デジタル分析とマーケティングの進化
公開: 2022-03-15マーケターが分析にアプローチする方法の変革が進行中です。 今こそ、ユーザーフローについて考えるのをやめ、代わりに、エンゲージメントのあるユーザーに期待する一連のイベント（タスク）について考えるときです。
最初のWebバナー広告が表示されるずっと前に（1994年10月27日、Wiredマガジンで）、マーケティング活動でクライアントを支援したいマーケターは、分析とマーケティングの融合を受け入れました。 時間の経過とともに、その結婚は進化し、分析ツールの機能も進化しました。
かつてのマーケティングレポートは、「キャンペーンが生み出したサイト訪問者の数を見てください！」でした。 または「取得できたページビュー数を確認してください。」 これらは分析の一般的な使用法でした。 最終的に、分析ツールが改善されるにつれて、オンライン販売を特定のマーケティング活動に帰することが可能になりました。
この30年以上の間、マーケティングによるWebベースの分析の解釈には一定のことが1つありました。それは、キャンペーンによってX人の訪問者がサイトにアクセスしたことです。 彼らは非常に多くのページを閲覧し、それが一定数の売り上げにつながりました。 基本的に、基本的なユーザーフロー。 訪問者の旅の間のサイトの各ステップは、流動的で簡単にたどることができると見なされていました。
マーケターとして、私たちは次世代の分析ツールと技術でもたらされるものに向けて頭脳を整え始める必要があります。 新世代の分析ツールは、ユーザーアクティビティの記録（ログファイル）を処理せず、代わりに特定のイベントをデータベースに保存します。 「イベントベースの分析」について聞いたことがない場合は、すぐにどこでも聞くことができます。
2020年10月に、GoogleはGoogle Analytics 4（GA4）をリリースしました。 ベータモードでしたが、GoogleAnalyticsにサインアップしたユーザーは自動的にGA4に登録されました。 古いUniversalAnalytics（UA）をセットアップするには、GAを回避する方法を知っている必要がありました。 GAは世の中で最も人気のある分析ツールかもしれませんが、Adobe Analyticsは、他のいくつかの分析ツールとともに、しばらくの間「イベントベースの分析」を行ってきました。
Googleがすべての人にGA4への切り替えを強制する公式の日付は発表されていませんが、それが来るので安心してください。「イベントベースの分析」について、そしてそれがあなたが慣れているものとどのように異なるかについて考え始める時が来ました。そしてそれに含まれるいくつかの利点。
イベントベースの分析の定義
「イベントベースの分析は、ユーザーと製品間の相互作用を追跡および分析する方法であり、イベントとも呼ばれます。」
これはすべてマーケターにとって何を意味しますか？ マーケティングレポートの一部として分析データをどのように提示するかを再考する必要があります。
以前、ユーザーの旅について話すとき、「彼らはこのキャンペーンから来て、このページにアクセスし、これらのページにアクセスして、$XXX.XXを購入しました」と言います。
イベントベースの分析を使用すると、どのキャンペーンが訪問者をサイトに誘導したかを引き続き確認できます。 彼らがどのページを閲覧したかを追跡することはそれほど簡単ではありませんが、チェックアウトプロセスの個々のステップを追跡することははるかに簡単になります。
イベントベースの分析を使用すると、ユーザーフローよりも何が発生したかについての製品ビューを取得できます。
たとえば、特定のキャンペーンのセグメントを作成して、個々のステップを確認できます（これを踏み石と考えてください。ユーザーは、簡単にジャンプしたり、一部をスキップしたりできます）。 eコマースサイトでは、各製品のユニットがショッピングカートに追加され、購入されたユニットの数が表示されます。 彼らがショッピングカートに商品を追加した後、後で戻ってそれを削除するか、注文金額を減らすかどうかはわかりません。 イベントベースの分析は、次のようなレポートを生成します。
イベントベースの分析とセグメンテーション
イベントベースの分析で利用できるようになる強力な機能は、拡張セグメンテーションです。 注文分析ツールはある程度のセグメンテーションを提供しますが、それらを定義する際の柔軟性が大幅に向上します。 セグメンテーションにより、見込み客と顧客を製品との関わり方に基づいて特定のグループに分けることができます。
以下は、イベントベースの分析を使用して、さまざまな獲得チャネルによるユーザーエンゲージメントを生成する方法の例です。
