会員属性データ×アクセス行動分析での効果測定と検証事例

「会員属性データ別のアクセス行動解析とは」

会員登録を行うサイトと言えば、メディア・情報ポータル系サイト、EC・ネット通販サイト、サポート系サイトなど多々あります。

BtoC系サイトの場合は会員登録時に、一番簡易な登録情報としてメールアドレスを登録します。
通販やECサイトのように商品を自宅に届ける場合は、氏名、住所、電話番号、年齢、結婚有無など
住宅系サイト（賃貸、購入など）の登録時には家族構成、自家用車の有無、ペットの有無、勤務先住所の情報も入力することがあります。

BtoB系サイトの場合は、勤務先業種、社員数、氏名、役職、メールアドレス、決裁権有無などが考えれます。

昨今、一般的なアクセス解析ではなく会員になった人と、非会員ではサイト内の行動にどう差異が出るのか、という視点での分析が多くなってきました。

その理由として、今までの解析方法では全来訪者を対象にユーザビリティ検証や動線分析などを行っていましたが、まとめて解析してしまうと正確な検証ができないという理由によるものです。

また会員か非会員かだけでなく特に会員に特化し、その会員の持っている属性データとサイト内行動解析データをクロス集計して検証を行う事例も増えてきています。

会員属性データ×アクセス行動分析を行う場合は、先に記載したように会員登録時の属性データを利用します。
（氏名や電話番号・メルアドなど個人が特定できる情報は一切利用しません）

例えば、BtoCサイトの場合

　・年齢や職業に応じて、サイトの来訪間隔や来訪特性はあるか

　・結婚有無に応じて、同時購入される商品の相関関係はあるか

　・カートに投入したが、購入されなかった商品と属性の相関関係はあるか

BtoBサイトの場合

　・役職や業種別にサイトの来訪特性はあるか

　・決裁権限のある人は、どのコンテンツをよく見ているか

　・会員企業に応じて、サイトの利用頻度やコンテンツの利用度はどうか

などの分析を行うことができます。

弊社で分析した事例として、その目的について以下にまとめます。

・ペルソナ設定を行い、その近い属性を持つ会員のセッションから検証して欲しい。
　⇒ターゲティングの効果検証

・どの広告から来訪した非会員が、どのタイミングで会員になりその属性に特性はあるか検証して欲しい。
　⇒広告のターゲティング検証と改善

・会員属性別のサイト内行動データやCVRなどの数字を細かく出して欲しい。
　⇒広告主レポートとして提示（他社との差別化を図りたい）