ファッションECサイトで設定しておきたいGoogle Analytics 6ã¤ã®é …ç›® ～その１～

更新のお時間です。

今回は使われている方も多いであろう、Google Analyticsの設定についてです。

細かな設定方法に関しては、非常に詳しく書かれている書籍やブログがたくさんあるので、実践で使える設定項目やその活用方法について触れたいと思います。

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①サイト内検索 ～キーワードニーズの把握～

サイト内検索はユーザのリアルなニーズを汲み取ることが出来る1つの手段になります。
これを有効にすることで、コンバージョン率の改善や特集ページや企画の打ち出しの参考になります。

活用例：効果が高ければ動線改善へ

サイト内検索を利用するユーザは、利用しないユーザに対してコンバージョン率が２倍程度違います。

つまり検索をするユーザはある程度、購入意識の高いユーザが利用するため、検索して表示された結果と、ユーザの欲しい商品が合致すれば、探す手間も省け、即購入といった衝動的な行動にも繋げる効果が見込めます。

もし自社サイトでサイト内検索を利用するユーザのコンバージョン率が高い場合は
検索窓を使うユーザの母数を増やす工夫を、コンバージョン率が低い、または離脱に繋がっている場合は、検索のロジックを見直すことをオススメです。

活用例：昨年の検索キーワードを見る

サイト内検索の威力が発揮されるのは、設定の1年後です。

サイトを運営する上で、コンテンツやメルマガの内容、またメインビジュアルに打ち出す商品などネタに困ることはよくあるのではないかと思います。

そんな時に便利なのもこのサイト内検索。

来週打ち出す内容を決める際は、昨年の同じ時期に検索されていたキーワードを参考に、適切な内容をタイミングよく打ち出しましょう。

②eコマーストラッキング ～購買情報をトラッキング～

Google Analyticsはデフォルトの設定において、売上データをトラッキングすることが出来ません。しかし、eコマース機能を有効にすることでサイトヘ訪問したユーザがどんな商品を買ったかという購買情報を紐付けることが出来ます。

活用例：売上につながったユーザの細分化

単純に「前月は○○円の売上だった。前年対比でも10%伸びている。」という情報だけでは、表面的なサイトの状況は把握できても、次の打つ手や戦略には何も役に立ちません。
Analyticsのeコマースを有効にすることで、「どこから来たユーザの売上か」
「モバイルとPCユーザの購買比率はどの程度か」「ユーザ属性は？」「どのページが売上に貢献しているか？」といった、売上に紐づく情報を細分化して分析することが出来ます。

活用例：商品カテゴリやSKUを有効に

しっかりと設定を行えば、どのカテゴリが売れたのかや、カラー・サイズまでAnalyticsで計測することができます。

こられのデータを活用することで実際にサイトを利用しているユーザ層をイメージすることにも繋がるかもしれません。

「カテゴリ毎のPV数 VS カテゴリ毎の販売点数」を見ることで、販売効率の良いカテゴリの発見も出来そうですね。

このようにAnalyticsと売上げデータを紐付けることでより深度の深い分析・解析データを得られることができます。

③イベントトラッキング　～意思決定のアクションを可視化～

Google Analyticsではドメインの異なるサイトへ誘導したユーザはその行動をトラッキングできません。しかし、イベントトラッキング機能を使うことでその行動を計測することが出来ます。

活用例：特定の行動をトラッキング

イベントトラッキングを設定することで、分析業務の簡略化や判断指標を増やすことが可能になります。

通常では困難な、もしくはデータを抽出することが面倒になってしまう特定のアクションに対して予め、イベントトラッキングの設定をしておくことで、簡単にレポートとして活用できたり、管理画面で見ることが出来るためオススメです。

ファッション・アパレルのECという分野だと以下のようなデータはトラッキングしておくことで、戦略立案に役に立つデータになるのではと思います。

・ブランドサイトから直営Eコマースサイト・モールサイトへ遷移した数
・〇〇店の店舗詳細、または外部リンクのGoogleMAPをクリックした数
・最近のトレンドである「店舗在庫を見る」をクリックした数
・オススメ商品をクリックしたユーザ数
・特集コンテンツのそれぞれの画像をクリックしたユーザ数　…etc

最後に

Google Analyticsは無料ゆえに、Web担当者もしくはサイト制作会社の設定次第で、分析項目は大きく変わってきます。

分析業務としては、「大きな流れを把握」「小さなボトルネックの発見」の2軸で見るとAnalyticsも活用しやすくなるのではないかと思います。

あまり導入ハードルは高くない項目なので、すぐにでも実践できます。

Google Analyticsで活用できる機能を実装し、明日からの解析・分析や戦略にお役立て下さい。
（その２へ続く…）

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