イベントベースの分析では、バウンス率の測定値が報告されない可能性があります。 なんで？ ページを表示するという単純な行為はイベントだからです。 現在、ほとんどの分析ツールは、ページビュー間のタイムスタンプからだけでなく、タイマーを介してページの時間を記録し（イベントはX秒ごとにトリガーされます）、ページのユーザースクロール（エンゲージメント）も追跡します。 これを単純化するために、ユーザーがページにX秒間費やしたり、スクロールを開始したりすると、バウンスしませんでしたが、エンゲージしました。 ここで、「エンゲージメントセッション」と「非エンゲージメントセッション」について考える必要があります。 スクロールがなく、X秒未満しか費やさない単一ページビューは、「非エンゲージメントセッション」です。
次を読む：カスタマージャーニー分析とは何ですか？
イベントベースの分析を使用して収益を増やす
eコマースWebサイトとモバイルアプリを使用すると、サイト訪問者（おそらくマーケティングキャンペーンから）がWebサイトを開き、カートにアイテムを追加する前にいくつかのアイテムを閲覧します。 数日後、モバイルアプリに再度ログインして購入を完了する可能性があります。 分析プラットフォームでは、上記の動作またはイベントは、「ユーザーのサインアップ」、「アイテムの検索」、「アイテムの詳細の表示」、「カートへのアイテムの追加」、「購入完了」のようになります。 多くの古い分析ツールでは、この接続されたジャーニーは表示されませんが、ユーザーがXキャンペーンから来て、ショッピングカートにアイテムを追加し、その後停止したことがわかります。 別のユーザーはアプリを介して「魔法のように」ログインしましたが、ショッピングカートに追加することなく商品を購入しました。
イベントベースのデータは、製品の変更や調整につながる質問を生成する可能性があります。 上記の例のデータを確認した後、次のように尋ねることができます。
- 1回のセッションでチェックアウトを完了するユーザーの割合は？
- コンバージョンはアイテムやブランドによって異なりますか？
- ユーザーが変換しなかった場合、どこで変換しましたか？ （サイトを放棄し、他の情報を引き続き表示するなど）
- 変換にはどのくらい時間がかかりますか（分または日）？
- チェックアウトプロセス中に、ユーザーは支払いエラーやその他の問題（イベント）に直面しますか？
- 彼らがすぐに購入しなかった場合、彼らは永遠に消えましたか？
既存の分析ツールを使用して上記の質問に答えることができる場合がありますが、イベントベースの分析を使用するとはるかに簡単になります。
イベントベースの分析とデータウェアハウジング
イベントベースの分析データをデータウェアハウスと組み合わせると、データがステロイドになります。 各イベントは基本的に、データウェアハウスに簡単にエクスポートできるデータポイントであることに気付いたかもしれません。
データをエクスポートするだけで、生データを操作および処理できるようになります。 以前は、分析ツール内で利用可能なデータを操作する必要がありました。
たとえば、eコマースサイトでは、一意の顧客IDを追跡している可能性があります。 これは法律により匿名IDです（特定の個人情報にリンクする方法はありません）。 データベース内で、顧客ルックアップを実行して、特定の顧客がどれだけいつ注文しているかを確認し始めることができます。 ショッピングカートに2週間以上商品を置いた顧客のレポートを作成してみませんか？ マーケティング担当者は、インセンティブベースのメールを生成したり、割り当てられた営業担当者に電話をかけて何が起きているかを確認したりすることもできます。 イベントベースの分析が売り上げを伸ばすのを真に可能にするのは、データウェアハウス内の結合されたデータのこの力です。
レポートはさらに強化され、データウェアハウスにアクセスするときにデータ視覚化ツールを使用して簡単になります。 複数のデータソースを接続して個々のレポートを表示する必要がなくなりました。 データ視覚化ツールをデータウェアハウスに接続すると、データを統一された表とグラフで表示できます。
組織がイベントベースの分析をまだ実装していない場合は、実装する計画を立て始めてください。 現在GoogleのUniversalAnalytics（UA）を実行している場合は、UAをオフにし、GA4への切り替えを強制する日付が発表されたときに準備を開始します。 すべてのUAユーザーへの推奨事項として、GA4を並行して実行し始めるときが来ました。他の理由がない場合は、GA4に慣れて、GA4がもたらすパワーを確認し始めてください。
この記事で表明された意見はゲスト著者の意見であり、必ずしもMarTechではありません。 スタッフの作者はここにリストされています。