その解析データ、意思決定に使える状態ですか？
ウェブ解析は、何を改善すべきか、どこに投資すべきか、どのチャネルにもっと注力すべきかをチームが判断する助けになります。しかし、その判断の確かさは、裏付けとなるデータの確かさ以上にはなりません。
MatomoのFuture of Web Analyticsレポートでは、複数の国のウェブ解析の専門家を対象に、自社の解析データの品質をどのように評価し、そのデータでどのような意思決定を行っているかを調査しました。その結果、興味深い矛盾が明らかになりました。ウェブ解析の専門家の92.3%が現在の解析データを信頼していると答え、信頼していないと答えたのはわずか1.7%でした。その一方で、84.3%が、後になって疑問を感じたり不完全だと判明したりした解析データに基づいてビジネス上の意思決定を行った経験があると答えています。
問題が表面化するのは、たいてい意思決定の場面です。チームは計測環境全体としては信頼していても、予算の配分変更、キャンペーンの変更、ページのリデザインといった個別の判断に対して、そのデータが十分に確かなものかどうかを見極めなければなりません。
解析データは、一見すると確かなものに見えがちです。あるチャネルがほかより好調に見えたり、あるランディングページの成果が振るわないように見えたりします。しかし、最近トラッキングが変更されていたり、同意設定によって計測できる範囲が狭まっていたり、キャンペーンタグに一貫性がなかったり、ボットトラフィックが数値に影響していたりすれば、その判断は全体像の一部に基づいていることになります。
意思決定に使える解析データは、完璧である必要はありません。目の前の判断を下すうえで、十分に正確で、新しく、網羅的であればよいのです。
解析データが「意思決定に使える」状態とは？
データが意思決定に使える状態とは、チームが自信を持って行動でき、データの限界が問題になる前にそれを把握できる状態のことです。
具体的には、チームは次のことを把握しておく必要があります。
- データに何が含まれているか
- データから何が漏れているか
- データがどのように収集されたか
- トラッキングが想定どおりに機能しているか
- 主要な指標がどのような定義に基づいているか
- データが十分に新しいか
- 前提やデータの欠落が、解釈にどこで影響しうるか
Future of Web Analyticsレポートで特に強く浮かび上がったテーマのひとつは、解析の成熟度は組織が収集するデータの量ではなく、チームがデータの限界をどれだけ確実に理解しているかで決まる、ということでした。データが多ければ自動的によい意思決定ができるわけではありません。成熟した組織は、データが行動に移せるほど信頼できるときと、追加の検証が必要なときを見分けています。
解析を信頼していても、後から判断に疑問が生じる理由
チームが解析環境全体を信頼していながら、個別の判断には確信が持てないという場合、その原因の多くは、より詳しい文脈が必要な問いに対して大まかな指標で答えようとしていることにあります。
そうした場合、最初に見たレポートだけで答えがすべて得られることはまれです。チームは数値の背後にあるものを確認する必要があります。トラッキングが変更されていないか、キャンペーンタグが一貫して付与されていたか、同意設定によって計測範囲が影響を受けていないか、自動化されたトラフィックが結果をゆがめていないか、といった点です。
たとえば、チャネルレポートを見れば、どの流入元が最も多くのコンバージョンをもたらしたかがわかるかもしれません。それでも支出を増やす前に、キャンペーンタグが一貫して付与されていたか、期間を通じて同じコンバージョン目標が使われていたか、トラッキングや同意に関する変更が数値に影響していないかを確認する必要があります。
ランディングページを更新した後にコンバージョンが減少した場合も同じです。ページ自体が問題なのかもしれませんが、同じ時期にフォームの設定、トラフィックの構成、トラッキング、あるいは同意レイヤーが変わっていないかも確認すべきです。
意思決定に使えるデータがあれば、チームは数値を行動に移す前に、こうした確認を行うことができます。
解析データに基づいて行動する前に確認すべきこと
解析データは、マーケティングのレポーティングにとどまらず、予算配分、キャンペーンの最適化、コンバージョン改善の取り組み、プロダクトの優先順位付け、経営層向けダッシュボード、カスタマージャーニー分析にも影響を与えます。また、BIツール、CRMのレポーティング、AIを活用したワークフローにもデータが流れ込みます。
解析データを使って予算を動かしたり、キャンペーンを変更したり、AIを活用したワークフローを方向づけたりするのであれば、チームは行動する前に、数値の背後にあるものを把握しておく必要があります。そうでなければ、トラッキングの不具合や文脈の欠落によって、チームはすぐに誤った方向へ進んでしまいかねません。
たとえば、誤ったチャネルに予算を上乗せしたり、誤った理由でページを変更したり、不完全なデータを全社的なレポーティングやAIを活用した分析に流し込んだりしてしまうおそれがあります。
