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Google Analytics目標到達プロセスでユーザー導線を確認しよう!

以前、【初心者向け】忘れずやっておきたいGoogle Analytics目標設定では目標設定の方法についてお伝えいたしました。
目標設定の一連の機能の中でも、ぜひ役立てていただきたいのが「目標到達プロセス」機能です。

目標到達プロセスとは

公式ページでは「ユーザーが目標(コンバージョン)に到達するまでに 閲覧する一連のページ遷移を表したもの」となっています。
いわゆる「ファネル分析」が可能になる機能と考えて間違いないと思います。
WEBサイト購買プロセス

ファネル分析とは

「サイトにアクセスしたユーザが目標を達成するまでにたどる経路を指定し、ユーザがその経路にどこから入り、どこで離脱したのかを記録」し、この経路の各フェーズの歩留まりを確認し修正することで最終的な「購買完了」数を増やす。
これがファネル分析の目的であり「目標到達プロセス」を設定しておかねばならない理由です。

マイクロコンバージョンを設定しよう

よっぽどヘビーなリピーターでもない限り、ランディングページからいきなり商品詳細ページ、そして購入完了に遷移するような買い物の仕方はありえません。
ほぼEコマースの場合では

・ランディングページに着地
・カテゴリページやサイト内検索で目当ての商品を絞り込み
・商品一覧ページで品揃えを確認
・商品詳細ページで品定め
・カートページで送料など含めた合計金額、発送条件など確認
・エントリーフォームで情報入力
・購入完了

といった経路を辿ることが多いのではないでしょうか
この経路の中から、最終ゴール(今回は購買)に到達するまでにユーザーが通過するページを選定し、「マイクロコンバージョン」のポイントとして設定しましょう。

大きくは、
全体のセッション数>商品詳細ページ到達数>カートページ表示数>エントリーフォーム入力>購買完了数
となるので、ユーザーが最短で商品購入完了に至ったどの段階でユーザーが脱落してしまうのかわかるようにそれぞれを「目標設定」の各ステップに登録します。

「目標到達プロセス」の画面の見方は非常に簡単で
各ステップのページにどこから来たのか
次のステップにどれだけ進んだか
離脱したユーザーはどこへ遷移したのか
が可視化されます。
目標到達プロセス画面詳細

中央の矢印は「目標到達プロセス」の各ステップ

中央の緑色の矢印は、「商品詳細ページ」→「カートページ」→「エントリーフォーム」→「購入完了」というように、目標到達プロセスで設定したステップ1~4の名前、目標名の順に上から表示されます。
上から下へ、直感的にもわかりやすいですね。

流入元は、上と左の数値を確認

各ステップの流入元となっているのは、そのステップの「上の数字(訪問数)」と、「左の数字(訪問数)」(図の青い矢印部分)の合計。
狙った導線通りに遷移しているユーザー数と、他のページから予期せぬ形で流入している、あるいは狙ったステップから他のページに寄り道し、戻ってきたユーザー数の合計になります。

遷移先は、下と右の数値を確認

一方、次ステップへの遷移しなかった場合は、そこから別のページへ寄り道したものに分かれます。

サイト内の別のページに遷移するユーザーもいれば、(exit)離脱してしまう場合もあります。
例えばカートページから(exit)に離脱してしまった割合が多いのか、(/aboutus.html)に遷移したユーザーが多いのか・・・
流入と離脱を計測し、そのネックになっている部分、ユーザーに対しての情報提供が足りないのであれば、それを補う記述を加えるなどして対策を検討できます。

ステップ名の下の数字

ステップ名直下にある数字はそのページの訪問数で、「商品詳細ページ」→「カートページ」→「エントリーフォーム」と進むにつれて、ユーザーが離脱し訪問数が減っていくのが確認できます。

矢印の数字が遷移率

次のステップへ遷移した割合が、矢印の部分にある数字です。上図では、「エントリーフォーム」→「注文完了」のステップで92.64%が離脱していることがわかります。

最後に

「目標到達プロセス」機能を使えば、PVやコンバージョンをページごとに断片的に追いかけるより、「サイト全体の流れ」が理解でき、ボトルネックが見つけやすくなるのがご想像いただけると思います。
想定している導線通りにユーザーが動いているか、確認してはじめて改善に着手が可能となります。
とは言え、これだけではまだ不十分。

アクセス解析・ヒートマップ解析・ABテストでできること、できないことを整理しよう。
で述べたとおり、Google Analyticsの機能ですべてがカバーできるわけではありません。
まずはどこを改善するか、インパクトの大きなネックとなる部分を優先的に解析し、より具体的にページ単位でのスクロール到達度やヒートマップ解析で問題点をあぶり出す必要があります。

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