データ分析で失敗する3つのパターンと質問の重要性

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自分用メモ

随時更新予定

【その1】目的が不明確である


なにをすればよいか分からないから、まずはデータを見てみよう
これはNGである。


デジタルマーケティングでは、分析対象となるデータが多岐にわたるので
何の答えを得たいのか」を明確にしてから分析しないと、
データに溺れてしまい、時間をかけたわりに
何も得られなかったケースも少なくない。


※例えば、追加記事のキーワードを探すために、
GAで検索時に使われたクエリを調べてみるなど。

※参考:Google Analyticsとは?出来ることを5つ解説

【その2】比較対象が間違っている


デジタルマーケティングでは、以下のような比較対象の取り方が多い。

・一般的な指標との比較
・過去データとの比較
・目標との比較
・自社の他のデータとの比較
・競合他社との比較


書籍やウェブサイトに掲載されていある平均指標は、
通常、BtoCのデータである場合が多い。

BtoCとBtoBではユーザー行動が全く異なるので、
この2つのデータを比較することで、
分析を誤ってしまう事はよくあること。

【その3】データの読み方が間違っている


SEO集客が極大化してくると、直帰率70〜80%は珍しくないが、
この事を前提にせず、サイト全体の直帰率が70%を超えてることを
問題視して改善に躍起になってしまうパターン等

質問による因数分解こそがデータ分析のカギ


データ分析で示唆を得るために重要なのは
質問」である。

データ分析は、質問に対する答えを明確にするもの。


Webサイトからの問い合わせを2倍にせよ」といった指示を受けたら、
まずは漠然としたものでいいので、自分に質問を出す。
(最初から複雑な質問はせず、まずはシンプルな質問から始める。)

例:集客を2倍にする余地はあるだろうか?

→ここで重要なのは「どのような質問を自分に投げかけるか」
 センスの面も大きいと思われる。日頃からの意識やマインドが重要になりそう。


間違っても、現状を把握するために
すぐにGoogle Analyticsを見始めるのは得策ではない。

1番最初の項目で説明した通り、目的が不明確なままデータを見ても、
役立つ示唆を得るのは難しいから。


自分に投げかける質問は、どんどん具体的にしていく。


①集客を2倍にする余地はあるだろうか?

②自然検索による集客を2倍にする余地はあるだろうか?
②リスティング広告による集客を2倍にする事は可能だろうか?

③自然検索の場合、順位が10位くらいのキーワードで
 上位表示対策をしきれてないものはどの位あるだろうか?
 それは5位くらいまで上がるだろうか?


このように1つの質問をどんどん因数分解して、
質問を具体化してリストを作った上で
はじめてGoogle Analytics等のツールを見る。

そして、質問に答えていく。

※参考:因数分解力について


データ分析は、大量のデータの中から示唆を得る宝探しではなく、
最初に「知りたいこと」を明確化、細部化して質問を作り、
自らその質問に答えていく作業だと言える。

自分用メモ


★とりあえずの問い
既存のサイト群(アドセンス+既卒)を改善する事で、
月収40万をコンスタントに実現することは可能なのか?



例えば、アクセスを2倍にする方法がある

そのためには、既卒サイトのアクセスが落ちてるので
記事を追加したり、修正したり、
あるいは新しくサイトを作るなどの選択肢がある

また、アドセンスサイトもクエリを見て、
関連記事が書けないかを確認する


他にも、いくつかの質問を投げかける
(とりあえず3つ位は考えたい)

・その1
・その2
・その3


こうした質問リストが出来上がった上で、
はじめてGAなどのツールを使ってデータを収集したり、
集計したりしながら、質問に答えていく

このような形でデータ分析を行うことで、
難しい、不可能だと思っていたお題に対して、
有効な解決策を行えるようになる


データ分析は、単にデータを眺める作業ではなく
最初に「知りたいこと」を明確化、細分化して質問を作り、
その上でこうした問いに自分で答えていく作業である

※参考:アフィリエイトサイトの改善やPDCAを回す考え方

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