セグメントを活用して、ユーザーの動向を可視化しよう
性別、年齢、購買の有無、会員登録の有無など、ユーザーには様々な属性があります。そして、各属性ごとに、特徴的な動きをすることが多々あります。そこで、ユーザー属性をセグメントで区切り、その特徴を可視化することにより、ビジネスの推進に役立てていくことが出来ます。
今回のテーマは、セグメントです。セグメントの辞書的な意味を調べると、区別、区分と訳されております。ユーザーをある軸で分類することがセグメントだと言えます。
例えば、どんなセグメントがあるか？
- ・CVユーザーと未CVユーザー
- ・初回訪問ユーザーと再訪問ユーザー
- ・会員ユーザーと非会員ユーザー
- ・デバイス（PC、スマホ、タブレット）
- ・性別 etc
このように、色んな軸でユーザーをセグメント分けすることが出来ます。セグメントを作る際のポイントは、知りたい事と反対のこともセグメント化するということです。
| 知りたいセグメント | 反対のセグメント |
|---|---|
| コンバージョンユーザー | 未コンバージョンユーザー |
| 会員 | 非会員 |
| ログインユーザー | 未ログインユーザー |
| 購買ユーザー | 非購買ユーザー |
| 初回訪問ユーザー | 再訪問ユーザー |
分かりやすく言うと、コンバージョンしたユーザーのことが知りたい場合は、コンバージョンしていないユーザーのセグメントも作るということです。
なぜならば、コンバージョンしたユーザーの情報だけ見ても、何がどうなっているかわからないからです。数値というものは、比較することによって、初めて意味が出てくるのです。
ポイント1. セグメントを作る際は、必ずセットで作る
セットでセグメントを作ったら、比較をします。図1は、あるサイトにおける、コンバージョンユーザーと未コンバージョンユーザーのPV数を比較しています。何か気付くことはないでしょうか。ページDだけ、未コンバージョンユーザーよりもコンバージョンユーザーが多いことが分かります。
このことから、何が言えるのか。ページDが、コンバージョンに貢献している可能性があるということです。であれば、ページDを通ったユーザーと、通っていないユーザーというセグメントを作って、実際にコンバージョンに差異が出るかを検証することもできます。
次に、下記のグラフをご覧ください。
セッション数が右肩下がりとなっていますが、何が原因かわかりません。ここで、デバイス別のセグメントを作成して、比較してみましょう。
デバイスごとのセグメントを比較した結果、PCからのセッション数のみ減少しているということが分かります。次に、PCのセッション数がなぜ減っているかということを調査することにより、セッション数の回復の為の施策が浮かんできます。
ポイント2.セグメントごとの数値を比較する
このように、セグメントは簡単に作ることが出来て、なおかつ分析の際には非常に役立つツールとなっております。是非、分析に活用してみ下さい。
まとめ
ポイント1.セグメントを作る際は、必ずセットで作る
ポイント2.セグメントごとの数値を比較する
上記の2つを意識して、自分の分析に役立つセグメントを作って、活用してみてください。
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