「Webサイトの継続的改善」のための手段として、「アクセスログ解析」をもっと有効に活用しましょう！このコーナーでは、「アクセスログ解析」を行うための手引き、分析方法や結果の活用方法などを、わかりやすく説明していきます。
2007年01月30日
KPIから対策を起こす基準 -Control Limits-
私がよく読むBlogに、アメリカのWebアナリスト、Avinash KaushikによるOccam's Razorがあります。この中に、"Excelent Analytics Tips #9: Leverage Statistical Control Limits"と題されたエントリーがポストされました。とても素晴らしい（どのエントリーも素晴らしいのですが…）内容なので、是非ここで、紹介したいと思います。
このエントリーでは、日々変化するKPI（Key Performance Indicator）を見て、どの段階で対策を講じるべきかについて、"Control Limits"という基準を設けて考えよう、ということを提案しています。
まずこのエントリーで彼は、時系列で見るアクセス状況には、"natural biorythm"（自然周期）をもつ傾向があることを指摘します。そして、この定常的な上下動は説明がしにくく、深い分析をする必要がないところまで分析をしてしまうことがあると言います。
このような定常的な変化と、本質的な変化を区別するために用いられるのが、シックスシグマで利用されるControl Limitという概念です。この概念には３つの指標が登場します。
- Mean
- そのKPIの平均値
- UCL(Upper Control Limit)
- そのKPIの傾向の分布の上限。そのKPIの平均+そのKPIの標準偏差x3で計算。
- LCL(Lower Control Limit)
- そのKPIの傾向の分布の下限。そのKPIの平均-そのKPIの標準偏差x3で計算。
この３つの指標を、時系列の推移グラフに合わせて示します。そうすると、UCL、LCLから外れていなければ、許容できる範囲の変化だとみなすことが出来ますし、外れていれば対策を起こすべきだとわかります。もちろん、そのように簡単に判断がつかない場合もあると考えられますが、データを一見したとき、大幅に理解しやすくなるという点で、非常に役立つTipsだと思います。
恒久リンク | コメント [2件] | 関連情報（トラックバック） [0件]
2007年01月10日
永続Cookieによる訪問者の識別
Webビーコン型のアクセス解析ではもちろん、アクセスログ取得型のアクセス解析でも、永続Cookieによるアクセス解析が基本になってきました。Cookieを利用しないアクセス解析では、訪問及び訪問者を、接続元のIPアドレスとユーザーエージェント（UA）の組み合わせにより識別していましたが、この方法は下記２つの問題を抱えていました。
- 企業などで単一のIPアドレスからインターネットに接続している場合、そのIPアドレスを利用する全クライアントからのアクセスが、ひとつの訪問と識別される
- プロバイダからのインターネット接続の場合、同じユーザーにも関わらず、接続都度異なるIPアドレスからの訪問となるため、同一訪問者だと特定できない
こうした問題は、永続Cookieを用いると、どのPC環境からの訪問なのかが正しく記録されるため、識別がかなり正確になります。しかし、永続Cookieの利用も完璧ではありません。特に下記の点は、永続Cookieでアクセス解析を行う際の正確性の限界と言えるものです。
- Cookieを完全に利用しない場合、またはブラウザの終了都度、Cookieを削除する設定にしている場合、正しい識別ができない
- 同じPC環境を、複数人で共有して利用している場合に、その利用している人を特定することができない
- 職場、家庭など複数のPC環境をもつ、ひとりの人からの訪問を特定できない
とは言え、これらの限界によるデータの正確さへの影響は、IPアドレスとUAによる訪問の識別に比べれば、比較にならないほど少ないです。よって、これからアクセス解析を行う、またはアクセス解析の環境をリニューアルをする場合は、はじめから永続Cookieを用いたアクセス解析を行うことが望まれます。
恒久リンク | コメント [0件] | 関連情報（トラックバック） [0件]