この調査からは、組織が解析の品質を、単なるレポーティング機能ではなく、戦略的なビジネス能力として捉えるようになっていることがうかがえます。ウェブ解析ソリューションを選ぶ際に回答者が最も重視した要素は、データの正確性と信頼性で、全体の55.3%が選択しました。正確性はすべての市場でトップとなり、米国では61.0%、ドイツでは57.0%、フランスでは48.0%でした。
また、この調査では、信頼だけでは不十分であることも示されました。ほぼすべての回答者が自社の解析プラットフォームを信頼していたにもかかわらず、大多数は、データの欠落や不完全さに気づいた後で、自らの判断に疑問を抱いた経験がありました。
このことから、チームには優れたツールだけでなく、目の前の判断に解析データが適しているかどうかを検証するための実践的なプロセスが必要だといえます。
解析データが意思決定に使える状態かを確認する方法
解析データに基づいて行動する前に、チームはその数値が判断を下すのに十分な確かさを持っているかを見極める必要があります。確認の度合いは、判断の規模とリスクに見合ったものにすべきです。ちょっとしたコンテンツの更新に、大規模な予算の配分変更やウェブサイトのリデザインと同じレベルの検証は必要ありません。
解析データを行動に移す前に、次の確認を行いましょう。
1. トラッキングが今も想定どおりに機能しているか確認する
ウェブサイトは変化するものであり、解析の設定もそれに合わせて更新していく必要があります。新しいページ、フォーム、キャンペーン、同意設定、タグ、eコマースの導線が追加・更新されると、数か月前には機能していたトラッキングが、今日の訪問者の体験を反映しなくなっている可能性があります。
重要な判断に解析データを使う前に、その判断の裏付けとなるトラッキングが今も想定どおりに動作しているかを確認しましょう。イベントの欠落、重複したトラッキング、不自然な減少や急増、そしてウェブサイトのリリース、フォームの更新、同意設定の変更、キャンペーン開始のタイミングと重なる変化がないかをチェックします。
この確認によって、チームは計測上の問題をパフォーマンス上の問題と取り違えずに済みます。コンバージョンの減少はユーザー側の実際の問題を示しているのかもしれませんが、フォームの変更、イベントの欠落、タグの不具合を示している可能性もあります。
Matomoをお使いで、データ品質の問題によくある原因とその調査方法を確認したい場合は、Matomoのデータ品質ガイドが参考になります。
2. 主要な指標の意味を全員でそろえる
指標がよりよい意思決定に役立つのは、関係者がその意味を理解している場合に限られます。実際には、同じ言葉でもチームによって意味が異なることがあります。たとえば「コンバージョン」は、あるレポートではフォーム送信を、別のレポートではトライアル登録を、営業のダッシュボードでは有望なリード（クオリファイドリード）を指しているかもしれません。
定義があいまいだと、数値そのものには合意していても、その数値が何を示しているかについて意見が食い違うことがあります。解析データに基づいて判断を下す前に、次の点を明確にしましょう。
- どの指標を使っているか？
- その指標はどのように算出されているか？
- どのイベントや目標がその指標に反映されているか？
- 最近、定義が変更されていないか？
- レポートやツールをまたいで定義が同じか？
3. 判断を裏付けるのに十分なデータがそろっているかを問う
解析データが、考えうるすべての問いに答えられる必要はありません。しかし、チームがそのデータを使って答えようとしている問いには答えられなければなりません。データに基づいて行動する前に、その判断にとって重要な文脈が欠けていないかを確認しましょう。たとえば、主要なチャネル、コンバージョンのステップ、ユーザーセグメント、同意に起因する欠落、最近のトラッキング変更などです。調査では、多くの解析の専門家が、すでに意思決定を行った後になって初めてデータの限界に気づいていることがわかっており、この点は特に重要です。
次のように自問してみてください。
- どのようなデータが欠けていたら、判断が変わるか？
- 重要なチャネルやユーザー層が除外されていないか？
- 同意の影響が数値に及んでいる可能性はないか？
- 計測対象のウェブサイト上の導線の外でコンバージョンが発生していないか？
- ログインユーザーと匿名ユーザーで計測方法が異なっていないか？
- モバイル、アプリ、クロスデバイスの導線は関係するか？
- 結論を裏付けるのに十分なサンプルサイズがあるか？
これらの問いに答えれば、チームはデータがそのまま使えるほど確かなものなのか、それとも誰かが行動に移す前にもう一度確認が必要なのかを判断できるはずです。
トラッキングの不具合は、判断の裏付けとなるデータが実際よりも網羅的に見えてしまう、よくある原因のひとつです。「Google アナリティクスのトラッキングに関する6つのよくある問題」の記事では、解析に基づく判断に影響しうるよくあるトラッキングの問題を解説しています。
4. トラフィックの流入元の分類を見直す
トラフィックの流入元のレポートは予算やキャンペーンの判断を左右することが多いため、流入元の分類は特に重要です。
キャンペーンにタグが付与されていない、UTMパラメーターに一貫性がない、参照元（リファラル）が誤って分類されている、あるいはダイレクトトラフィックにアプリ、ドキュメント、プライベートブラウザ、その他の計測されていない経路からの訪問が含まれている、といった場合、流入元レポートは誤解を招くおそれがあります。AIプラットフォームはさらに別の要素を加えています。人々がウェブサイトを見つける方法や、流入元の間を移動する方法を変えてしまうからです。
