ユーザー行動分析とは何ですか?それが重要な理由と 2024 年の主要なツール

ウェブサイトでの訪問者の行動を理解し、最適化することは、オンラインでのプレゼンスを成功させるために非常に重要です。多くのサイト所有者はデータ分析を使用して、ページビューや直帰率などの数値を追跡しています。しかし、これらの指標はすべてを物語るわけではありません。なぜ誰かが特定の行動をとったのか、何が最終的にコンバージョンにつながったのかについては説明されていません。

そこでユーザー行動分析 (UBA) の出番です。UBA は数値を超えて、ユーザーがサイトとどのようにやり取りしているかを示します。データ分析とUBAを組み合わせることで、企業は何が起こっているのか、そしておそらくより重要なのはその理由を明確に把握できるようになります。

ユーザー行動分析 (UBA) とは何ですか?

ユーザー行動分析 (UBA) は、ユーザーが Web サイト上で行うアクションを追跡および分析する方法です。これは、訪問者がボタンをクリックするか、リンク上にマウスを置くか、ページをスクロールするかなど、さまざまな要素とどのように対話するかを理解することに重点を置いています。

従来の分析ではページ訪問数やサイト滞在時間などの具体的な数値が得られますが、UBA では特定のユーザーのアクションを観察することでさらに深く分析します。これらの洞察は、サイトのユーザー エクスペリエンスを向上させるパターン、問題点、機会を特定するのに役立ちます。 UBA は、人々が特定の行動をとる理由や、コンテンツにどのように関与するかを理解するのに役立つ、より多くのコンテキストも提供します。

UBA は、ユーザー エンゲージメントの隠れた傾向を明らかにするのに役立つ行動に注目します。たとえば、人々がどこで興味を失ったり、ナビゲーションに苦労したりする傾向があるかを示すことができます。 UBA は、時間の経過とともに行動を監視することで、サイトを最適化し、サイトを使いやすくし、訪問者にとってより魅力的なものにすることができます。

ユーザー行動分析の主要なコンポーネント

1. 行動イベント

行動イベントは、ユーザーが Web サイト上で行う中心的なアクションです。これらのイベントには、クリック、ホバー、ページ滞在時間、ナビゲーション パスなどが含まれます。これらの各行動は、訪問者がサイトにどのように関わっているかについての洞察を提供します。

たとえば、クリックはユーザーが最もインタラクションしている場所を示しますが、ホバー データはどの要素が注目を集めているかを明らかにしますが、必ずしもさらなるアクションにつながるわけではありません。ページまたは特定のセクションに費やした時間によって、訪問者がどのコンテンツに価値があると感じているか、または混乱していると感じているかがわかります。これらのイベントを追跡することで、サイトで何が機能しているのか、何が改善の必要があるのか​​を理解し始めることができます。

2. ユーザージャーニー

ユーザー ジャーニーとは、訪問者がサイトにアクセスした瞬間からサイトを離れるまでの、訪問者のインタラクションの完全なフローを指します。これらのパスを計画することで、UBA は、ユーザーが Web サイト内を移動する際に行う一般的なステップを確認できるようにします。

これらの移動を追跡して、訪問者が購入やフォームへの記入などの特定のタスクを完了するのを妨げる可能性のある障害を特定することが重要です。これらの移動を視覚化すると、サイト内を人々がどのように移動するか、どの領域が最も効果的か、潜在的な問題が発生する可能性がある場所をより深く理解できるようになります。

3. ヒートマップ

ヒートマップは、人々がどこに注目しているかを示す視覚的なツールです。サイト上で最もインタラクションが多い領域を追跡して表示し、通常は色のグラデーションで表されます。

ヒートマップを使用すると、ページのどの部分が最も関心を集めているか、どの部分が無視されているかを簡単に確認できます。これは、ページ レイアウトがユーザーを正しい方向に導いているかどうか、または調整が必要かどうかを理解するのに役立ちます。ヒートマップは、ボタンや行動喚起などの主要な要素のデザインと配置​​を最適化するのに特に役立ちます。

4. セッションの録音

セッション記録を使用すると、ユーザーがサイトをどのように操作するかをリアルタイムで再生できます。これらの記録には、スクロールからクリックまで訪問者のあらゆる動作が記録され、行動を直接観察するのに役立ちます。

これにより、人々が行き詰まったりイライラしたりする可能性がある箇所など、問題点を理解するための多くのコンテキストが提供されます。セッションの記録を使用すると、ユーザビリティの問題をより適切に特定し、実際のユーザーがサイトをどのように体験しているかを確認できます。これは、時間の経過とともに、より多くの情報に基づいた変更を加えて、ユーザー エクスペリエンスとサイト全体のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

