競合他社サイトの調査も重要です!

自社サイトのアクセス状況は常に気にしてみている方も多いかと思いますが、
 
普段あまり見ることが少ないと思われる、競合他社サイトの情報を見ることは事業戦略上の優位性を取得するための効果的な方法のl つです。
 
 
GoogleAnalytics 等のアクセス解析ツールから、得られる指標に基づいて、Web サイトを成功へ導こうとすることは可能です。
 
しかし、Web の進化の勢いはとても速く、競合他社の取り組みも日々進化する事を考えると、自社のサイトをのみを見ていては、対策として充分では無いはずです。
 
あなたがどのように競争相手や業界全体の流れに位置づけられているか、あなたの業界はどのようなユーザーからどのようなニーズがあるのか、しっかりと調査し、ある程度の認識を持ってWeb 解析を進めていくことが必要になります。
 
 
そこで今回は「競合他社サイト調査」方法の一例として、『DoubleClick Ad Planner』を紹介させていただきます。
 
DoubleClick Ad Planner

すでにご利用の方もいらっしゃるかと思いますが、アドプランナーは、サイトに閲するさまざまな情報を確認できる無料サービスです。
 
Google 社が提供しています。
 
自社サイトや競合サイトの現状を調査するのに最適なサービスです。もともとアドプランナーはその名のとおり、広告掲載を考えている人が出稿先を調査するために提供されているツールです。
そのため、このツールを利用すれば最適な広告出稿先を選定できます。ドメインを指定すると以下の情報を確認できます。
 
 ・ユニークユーザー数/リーチ/ページビュー数
 ・訪問者あたりの訪問回数
 ・訪問あたりの平均滞在時間
 ・性別/年代/最終学歴/世帯年収
 ・検索に使用したキーワード
 ・閲覧者が興昧を持っているもの
 ・全世界の上位のサブドメイン別ユーザー数
 ・他の利用サイト
 ・ユーザー層の興味/関心
 
http://www.google.com/adplanner/?hl=ja
 
すごいですね~ さすがGoogleですね。上記の情報をすべて無料で確認できちゃいます。
 
Googlehaこの情報をどうやって入手しているのか。。。いつの間にかいろいろな情報を把握されちゃっているのか、、、
普段のサイト閲覧履歴からいろいろ予測されちゃっているのか、、、
それにしても無料とはすごいです!
 
 
調査しても情報が閲覧できないサイトは、訪問数が少ない事が考えられます。
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのサイトにはこんなにたくさんのアクセスが集まっているのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

その方法を整理した、「Web解析レポート」を無料公開中です。
ぜひ下記よりダウンロードして見て頂ければ幸いです。

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訪問回数で判断できることは?

アクセス解析データを見る際に、訪問回数を見て「何回目の訪問のユーザーが購入率が良いか…」なんてことを見たりしますよね。
 
 
その数値を見て、「うーん やっぱり何回も訪問している人が購入率は高いですね!」
 
なんて結論になってますか?
こちらの記事にも書きましたが、
離脱率の高いページをどう見る?
 
多くの人は、欲しいモノを見つければ、力スタマーレビューを読んですぐに離脱する傾向があります。
そして検討し、後日AMAZON で購入するかもしれません。
そのページを訪れる人の多くの人は、きっと同じように一度離脱して検討する期間があるといわれています。
 
このことを考えると当然、複数回訪問のユーザーがコンバージョン率が高いのは当たり前のように考えられます。
 
 
訪問回数は1 人の訪問者(ユ二ークユーザー)による複数回のセッションとして計測されますが、
 
仮に、多くの人があなたのWeb サイトを何度も訪れて、何回ものセッションを記録しているとすると、
 
その理由はなんでしょうか?
 
 
とても有益なサイトにある完璧なコンテンツを何度も見に来るためなのかもしれませんし、
 
もしかすると、検索エンジンの広告に表示されるので、意識せずに何度もサイトを訪れますが、
何度来ても探し物が見つからないのかもしれません。
  
 
 
訪問回数を計測して、この違いを判断できますか?
 
 
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのページに何度も見に来ているのか?それでも購入されないのはなぜか?
このユーザーの目的は何だったのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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経路分析は有効なWeb分析?

