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2014.10.29

UI DESIGN

「本当にグッドデザイン?」UX視点から見るPtengine対Google Analytics 、比較7選!

何をするためのアクセス解析?

PDCAを回し、KPI(目標)を達成するため

数字を整理してきれいにパワポに並べて終了、では無いわけです。

アクセス解析は、PDCAの”C”の部分にあたります。当然PDCAを回すのは数値を改善し目標を達成するためですね。

つまり、アクセス解析ツールの優劣を決める判断基準は「必要なKPIごとに何を見る必要があるか、どっちが見やすいか」。

そこで今回は、イケテルデザインと噂のPtengineを導入し、GAと徹底的に比較してみました。

確認ポイント

検索ワード

Webサイトへの継続的な流入を求めるなら避けては通れない「検索」という流入元。

SEOというワードは、もはや誰でも知っているほど有名です。

その中で、どんな検索キーワードで流入しているかはWebマーケターでなくても気になるところ。

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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検索ワード、特に自然流入に関しては “not provided”の問題があるため、GAを使って確認することはそこまで多くなかったのですが確認してみました。

この画面だとどちらが見やすいということは無いのですが、セカンダリディメンション機能でランディングページを確認できる点、コンバージョンが表示されている点から、GAの方がやや使いやすい印象です。

通常は絞り込みを行ってからみるため、そんなに問題ない気もします。

ユーザー層

アクセスしてきているユーザーはターゲットペルソナとマッチしているのか、気になるところです。

ToBのリード獲得や実店舗サービスのWebサイトなどの場合、地域が重要になってきたりもしますよね。

そういった、ユーザー層の確認しやすさは一つ外せないポイントだと思います。

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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まずは地域に関して。これはどちらとも同じように見やすいです。画像では地図のみを表示しましたが、実際はどちらも表で詳細な数値をみることが可能となっており、ミクロ/マクロの両方を確認することができます。

次に男女やアフィニティカテゴリに関してですが、これはGoogleAnalyticsでのみ確認できるもので、ユーザーの検索履歴から割り出された属性を表示してくれます。

どこまで細かく見るかはデータサイズによって変わってきますが、簡単な例を出すと「実は女性ウケがよかった!」のような発見があるかもしれません。

流入元

どの流入元からどれくらいのユーザーが来ているのか、という視点は当然大事です。

検索周りの対策をしている記事が意外とSNSからの流入も多かったがそれはなぜか、ソーシャルバズを狙った記事がどのSNSと相性がよかったのか、といった視点はコンテンツを作ったりプロモーションを行っていく上で重要なナレッジになります。

詳細な数値で分析する必要があると同時にざっくりと感覚をつかめる必要もあるため、両方を分かりやすく確認できるUIが理想ではないでしょうか。

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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どちらも全体表示に近いグラフを示してあります。

例えば、オーガニックサーチのキーワードを見たい場合、GAだと1ページ遷移する必要があります。一方でPtengineではページ移動をする必要なくキーワードを確認できます。

絞込みをかけるための導線も、Ptengineの方では表示結果から直接選択できるため直感的なUIになっていると思います。

ランディングページ

どのページからの流入が多いかは、ユーザーニーズを探る上で重要なファクターです。

どの経路から、どのページに流入し、どのような動きをしたか。

上記のデータが一気通貫で見られると、非常に便利です。

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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Ptengineの方ではページタイトルがデフォルトで表示されている、といった違いがある程度です。

Google Analyticsでもセカンダリディメンションを利用することでページタイトルの表示が可能であり、ページタイトルのABテストを行った場合はGAの方が確認しやすいように感じます。

コンバージョン

Webサイトを設置する上での目標となる行動のこと。

分かりやすい例としては、ECサイトにおける商品の購入や、会員サイトにおける会員登録など。

キャッシュポイントとなる行動はコンバージョンになることが多いです。また、コンバージョンを複数設ける場合もあります。

単にコンバージョンの数を測るのではなく、コンバージョンを軸に主だった情報を見ていく、というのが実際の使い方になると思います(上述のランディングページとかも、まずはCVを軸に見ていくイメージですね)

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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Ptengineの方がシンプルですね。

