「行動観察型アクセス解析サービス」を開始
アクセスログと行動観察手法を組み合わせ、
ユーザー像や改善課題を明らかにする新たなアクセス解析手法を開発
株式会社アイ・エム・ジェイ（本社：東京都目黒区 代表取締役社長：廣田 武仁 以下、IMJ）のMarketing & Technology Labs（以下、MTL）は、アクセスログを活用し、Webサイト上のユーザー行動を徹底的に観察することで、ユーザー像や改善課題を明らかにする「行動観察型アクセス解析サービス」の提供を開始いたしました。
従来のアクセス解析では、下図のように流入や申込のプロセスにおいて、分析結果が改善の方向性を示すものとして上手く機能してきました。しかし、コンテンツ閲覧のプロセスにおける、ユーザーの行動は想像以上に複雑であり、「何がよく見られているか」はわかっても、「どのように検討を行っているか」などの詳しい行動解明には至っておらず、改善課題の発見には、ヒューリスティック評価やウォークスルー、ユーザーテストなどの定性調査を併用する方法が取られてきました。
そこでMTLでは、コンテンツ改善には“実際のユーザー行動を深く理解をすることが重要である”という考えのもと、日々蓄積されるアクセスログからユーザー行動を視覚的に再現し、徹底的に観察・分析することで課題を発見する行動観察手法を取り入れたアクセス解析手法を開発いたしました。
アクセスログと行動観察手法を組み合わせ、
ユーザー像や改善課題を明らかにする新たなアクセス解析手法を開発
株式会社アイ・エム・ジェイ（本社：東京都目黒区 代表取締役社長：廣田 武仁 以下、IMJ）のMarketing & Technology Labs（以下、MTL）は、アクセスログを活用し、Webサイト上のユーザー行動を徹底的に観察することで、ユーザー像や改善課題を明らかにする「行動観察型アクセス解析サービス」の提供を開始いたしました。
従来のアクセス解析では、下図のように流入や申込のプロセスにおいて、分析結果が改善の方向性を示すものとして上手く機能してきました。しかし、コンテンツ閲覧のプロセスにおける、ユーザーの行動は想像以上に複雑であり、「何がよく見られているか」はわかっても、「どのように検討を行っているか」などの詳しい行動解明には至っておらず、改善課題の発見には、ヒューリスティック評価やウォークスルー、ユーザーテストなどの定性調査を併用する方法が取られてきました。
そこでMTLでは、コンテンツ改善には“実際のユーザー行動を深く理解をすることが重要である”という考えのもと、日々蓄積されるアクセスログからユーザー行動を視覚的に再現し、徹底的に観察・分析することで課題を発見する行動観察手法を取り入れたアクセス解析手法を開発いたしました。
行動観察型アクセス解析とは
■ データから行動を再現し観察する
観察したい対象を直接観察することができない海洋動物研究では、バイオロギングと呼ばれる手法を使い、生物に計測機を取りつけ、収集したデータから海中での生物の動きを再現し、その行動を明らかにするアプローチ方法が用いられています。「行動観察型アクセス解析サービス」では、この考え方をWebの世界に応用し、アクセス解析ツールと連携し、アクセスログからユーザーの行動を画面上に再現することで、ユーザーが辿った軌跡に沿って行動プロセスを観察します。
観察にあたって使用する独自の観察ツールでは、再訪問時の行動との紐づけや、閲覧行動の視覚化、進入関連情報の表示、観察メモの保存などの機能を実装し、多数のユーザーに対して過去訪問時も含めた行動観察に加え、効率的に閲覧プロセスからユーザー像や行動心理を読み取ることできます。
■ 分析からわかること
この分析により、下記のようなユーザー像の把握や改善課題の発見が可能となります。
・コンバージョンをする人の検討プロセス
（検討にあたっての心理状況の把握、申込に効くコンテンツや導線の発見）
・見込み度が高いものの、離脱してしまった人の閲覧プロセス
（離脱者の心理状況の把握、離脱の要因となっているコンテンツや導線の発見）
・「住居タイプ」「家族構成」「現在の利用状況」などのユーザータイプによる閲覧行動の違い
（各ユーザータイプの心理状況の把握、サイト構成およびペルソナ設計で意識すべき行動特性の発見）
・検討段階や申込時に閲覧されるコンテンツの見られ方の違い
（検討プロセスを意識した回遊導線の改善方針の発見）
・オプションサービスの検討プロセス
（オプションサービスの促進につながるオプションサービスコンテンツへの回遊タイミングや回遊経路の発見）