ユーザー行動分析が重要な理由

ユーザージャーニーの問題点を理解する

ユーザー行動分析 (UBA) を使用すると、訪問者がサイトのどこで行き詰まっているのかを明確に把握できます。不明確な行動喚起であっても、わかりにくいレイアウトであっても、UBA はこれらの問題点を強調できます。

訪問者がどのように移動し、どこで迷ったり途中でやめたりするかを追跡することで、摩擦が生じている正確な瞬間を特定できます。これにより、ユーザー ジャーニーを容易にし、購入やサービスへのサインアップなど、訪問者が実行してほしいアクションを完了できるよう、的を絞った改善を行うことができます。

データを使用してナビゲーションとデザインを強化する

UBA は、Web サイトのレイアウトとフローを最適化するために必要なデータを提供します。ヒートマップとセッション記録は、人々がさまざまな要素にどのように関与しているかを示し、仮定ではなく実際の動作に基づいてデザインを調整するのに役立ちます。

たとえば、ユーザーがクリックできない要素を頻繁にクリックする場合、それはデザインを調整してよりわかりやすくするか、要素をクリックできるようにする必要があることを示しています。これらの洞察を利用して、ナビゲーションを微調整し、使いやすさを向上させ、コンバージョンにつながる可能性の高いデザイン上の決定を下すことができます。

コンバージョンにつながる行動を分析する

どのようなアクションがコンバージョンを促進するかを理解することは、オンライン ビジネスを成長させるために不可欠です。 UBA は、望ましい結果につながる特定の行動を特定するのに役立ちます。ユーザー ジャーニーを分析することで、訪問者が購入またはフォームに記入する前にどのようなステップを踏むかを確認できます。

このデータを使用すると、これらの経路を強化し、将来のユーザーが同じ経路をたどってコンバージョンに至ることが容易になります。時間が経つにつれて、これにより Web サイトの有効性が向上し、最終的に収益が増加する可能性があります。

離脱のパターンを把握して離脱を減らす

UBA は、ユーザーがどこで成功するかを示すだけでなく、どこでユーザーが興味を失い、離れていくのかも明らかにします。離脱パターンを追跡すると、どのページや機能がフラストレーションを引き起こしているか、または疲労につながっているのかを特定するのに役立ちます。

たとえば、多くの訪問者が特定のページでサイトを放棄した場合、コンテンツやレイアウトが訪問者のニーズを満たしていないことを示している可能性があります。これらの問題に対処することで、顧客維持率を向上させ、顧客離れを減らし、人々のエンゲージメントを長く維持し、コンバージョンの可能性を高めることができます。

異常な行為や不正な行為を特定する

UBA は、詐欺やその他の悪意のある活動を示す可能性のある異常なパターンを検出する役割も果たします。無関係な複数のページを素早く移動したり、ログイン試行が繰り返し失敗したりするなど、異常な動作は、潜在的なセキュリティ問題を示している可能性があります。

ユーザーの行動をリアルタイムで監視することで、これらの脅威を迅速に特定して対応し、Web サイトとそのユーザーを危害から保護できます。このプロアクティブなアプローチは、サイトの安全性を確保するのに役立ちます。

ユーザー行動分析ツールの例

マイクロソフト クラリティ

Microsoft Clarity は、ユーザーの行動についての深い洞察を提供する無料のツールです。ヒートマップ、セッション記録、クリック追跡などの機能を提供し、ユーザーがサイトをどのように操作するかを理解するのに役立ちます。

このツールは、ユーザーが応答しない要素を繰り返しクリックしたときに発生する「怒りのクリック」にもフラグを立てます。これは、注意が必要な可能性のある不満点を特定するのに役立ちます。 Microsoft Clarity のダッシュボードはナビゲートしやすいため、Web サイト所有者は技術的な専門知識を必要とせずに重要な行動データに簡単にアクセスできます。

ホットジャー

Hotjar も人気のある UBA ツールで、ヒートマップとセッション記録を通じてユーザー インタラクションを視覚化する機能で知られています。 Hotjar を使用すると、ユーザーがどこをクリック、スクロールし、最も多くの時間を費やしているかを追跡できます。

その主な強みの 1 つはフィードバックの収集です。Hotjar を使用すると、オンサイト調査を設定して人々の経験について直接尋ねることができます。行動データとユーザー フィードバックをこのように組み合わせることで、人々がサイトにどのように関わっているかを包括的に把握できます。 Hotjar は多くのプラットフォームと簡単に統合できるため、あらゆる規模の企業にとって多用途のオプションになります。

