンに至ったかどうか」など、いくつか種類があります。

デフォルトのセグメントでもある程度の情報は得られますが、より細かなセグメントでデータを確認したい場合もあるでしょう。

Googleアナリティクスはオリジナルのセグメントを作成可能です。
大きくわけて7つのカテゴリからユーザーを分類することができます。

以下より、オリジナルのセグメントを利用する上で指定できる7つの条件について解説します。

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セグメントを指定する条件は7つある

セグメントを指定する条件は大きくわけて以下の7つになります。

セグメントの種類 内容
ユーザー属性 年齢や性別、地域などユーザー属性に関するセグメント
テクノロジー ブラウザや画面の解像度、モバイルかどうかなどデバイスに関するセグメント
行動 セッションの時間や回数、間隔など行動に関するもの
最初のセッションの日付 初めてサイトを訪れた日付によるセグメント
トラフィック ユーザーがサイトに到達した経路によるセグメント
条件 ディメンションなどを利用したセグメント
シーケンス 一連の行動を指定するセグメント

各条件の詳細について一つずつ解説していきます。

ユーザー属性によるセグメント

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ユーザー属性によるセグメントでは、以下の条件でセグメントを行うことができます。

  • 年齢
  • 性別
  • 言語
  • アフィニティカテゴリ
  • 購買意欲のあるカテゴリ
  • 地域

こうしたデータは、Googleの「Adsense」や「Adwords」などのサービスに基づく情報から推測されています。そのため、サイトに会員登録していないユーザーに対しても年齢・性別などの情報を取ることができます。

しかし、「必ずしも全てのユーザーに対してデータが取れていないこと」と「あくまで推測された情報に過ぎないこと」は理解しておきましょう。

正確なデータを利用するには、会員情報などを取得し、カスタムディメンションで結びつけるという方法があります。

アフィニティカテゴリとは、同様に推定された「ユーザーの関心がある分野」に関するデータです。
購買意欲のあるカテゴリも、これと似ていて「ユーザーの購買意欲がある分野」のことです。
これらの条件もセグメントに組み合わせることができます。

テクノロジーによるセグメント

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テクノロジーによるセグメントでは、以下の条件でセグメントすることができます。

  • オペレーティグシステム
  • OSのバージョン
  • ブラウザ
  • ブラウザのバージョン
  • 画面の解像度
  • デバイスカテゴリ
  • モバイル
  • 携帯端末ブランド
  • 携帯端末モデル

テクノロジーの中で一番よく利用するのは、モバイルではないでしょうか。

メディア、ECなどサイトの性質によっても傾向が異なりますが、「モバイルとPC」というのは行動パターンが大きくことなります。
室内なのか、移動中なのかといった利用場面も異なれば、サイトそのもののデザインも異なることがあるためです。

また、セグメントを行うことで全体の割合もわかるので、ブラウザへの対応などの判断基準にすることもできます。

行動によるセグメント

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行動によるセグメントでは以下の条件でセグメントすることができます。

  • セッション
  • セッションの間隔
  • トランザクション数
  • セッション時間

セッションとはサイトに訪問してから離脱するまでの一連の流れのことを表します。
トランザクション数とは、サイト内で行われた購入数です。購入数が多い顧客と少ない顧客をそれぞれセグメントすることで対策可能な発見があるかもしれません。

行動によるセグメントを利用することで、セッション時間が長いユーザーと短いユーザーの違いを分析することもできます。

最初のセッションの日付によるセグメント

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この項目では、最初のセッションの日付によってユーザーをわけることができます。

サイトのリニューアルやイベントの開催、テレビCMなど、大きな影響を与える出来事の前後のデータを比較した際に利用すると便利でしょう。

トラフィックによるセグメント

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トラフィックによるセグメントでは、普段集客レポートで目にすることの多い「メディア」や「参照元」といった項目でセグメントできます。

集客レポートを閲覧している際、気になった参照元に対してセグメントを作成し、他のレポートを見るという使い方も可能です。

他の項目と組み合わせることで、「google検索から訪問したモバイルユーザー」といったセグメントを作ることもできます。

条件によるセグメント

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条件によるセグメントではディメンションを利用するような形でユーザーをセグメントできます。

例えば、カスタムディメンションやコンテンツグループに応じてセグメントを行うことが可能です。

また、「メディア」や「参照元」というディメンションを「条件」のセグメント内でも指定できるため、実質的に「トラフィック」と同じセグメントを作成することも可能です。

しかし、他の項目でセグメントできることを「条件」でも行うとややこしくなるため、各項目で設定すると良いでしょう。

ここで作成するフィルタ(条件)は複数組み合わせることも可能です。

シーケンスによるセグメント

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これまでのセグメントはユーザーのある一時点の情報に基づいたセグメントを作成するものでした。最後に紹介するシーケンスは、複数のステップを満たしたユーザーに対して作成するセグメントです。

例えば、Googleから訪問したのちに商品詳細ページを閲覧するという一連の行動をとったユーザーをセグメントすることができます。

特定の行動をするユーザーの動きのみを分析する際に利用できるセグメントです。

セグメントを利用する上での注意点

これらのセグメントは複数の条件を合わせて利用することができます。ユーザー属性で年齢を「18-24」に設定して、テクノロジーでモバイルにチェックを入れた「18-24歳のモバイルユーザー」というセグメントを作成することもできます。

しかし、詳細な条件を設定するあまりセグメントの割合が小さくなり過ぎないように注意しましょう。
あまりに割合が少ないセグメントを分析しても、改善策の影響力も小さくなってしまいます。
右側の円グラフがセグメントを追加するたびに割合を表示してくれるため、確認しながら調整しましょう。

また、セグメントのネーミングを統一しましょう。自分で作成したセグメントでも、後から見た際に中身を忘れて、わざわざ確認することになります。

こちらの記事がネーミングルールなどの参考になると思います。

参考:
(多分)これが最強!Google アナリティクスのセグメントネーミングルールを真剣に考えて運用してみた | Analyticsガイド

また、どういったセグメントを作成すればいいかを考える際の参考に、以下の記事をご覧ください。

参考:
「サイト改善」実現のためのGoogleアナリティクスオススメレポート&セグメント5選 | Analyticsガイド

まとめ

セグメントされていないデータからは全体の傾向はわかりますが、それぞれのグループのユーザーに特徴的なデータを得ることはできません。

Googleアナリティクスでは様々な条件でセグメントができるので、サイト分析に適切なセグメントを作成しましょう。