【徹底解説】セグメント機能でヒートマップデータをフル活用！データ比較からわかるウェブサイトの課題・改善ヒントを発見！

ヒートマップツールを導入して、正しくウェブサイトの解析⇒改善に活かせていますか？
単純にひとつの滞在時間、直帰率、離脱率のデータを眺めているだけでは、ウェブサイトの改善のヒントが少なく、仮説を立てることに苦しむ人が多くいらっしゃるかと思います。

そんな時に「セグメント」でのデータ比較が役立ちます。
セグメント機能を使いこなすことで、自由自在にデータを解析することが可能です。

今回は、セグメント機能の説明から、よく使用するセグメント比較方法やウェブサイトの課題・改善ヒントの見つけ方をご紹介いたします。

• ・セグメント比較の活用方法

セグメントとは、もともと「区切り」「部分」という意味で、特定の切り口でデータを絞り込むことを指します。
アクセス解析において、セグメントは重要な役割を担います。

当然ですが、ウェブサイトにはたくさんの属性のユーザーが訪れます。
色んな切り口が考えられますが、例えば以下のようなパターンがあるでしょう。

・「初めてサイトに訪問した人」と「２回以上サイトに訪問している人」
・「Google Chrome」「Safari」など、流入ブラウザ別
・「PC」「タブレット」「スマホ」など、デバイスの種類別

SiTest ではそのセグメントごとの属性別の行動をヒートマップで確認することができます。

セグメントの種類

SiTest のセグメントの種類には、大きく分けて「レギュラーセグメント」「カスタムセグメント」の2つがございます。
・レギュラーセグメント ： 一般的によく使う設定済みの絞り込み条件
・カスタムセグメント ： 自分で設定する絞り込み条件

カスタムセグメントでは、複雑な条件を設定することができます。
これらを使いこなすことで、見たいデータを自由自在に取り出すことが可能です。

レギュラーセグメントの絞込み条件については、 SiTest ヘルプセンターの「レギュラーセグメントの種類」をご覧ください。

カスタムセグメントの設定方法

カスタムセグメントでは全13種類の各条件から、セグメントを作成することができます。

なお、カスタムセグメントの条件の種類については、 SiTest ヘルプセンターの「カスタムセグメントを作成する」をご覧ください。

SiTest でよく使うカスタムセグメント例

よく利用する主要な3パターンをご紹介いたします。

・URLパラメータでのセグメントを作成

ある特定のURLパラメータ付のURLで流入したユーザーのセグメントを作成することができます。
広告から獲得したユーザーに対して正しくコンテンツが訴求できているか、流入別でのユーザーの行動を解析することができます。

・ゴールを達成したユーザーのセグメントを作成

あらかじめ SiTest 上で「ゴール設定」をしていれば、そのゴールを達成したユーザー、達成していないユーザーのセグメントを作成することができます。

基本的には、ウェブサイトには明確なゴールがあると思いますので、そのゴールを達成したユーザーをセグメントができればユーザーの行動の傾向がわかり、改善に役立ちます。

・A/Bテストのパターンからセグメントを作成

A/Bテスト（SiTest では「スプリットテスト」）のパターンごとにセグメントを作成することが可能です。
テストを行って成果が良くなったパターンのヒートマップを見れば、なぜそのパターンの成果が良かったのかという仮説を立てることができます。

このようにデータを断片的にみることで、ユーザーの行動パターンを可視化し、ページ改善のヒントを発見することができます。

ヒートマップデータを比較することで、ユーザーの傾向やボトルネック箇所を発見することができ、ウェブサイト改善への道筋を立てていくことができます。
実際にどのようなデータ比較ができるかご紹介いたします。

ヒートマップデータを期間で比較

SiTestを利用すれば、ヒートマップの背景取得を毎日自動でHTML保存しているので、過去（更新前）のサイトを再現することが可能です。
ウェブサイトのリニューアル前後で比較いただき、ユーザーの行動がどのように変わったか判断いただくことができます。

ヒートマップデータをユーザー属性で比較

※上記画像は「左：新規訪問者」と「右：リピーター」での比較です。
様々なセグメントをご用意しているので、データを属性ごとに分解して比較することでデータから気づきを得ることができます。

ヒートマップデータを媒体別で比較

※上記画像は「左：ディスプレイ広告流入」と「右：テキスト広告流入」での比較です。
URLパラメータでのセグメントが可能ですので、媒体広告別や広告出稿別でユーザーの行動を比較することが可能です。

ヒートマップデータをA/Bテストパターン別で比較

※上記画像は「左：画像テストパターンA」と「右：画像テストパターンB」での比較です。
マウスグラフィのヒートマップで比較することでユーザーの興味・関心を図ることができます。
どちらの画像に反応があるのか、定性的な比較分析が可能です。

流入別で比較して、ユーザーのモチベーションを把握

流入別で比較した例となります。
「自然検索トラフィック」と「有料トラフィック」からの流入ではユーザーのモチベーションは異なることが多いです。
上記の場合、有料トラフィックからの流入がページスクロール率が高く、ユーザーのモチベーションが高いことがわかります。
この場合、有料トラフィックからの流入ユーザーのほうが、コンバージョンにつながる可能性が高いと見れますので、パーソナライズを意識した施策を打つことで効果・改善につながるケースもございます。

テストパターン別で比較して、コンバージョン率を比較

A/Bテストパターン別で比較した例となります。
実際に画像のA/Bテストを行い、マウスグラフィで比較したものと各テストからフォームの遷移率の結果となります。
見てわかる通り、右側の画像がマウスグラフィで赤くなっており、ユーザーの興味が高かったとみられ、さらにフォーム遷移率での比較も大きく有意差が出た結果となりました。
このように、A/Bテスト実施後の効果検証でのセグメント比較も可能ですので、解析⇒改善⇒効果検証のサイクルをスムーズに回すことができます。

期間、セグメント比較することで、ウェブサイトの改善ヒントを発見できることがわかりました。
このデータから得た知見で精度の高い仮説を立てることができます。
あとはしっかり施策に反映することが大事です。
データの規則性と特異性を見つけて、改善アイデア（仮説）を立て、スピーディーにPDCAを回して改善していきましょう。

当社が運営、開発を行う多機能ヒートマップ解析ツール SiTest（サイテスト）は、豊富なヒートマップを搭載しています。
この記事でご紹介したヒートマップと同等の機能を搭載しているので、ユーザービリティの検証、コンテンツの評価が視覚的に行うことができます。
また、定量データによる解析もできるので、客観的な分析も可能です。

面倒なタグ設置などの初期設定からオンラインデモ等、サポートも充実しています。
お見積りは無料です。
お問合せはこちらから。