現在のWeb 解析において、サイトで訪問者がどういう経路をたどったのかを正確に特定するための「経路分析」に、躍起になっている人が多いようで、意図した経路を進めば「良いユーザー」、意図した経路を進まないユーザーは「悪いユーザー」などと決めつけ、その分析に時間を割くのは良いWeb 解析でしょうか?
 
経路分析には下記の様な問題点が考えられます。
 
 
◆問題点
 ・経路分析をしても、ゴールに至るまでにユーザーがどのページに興味を持って行動起こしたかは、データでは把握ができない。
 
 ・ トラフィックごとの行動は異なるにもかかわらず、現在のツールでは様々なトラフィックをひとまとめにして(例えば「メール」や「Yahoo!検索」など)。これらすべての顧客の「意図」が混ぜ合わさると、どの経路からの退出がよくて、どれが悪いのか区別するのが困難になる。例えば商品について調べている人が「サポートオプション一覧あるいは商品概要ページで退出するのは良い。」目的のものを見つけ、去っていると推測されます。
 
 これらの人と、購入しようとページに来たのに、ショッビングカートに追加ボタンや比較チャートが見つからずに帰った人がいたとしたら、どのように区別すればよいのでしょうか。
 
 
結局のところ、サイトへの訪問の目的を実際にその人に聞いてみないと、行動の善し悪しが把握できません。
 
 

 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのような経路を打取ったのか、どこのページで商品へ興味を持ったか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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離脱率の高いページをどう見る?

まず、
離脱とは
そのセッション内の最後の閲覧ページになること。例えば、A というページにおいてそのページが最後の閲覧ページとなった数(そのページを開いて、その次は「ブラウザーを閉じた」or「別のサイトに移動した」)が「離脱数」、「離脱数÷ページAの全訪問回数」が「離脱率」となります。。なお、サイトに訪れた人は最終的には必ず離脱するので、離脱数を減らすことはできませんね。
 

 
 
自分のWeb サイトから離脱した訪問者が多いページを観測することで、いったい何がわかるのでしょうか?
 
それらのページがあまり重要でないと判断されて離脱しているのでしょうか?
 
 
または、その離脱ページで訪問者は、自分が探し続けていた”情報”を見つける事が出来たから離脱した、という可能性も考えられます。
 
 
例えば、Amazon.comで東芝の液晶テレビ探している場合をイメージしてみるとします。
 
多くの人は、欲しいモノを見つければ、力スタマーレビューを読んですぐに離脱する傾向があります。
そして数日間検討し、後日AMAZON で購入するかもしれません。
そのページを訪れる人の多くの人は、きっと同じ行動を取るに違いないと思います。
 
上記の例ですと、欲しい商品のページで離脱しています。
そのような場合が多いと考えられるため、離脱率を計測しても、
そのページのコンテンツがいいのか悪いのかを判断することはできないのではないでしょうか?
 
そう思いませんか?
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのページで離脱したのか? このユーザーの目的は何だったのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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ページビュー(PV)は多い方が良い?


まず、
ページビュー(PV)とは、
ブラウザーにページが表示されることを表します。ページビュー数(PV数)とは「あるページやサイトが表示された回数」で、「ページ」とは通常ユニークなURLを持つコンテンツです。サイト全体のページビュー数は各ページのページビュー数の合計になります。
 
サイトを運営する場合、訪問者1 人あたりのページビューが増えるのは、良いことのように思えますが、、、
本当にそうなのでしょうか?
 
 
サイトのナビゲーションの設計が悪ければ、ページビューは増えるかもしれませんが、購入者は減るでしょう。
 
逆にナビゲーションが優れていれば、ページビューは減ります。
 
 
ただし、商品の価格が高いこともすぐに判断され、結局はサイトを去るかもしれませんどちらの場合に当てはまるのかは、ページビューレポートだけを見ても判断できませんね。
 
そもそも、ページビューを測定する際に、訪問者の理想的な行動はどういうものなのでしょうか?答えられますか?
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜPVが多いのか? このユーザーの目的はなんなのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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平均滞在時間の数値って・・・

平均滞在時間という指標がありますね。
  
平均サイト滞在時間であったり、平均ページ滞在時間が、現在のアクセス解析ツールでは見れるようになっていますが、
この数値はどのように皆さん活用していますか?
 
