「3日目」4日でできるGoogle Analyticsを活用した心理分析

数値的心理分析の基礎

Google Analyticsを活用した心理分析も3日目と言うことで、2日目では必要な情報として、以下の8つを挙げました。

・年齢
・性別
・興味関心
・流入経路
・閲覧地域
・訪問回数
・使用しているデバイス
・サイト内の行動

まだ前回の記事をご覧になられてないからは、こちらからお読みください。

では、先ほど挙げた8つの情報をどの様に見ていくのかについて実際に想定されるデータを例にして説明します。あくまで統計分析を行うため、一人にフォーカスして分析をすることはありません。どの層が多いのかというのをまず考えていきます。

例えば年齢で以下の様なデータが取れていたとします。

この場合、圧倒的に25-34歳の層が多いことがわかるため、この年齢層をベースに考えていくことにします。
性別以下の情報に関しましても同様に数の集中している層から順番に考えていきます。

BtoCの場合

仮に今回のデータは洋服を販売するアパレルブランドのECサイトと仮定し、以下この様な形で、数の集中している層を抽出したとします。

  • 年齢:25-34歳
  • 性別:男性
  • 興味関心:買い物好き、ビジネスプロフェッショナル
  • 流入経路:インスタグラム
  • 閲覧地域:東京
  • 訪問回数:2~3回
  • 使用しているデバイス:スマートフォン
  • サイト内の行動:複数回商品詳細のページを見ているが、トップページに戻り、カテゴリーから再度商品を検索している傾向がある。

この様な情報が取れた時に想定される、ユーザーの心理をまとめていきましょう。皆様も一緒に上記のユーザー層を想像しながら考えてみてください。

まず、25-34歳の男性で買い物好き、ビジネスプロフェッショナル、インスタグラムからの流入が多く、東京からのアクセスが多いことから推測できるのは、容姿に気を遣っている東京住みの若手営業マンなどが浮かんできました。もちろん営業マンとは限らないですが、買い物好きで2~3回訪問しているとなるインスタグラムを多く利用していることが想定され、外見を少なからず重視していることが想定できます。そこで、ビジネスプロフェッショナルと外見を重視していることを掛け合わせると、普段から多くの人と接している人物であると想定できます。

こちらはあくまで想定ですので、自社のユーザーを思い浮かべながら、データを基にできる限り具体的なユーザー層を想定してみてください。

そして、ここに行動の特性を掛け合わせることでユーザーの心理がわかってきます。ここからは、ユーザーの声とともに説明していきます。

仕事が終わって帰宅中の電車の中にてインスタグラムを見ている

「仕事疲れたなー。お、〇〇ストアのインスタグラム更新されてる。夏の新作か、これいいなWebサイトで商品の詳細を見てみよう。このシャツいいなー。他にも色々出てるのか、シャツだけじゃなくて、ズボンも欲しいな。あ、最寄駅に着いちゃった。また今度ちゃんと調べよう。」

こちらがBtoCマーケティングにおける心理分析の一例になります。
続いてBtoBの場合も見てみましょう。

BtoBの場合

BtoBでは、今回のデータは営業支援を行うサービスを提供している企業のサービスサイトと仮定し、以下この様な形で、数の集中している層を抽出したとします。

  • 年齢:25-34歳
  • 性別:男性
  • 興味関心:ビジネスプロフェッショナル
  • 流入経路:検索エンジン
  • 閲覧地域:東京
  • 訪問回数:2~3回
  • 使用しているデバイス:PC
  • サイト内の行動:トップページから閲覧を開始し、会社概要などを見てから、サービスページを見たもののお問い合わせに至っていない。

この様な情報が取れた時に想定される、ユーザーの心理をまとめていきましょう。皆様も一緒に上記のユーザー層を想像しながら考えてみてください。

まず、25-34歳の男性でビジネスプロフェッショナル、検索エンジンからの流入が多く、トップページから見始めていることから、サービスまたは企業名を認知しているユーザーで、部長や決済者というよりも、現場で実務を行っている従業員であることが想定できます。

こちらはあくまで想定ですので、自社のユーザーを思い浮かべながら、データを基にできる限り具体的なユーザー層を想定してみてください。

そして、ここに行動の特性を掛け合わせることでユーザーの心理がわかってきます。ここからは、ユーザーの声とともに説明していきます。
ここで重要となってくるのは、そのユーザーの立場です。例えば、業務効率をあげるツールの場合、それぞれの立場によって求めるものが変わってくる場合があります。よくある例をあげると、部長以上の管理職の場合、業務効率が上がっても売上が上がらなければ、ツールを導入するという決断はしません。そのため、「売上の向上」というポイントが判断基準になります。

一方現場で実務を行う従業員の場合は、売上が上がっても自分の業務が増えてしまい、効率化ができないのであれば、あまりツールに魅力を感じることがありません。そのため「業務効率を上げながら成果を出す」というポイントに魅力を感じます。

ここでは、一つの例を上げましたが、自社のサービスはそれぞれの役職や立場にとってどの様なソリューションを提供しているのかを改めて考えながら、以下のユーザー心理の例を見てみてください。

現場の従業員の場合

営業の進捗管理をや顧客の管理で残業が続いている。
「商談が増えてきて、進捗管理や顧客管理が大変になってきたな。そのせいで残業も増えてきたし、業務効率化できたらいいな。」
Googleで[営業管理 ツール]などで検索し、営業ツール10選などの記事を読んで企業名を知る。改めて、企業名で検索をし直す。
「〇〇ってツールはどうなんだろう。トップページではよく分からないから、会社概要を見てみよう。サービスはどうだろうか。売上は上がるって書いてあるけど、結局何ができて、どう業務効率できないな。他のツールを見てみよう。」

こちらもざっくりですが、この様な形でユーザーがWebサイトを見ている時の心の声を想像してみることが、心理分析の第一歩となります。実際に自社のサイトのデータを見ながら、自分なりのストーリーを作り上げ、心の声を想像してみると、だんだんとユーザーの心理というものがわかる様になってきます。

ここまでユーザーの心理が想像できると、どの様なページがユーザーの検討熟度を向上させるのかが分かってきます。例えば上記の例で言うと、トップページでまず、サービスの理解や、信頼できる情報を得ることができなかったため、会社概要に移動しています。そしてサービスページを見るも、ユーザーにとって最重要視していた情報がなかったため離脱されてしまいました。

もし、トップページでサービスの強みや、信頼を獲得し、サービスページでユーザーの求めている[業務効率]と言うポイントを説明できていれば、お問い合わせなどに進んでいたかもしれません。

なぜユーザーがお問い合わせをしなかったのかを、心理を想像しながら分析することで、逆にお問い合わせしてもらうためにはどの様な情報が必要かが分かってきます。

ここまでは、サンプルのデータを基にお話をしてきましたが、次回の記事では自社サイトのデータをGoogle Analyticsから読み解く方法について説明していきます。

Google Analyticsを活用した心理分析の完全版はこちらからダウンロードできます。

BtoCマーケティング編

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投稿者プロフィール

田代 貴彦
田代 貴彦
株式会社micado 代表取締役社長
19歳から、デジタルマーケティングのコンサルタントとして活動を開始。Web上でのユーザーの行動データを分析し、最適なユーザー体験を提供するためのWebサイト改善を最も得意とし、最短15分でユーザーの行動特性と心理分析を行うことが可能。これまで複数の上場企業を含む560社以上の企業のWebサイトを分析し売上改善を行ってきた。ウェブ解析やWebサイト制作、広告運用などのWebマーケティングに関するセミナーに数多く登壇している。