管理画面での比較ではなく設定方法の比較をしていきます。

Google Analytics、Ptengineともに全ページにソースコードを導入する必要があります。また、コンバージョンが「特定のページを訪れる」という条件であった場合にはどちらも簡単に設定することができます。

それ以外の場合、つまり特定のイベントをCVに設定する場合、Ptengineではサイトにコードを追加することなく設定を行うことができます。Google Analyticsの方ではイベントトラッキングなどの設定をしないといけません。

他社のサイトであったり、外注したサイトの場合、コードを入れてもらうのにコストがかかってしまうため、そこが管理画面上で完結できるPtengineは便利です。

平均滞在時間

サイトに訪れたユーザーがどの程度の時間滞在しているか、という指標からユーザーニーズを満たすサイトになっているかということが分かります。

また、極端に滞在時間の短いページや、大幅に滞在が短くなっている流入経路がある場合、問題がある部分が分かるため効率よく改善を進めることができます。

さらに、流入経路・キーワードごとに滞在時間を確認することにより、どこから入ってくるユーザーが何を求めているかが分かるため、今後の導線設計の際に無駄を減らすことができます。

実際に確認画面のUIを見てみましょう。

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Google Analyticsの滞在時間の問題はご存知の方も多いと思います。

(次のページへの遷移時刻)-(前のページへの遷移時刻)、で出しているため直帰や離脱ページの滞在時間が0秒になるという話でした。Ptengineでは直帰ユーザーの滞在時間も測ってくれるため、優位性があります

一方、Java Scriptを自分で書くことができれば、Google Analyticsでは「10秒以上滞在したユーザー」などを取ることができるため、カスタマイズができる人にとっては便利かもしれません。

平均PV・UU数

PV・UUは最も見やすく分かりやすい指標であるためKPIに置かれることが多いです。

また、クライアントに説明する際にもPV・UUはよく使いますね。

ここに関しても今まで同様、何かを切り口にして確認していくのが基本になると思いますが、全体の確認画面のUIを見てみましょう。

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個々に関してはPtengineの方が見やすいと思います。

マクロな視点で全体の数値を見る理由として、問題点を探すことがあると思います。ページ単体の情報で見た場合に、多くの情報が整理された状態で配置されているため、雑多な感じがせずに全体像を把握することができます。

ヒートマップ

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Google Analyticsにはヒートマップはないため、Ptengineのもののみをご紹介。

ヒートマップでは、ユーザーの注目部分や誤クリックが分かるという利点があります。また、ユーザーがどこまでスクロールしたのかも確認可能です。

GAで誤クリックを測ることはむずかしいです。一方で、どこまでスクロールするユーザーが何%いるかであったり、どのリンクが何%クリックされているかであったりは、カスタマイズすることで確認が可能で、さらにそのユーザーにセグメントを切ってデータを確認することもできます。

 

全体を通じて

用途別で併用するべき

今回の記事は、「絶対にこっちを利用しましょう」といったタイプの記事ではなくなってしまいました。

両者とも違った強みがあるため、このシーンではこちら、といった記述にならざるを得なかった訳です。

結論としては、両方とも導入しておいて取りたいデータ別に使い分けるべき、となります。

アクセス解析の入り口として

アクセス解析というと、とっつきにくい印象があると思います。やたらと英語が飛び交うイメージもありますね。

そういった解析アレルギーの人でも取り組みやすいのはPtengineなのではと思います。

見易さを重視したUIデザインになっており、なんとなく眺めていて楽しく感じると思います。眺めているだけでは意味はないのですが、そこからだんだんと詳しく見ていきたくなり、自分で調べながら色々試すようになることで上達していきます。

そういった意味で、アクセス解析の入り口として最適なのではと思います。

Ptengineのご紹介

今回紹介させていただいたPtengine様のサイトは、以下になります。

http://www.ptengine.jp/

機能は限定されていますが無料版もあるようなので、これを機に導入してみてはいかがでしょうか。

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EDITOR'S PROFILE

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Furusawa Shinichi

グロースハッカー

東京大学在学中より、上場企業でのインターンを通して広告運用やサービスの成長施策立案に興味を持つ。その後複数のスタートアップでグロース戦略の策定と実行に携わる。オハコでもプロジェクト単位で関わっている。

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