ノイズを除去してデータ分析する方法

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Googleアナリティクスでの分析方法の一つとして、過去のデータと比較をするという手法があります。

先月と比較したり、昨年と比較したり、過去の自社データと比較することで、今年の成果を相対的に評価できます。

 

例えば、今年に入って売上が減少したとします。

この原因は何なのかを調べたい時、何かと比較することで要因が見つかることがあります。

そしてこの時に比較する対象は、自社の過去データが使いやすいです。

 

しかし、2020・21年に関してはコロナの影響もあり、単純に過去データと比較しても判断をしづらいですよね。

過去比較をしても、ノイズ(不要な情報)が入ってしまい、実施した施策は良かったのか悪かったのか分からないでしょう。

 

そこで今回の記事では、大きなイベントなどで突発的なデータ変動があった場合の分析方法を紹介します。

 

社会的に大きな変化があった際には、どのようにデータに向き合っていくべきなのか。

実際のノイズを除去してデータ分析する方法について、5つのステップにて説明していきます。

 

 

ノイズを除去してデータ分析する5つのステップ

ステップ1. イベントカレンダー確認

まず1つ目のステップとして、イベントカレンダーの確認をしましょう。

 

突発的なトラフィック増加の際には、事業に関係のあるイベントがあった可能性があります。

何かノイズの要因になりそうなイベントがなかったのかチェックしましょう。

 

例えばある地域で、実店舗のためのウェブ集客をサポートしているとすると、町でちょっとしたイベントがあれば、サイトへの訪問者数に影響することがあります。

またスイーツ系サイトの場合、バレンタインなどのイベントがあればデータは大きく動きます。

他にも、写真館での入園入学時期の影響など、多くの業種にて季節的なイベントの影響は考慮する必要があります。

 

このように自社サイトに影響のありそうなイベントをチェックして、データ分析時のノイズとして考慮しましょう。

また事前にイベントを把握しておけば、サイト上での訴求や広告の打ち方、メルマガの配信タイミングなどにも活かせます。

 

ステップ2. Google トレンド 人気度の動向チェック

2つ目のステップでは、Google トレンドを使って自社に関連する検索キーワードを調べてみましょう。

 

これにより、季節変動を把握することが出来ます。

また、今年のコロナのように、大きな社会的な変化が起きた際には、その影響がウェブ空間にどのように波及しているのかを確認できます。

こちらは、2015年10月から2020年4月の「お取り寄せ スイーツ」という検索キーワードのトレンドデータです。

このデータを見ると、5月3日~9日の間に、過去にはみられなかったピークがでています。

 

2020年3・4月は、コロナの影響で自粛を要請されていました。

どこにも行けない状況下、少しでも楽しもうと多くの方が美味しいスイーツを取り寄せて、自宅で楽しもうとした状況を想定できます。

このような形で、イベントカレンダー、Google トレンドを使うことで、自社サイトへの影響を確認してみましょう。

 

そして特定な年だけの急変であれば、それはノイズとしてとらえて昨対比較することで、正しい判断ができます。

 

ステップ3.参照元/メディアを分けてセグメント別に見る

3つのステップでは、参照元/メディアを分けてセグメント別に見ていきましょう。

 

大きな塊で見ても分からない傾向でも、小さな塊に細分化することで、特徴的な傾向を発見できることがあります。

また細分化した塊同士を比較することで、どちらのデータ群に何が起きているのか想像することも可能です。

 

例えば、コロナの影響で広告運用の成果が落ちてきたとしましょう。

この時に前年との運用結果を比較すると、もちろん今年の運用の評価は低くなります。

そこで、このような状況下で適切に広告運用の効果を判断するのであれば、昨年データと比較するのではなく、今現在の他の参照元と比較しましょう。

 

例えば「オーガニックからの流入数」や、「オーガニックのCVRの変動率」と比較するのです。

データを細かい粒度にすることで、どこに問題があるのか見えてきます。

他にも、広告1つとっても、Google 広告の検索とディスプレイでは違う傾向になるでしょう。

 

そしてディスプレイ広告の中でも、ネイティブアプリに広告配信したときと、YouTubeに配信したときでは、挙動が違いますからね。

データのノイズを減らすという点でも、粒度を細かくして対比するというテクニックを覚えておいてください。

 

今回のコロナのような大きな変動(ノイズ)でも、各粒度のデータを比較することで、全体傾向の中の一部としてデータをみることが出来ます。

それによって、ノイズを減らした形で良かったのか悪かったのかを判断できます。

 

ステップ4. 競合との比較 (広告出稿状況)

最終段階に入ってきましたが、4つ目のステップは競合との比較です。

 

大きな数字変化があったとき、それは自社だけの変化なのか、同じような業種の競合はどうだったのかと確認することで、ノイズを減らせることがあります。

 

例えば、検索連動型で狙っている検索キーワードで、特に設定変更していないのに、クリック単価が落ちてきたとしましょう。

そこで、苦しいのは自社だけなのか、それとも競合も含めて市場全体が厳しいのかを、競合を分析することで把握していきましょう。

 

この時に、Ahrefsなどの競合調査ツールを使うと、概算ですが競合企業の広告出稿状況なども把握できます。

“競合が広告に設定している検索キードを把握”

このような競合調査ツールを使い、競合企業の動きをとらえましょう。

仮に社会的に大きな事象があった際には、その影響度合いの測定に貢献出来るでしょう。

 

ステップ5. 昨年、一昨年の傾向を見る

最後のステップは、昨年・一昨年の傾向を見ることです。

 

ここまで述べたようなステップで、できるだけノイズを削っていきましょう。

今回の数字変化の影響度合いを探り、その上で過去のデータを改めてみるのです。

 

例えば、今年の売上が大きく下がったとします。

全ての流入チャネルでの売上がまんべんなく下がっているのなら、広告やコンテンツといった特定の集客方法が悪いのではなさそうです。

 

またサイト反響率も同様で、全てのチャネルで同じように下がっているのは、決してサイトが急に時代に合わなくなった訳ではなさそうです。

もしかしたら、ただ競合にお客さまを奪われているだけかもしれません。

 

そこで、競合の広告出稿状態や、サイト上での訴求(セールが増えたなど)を通して、競合が受けている影響も想像しましょう。

競合も同じように下がっているのなら、やはり社会的な背景に理由があると想像できそうです。

 

ここまで把握したその上で、自社の昨対データと比較することで、正しい判断ができるのです。

例えば、広告の効果は落ちているのは事実だとします。

でも下落率で考えると、他の流入経路よりも下落率は小さいことが分かりました。

であれば、苦しい中でも奮闘出来ているので継続しよう、と適切に判断出来ます。

 

 

まとめ

強い外部要因があると、デジタルマーケティングで扱う数字も乱高下してしまいます。

すると自社で行っている施策は正しいのかどうか、判断が難しくなるでしょう。

 

こんな時、イベントカレンダーや世間のニュースをみて、要因を把握する。

Google トレンドにて季節変動を確認する。

 

その上でイレギュラーな動きがあるようであれば、流入元などを細分化して分析する。

また競合の動きを観察することで、可能な限りノイズを除去しましょう。

そして昨年と比較することで、いまやっている施策は正しいかどうか判断してみてください。