クレイジーエッグ

Crazy Egg は、スクロール マップ、クリック トラッキング、A/B テストなどのツールを使用してユーザーの行動を可視化することに重点を置いています。スクロール マップは、訪問者がページをどのくらい下までスクロールしているかを示し、コンテンツのエンゲージメントを理解するのに役立ちます。

A/B テストを実行して、レイアウトやコンテンツの変更がユーザーの行動にどのような影響を与えるかを確認することもできます。これは、新しい設計や機能を全員に公開する前にテストする場合に特に役立ちます。 Crazy Egg はユーザー データの視覚的表現に重点を置いているため、複雑な行動を迅速に理解することができ、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。

全文

FullStory は、カスタマー ジャーニーとセッションの詳細を把握する必要がある企業向けに設計されています。ユーザー セッションのリプレイが提供され、訪問者が最初から最後までサイトをどのように移動するかを観察できます。この機能は、潜在的な問題点や行き詰まっている可能性のある領域を明らかにするのに役立ちます。

FullStory はカスタマー ジャーニーの洞察も提供し、さまざまなタッチポイントがどのように連携するかをより明確に把握できます。全体的なユーザー エクスペリエンスの向上に重点を置いているチームにとって、FullStory の詳細な追跡および再生機能は強力な資産となる可能性があります。

マウスフロー

Mouseflow はファネル分析に焦点を当てている点で際立っています。 Mouseflow のファネル分析ツールは、クリックの追跡とヒートマップの生成に加えて、購入やフォーム送信などのコンバージョン プロセスにおいて訪問者がどこから離れているかを確認するのに役立ちます。

これは、改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。このツールは、ユーザーの行動をリアルタイムで観察できるセッション記録も提供します。 Mouseflow はコンバージョンの最適化に重点を置いているため、販売プロセスと見込み顧客獲得プロセスを微調整したいと考えている企業にとって特に役立ちます。

業界を超えたUBAの実用化

サイトを成長させるためのシンプルかつ強力な統計

Jetpack Stats を使用すると、サイトのパフォーマンスを確認するためにデータ サイエンティストである必要はありません。

Jetpack の統計を取得する

1. eコマース

製品の閲覧とチェックアウトの動作を理解する

e コマースでは、ユーザーがどのように商品を閲覧し、チェックアウト プロセスを経るかを理解することが売上向上の鍵となります。 UBA は、どの製品が注目を集めているか、ユーザーが最もよくアクセスするページ、チェックアウト プロセスのどこでドロップしたかを表示できます。

これらの行動を分析することで、全体的なショッピング エクスペリエンスを向上させるために調整を加えることができます。たとえば、多くの人が送料を確認した後にカートを放棄することに気付いた場合は、プロセスの早い段階で送料無料の提供や送料の表示をテストできます。このデータ主導のアプローチは、カート放棄を減らし、コンバージョンを促進するのに役立ちます。

行動に関する洞察を通じてカート放棄を削減

カート放棄はオンライン ストアにとってよくある問題です。 UBA は、チェックアウト プロセスのどこで訪問者が購入を完了せずに離脱する傾向があるかを特定するのに役立ちます。各ページの滞在時間、ユーザーがどこで躊躇したか、どの要素を操作したかなどの行動を追跡することで、摩擦点を正確に特定できます。

たとえば、人々が支払いページで頻繁に終了する場合、セキュリティや信頼に対する懸念を示している可能性があります。この情報を使用すると、より多くの支払いオプションを提供したり、フォーム フィールドを簡素化したり、信頼シグナルを追加して放棄率を削減したりすることで、プロセスを合理化できます。

2. SaaS とテクノロジー製品

機能の使用状況と製品エンゲージメントを追跡する

SaaS ビジネスにとって、ユーザーがどの機能を最も利用しているかを知ることは、製品開発を改善するために不可欠です。 UBA を使用すると、ユーザーが製品をどのように操作しているか、どの機能が使用されているか、どの機能が無視されているかを確認できます。

この情報は、可視性の向上や改善が必要な機能を特定しながら、最も人気のある機能の強化に集中するのに役立ちます。これらの行動を長期的に追跡することは、更新、機能の展開、顧客の成功戦略についての情報を提供するのに役立ちます。

顧客のオンボーディング フローを監視して解約を減らす

オンボーディングは SaaS 企業にとって重要な瞬間です。新規ユーザーが製品を理解するのに苦労したり、早い段階で障害にぶつかったりすると、離脱する可能性がはるかに高くなります。 UBA は、人々が新人研修プロセスをどのように進めていくかを正確に示し、混乱や不満の領域を強調します。