例えば数値イメージは下記の様なものになります。
 

 
これでいくと、
最初に訪問したページAの滞在時間は2分、
2ページ目(ページB)は4分
3ページ目(ページC)は18分
という事になりますね。

そして4ページ目(ページD)は見たけど、
次に離脱してしまうと4ページ目がどの程度の時間見られたのか分からず、、、「?」っとなっています。
  
この離脱ページはGoogleAnalyticsの場合、「0秒」とカウントするので、
 
 ・サイト内にいた時間 24分
 ・見たページ数 4ページ
 
1ページ当たりの平均滞在時間が6分という事になりますね。
 
 
サイト全体の1ページ当たりの平均滞在時間が6分。
(この時点でページDの滞在時間はカウントされてないのですが、、、)
 
そしてページAだけを見ると2分しか滞在してない!
「平均よりも4分も短い!こいつは悪いページだ!」っという事が言える。。。でしょうか?
 
 
アクセス解析データを分析する際に、滞在時間は長い方が良い!というイメージで数値を分析している人が多い傾向があるかと思いますが、
もしかしたらページAは、とてもユーザビリティの高い(見やすい・分かりやすい)ページなので、すぐに次の目的のページに移動できているのかもしれませんね。
 
逆にページCでは、ボタンの位置などが分かりにくく迷ってしまい、さらにサービスの説明も分かりにくく、長い時間滞在してしまった悪いページかもしれません。
 
 
このように解釈が違えば、全く異なる解析結果になってしまいます。
 
サイトの目的によっても異なりますね。
ECサイトであれば、効率良くサイト内を回遊してもらい購入に到達してもらうのが良いかもしれませんし
メディアサイトであれば、じっくり記事を読んでもらいたいものです。
 
 
このように、そのユーザの目的(情報収集なのか購入なのかなど)によって、(「なぜ長いの?なぜ短いの?」等の)善し悪しがハッキリと判断できない指標は、、、
全体的なトレンドと、そのページ毎の目的をしっかりと把握した上で見る必要がありますね。
 
 

「なぜ?」を把握できないといけない

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Google のプライバシーポリシー変更が GoogleAnalyticsに与える影響

既にGoogleアカウントをお持ちの方はご存知の方も多いと思いますが、2012年3月1日Googleのプライバシーポリシーが変更されます。これまでサービスごとに異なったプライバシーポリシーであったのが、1つに統一されるってことのようですね。
 

 

http://analytics-ja.blogspot.com/2012/01/google-google.html
 
原文は以下をご参照ください。
http://analytics.blogspot.com/2012/01/googles-updated-privacy-policy-what-it.html
 
 
今回の変更はどのようなものか、以下、Googleからのメールの内容です。

サービス間を簡単に横断的に使用
新しいポリシーは、必要なときに必要なものが得られるシンプルなサービスを反映したものになっています。たとえばメールを読んでいて家族の集まりを計画したくなったときや、お気に入りの動画を見つけて共有したいと思ったときなどに、Gmail、カレンダー、検索、YouTube、その他必要なサービスなら何でも、簡単に横断的にお使いいただけるようにしたいと Google では考えています。
 
ユーザーに合わせてパーソラナイズ
Google にログインしているときには、Google+、Gmail、YouTube でのこれまでのご利用データから、候補となる検索キーワードや検索結果をユーザーに合わせてパーソナライズすることもできます。Google はユーザーの検索内容をより理解し、適切な検索結果を迅速に提供したいと思っております。
 
共有やコラボレーションが簡単
投稿したりオンラインでドキュメントを作成したりするときには、他のユーザーに見てもらいたい、他のユーザーに協力してほしいと思っていることが多々あります。Google では共有したいと思う相手の連絡先情報を記憶しておくことで、あらゆる Google サービスで簡単に共有を行うことができます。何度もクリックする必要はなく、間違いも最小限です。 
 
