ユーザー分析はデバイス×訪問時間から!集約・クロス集計分析事例

 

DMPの登場やアクセス解析の高機能化に伴い、ユーザー自体の分析が一般的になってきました。

そこで今回は、集約とクロス集計を用いたユーザー行動の分析事例を報告します。

 
行動分析の領域ではよく使われる「デバイス×時間」を取り上げます。対象とするサイトは前回の記事同様、このマメ研サイトになります。

 

まずは時間毎のPV数を集計

サイトに訪問しているユーザーの活動状況を、まずは可視化します。一番PV数を稼ぐのはどの時間でしょうか?

 

時間帯別PV数
時間帯別PV数

 

10時~11時と13時~17時に多くのPV数がある事が分りました。店舗で言えば、賑わっている時間帯ですね。

ただ、少数のユーザーがたくさんのPVを稼いでいる可能性があるので、各ユーザーのPV数を調べてみます。

 

ユーザーを横軸に、PV数を縦軸にした棒グラフをプロットしてみました。

 

ユーザー別PV数
ユーザー別PV数

 

ユーザーによってPV数の差がかなり大きい事が分ります。

ヘビーユーザーやライトユーザーは何人ほどいるのでしょうか。PV数ごとにユーザー数を集約してみました。

 

集約結果
集約結果

 

大半を25PV未満が占めているようです。

25PV以上をヘビーユーザーと定義する基準は結構あいまいなのですが、もっと増やしていかないといけないことは間違いないです。

※本来であればヒストグラムを作成し、中央値を基準に0.5~1標準偏差単位にグループを作るべきなのかもしれませんが。

ヘビーユーザーの代表例である「100PV以上グループ」とライトユーザーの代表例である「25PV未満グループ」が、サイト訪問を訪問する時間帯を比べてみます。

 

ヘビーユーザーグループの時間単位アクセス数
ヘビーユーザーグループの時間単位アクセス数

 
ライトユーザーグループの時間単位アクセス数
ライトユーザーグループの時間単位アクセス数

 

相対的に比較して、ヘビーユーザーは深夜時間のPV数が少ない事が分りました。

何かしらの生活リズムが考えられますね。ヘビーユーザーはサラリーマンなどの勤務時間が固定された職種、ライトユーザーは大勢が含まれているのだと思われます。

 

ユーザーを生活リズムで集約

12,946UUの生活リズムを朝型(5時~12時)・昼型(13時~20時)・夜型(21時~28時)単位で集約してみたいと思います。

ユーザー単位に、どの時間帯が最もPV数が多いかを集計し、それぞれ朝型・昼型・夜型と生活リズムを当て嵌めてみました。

 

型別UU数

007
型別UU数

一番多いのは昼型でした。

その理由を詳しく知るために、朝型・昼型・夜型にフォーカスして詳しく分析します。

 

生活リズムとデバイスでクロス集計

生活リズムをデバイスの観点でクロス分析してみます。

まず、デバイス毎のUU数は以下の通りです。

 

デバイス毎UU数
デバイス毎UU数

 

このデータに対して、先ほどの生活リズムデータを掛け合わせてクロス集計してみました。

 

型×デバイスUU数
型×デバイスUU数

 

どの時間帯でもPCが一番多いですね。

 

では、この表を、縦軸で100%になるように集計してみます。つまり生活リズム毎の内訳ですね。

 

型×デバイスUU数100%集計
型×デバイスUU数100%集計

 

いずれのデバイスも昼型が割合的に非常に多いのですが、PCやTabletは昼に集中しているのに対して、SPは比較的分散傾向にあります。

結果、夜型を横軸で比較すると、総数の観点ではPCが多いものの、割合の観点ではSPが多いことが解りました。

PC=会社=昼、SP=自宅=夜という構造が何となく思い浮かびます。

 

デバイス毎の違いは?

最後に、デバイス毎に使われ方の違いがあるのか、平均滞在時間で確認します。

 

平均滞在時間
平均滞在時間

 

夜にTabletデバイスで観ている人は、同じ夜型でのデバイスよりも最大で約100秒長く観ているようです。

ユーザー数が少ない点を考慮したとしても、SPの低さは気になります。サイトの構造、テーマ的にどうしてもPC・Tablet向けにならざるをえないので仕方がないかもしれませんが…。

サイトのフォントサイズや画像サイズなど改善しなければいけませんね。

 

今回分かったこと

今回の分析で以下の事がわかりました。

・ほとんどのユーザーがライトユーザーである
(ヘビーユーザー育成課題。ファンを作ろう)

・ユーザーによる生活リズムの異なり
(広告配信のタイミングに使えそう)

・昼型・朝型・夜型の順でユーザーが多い
(広告配信は昼過ぎがいいかな?)

・スマホは普及しているが、未だにユーザーの多くがPC
(スマホ向けのコンテンツを充実させないと…)

・夜型に限ってはSPやTabletの使用率の方が高い
(今のままではコンテンツに満足できず帰ってしまう)

集約とクロス集計をすることで、ユーザーの行動形態を分けて行けば、自然と「顔」が見えてくるんだなぁ、と感じました。

この集約・分類が進化すれば、クラスタ分析や決定木分析に繋がるので、こういう本質は押さえておきたいですね。