列のSessionCount。おける「セッションの数」、つまり何回目の訪問だったかを表す数値とします。こちらがウェブサイトにおける「ページ」を表すとします。123のユーザーに注目してみましょう。その後にセッションカウント2がありますので、このユーザーは再訪問したことが分かります。そこで、a、b、xはユーザーを再訪問させる力があった。125に注目して下さい。閲覧していますが再訪問は発生していません。この場合、b、gはこのユーザーを再訪問させる力はなかった。ページeはユーザー123が閲覧していますが、初回訪問は受けていませんのでこの散布図にはでてきません。評価対象のページにはなっていません。アナリティクスのタグのカスタマイズを行い、このような形のデータを入手できれば、ページごとに、初回訪問で閲覧したユーザーが再訪問したか、していないかを捕捉することができます。次に、右側の散布図をご覧ください。Visitorから受けたページ別ユーザー数」が、Y軸に「再訪問ユーザー数」がプロットされています。Visitorから受けたページ別ユーザー数」は1、「再訪問ユーザー数」も1となります。そこで(1,1)のところに位置しています。次に、ページcを見てみましょう。Visitor閲覧を受けていますが、ユーザー124しか再訪問していません。そこで(3,1)の場所にプロットされています。うまくデータが指し示す場所に各ページをプロットできているのでこの散布図を構成している計算式はどうも正しそうです。Publicからはtwbxファイルをダウンロードできますので、計算フィールド詳細についてはそちらをご参照ください。https://public.tableau.com/profile/kazkida#!/vizhome/_TableauPublic/NewVisitor?publish=yes実際のデータによるコンテンツアトリビューション(初回訪問ユーザーを再訪問させたコンテンツ)まず、以下がプリンシプルのサイトに訪問してくれるユーザーの「セッションの数」別のユーザー数ですが、圧倒的に1、つまり初回訪問が多く、2回目、3回目の訪問となると極端に減ってゆくということが分かります。このようなデータの散らばり型は分布はポワソン分布と呼ばれ、多くのサイトに共通してみられる特徴です。Verificationで正しいことが確認されている計算フィールドを作成します。Verificationで行ったのと同様な散布図を作成してみました。Visitorの閲覧を受けた数が多いほど、再訪問の数も多い」傾向にはあるのですが、右下に近い、つまり、あまり再訪問を起こさせないページや、左上に近い、つまり、再訪問を起こさせやすいページがあることも分かります。次に、以下の計算式で「再訪問喚起率」を求めてみました。再訪問喚起率のトップ10、ワースト10のページを比較すると以下のような傾向が分かります。再訪問喚起率にはページ別に比較的大きな差がある(3.8%~40.4%)直帰のセミナー(2月8日開催)のページが最も再訪問喚起率が高い(きっと、開催場所や時間を確認しに来てくれている。小まめにリマインドメールを出すとよいのかも)比較的マニアック度合いが高いブログ記事が再訪問喚起率が高い傾向にあるのかも。会社の特徴紹介(/feature/)やサービス紹介(/service/)が意外に高い再訪問喚起率であった。コーポレートサイトとして伝えたいことが伝えられていると考えてもよいのかも。いくつか、/column/配下のブログ記事がベストにもワーストにも顔を出している。ブログ記事は一般に直帰率が高く、しかも、直帰率が高くても問題ない性質があるため、直帰率では評価できないが、このように再訪問喚起率で評価してあげると「ユーザーに満足や信頼してもらった度合い」が可視化できる。アナリティクスのカスタマイズデータとTableauでコンテンツアトリビューションの可視化ができることについてご理解頂けましたでしょうか?このブログ記事を面白いと思っていただいた方で、このような記事が次にアップされたら再訪問してみたい。いう方はぜひFacebookで「いいね」をお願いします。ブログのアップデート情報はFacebookで行っています。(または、本ページ下部からメールマガジンをご登録ください。アナリティクスのカスタマイズ、Tableauによるデータの可視化をサービスとして提供しています。ご興味を持たれた方はinfo@principle-c.comからお気軽にお問い合わせください。チーフ・エバンジェリスト。