CX向上に導くためには、データを分析して適切な対策を取る必要があります。最初にサイトを構築してコンテンツを制作する際などは他メディアの分析などを行いながらも、手を動かして作業を進めることが重要です。しかし一定のコンテンツが蓄積された後は、分析をして適切な方向に絞って改善策を施すことが重要になります。
この記事では、普段からGA4を活用している人や、GA4の活用に悩んでいる人向けに、見るべきデータの指標を解説します。
CX（カスタマー・エクスペリエンス）とは？
CX（カスタマー・エクスペリエンス）は日本語で顧客体験です。顧客体験とは、顧客が製品、サービスを購入する前、購入後、利用中、利用後など一連のタイミングで顧客が体験することを指します。
製品・サービス自体が顧客に与える価値・体験だけでなく、製品・サービスを提供する企業とのあらゆる接点を評価する考え方です。
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データの指標を見る前に
データの指標を見る前に、どのような指標があるのかを把握し、指標を出せるように設定する必要があります。指標について把握していないとそもそも指標を見ることができないので、当然必須の工程です。その上で、改善すべきポイントのPDCAサイクルをまわし、顧客にとってよりよい商品やサービスへと繋げる次の一手が見えてきます。
CX向上のための設定すべきKPI
CXに限らず、KPIを定めることが必須です。KPIはKey Performance Indicatorの略で、日本語では「重要業績評価指標」や「重要達成度指標」となります。ではCX向上のためにはどのようなKPIを確認できるように設定を行えば良いのでしょうか。
顧客の継続率
顧客の継続率は顧客維持率やリテンションレートとも呼ばれるKPIです。顧客の継続率は新規ユーザーがサービスを利用し、その後再利用した割合を示します。最初に利用してもらうことも重要ですが、その後の継続率も利益拡大には重要になります。
例えば、利益が出ていない状態があって、顧客の継続率が低い場合は継続率を高める工夫が必要です。一方で、顧客の継続率が高いにも関わらず利益が出ていない場合、新規のユーザー獲得に力を入れる必要があります。このように、顧客の継続率を見えることで問題の原因を特定できる場合があります。
顧客満足度
顧客満足度は明確に数値化するのは難しいですが、重要なKPIです。企業ごとにアンケートなどを実施し、一応は数値化している場合が多いでしょう。ユーザーの満足度が高い場合は維持することや飽きられないことに力を入れる必要があり、逆に満足度が低い場合は問題を特定して解決する必要があります。また数値だけでなく記述してもらうことで、より問題の特定につながりやすいでしょう。
アクセス解析
アクセス解析はGoogleアナリティクスなどでユーザーの動きを解析することです。自社のWebサイトやネットショップとツールを連動させることでデータが蓄積されます。アクセス解析の中でも複数のKPIがあり、具体的には平均ページビュー（平均PV）、コンバージョン率（CVR）、直帰率などが挙げられるでしょう。
平均ページビュー（平均PV）はユーザーが1度の訪問で閲覧したページ数の平均です。コンバージョン率（CVR）はサイトを訪問したユーザーが何らかの成果につながるアクションを取った割合です。直帰率はサイトを訪問したユーザーが最初のページだけ見て離脱した割合です。
これらのKPIを確認することで、課題を特定できます。たとえばアクセス数が少ないことが問題の場合もあれば、アクセスしたユーザーが早期離脱してしまうことが問題の場合もあります。アクセスも多く早期離脱者の割合が低いにも関わらず、コンバージョンにはつながっていないといったこともあるでしょう。
それぞれ対策内容が異なるので、まずはKPIの数値を見て課題を特定することが重要です。
CX向上のために見るべきデータの指標
次にCX向上のために見るべきデータの指標をご紹介します。上述の設定すべきKPIでも少し触れましたが、Googleアナリティクスでは以下に挙げる指標のいずれも確認が可能です。またGoogleアナリティクスは従来のUAから最新のGA4にモデルチェンジしました。
UAではセッションのページビューの分析に重きを置いていましたが、GA4ではユーザーの行動をより詳細に分析する仕様になっています。たとえば同一人物が複数のデバイスからサイトを訪問した際、同じ人物としてカウントするなどがGA4で変わったことです。
ユーザー属性
ユーザー属性では、国ごとのユーザー数、過去30分間のユーザー数、都市ごとのユーザー数、性別ごとのユーザー数、年齢層ごとのユーザー数、言語ごとのユーザー数などのデータを確認できます。これらのデータを確認することで、自社のサービスや事業に、どのようなユーザーに需要があるのかわかります。
データを確認した後の戦略としては複数パターンが考えられます。例えば、すでに需要のあるユーザーにターゲットを絞ってサービス提供することや、別のタイプのユーザー獲得のためにサービス内容を変更していくことなどが考えられるでしょう。
コンバージョン（CV）率
コンバージョンは設定しているゴールのことです。購入をゴールにしている場合もあれば、問い合わせや資料請求などをゴールにしている場合もあるでしょう。そしてGA4ではあらかじめコンバージョンを設定しておいて、サイトを訪れたユーザーのうちのどれだけの割合がコンバージョンにつながったかを数値確認できます。
経路
経路には大きく分けて、サイトの訪問に至った経路とコンバージョンに至った経路があります。他の経路を設定する場合もありますが、一般的には上記2つが挙げられるでしょう。いずれも確認することで、力を入れるべきポイントや今後の戦略が見えてきます。
コンバージョンに至った経路を確認することで、どのページを改善すべきかが見えてきます。
離脱率
離脱率はサイト全体だけでなく、ページ単位で確認することが可能です。離脱率が高いページもあれば、逆に低いページも出てくるでしょう。それぞれのデータを比較することで、ユーザーニーズや改善策が見えてきます。
例えば、ブログサイトを運営している場合、どの記事の離脱率が多いかで改善すべき記事を発見しリライトに役立てることができます。
まとめ
CX向上に導くために見るべきデータの指標を解説してきました。分析後の作業としてのPDCAサイクルはもちろん、分析に必要なKPI設計が重要となってきます。分析を行ったうえで、適切な方向に作業を行うことでより良いサービスにつながり、コンバージョン率も上がっていくでしょう。
一般的な指標を把握することはもちろん、自社に合わせて指標をカスタマイズしていく必要もあるでしょう。
継続したPDCAサイクルを回すためにも、まずは見るべき指標をもとに分析を始めていきましょう。
