独自の競合サイト分析やキーワード分析ができる、Dockpit(ドックピット)とは?~ Dockpitならではの機能やデータ特徴を解説

独自の競合サイト分析やキーワード分析ができる、Dockpit(ドックピット)とは?~ Dockpitならではの機能やデータ特徴を解説

消費者ニーズが多様化する中、マーケティングの企画立案を進める上で、競合分析や消費者分析の重要性がより高まっています。Web行動ログ分析ツール「Dockpit(ドックピット)」では、消費者Web行動データを活用し、Web上の消費者行動を起点とした競合サイト分析や消費者分析が可能です。今回はDockpitならではの利便性の高い機能や活用方法を解説します。


競合サイト分析・キーワード分析で重要なこと

競合サイト分析

Web上での施策検討を行う際、自社サイトと競合サイトを同一条件で比較することで、自社サイトの強みや課題を客観的に洗い出し、着手するべき施策を検討することができます。

競合との比較分析には、サイト全体での比較だけでなく、キャンペーンページ/特定の記事コンテンツ/ランディングページ等、特定ページ同士での比較分析が必要な場面も多く、特定ディレクトリ配下や、ページ単位での分析が行えることが重要となります。

キーワード分析

消費者がWeb上で検索したキーワードデータを活用することで、興味関心やニーズの調査を行うことができます。

ポイントは、何に関心を持っているか(what)に加えて、誰が関心を持っているか(who)をセットで可視化することです。ターゲットユーザーの選定や、訴求するべきテーマの洗い出しが可能になります。

また、検索キーワードのみではユーザーの検索意図が読み取れず、具体的なニーズをつかみきれないケースもあります。検索後に閲覧したページまで明らかになれば、具体的な検索意図やニーズを明確にすることができます。

したがって、キーワード分析を通したユーザー分析では、検索者のユーザー属性や検索後の閲覧ページが、キーワードデータとセットで把握できることが重要となります。

データソースのポイント

前述したような競合サイト分析、キーワード分析を実現するにはWeb行動データの活用が有効ですが、全てのユーザーのWeb行動データを集めることは物理的に難しいため、アンケート調査と同様に、モニターから集計したデータを、全国規模に拡大推計した数値を参照するのが一般的です。

算出された推計値の統計的優位性を担保するためには、モニター数のボリュームが重要です。

また、GoogleやYahoo!、Bing等、各Webブラウザ別に利用者の属性や興味関心が異なるため、特定のWebブラウザに絞るのではなく、各ブラウザ上でのWeb行動データがバランス良く含まれていることもポイントになります。

上記の3点をおさえた分析ができるツールが、株式会社ヴァリューズが提供するWeb行動ログ分析ツール「Dockpit(ドックピット)です。

以下で具体的な特徴を、それぞれ解説します。

機能特徴

上記で解説した元データの特徴により、Dockpitならではの機能で、独自の分析が可能です。

各機能特徴別に、活用イメージを解説します。

① サブドメイン/ディレクトリ/ページ単位でのサイト分析
② サイト訪問者/キーワード検索者のユーザー属性
③ ユーザー重複率
④ キーワード検索後に閲覧したサイト/ページの可視化

① サブドメイン/ディレクトリ/ページ単位でのサイト分析

競合サイト分析を行う際、サイト全体だけでなく、特定のディレクトリやページ単位で分析することができます。

【活用例】 特定の商品ページ・カテゴリ同士のページ比較

ECサイトのカート投入ページや、サイト上の資料請求ページ等を集計対象にすることで、推定のCV数、CVユーザーの属性、CVにつながった流入キーワードやWeb広告等を可視化できます。

特定ページ同士のユーザー数や集客構造を比較した例

特定ページ同士のユーザー数や集客構造を比較した例

② サイト訪問者/キーワード検索者のユーザー属性

モニター別に詳細な属性情報が取得できているため、分析対象となるサイト訪問者やキーワード検索者の性別、年代、居住エリアなどのユーザー属性を集計できます。

【活用例】サイト訪問者のユーザー属性把握

的確なターゲットの把握を行うことで、新たに注力するべきターゲット層の洗い出しが可能です。キャンペーンページやランディングページを集計対象にすれば、施策に関心を持っているユーザー層の把握を行い、他社の施策を参考にするべきかの判断にも活用できます。

特定ページ訪問者のユーザー属性を比較した例

特定ページ訪問者のユーザー属性を比較した例

【活用例】キーワード検索者のユーザー属性把握

キーワード検索者の属性情報から、特定テーマに関心を持っているユーザー層がすぐに分かるため、関心を持っているユーザー層の調査などに活用できます。

また、検索者属性別に、掛け合わせキーワードの傾向を可視化できるため、特定テーマに関して、ターゲット別の関心傾向を把握することも可能です。

商品カテゴリ同士の関心ユーザー層を比較した例

商品カテゴリ同士の関心ユーザー層を比較した例

性別や年代などの属性別に掛け合わせワードの検索傾向をマッピングした例

性別や年代などの属性別に掛け合わせワードの検索傾向をマッピングした例

【活用例】属性セグメント別での、サイト/キーワード分析

注力したいターゲットに絞ってサイト分析やキーワード分析ができるため、特定ターゲットに対しての、競合他社の施策を把握して企画立案の参考にしたりすることや、特定ターゲット層の関心が高い内容を把握し、訴求軸検討などに活用できます。