プライバシーの保護は今までと変わりません
Google では、Google ダッシュボードや Ads Preferences Manager といったサービスとその他のツールを通じて、個人情報に関して、ユーザーのみなさまにできるだけ高い透明性とできるだけ多い選択肢を提供することを目指しております。Google のプライバシー原則は今後も変わりません。また、Google がユーザーの許可なくユーザーの個人情報を販売したり共有したりすることはありません(ただし有効な法的要請を受けた場合などの例外的なケースを除きます)。

 

上記にろいろ書かれておりますが、今回のプライバシー ポリシー変更による、GoogleAnalyticsユーザーにとってのただ一つの変更点は、ユーザーが、GoogleAnalyticsのインターフェース上でどのようなことを行ったか、という情報が、Google の他の製品やサービスとの間で共有されることがある、ということのようです。
 
その他はこれまでと変わらないとのこと。
 
まぁ、いままでも結構情報をとっていたし、細かくGoogleで情報を把握できるようにするには、自分のアカウントでの「データ共有設定」で、これまで通り決められるということですね。
 
 
この変更によって、いろいろなサービスごとでの情報の共有があるようです。
検索の方もいろいろ変わるっていう噂がありますね。
 
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アトリビューション・マネジメントについて

ここ1,2年、ちょくちょく耳にするアトリビューションについて整理したいと思います。
 

アトリビューションとは

まずアトリビューションとは、直訳すると「(人や物に)帰属する、属性」という意味ですが、
このままだと「それで?」という感じ。。。
 
Web解析としてこの言葉を使うと「どのチャネルが効果的か、
ユーザーの需要を喚起する大きな原因となったものはどれか」を分析する事。
 
さらに分析するだけでなく「アトリビューション・マネジメント」という言葉もあり、
その意味は、
「目標コンバージョンに至ったユーザーの行動軌跡を測定し、接触した施策それぞれに
貢献度合いを割り当て、各施策の貢献度合いに応じた広告予算の最適配分を行う
取り組み」のこと
 
 
例えば下図のような例で見ると、
 

 
最終的にコンバージョンにアクションしたのはメルマガかもしれません。
いままではこの効果だけを測っていた人も多いと思います。
 
しかし、そこに至るまでにメルマガ登録をしたのは検索エンジン広告からの誘導(Click Trough)
 
さらにその前にはバナー広告を見てた (View Trough)だったとします。
 
 
最終コンバージョンに至るまでにどの部分の広告が最も寄与したか。
広告効果を測り、最も効果的な広告配分を目指すことです。
CPAをひとつひとつの広告で出すのでなく、トータルで出していく必要がありますね。
 
 
「バナー広告で認知させたのが良かったの?」
「やはりリスティング広告で効果的な誘導をしたからでしょ」
「いやいや、メルマガでのプッシュ型の広告は効果が高いはずだよ」
 
っと感覚的な話で終わってしまうところを、しっかりと数値を持って
分析していきましょう!ってことですね。
 

View Troughについて

実際に、私の考えからすると「View Trough」というコンバージョンは、ホントにあるかな?
といった感じゃないですか?数値を見ても扱いに困りますよね。。。「Click Trough」よりも確実に母数が多いので、コンバージョン自体の数値も多くなって当然だし
 
現実的に考えて、バナー・テキスト広告を見てからもう一度検索エンジンから検索する人っているのかな。。。
「View Troughコンバージョン」という考えの登場自体、単にGoogleが広告効果を数値的に証明して、もっと広告を売りたい!!なんて考えが見えるような。。。

 
全体をザックリまとめると、「広告効果・配分の最適化」ですね。
っと、一言で言うのは簡単ですが、この効果を測るのは相当大変。。。
 
 
さらに突き詰めていくと、数年後には、、、
ユーザーの行動心理学から勉強しなければいけないのかな。なんて気も。
 
そこまで来るとデータの解析だけで一苦労。
誰もが思っている目的は、「コストを押させてコンバージョンを増やすこと!」
いっそのことアンケートとかで、訪問中のユーザーに何を思っているか聞けちゃうようなツールがあると良いですね。
 
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GoogleAnalyticsの新バージョンへの完全移行について

恐らく、昨年の11月末に新バージョンへの移行が始まった時には、
「2012年前半で旧バージョンが終了する」とのお話であったのですが、
その点について、1月30日にGoogleからブログでの発表がありましたね。
 
