[実践web集客]KPIを設定する前に現状を把握して問題・課題を洗い出す。

2019年12月6日

 web集客を実践するためには下準備が欠かせません。
前回KPIについて触れましたが、KPIは目的達成のための途中確認ポイントになります。

しかしながらKPIの設定を間違えると、目的からそれた方向へ向かうことになります。きちんと目的へ向かうためには正しくKPIを設定することが大事です。

今回はKPIを設定するにあたり、自社サイトの現在の状況を調べ、問題点を洗い出しました。いわゆるチェックフェーズです。
またご参考になれば幸いです。


まずKPIとは?


まず自社の現状を把握します。

 私どものwebの目的は、サイトからの受注獲得を増やすことです。
これに対しての現状を把握してゆきます。

まずサイトからの受注数は目標値にはまだ届いていません。
目標は達成されていないということです。

ならば、なぜ目標が達成出来ていないか考え、調べてゆきます。
問題点を改善できれば、目標に近づきます。

次に問題点の原因を「仮説」で洗い出します。

 目標を達成できていない原因は必ずあります。
ただ「その原因は簡単にはわからない」ということです。

それでも、原因を知らなければ改善にはたどり着けません。
やみくもに改善しても見当違いの改善は効果がでません。
そこで、原因を仮説で洗い出します。

ここで大事なのは「正しい・正しくないは後で判断する」ということです。
原因と思われることがあれば、なんでも洗い出しましょう。

ちなみに、私どものサイトの場合の原因の仮説として、以下のものを洗い出しました。

①ホームページのサービス説明がお客様の共感を得ていない
②内容が分かりにくい
③トップページへの流入が少ない

仮説問題が正しいかどうかを検証して原因であるかどうかを判断します。

 仮説で上げた問題が的を得ているかどうかを検証します。
的を得ていれば、その原因について改善策を立てればよいのです。

ではどうやって検証するかというと、様々なツールを使い、具体的なデータを集めます。

Googleアナリティクスを埋め込んでいれば、どのコンテンツにどのくらいアクセスがあったかなどが詳しくわかります。まずは自分が見てほしいと思っているページにどのくらいのアクセスがあるかなど調べます。

そうやって調べてみると、私どものサイトは月5万PVありますが、トップページなどサービス提案ページには月500PVもありません。

つまり③の流入が少ないという仮説のが裏付けできました。
さらに、トップページの直帰率や離脱率を調べてみたところ、直帰率が高めであることが判明しました。

トップページ滞在時間を調べると、1分を割っていました。
トップページは平均1分すら見ていただけていないということです。

これらのことから、サービス案内ページを見ていただいているお客様にじっくりと見ていただけていないことがわかります。

つまり①の共感を得られていないことが裏付けできます。

②のわかりにくいという点については、この段階では裏付けできませんでしたが、共感を得られない原因の可能性があります。

裏付けができた原因に対し対応策を考えましょう。

アナリティクスの計測から課題が見えてきました。
私どものホームページの課題として、以下のものがあげられます。

  • トップページへの流入が少ない
  • トップページの内容がお客様の共感を得られていない

この課題をもとに次回KPIの設定を行います。

アナリティクスで原因を探すというよりも、アナリティクスで裏付けをとるというイメージです。

 アナリティクスはどこを見ればよいかわからない。
というのが、大半の方の感想だと思います。
私も最初のころは、アナリティクスの膨大な情報量が何なのかさっぱりでした。

でもブログを書き、毎日見て、わからないことは調べてを繰り返していくうちに、アナリティクスを「読む」ことができるようになりました。

アナリティクスを読めるようになってから改めて数値を見つめなおしてみると、一つのことが見えるようになりました。

それは「アナリティクスは実証データでしかない」ということです。
なぜ集客できないのか?なぜ思うように注文が入らないのか?
といった疑問は、アナリティクスをただ見つめているだけではわかりません。

私はアナリティクスを読めるようになってからも、アナリティクスをさんざん見ましたが、問題点の原因はさっぱりわかりませんでした。

ただある日アナリティクスを見つめていて、気になった現象をアナリティクスで調べたことがきっかけで気づきました。

問題の原因は自分の頭で考えなければ導き出せないのだと。

それからは、webで上手くいかない場合は仮説を立て、アナリティクスで検証し、仮説が正しいと実証出来たら、改善策を考えるようにしました。

結果はアナリティクスで確認できます。
このやり方にしてから、PDCAサイクルをより具体的に回せるようになりました。

ちなみに、このきっかけとなったエピソードはこちらです。
一読いただければ幸いです。

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今回のレポートは以上です。
読んでいただいてありがとうございました。

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