ユーザー属性でセグメントを設定し、サイトや検索キーワードの深掘り分析ができる

ユーザー属性でセグメントを設定し、サイトや検索キーワードの深掘り分析ができる

③ ユーザー重複率

モニター別のWeb行動データを収集できているため、特定サイト同士や、特定検索キーワード同士などの重複率を可視化することができます。

【活用例】サイト同士のユーザー重複率

消費者目線での比較度合から、ベンチマークの選定や、他社施策の自社に対する影響などを、可視化できます。

サイト同士のユーザー重複率を把握した例

サイト同士のユーザー重複率を把握した例

【活用例】特定サイト訪問者が、普段閲覧しているサイトの把握可視化

競合他社が明確でない場合でも、ベンチマークするべき他社サイトを明らかにできます。

相性の良いメディアを洗い出し、媒体選定に活用するほか、閲覧サイトの傾向から、サイト訪問者のペルソナ作成などにも活用できます。

特定サイト訪問者が、普段閲覧しているサイトを把握した例

特定サイト訪問者が、普段閲覧しているサイトを把握した例

【活用例】検索キーワード同士のユーザー重複率

2つ以上の指定した検索キーワードにおいて、検索者の重複率も可視化できます。

例えば、カテゴリ同士の相性を把握し、商品の併売提案や、コンテンツのテーマ拡張等に活用が可能です。

キーワード同士の検索ユーザー重複率を把握した例

キーワード同士の検索ユーザー重複率を把握した例

【活用例】特定キーワード検索者が、普段検索しているキーワード

コンテンツのテーマを広げる際のワード選定に活用できます。

潜的な興味関心を洗い出し、ペルソナ作成の際などに有効です。

特定キーワードを検索した人が、普段他に検索しているキーワードを分析した例

特定キーワードを検索した人が、普段他に検索しているキーワードを分析した例

④ キーワード検索後に閲覧したサイト/ページの可視化

【活用例】キーワード検索後に流入したサイト/ページの可視化

検索後、実際に閲覧したサイトやページが分かり、特定キーワードで流入の多いサイト一覧から、提携メディアの選定やベンチマーク先の選定が可能です。

また、キーワード別の検索意図を深堀りし、検索意図にマッチしたコンテンツ作成や、ユーザーのニーズ調査にも活用できます。

特定キーワードを検索後に流入したページランキングの例

特定キーワードを検索後に流入したページランキングの例

データ特徴

Dockpitで利用しているデータの特徴は、下記3点が挙げられます。

・明確に許諾を得た消費者のみで構成された、国内最大級のモニター数250万人
・ユーザー別に時系列Web行動データと属性データを取得
・主要な検索エンジン上(Google/Yahoo!/Bing等)でのWeb行動データが対象

モニター別に、時系列Web行動データと属性データを取得

上記のデータ特徴により、以下の観点でデータ集計することが可能です。

① サブドメイン/ディレクトリ/ページ単位でのサイト分析
モニター別の時系列Wweb行動データのうち、URL毎のデータを束ねて集計できるため。

② サイト訪問者/キーワード検索者のユーザー属性
モニター別に、時系列Web行動データとセットで、詳細な属性データ(性年代居住地に加えて、家族構成や世帯年収等)が取得できているため。

③ ユーザー重複率
モニター別の時系列Wweb行動から、特定のサイト訪問者が、他に閲覧したサイトが分かるため、AサイトとBサイトの閲覧ユーザー重複率や、Aサイト訪問者が他に閲覧しているサイトなどが分かる。

検索キーワードも同様に、特定のキーワード検索者が他に検索したキーワードが分かるため、キーワードAとキーワードBの検索ユーザー重複率や、キーワードA検索者が他に検索したキーワードなどを把握できる。

④ キーワード検索後に閲覧したサイト/ページの可視化
モニター別の時系列Web行動から、検索後に流入したページ/サイトが分かるため。

明確に許諾を得た消費者のみで構成された、国内最大級のモニター数250万人

明確に許諾を得たユーザーのみからデータ収集を行っているため、安心してDockpitのデータを利用することが可能です。

統計学的には、分析対象の母集団のうち、1%のサンプルサイズを確保する必要がありますが、モニター数250万人は、日本のネット人口の2%以上(※1)を占めており、統計的な優位性が保てる規模です。

※1:政府が公表する日本の人口ネット人口割合から、推計ネット人口を算出し、推計ネット人口に占めるDockpitモニター割合を算出

主要な検索エンジン(Google/Yahoo!/Bing等)でのWeb行動データが対象

検索エンジン別に、利用者の属性や興味関心が異なりますが、DockpitではGoogle、Yahoo!、Bing等の検索エンジン上におけるWeb行動データが集計対象となっているため、検索エンジン利用者の特性によるデータの偏り等が出にくいデータソースになります。

まとめ

ここまで、Dockpitならではの機能や特徴を中心に解説しました。

Dockpitには、他にも多くの機能や活用方法があります。

ご興味のある方は、ぜひ下記からDockpitサービス概要の資料をダウンロードください。

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Dockpit活用事例

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マナミナは" まなべるみんなのデータマーケティング・マガジン "。
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