インターネット業界で働いている方、トラフィック分析を本当に理解していますか?

現在の仕事では、インターネット企業でBI分析をしている友人と多く接しています。これを機に自分が見てきたことや学んだことを整理し、皆さんと共有していきたいと思っています。同時に、共有を通じて同じ興味を持つ友人とのコミュニケーションも増やしていきたいと思っています。記事内の不備や誤りについてのコメントをお待ちしております。

データ管理については既に多くの記事や書籍が存在しますが、ここではそれらを整理しているだけです。データ分析は、企業の発展のため、つまり、端的に言えば、企業の収益性と持続可能な収益性のためです。この観点から、インターネット業界ではどのようなデータを分析する必要があるのか​​、どのように分析するのか、そして分析の価値は何かということを一つずつ分析していきましょう。所得関連データ分析、コスト関連データ分析、リスク（持続可能な開発のため）関連データ分析、総合管理の4つの部分に分けて説明します。

以下、順次紹介していきます（順次更新）。

第1章 所得関連データ分析

インターネットのビジネスモデルは常に変化していますが、その収益モデルは現在、大きく分けて以下の3つに分類できます。1つは、ユーザーに商品やサービスを販売するものであり、電子商取引やo2oはこのモデルに属します。2つ目は、広告を通じて収益を得るものであり、Google、Baiduなどのプラットフォームベースのインターネット企業がその代表例です。3つ目は、ユーザーに直接課金するもので、現在、ほとんどのゲーム企業がこのモデルに属しています。収入モデルによってデータ指標も異なりますので、一つずつ紹介していきます。

1. ユーザーへの商品やサービスの販売

電子商取引会社やO2O会社は主にこのモデルを通じて利益を上げています。会社の収益は注文から蓄積され、その収益状況は注文状況を通じて反映されます。注文は、ユーザーが関連する商品やサービスを購入すると発生します。ユーザーと商品またはサービスは、注文の2つの基本要素であると言えます。企業の収益の減少、成長、異常は、結局のところ、ユーザーと商品という2つの要素に起因しています。このようにして、会社の収益関連データを、ユーザー、製品またはサービス、注文という 3 つの主要モジュールに分類します。

ユーザー

企業の収益と注文はすべてユーザーの消費によって生み出されます。ユーザーの消費プロセスは、トラフィック、コンバージョン、消費、維持の 4 つの段階に分けられます。私たちが望む理想的な状況は、多くのユーザーが参加して消費を生み出し、そして消費を生み出し続けることです。しかし、現実は私たちが望むものとは程遠いものです。私たちにできることは、これらのデータを分析し、データに基づいて戦略を調整して、現実を理想的な状況に近づけることです。

通常、次の図に示すように、ユーザーは新規ユーザーと既存ユーザーに分けられます。

新規ユーザー、既存ユーザーを問わず、私たちが関心を持っているのは、トラフィック生成（新規ユーザーの獲得）とコンバージョンの 2 つであり、これらは最終的にトラフィックとコンバージョン率というデータの形で反映されます。

排水

荒野に作られたショッピングモールは、どんなに豪華に装飾されていても、誰も来なければ意味がありません。 CNNICの統計によると、中国のインターネットユーザー数は2015年に6億8,800万人に達し、成長率は依然として5.7%で安定している。 JD.comの2015年第4四半期のトラフィックは1億3190万に達し、2014年第4四半期の8280万から増加し、前年比59%の成長率となった。これらの数字は、資源が不足しているものの、成長の余地は常にあることを示しています。慎重に行動し、各チャネルと各タイプのトラフィック ソースの最大の価値を実現する必要があります。

分析目標: トラフィックを分析して安定性を確保し、調整を通じてトラフィックの増加を図ります。

分析角度:

1. 交通パターンを観察して、イベントの手配やサービスの調整を容易にする
2. 交通異常を検出し、原因を分析し、タイムリーな調整を行う
3. 交通構造を観察し、その合理性を分析し、調整を行う
4. トラフィックを追跡し、キャンペーンを測定し、結果を調整する

分析方法:

• まず、トラフィックに関する基本的なデータ指標を理解しましょう。トラフィックの量を測定するためによく使用されるデータ指標である、訪問者数 (uv)、ページビュー (pv)、訪問回数 (visits) です。
• 平均訪問深度（閲覧数/訪問数）、平均滞在時間（総滞在時間/総閲覧数）、直帰率（直帰数/訪問数）は、トラフィックの品質を測定するために使用される指標です。

上記の目標を達成する方法は多数あります。データを視覚化し、適切な角度からデータを観察すると、データの表示がより明確になり、問題を発見する難易度が下がります。以下では、さまざまな角度からのデータ分析をチャート形式で実装します。

1. 活動の手配やサービスの調整を容易にするために交通パターンを観察する

上図から、日中は9:00～11:00と14:00～17:00の営業時間帯に訪問が集中していることがわかります。年間を通じて見ると、春節前後の訪問数が比較的多く、平日に訪問が集中しています。ほとんどのインターネットビジネスのルールは上記の状況とは異なります。一般的に、2cビジネスは休憩時間に大量のトラフィックが発生します。これは上記の状況と逆になる可能性がありますが、上記の分析方法を妨げるものではありません。

