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2016.01.15

年齢・男女別解析を利用したペルソナの構築

こんにちわ。Groweb開発チームの平尾です。
今回は「年齢・男女別解析を利用したペルソナの構築」について、お話させていただきたいと思います。
アナリティクスは単純な集計だけではなく、
アクセス者の年齢別・男女別にアクセス数値を見ることができます。
この年齢・男女の分類はGoogleがアクセス者の行動解析から分類したもので完全に正確なものではありませんが、
目安としては充分に活用できる数値となっています。
下記はあるサイトの年齢・男女別比率のグラフを見てみると、
年齢が25-44歳の男性が多くサイトへ訪れていることがわかります。
www.google.com_2016-01-08_16-31-34
 
 
このグラフを見て「なるほど」で終わってしまっては、
ただの興味だけで終わってしまいますが、
ここで重要になってくるのは、サイトの「ペルソナ」と合致しているかどうかです。
「ペルソナ」とは、「サイトの集客対象として想定するユーザー像」のことです。
年齢、男女、趣味、仕事、購読している雑誌などを決定し、
仮想の人物像(ペルソナ)とした上で、
ペルソナにとって有益なサイトかどうかを確認することで、
よりユーザー目線のサイトに近づけることができるのです。
年齢・男女別解析が、ペルソナと合致しているかどうかは、
戦略の成功度を評価する、ひとつの基準になり得ます。
また、逆に想定していなかったペルソナが見つかることもあります。
先ほどのグラフを、
「セッション」ではなく「平均セッション時間」に切り替えると、
もっともアクセスの少ない65歳以上の層が、
もっとも熱心に複数ページを見ていることがわかったのです。
 
www.google.com_2016-01-08_16-31-49
 
この結果から、
65歳以上のペルソナへ向けた新戦略が成功する可能性もあります。
データを様々な角度で分析することで、
より広い視野で、サイトを分析できるようになるのです。