 
いま現在の新バージョンは、「PDFでのレポート出力」などの機能が
使えていない状況なのですが、その点を含めた下記の機能が実装されない限り、
新バージョンへの完全移行は無いようですね。

●優先順位の高い機能
・メールでのスケジュール送信
・PDFレポート出力

●新たに実装する機能
・プロファイルのコピー機能
・マイレポートの共有
 
 
詳細は下記よりご確認くださいね^^
 
http://analytics-ja.blogspot.com/2012/01/google.html

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GoogleAnalyticsのバージョン5の機能「マルチチャネル」と、今後の「マルチチャネル」

GoogleAnalyticsの新しいバージョン(V5:バージョン5)での
管理画面が主流となりつつあり、
さらにもうすぐ古いバージョンのサポートも終了してしまうかと思います。
 
そのような状況ですので、昨年末のバージョンアップから、
新たに使えるようになった機能を紹介いたします。
 
 
既にご存知の方も多いと思いますが、今回紹介させて頂くのは「マルチチャネル」!
これまたスゴイ機能が加わってます!
 
●マルチチャネルとは ===================
いろいろなチャネルからの誘導を分析することで、
主に「コンバージョンにつながった、ユーザー単位の
流入経路を見ることができるレポート」になります。
==================================
 
これがいままでのバージョンでは、
最終的にコンバージョンにつながった時の流入元は
把握できましたが、今回のものは一味違います。
 
複数回訪問して最終的にコンバージョンに至ったユーザーの、
複数回の訪問の流入元が把握できるのです。
 
 

 
上図には、実際のGoogleAnalyticsでのレポート画面ですが、例えば上から4行目については、
最初の訪問は、「オーガニック検索」その後2回目の訪問が「ノーリファラー」となっています。
 
ちなみに[上記のユーザーを想定すると]
最初は検索エンジンにヒットしてこのサイトのことを知ったのですが、ある程度内容を気に入ったので、お気に入りに入れて、
数日検討後、後日「お気に入り」のリンクからサイトに訪問してコンバージョンにいたった。と予想できますかね^^
 
 
自分に置き換えてもそうなのですが、
あるサイトに訪れた際に、1回の訪問ですぐに「お問い合わせ」や、「商品を購入」することは、ほとんど無いと思います。
 
一度サイトを訪問して、商品内容や金額を見てそのサイトからは立ち去り、
その他のサイトで金額や商品のスペックなどを比較します。
そしてもし最初の方が良いものであれば、そのサイトに戻って、
購入・お問い合わせに至るような経路をたどるかと思います。
 
 
 
その経路を把握する事ができれば、情報収集をしているユーザーの意識が
どの部分で購入欲求に変わるのかなど、傾向から把握できるかもしれませんね。
 
 
このような素晴らしい機能が追加されていますので、既にGoogleAnalyticsを導入している方は、
コンバージョンをしっかり設定したうえで、こちらのレポートもご活用頂ければと思います。
 
 
 
このマルチチャネルという機能を利用して、インターネット上をどのような経路でサイトに訪問し
コンバージョンに至ったかという事を把握するのはインターネットマーケティングを進めていく上で、
とても重要なデータとなると思います。
  
 
しかし、マルチチャネルと言えば、オンラインだけでなくオフラインの影響なども把握していくことが、
本来のWeb解析になっていくかと思いますし、今後進んでいくことが予想されます。
 
例えば、
・実店舗でのクーポン発行はどのような効果があったのか?
・テレビCM・雑誌・新聞広告からの誘導はどの程度であったか?
 
上記はオフライン(リアル)から、オンライン(web)の影響になりますが、
オンライン(web)から、オフライン(リアル)の影響もあります。

 
・Webサイトを見た人からの電話でのお問い合わせは?
・クーポンサイトで発行しているクーポンの効果は?
(こちらの方が把握しやすそうですね)
 
 
今後は「アクセス解析」ではなく「Web解析」の分野で、ここまで把握していかないといけなくなるのでしょう!
 
 
この点については、私が作成した無料でダウンロード可能な「Web解析入門レポート」に、もう少し細かく書いてあります。
 

上記の様なレポートです。
これは24ページ目ですね^^ 全37ページのボリュームが無料で読めちゃいます。
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