・問題行動の有無
(シミュレーション機能等がある場合、選択肢を何度も変更するなど迷っている様子はないか、似たような商品が複数存
在する場合、商品の比較で何度も行ったり来たりして離脱するなど困惑している様子はないかなど、離脱要因につな
がる問題発生ポイントの発見)
■ 行動データから観察対象を選定する
詳細なセグメンテーションを容易に実施できることが、行動観察型アクセス解析の強みであり、サイト改善において重要となるセグメントのユーザーを抽出し行動観察を行います。
【セグメンテーションの例】
(1) コンバージョン者と見込み離脱客の行動観察
コンバージョン者の抽出はコンバージョンページの通過者として定義します。見込み離脱客においては、見込み度合いの低い人と高い人が混在すると有意義な分析とならないため、累積の滞在時間から離脱客の見込み度合いを定義（例えば、合計30分以上閲覧したものの申込には至らなかったユーザーを見込み度の高い離脱客として抽出）し、観察を行います。
※見込み離脱客の定義に用いる累積滞在時間の閾値は滞在時間の分布とCV率の関係からサイト毎に判断を行います。
この分析により、下記のようなユーザー像の把握や改善課題の発見が可能となります。
・コンバージョンをする人の検討プロセス
（検討にあたっての心理状況の把握、申込に効くコンテンツや導線の発見）
・見込み度が高いものの、離脱してしまった人の閲覧プロセス
（離脱者の心理状況の把握、離脱の要因となっているコンテンツや導線の発見）
・「住居タイプ」「家族構成」「現在の利用状況」などのユーザータイプによる閲覧行動の違い
（各ユーザータイプの心理状況の把握、サイト構成およびペルソナ設計で意識すべき行動特性の発見）
・検討段階や申込時に閲覧されるコンテンツの見られ方の違い
（検討プロセスを意識した回遊導線の改善方針の発見）
・オプションサービスの検討プロセス
（オプションサービスの促進につながるオプションサービスコンテンツへの回遊タイミングや回遊経路の発見）
・問題行動の有無
(シミュレーション機能等がある場合、選択肢を何度も変更するなど迷っている様子はないか、似たような商品が複数存
在する場合、商品の比較で何度も行ったり来たりして離脱するなど困惑している様子はないかなど、離脱要因につな
がる問題発生ポイントの発見)
■ 行動データから観察対象を選定する
詳細なセグメンテーションを容易に実施できることが、行動観察型アクセス解析の強みであり、サイト改善において重要となるセグメントのユーザーを抽出し行動観察を行います。
【セグメンテーションの例】
(1) コンバージョン者と見込み離脱客の行動観察
コンバージョン者の抽出はコンバージョンページの通過者として定義します。見込み離脱客においては、見込み度合いの低い人と高い人が混在すると有意義な分析とならないため、累積の滞在時間から離脱客の見込み度合いを定義（例えば、合計30分以上閲覧したものの申込には至らなかったユーザーを見込み度の高い離脱客として抽出）し、観察を行います。
※見込み離脱客の定義に用いる累積滞在時間の閾値は滞在時間の分布とCV率の関係からサイト毎に判断を行います。
(2) 行動データからセグメントしたユーザータイプ毎の行動観察
サイト内の閲覧ページや、シミュレーション機能での選択履歴からユーザータイプの判別が可能な場合、そのユーザータイプ毎に行動観察をすることで、各タイプの行動特性を把握でき、その結果、ペルソナ設定の精緻化が可能となります。
（例えば、住居タイプ：戸建／集合住宅、家族構成：独身／夫婦／ファミリー、予算感などをフックとしたユーザー像の判別が想定されます）
■ 手法としての特徴
行動観察型アクセス解析は、同じく観察法を用いるユーザーテストと比較すると（下記比較表参照）、「実際のユーザーの」「自然な行動を」「多数のユーザーについて」「中長期の行動プロセスも含め」観察できることが特徴と言えます。
また、通常ユーザーテストでは被験者を募りにくい、「法人向けサービス」「美容整形など人にあまり知られたくないサービス」「まだあまり知られていない新サービス」などを扱うサイトにおいても、アクセスログから容易に対象者を抽出できるのもこの手法の特徴の１つです。
サイト内の閲覧ページや、シミュレーション機能での選択履歴からユーザータイプの判別が可能な場合、そのユーザータイプ毎に行動観察をすることで、各タイプの行動特性を把握でき、その結果、ペルソナ設定の精緻化が可能となります。