一般的に、トラフィックは毎日の時間帯、季節、休日、週に応じて分散されます。したがって、上記の側面を同じページにまとめて観察することで、アプリケーションのアクセス ルールを完全に理解できるようになります。また、チャネルや事業を選択することにより、特定のチャネルや事業のアクセスパターンを観察することができます。

トラフィックのパターンを分析することは、活動の結果やビジネスの調整に大きな影響を与えます。たとえば、A 社は 2 日間、毎日 2 時間のイベントを開催し、顧客が 200 元以上購入すると 50 元の割引が受けられ、石鹸が無料でもらえるようにしたいと考えています。イベントは水曜日または木曜日の午前 9 時または 10 時に開始する必要があります。この方法でのみ、一定期間内にほとんどのユーザーに知ることができます。結局のところ、イベントの広告時間コストはお金です。さらに、さまざまな期間の訪問の集中度に応じて会社の業務レイアウトを調整し、合理的なコスト管理を行うことができます。

2. トラフィックの異常を検出し、原因を分析してタイムリーな調整を行う

上の図を観察すると、2 つの異常な現象が見つかります。

1. 交通量は週ごとに分布しており、平日は交通量が多く、週末は交通量が少ない傾向にあります。しかし、上の図では、5月2日と4月1日は月曜日であり、交通量も非常に少ないです。カレンダーを見ると、この2日間はメーデーと清明節の休日であり、まだ休日であるため、交通量は多くないことがわかります。これは正常です。
2. 3月21日から4月17日までのトラフィックグラフを見ると、平日のトラフィックは概ね2,400前後で推移していました。しかし、4月18日から5月15日までのグラフを観察すると、4月19日からトラフィックが減少に転じ、2,000を超えることはほとんどなく、この1か月でトラフィックが大幅に減少していることがわかりました。理由は、相手が入札順位を購入した、自分のSEOがうまくできていなかった、などが考えられます。問題が発見されたら、実際の状況に基づいて具体的な原因をさらに分析する必要があります。

一般的にトラフィックは週単位で計測され、周期的に分布するケースが多いため、視点を広げて数週間単位でデータを見ることで問題を発見しやすくなります。一定期間にわたるデータを履歴データと比較すると、問題の特定にも役立ちます。

上図のトラフィック異常の単純な監視に加え、下図のようにトラフィックをさらに細分化することができます。チャートをリンクすることで、特定のチャネルや業務のトラフィック状況を観察し、問題を追跡して特定することができます。例えば、さらに分析を進めると、4月中旬から始まったトラフィックの低下は主にPC側で発生していることが判明し、問題の範囲をさらに絞り込むことができます。問題解決を容易にします。

3. 交通構造を観察し、その合理性を分析し、調整を行う

トラフィック構造は、一般的にチャネル構造、ビジネス構造、地域構造に分けられます。一定期間にわたる各構造の割合を照会することで、トラフィックの構成を把握します。

上図に示すように、チャネルでは PC の割合が相対的に大きすぎる一方で、アプリの割合は高くありません。アプリはユーザーにとってより粘着性が高いため、アプリの割合が低すぎる理由を分析し、アプリトラフィックの割合を増やす方法を見つける必要があります。下の折れ線グラフは、各チャネルのトラフィック状況を追跡し、不合理な割合が短期的なものか長期的なものかを分析し、問題の分析に役立ちます。

どの程度の割合が妥当であるかはシナリオによって異なりますが、一般的に言えば、有料トラフィックの割合は高すぎてはならず、一般チャネルの割合が大部分を占める必要があります。企業ごとにさらに異なります。ただし、業界データや競合他社データと比較することで合理性を分析することは可能ですが、もちろん、関連するデータが得られることが前提となります。

通常、チャネルのソースは多数あり、独立した訪問、検索エンジン、Taobao 支払い、JD 支払いなどが含まれます。チャネルトラフィックの割合に基づいて各チャネルの品質を分析する人もいます。トラフィックのみに基づいて品質を測定することは包括的ではありません。コンバージョン率や ROI と組み合わせる必要があります。詳細は、後ほどコンバージョン率について書くときに一緒に検討します。

4. トラフィックを追跡し、アクティビティを測定したり、結果を調整したりする

トラフィック トラッキングとは、一般的に、トラフィックを監視し、アクティビティの前、最中、後の変化を観察し、アクティビティの有効性を評価することを意味します。一般的に、イベント中はトラフィックが大幅に増加し、イベント後は若干減少します。これはイベントが成功したことを意味します。イベント中にトラフィックがあまり増加しない場合、またはイベント後にトラフィックが急激に減少した場合、またはトラフィックがイベント前の通常のトラフィックよりも大幅に低い場合、イベントは成功したとは言えません。

もちろん、アクティビティの効果を分析するには、トラフィックだけではなく、コンバージョン率、注文数、取引額も追跡する必要があります。具体的な紹介は後ほど行います。

活動に加えて、企業はチャネル投資、ページレイアウト、機能改善などを調整することがよくあります。調整のたびにトラフィックを追跡して観察し、調整の効果を分析します。ここではトラフィックの追跡についてのみ紹介します。製品やチャネルを最適化および調整した後は、コンバージョン率なども追跡する必要があります。コンバージョン率については後ほど紹介します。