手順を簡素化したり、ガイダンスを追加したりして、このフローを最適化することで、オンボーディング エクスペリエンスをよりスムーズかつ直感的にすることができます。これにより、離脱が減少し、長期にわたる顧客の維持に役立ちます。

3. デジタルマーケティング

行動データに基づいてランディング ページを最適化する

ランディング ページは、デジタル マーケティング戦略にとって不可欠な部分です。 UBA は、スクロールする距離からクリックする要素まで、訪問者がこれらのページをどのように操作するかについて貴重な洞察を提供します。

このデータを分析することで、ランディング ページのデザイン、レイアウト、コンテンツを最適化し、エンゲージメントを向上させ、コンバージョン率を高めることができます。たとえば、ユーザーが行動喚起に興味を示さない場合は、より多くのクリックを促すために、別の配置や文言を試してみるとよいでしょう。

パターンを分析してマーケティングファネルを洗練する

マーケティング ファネルは、購入やニュースレターへの登録など、目的のアクションに向けて一連の手順を通じてユーザーをガイドすることに依存しています。 UBA は、ファネルの各段階でユーザーがどのように行動するかを確認するのに役立ちます。これにより、ドロップオフ、ためらいポイント、および正常な完了を追跡できます。

ユーザーの行動を詳細に表示することで、ファネルを調整し、不必要なステップを削除したり、メッセージングの明確さを改善したりできます。時間が経つにつれて、これによりコンバージョン率が向上し、マーケティング プロセスがより効率化されます。

UBA が Jetpack Stats および同様の分析ツールをどのように補完するか

データ分析は基礎的なデータと洞察を提供します

Jetpack Stats などの従来のデータ分析ツールは、Web サイトのパフォーマンスに関する重要な情報を提供します。これらのツールは、ページビュー、直帰率、参照元などの指標に焦点を当てています。このデータは、Web サイト全体の状況を幅広く理解できるようにするため、重要です。

たとえば、Jetpack Stats は、トラフィック傾向、ユーザーの位置、サイトで最も人気のあるコンテンツに関する洞察を提供します。これらの基本的な指標は、成長を追跡し、主要業績評価指標 (KPI) を監視するために不可欠です。

ただし、データ分析は何が起こっているかを示しますが、なぜそれが起こっているのかを必ずしも教えてくれるわけではありません。そこでUBAが活躍します。データ分析の上に UBA を重ねることで、ユーザーの行動をより深く掘り下げることができます。

ユーザーがサイト内をどのように移動するか、ユーザーがどの要素を操作するか、どこで問題が発生しているかを確認できます。ツールを組み合わせることで、全体像と、その全体像を推進する詳細なアクションの両方が得られます。

UBA はユーザーがどのように対話するかについてのコンテキストを提供します

Jetpack Stats では訪問者数やどのページが最も人気があるかを知ることができますが、UBA は数字の背後にある「理由」を説明するのに役立ちます。 UBA ツールは、クリック、ホバー、スクロール パターンなどの特定の動作を追跡します。

たとえば、Jetpack Stats では、特定のブログ投稿の直帰率が高いことが示されますが、UBA では、CTA ボタンが機能しないためにユーザーが離脱していることがわかります。この追加されたコンテキスト層は、ユーザー エンゲージメントとコンバージョンに影響を与える根本的な問題を理解するのに役立ちます。

UBA はリアルタイムの行動もキャプチャし、ユーザーがコンテンツを体験しながらどのように操作しているかを把握できます。セッション記録、ヒートマップ、ユーザー ジャーニー トラッキングはすべて、Jetpack Stats によって提供される数値データを補完する洞察を提供します。

これらのツールを組み合わせることで、ユーザーの行動の「内容」と「理由」の両方を包括的に理解できるようになり、実際のユーザーのニーズに基づいてサイトを改善しやすくなります。

UBA とデータ分析が連携するシナリオの例

UBA を Jetpack Stats と併用することで意思決定を強化できるシナリオは数多くあります。たとえば、Jetpack Stats データが、主要なランディング ページでのエンゲージメントの突然の低下を示しているとします。 UBA ツールは、ユーザーがページをどのように操作しているかを正確に表示することで、調査に役立ちます。新しいレイアウトの変更により訪問者が混乱したり、重要なリンクが壊れていることに気づくかもしれません。 UBA がなければ、原因を推測することになるでしょう。

別のケースでは、Jetpack Stats が製品ページへの訪問数の急増を示しているものの、コンバージョン数は増加していないと想像してください。 UBA を使用してセッションの録画を視聴したり、ヒートマップを確認したりすることで、ユーザーがチェックアウト プロセスで苦労していないか、製品に関する重要な詳細を見逃していないかを確認できます。これらのツールを組み合わせることで、問題をより迅速かつ正確に診断できます。

つまり、UBA を Jetpack Stats などのデータ分析ツールと併用すると、ユーザーが Web サイトをどのように体験しているかをより完全に把握できるようになります。定量的なデータと行動に関する洞察を組み合わせることで、より多くの情報に基づいた選択を行うことができ、ユーザーの満足度とビジネスの成果の両方を向上させることができます。

よくある質問

UBA は従来のデータ分析とどう違うのですか?

