スクロールデータ
スクロールのデータを定量的に分析
スクロールデータが
売上の向上を導く
スクロールが数値化されて表示されることで、どの場所でユーザーが興味を失っているか、または興味を持ってくれているのかひと目で分かります。
コンバージョン率を上昇させるには、スクロール率の改善は100% かかせません。
特定ページへの誘導も全てがスクロールから始まります。マルチデバイスでの解析もできるため、個別の改善も可能です。
スクロールデータの活用法
ページのある地点における「到達数」「到達率」「平均滞在時間」を切り替えてグラフ表示可能です。
セグメント機能を搭載しているため「新規訪問者」と「リピーター」などで比較してデータを見ることで、それぞれの施策が立てやすくなります。
ページのある地点における「到達数」「到達率」「離脱数」「離脱率」「平均滞在時間」の数値を表で一覧表示することができます。（CSVで出力可能）
スクロールデータは、「スクロール」ヒートマップを数値化したものです。
Google Analytics で離脱ページを把握しても、離脱しているランディングページの箇所がわからないと改善のしようがありません。
スクロールデータではランディングページのどの部分で離脱をしているのかがすぐにわかるため、改善すべきポイントの発見に役立ちます。
さらに「セグメント機能」を活用すれば、「新規訪問者」と「リピーター」や 、Google とYahoo! などの流入の比較が可能です。
ウェブ広告を運用している企業では、それぞれの媒体にあったページの修正、テストができるため、よりターゲットに合った改善が可能です。