チャネルのデータに基づいて行動する前に、次の点を確認しましょう。
- UTMの一貫性
- 参照元の除外設定
- キャンペーンのタグ付けルール
- 有料チャネルのトラッキング
- オーガニック検索の変化
- AIからの参照元とAIを介した発見
- ボット、スパム、自動化されたトラフィック
- ツール間でのチャネルの定義
トラフィックの流入元のレポートは、意味のある訪問がどこから来たのかをチームが理解する助けになるべきものです。分類があいまいであれば、その上に築かれる投資判断も弱いものになります。
5. 可能な限り、人間の行動と自動化されたアクティビティを切り分ける
すべての訪問が、意図を持った人間によるものとは限りません。チームがすべてのトラフィックを意味のある訪問者の行動として解釈してしまうと、ボット、スパム、クローラー、AIエージェント、その他の自動化されたアクティビティが解析データをゆがめます。影響の大きさはウェブサイトや設定によって異なりますが、自動化されたアクティビティがトラフィックの傾向、エンゲージメント率、コンバージョン分析に影響を及ぼすと、リスクは大きくなります。
調査すべき兆候には、次のようなものがあります。
- 不明な参照元からの急激なトラフィック増加
- トラフィックは多いのにエンゲージメントが極端に低い
- 通常とは異なる地域やデバイス
- 疑わしいリファラーからの繰り返しの訪問
- 明確なビジネス上の理由がないコンバージョン率の変化
- CRM、営業、売上のシグナルと一致しないトラフィックの増加
データを使う前に、そのトラフィックが実際の訪問者の行動を反映しているのか、それともフィルタリングしたり別途確認したりすべきアクティビティなのかを確認しましょう。
6. 前提と限界を見える化する
大きな判断に関しては、レポートで示すべきなのは最終的な数値だけではありません。その数値の読み方に影響しうる要素、つまり最近のトラッキング変更、同意による制約、アトリビューションのロジック、セグメントの定義など、その数値にどの程度の信頼を置くべきかを左右するあらゆる要素もあわせて示すべきです。
あわせて、次の点も確認しましょう。
- 既知のデータの欠落やイベントの欠落
- 期間に関する注意事項
- キャンペーンのタグ付けの問題
- ツールや連携の制約
Future of Web Analyticsレポートでは、この点をガバナンスと結びつけています。チームには、重要な判断の裏付けとなるデータにラベルを付けるための共通の方法が必要です。すなわち、行動に移せるほど確かなデータなのか、方向性を示すシグナルとして役立つデータなのか、判断を進める前に再確認すべきデータなのか、という区別です。
7. 連携するシステム間でストーリーを比較する
解析データは通常、1つのツールの中だけにとどまりません。キャンペーンの成果は、ウェブ解析で確認され、広告プラットフォームのデータと比較され、CRMのアクティビティと照合され、BIダッシュボードに取り込まれることがあります。システムにはそれぞれ独自のルールやレポーティング上の制約があるため、チームは数値を意思決定に使う前に、なぜ数値が異なるのかを理解しておく必要があります。
ツール間で数値が完全に一致するとは限りません。小さな差異はよくあることで、多くの場合は問題になりません。しかし、ウェブ解析、CRM、広告プラットフォーム、BIダッシュボードがまったく異なるストーリーを示している場合は、行動する前にその理由を理解する必要があります。
次の点を確認しましょう。
- システム間で傾向が同じ方向を示しているか
- コンバージョンの定義がそろっているか
- 期間やアトリビューションウィンドウが比較可能か
- CRMと解析のレポートで同じキャンペーンのロジックを使っているか
- eコマースと解析の売上の数値が突き合わせられているか
- BIダッシュボードが同じ元データと変換処理を使っているか
ツール間で数値が食い違うときは、完璧な1つの数値を無理に導き出そうとすることから始めてはいけません。まずは、なぜ数値が異なるのか、計測しようとしているアクションに最も近いのはどのシステムか、そしてその判断に最も適したデータソースはどれかを問うことから始めましょう。
こうした確認を経ることで、チームはデータが確実に裏付けられる範囲をより明確に把握できるようになります。意思決定に使える解析データがあれば、欠けていた文脈が意思決定の後になって初めて明らかになる、という事態が起こる可能性を減らせます。
チームが行動に移せる解析を築く
MatomoのFuture of Web Analyticsレポートの調査結果は、信頼できる解析とは、データが何を表しているのか、その限界がどこにあるのか、そしてこれから下そうとしている判断に対して十分に信頼できるものなのかを理解することだと示唆しています。
どの組織も、自信を持って意思決定を行いたいと考えています。それを実現しているチームは、正確な計測、明確なガバナンス、そして解析データをどう解釈すべきかについての共通理解を兼ね備えています。
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