UBA は、クリック、スクロール、あるページから別のページへの移動など、Web サイトとの対話中にユーザーが行う特定のアクションを理解することに重点を置いています。 Jetpack Stats などの従来のデータ分析ツールは、総ページビュー、トラフィック ソース、直帰率などの指標を提供します。

これらの指標は非常に便利ですが、ユーザーがサイト上の個々の要素をどのように操作するかを示すものではありません。 UBA はユーザーの行動をより深く掘り下げ、特定のパターンが発生する理由を理解するのに役立ちます。 2 つのアプローチは相互に補完し、UBA はデータ分析で見られる広範な傾向を理解するのに役立つコンテキストと詳細を提供します。

UBAの実装は複雑ですか?

UBA の実装は、特に現在利用可能な幅広いツールを使用すると、一般に簡単です。多くの UBA プラットフォームには使いやすいダッシュボードが付属しており、最小限のセットアップが必要です。さらに、ほとんどのツールには、ツールを Web サイトに統合するためのステップバイステップのガイドが用意されています。

UBA ツールをサイトに統合するのは、プラグインをインストールするか、小さなコード スニペットをサイトに追加するだけで簡単です。セットアップが完了すると、ツールはすぐにデータの収集を開始し、ユーザーの行動をリアルタイムで確認できるようになります。

UBA ツールではどのようなタイプのユーザー アクションを追跡できますか?

UBA ツールは、さまざまなユーザー アクションを追跡します。これには、クリック、スクロール動作、各ページの滞在時間、ナビゲーション パス、フォームやボタンとの操作が含まれます。多くのツールでは、ユーザーが特定の要素の上にマウスを移動する様子を確認することもできます。これは、関心や混乱を示す可能性があります。

一部の高度な UBA ツールは、ユーザーの訪問全体を観察できるセッション録画や、エンゲージメントの高い領域を視覚的に表すヒートマップを提供します。これらのアクションは、訪問者がサイトをどのように体験するかを詳細に把握するのに役立ちます。

セッション記録とヒートマップの違いは何ですか?

セッション記録とヒートマップはどちらもユーザーの行動に関する洞察を提供しますが、その方法は異なります。

セッション記録は、個々の訪問者が Web サイトを移動する際の完全なインタラクションをキャプチャし、訪問者がページ内をどのように移動するか、どこをクリックするか、各セクションにどのくらい滞在するかを正確に示します。

一方、ヒートマップは、ユーザーが注目している場所の視覚的な概要を提供し、通常、より関心の高い領域を暖色系で示します。セッション記録では単一ユーザーの詳細な段階的な行動が得られますが、ヒートマップでは複数のユーザーからのデータが集約され、サイト全体の傾向をより広範に把握できます。

UBA はサイバーセキュリティを支援できますか?

はい、UBA は潜在的なセキュリティ問題を検出する役割を果たします。ユーザーの行動を追跡することで、UBA は詐欺や悪意のある行動を示唆する可能性のある異常なアクティビティを特定できます。たとえば、ログイン試行の繰り返しの失敗、異常なナビゲーション パターン、またはサイトの無関係なセクションの素早いクリックは、セキュリティ上の脅威の兆候である可能性があります。 UBA は専用のサイバーセキュリティ ツールに代わるものではありませんが、意識と保護の層がさらに追加されると言う人もいます。

UBA と予測分析はどのように連携しますか?

UBA は、予測分析モデルにフィードできる詳細な行動データを提供します。予測分析は履歴データを使用して将来の傾向を予測し、UBA はユーザーの行動に関するリアルタイムの洞察を提供し、顧客がサイトとどのようにやり取りするかを示します。

これら 2 つのアプローチを組み合わせることで、ユーザーが将来どのように行動するかについてより正確な予測を作成できます。たとえば、UBA がユーザーが特定のステップでカートを放棄することが多いことを示した場合、予測分析は、この傾向が売上にどのような影響を与えるかを予測するのに役立ちます。この組み合わせたアプローチにより、より積極的に問題に対処し、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。