（例えば、住居タイプ：戸建／集合住宅、家族構成：独身／夫婦／ファミリー、予算感などをフックとしたユーザー像の判別が想定されます）
■ 手法としての特徴
行動観察型アクセス解析は、同じく観察法を用いるユーザーテストと比較すると（下記比較表参照）、「実際のユーザーの」「自然な行動を」「多数のユーザーについて」「中長期の行動プロセスも含め」観察できることが特徴と言えます。
また、通常ユーザーテストでは被験者を募りにくい、「法人向けサービス」「美容整形など人にあまり知られたくないサービス」「まだあまり知られていない新サービス」などを扱うサイトにおいても、アクセスログから容易に対象者を抽出できるのもこの手法の特徴の１つです。
海外で160万部、日本国内で20万部を超えるベストセラー『なぜこの店で買ってしまうのか：ショッピングの科学』（早川書房）の著者であり、顧客購買行動分析の世界的権威、Paco Underhill （パコ・アンダーヒル）氏が設立したエンバイロセル社の日本法人エンバイロセル・ジャパン代表取締役社長・福田弘二氏は次のように語っています。
「今回、MTLがリリースしたアプローチ方法は、店舗での顧客行動分析と同様、Webにおいても実際の顧客行動を観察していこうというものであり、店舗ほど細かい動作は調査できないまでも、Webサイトの改善を目的とした分析手法としては正しいアプローチ方法である。この手法の弱点としてお客様の声が聞けないことを心配される方がいるかもしれないが、検討行動にお客様の意識が反映されるケースは多く、綿密な観察・分析を通じて導かれる行動結果からお客様の声を推察できることが多い。
卓越した独自の顧客行動分析手法によりマクドナルド、スターバックス・コーヒー、ウォールマート、シティバンク、エスティローダーなど国内外で数百社の分析を実施してきた実績を誇る我々エンバイロセルの経験により、購買者の行動から観察された事実を基に分析を行うことが何よりも有効な方法であることは確信している。
顧客行動分析による正しいユーザー行動の理解は、関係者にこれまでの固定観念を揉み解し、新しい気付きやアイデアを抽出する貴重な機会を与えてくれることをWebの世界においてもぜひ体感してほしい。
今後この手法の発展により、リアル店舗の消費行動とWeb上の消費行動が相互に知見を深め合うことを期待している。」
MTLでは、マーケティングROI最大化を目指し、豊富なソリューションやコンサルティングサービスの提供を通じて、より一層クライアントニーズに応え、デジタルマーケティングの成功に貢献いたします。
■IMJ Marketing & Technology Labs について （http://www.mtlabs.jp/）
IMJ Marketing & Technology Labsは、IMJグループにおいて Data Driven Marketingの実現を通じて、クライアント企業のデジタルマーケティングを支援するマーケティング・サービス・プロバイダー（MSP）です。データプラットフォーム設計やマーケティングROI最大化のための最適化コンサルティングサービスを提供します。デジタルマーケティングに関する全領域のプロフェッショナルがMTLに在籍しているため、部分最適ではなく全体最適視点でのサービス提供や適切な予算配分の提案ができることが特徴です。 また、コンサルティングやプランニングに留まらず具体的なマーケティング施策まで落とし込むことで「成果」を価値として提供します。
株式会社アイ・エム・ジェイについて （http://www.imjp.co.jp/）
インターネット領域に軸足をおき、Web及びモバイルインテグレーション事業における豊富な知見・実績を強みに、スマートフォンを含むマルチデバイス対応、更には戦略策定・集客・分析（Webデータ解析・効果検証等）まで様々なソリューションをワンストップで提供することで、顧客のデジタルマーケティング活動におけるROI（投資対効果）最適化を実現いたします。
※文中に記載されている会社名、商品名は各社の商標または、登録商標です。
お問い合わせ先
＜サービスに関するお問合せ先＞
株式会社アイ・エム・ジェイ
Marketing & Technology Labs アカウントプランニング事業部 担当：松村
TEL：03-6415-4199 E-mail：ask_mtl@imjp.co.jp
＜プレスからのお問い合わせ先＞
株式会社アイ・エム・ジェイ
広報室 広報グループ TEL：03-6415-4257 E-mail：irpr@imjp.co.jp
