デジタル分析の精度: マーケターが知っておくべきこと

デジタル分析レポートが不正確であるという誤解があります。 実際には、それらは独自の方法で非常に正確ですが、正確ではありません. 問題は、分析データの意味や収集方法を知らないユーザーにあります。 さらに悪いことに、ツールが異なれば測定方法も異なりますが、それらを同じ名前で呼びます。

この記事では、データ測定のニュアンスと、さまざまな分析ソフトウェアがどのように機能しているかを詳しく見ていきます。

データ測定のニュアンスを見る

デジタル分析ツールは、会計システムや販売記録簿として機能することを意図したものではありませんでした。 それらは、対話ユーザーデータを収集して定量化し、簡単に使用できる洞察とレポートにするために作成されました。 長年にわたり、これらのツールのデータ収集方法は進化してきました。 次に、特定のデータ ポイントの測定方法も変更されました。

巻尺をインペリアル (インチで測定) からメトリック (センチメートルで測定) に変更したとします。 机の長さは、一方では 39.4、他方では 100 と報告される場合があります。 机の長さは変わりませんが、測り方は変わりました。

さまざまな分析ツールを切り替えてみてください。 多くの場合、数値は異なる場合がありますが、トレンド ラインは類似しています。 各ツールのカウント方法はわずかに異なります。 ソフトウェアをアップグレードするときにも、同じ問題が頻繁に発生します。

ある時点で、特定の期間に Web サイトにアクセスした一意の IP アドレスの総数を組み合わせることによって、一意のユーザーがカウントされていました。 最終的に、組織はファイアウォール/プロキシ サーバーの使用を開始し、すべての内部ユーザーが単一の IP アドレスでインターネットにアクセスする必要がありました。 一意の IP アドレスのカウント方法は変わりませんでしたが、一意のユーザーの数は劇的に減少しました。

ユニーク ユーザーのカウントは、IP アドレス、OS、およびブラウザー (タイプとバージョン) の組み合わせを使用するように進化し、その後、ユニーク ユーザーをより適切に推定するために永続的な Cookie を追加しました。 繰り返しになりますが、ユーザーが Cookie とキャッシュを消去したり、コンピューターを切り替えたり (オフィス、自宅、電話) したりした場合に、どのようにユニーク ユーザーをカウントしても、正確な数を提供する分析ツールはありません。 最近のツールでは、ユニーク ユーザーをカウントする際に他の要素が考慮されます。

より深く掘り下げる: データ分析: スタックの過去と限界

分析データの考え方

分析ソフトウェアは、制御できない多くの要因のために不完全です。 ユーザーが Cookie やその他の追跡方法をブロックしている可能性があります。 インターネット ブリップにより、データがデータ収集サーバーに到達できない場合があります。 分析データを考える最良の方法は、それをユーザー アクティビティのポーリングとして表示することです。

誰もが選挙時の世論調査に精通しています。 典型的な米国大統領選挙の世論調査では、1 億 5,000 万人以上の有権者 (有権者の 0.006%) のうち約 10,000 人 (またはそれ以下) を調査します。 これが、ニュース放送局が世論調査の結果を報告する際に、「このデータは 5 回中 4 回で 4 パーセント ポイント以内で正確である」という言葉を耳にする理由です。 これは、20% の確率で 4 パーセント ポイント以上ずれていることに相当します。

デジタル分析ツールに関して言えば、ほとんどの分析専門家は、データの損失は 10% 以下であり、おそらく 5% 程度であると見積もっています。 これはどのようにデータの精度に変換されますか?

サイトがレポート期間に 10,000 セッションを受信したが、さまざまな理由で 9,000 セッションのデータしかキャプチャできなかった場合、データは 1% 未満の誤差範囲内で正確であり、100 回のうち 99 回です。

つまり、100 回中 99 回はデータが正確で、100 回中 1 回は 1% 以上ずれています。 簡単に言えば、データは正確ですが、完全 (正確) ではないため、販売記録と一致しません。

このようなデータは、SEO、有料広告、スポンサー付き投稿、ソーシャル メディア マーケティング、電子メール マーケティングなどのどのマーケティング活動が効果を上げているか、さらにはどれがトラフィックを促進し、売り上げを促進しているかを判断するのに十分なほど正確です。

深く掘り下げる: データに希望的観測を適用しないでください

実際の分析

分析データは正確かもしれませんが、精度がわずかにずれているだけでも、分析に問題が生じる可能性があります。 これは、2 つのデータ ソースの違いが変化した場合に特に当てはまります。

重要なのは、データを監視し、可能であれば比較することです。 精度に急激な変化がある場合は、調査する必要があります。 たとえば、あなたのウェブサイトは最近変更されましたか? この変更は、データを取得するために適切にタグ付けされましたか?

クライアントは、注文後、サンキュー ページが生成される前に、Shopify アカウントにポップアップを追加したことがありました。 同社の分析ツールは、ユーザーがサンキュー ページを受け取った場合にのみ売上を記録します。

ポップアップが表示された後も注文は処理されましたが、多くのユーザーはメッセージをクリックしませんでした。 その結果、サンキュー ページが生成されないため、売上の大部分が突然キャプチャされなくなりました。 お礼のページの後にポップアップが表示されていれば問題はありませんでした。

以下は、Shopify と Google アナリティクス 4 (GA4) の間で売上と注文を監視する例です。 さまざまな要因により、どれだけのデータが失われているのかがわかります。 Shopify の分析を実際の売上の記録として使用し、それを GA4 経由で収集されたデータと比較すると、次のことがわかります。

総収益と注文数の日々の変動は、ほぼ 0% からほぼ 13% まで変化しました。 全体として、この 24 日間で、GA4 は 5.6% 少ない収益と 5.7% 少ない注文を報告しました。 このデータは正確であり、特にマーケティング活動に適用して、ユーザーがサイトにアクセスして購入した理由を確認する場合に役立ちます。

この会社は GA4 を使用して売上を報告する必要がありますか? 100％いいえ！ それが会計ソフトです。

組織がさらに正確なデータを必要とする場合は、データをほとんどの分析ツール (サーバー側) に直接プッシュする方法があります。 これにより、ユーザーのブラウザーと Cookie に関する問題が回避されます。

販売データはより正確かもしれませんが、ユーザー インタラクションのその他のソフト測定の側面 (スクロール トラッキングなど) が低下する可能性があります。 これは、ほとんどの組織にとって実装が複雑で時間のかかる方法です。

「分析レポートで売上収益の 2 ～ 5% をさらに獲得するために、この余分な努力が必要なのか?」と自問する必要があります。

分析データを理解する

誰もが分析データを信頼する必要があります。 重要なのは、分析ソフトウェアが正しくインストールされ、構成されていることを確認することです。 すべてをキャプチャできるわけではないことを理解してください。

分析ソフトウェアは、サンプル サイズが 90% を超えるポーリングを行うだけです。 これにより、100% 正確 (実際の数値) ではないにしても、結果は非常に正確 (目標どおり) になります。

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