【myRTで始めるアクセス解析:第20回】"myRT"による訪問頻度と来訪者のセグメント化

通常ログ解析を行う際は、誰もが新規来訪と再来訪、またはリピート率をポイントとして分析を行っていると思います。
しかし、この分類方法だと、２００回の来訪回数と、２回の来訪回数のユーザの価値を分類することができません。
そこで、リピート率によるLTV（顧客生涯価値）の定義を訪問頻度にて分析を行います。

まず来訪者の平均訪問頻度を分析します。平均訪問回数が３．４の場合は、今回３回としたいと思います。３回未満の来訪回数については、訪問頻度が少ないと分類し、３回以上の場合は訪問頻度が多いという定義を行います。
※企業・コンテンツのコンセプトやユーザの性質などによって、定義を変える必要があります。

myRTレポート画面上部の虫眼鏡のボタンをクリックすると、全てのデータの閲覧画面になります。

[メンバ]のタブをクリックし、解析したい期間を設定し、参照元別にフィルタをかけて解析を行います。
フィルタの方法とmyRTでのデータ抽出手順については
【myRTで始めるアクセス解析:第15回】"myRT"による来訪者のセグメント化
を参照してください。

例として、分析中のサイトの１月１日から２ヶ月間の解析結果を抽出して分析します。

平均来訪回数 = 来訪回数 ÷ 来訪者数 = ３．４
結果としてサイト全体での平均来訪回数は３．４でした。
参照元にフィルタをかけて媒体別で解析した結果、直接アクセスが最も訪問頻度が高くなっています。
次に検索エンジン、外部リンクとなっていることがわかります。
平均来訪回数については、外部リンクからの割合の方が検索エンジンを上回っていることもポイントの１つです。

次の手順として媒体別に来訪者をグループ分けを行います。目安として、訪問頻度の"多い""少ない"で分けてみます。

媒体別で分析を行ってきましたが、今度は入口ページ別にセグメント化します。
同じく[メンバ]のタブにて入口ページ別にフィルタをかけて解析したあと、コンテンツ別で分析をすると、トップページの倍ものアクセスをContentsカテゴリが稼いでいます。
この入口ページ別のデータに関しても、訪問頻度の"多い""少ない"で分けます。

参照元、入口ページ別に訪問頻度を分析し、解析対象サイト全体の来訪者来訪者のセグメント分析を行ってみました。
次回はコンバージョンイベントを考慮したLTV（顧客生涯価値）について分析を行ってみたいと思います。