RTmetricsの製品情報（特徴・導入事例）

検索流入とページ閲覧時間

検索流入の結果、訪問者が望むコンテンツに誘導できているか、バブルチャートを用いて可視化した例。縦軸が検索エンジン流入、横軸が平均ページ閲覧時間、バブルの大きさがPV数。グラフ右上は検索エンジンから適切なコンテンツに誘導できており、他と比べて閲覧時間が長い。逆に左上は検索エンジンからの流入数が多いのにも関わらず、ページの閲覧時間が短く、原因究明・改善が必要なコンテンツ群。

ユーザ分類別

Webサイト上での行動データを記録する際、RTmetricsで取得したログインID等の情報を行動データにラベリングし保存することで、ログインID単位で各指標を集計したり、フィルタをかけたりできる。例えば、ログインIDごとのCV数、SS数、PV数、サイト滞在時間、閲覧するカテゴリの傾向、週ごとのログイン数、カート投入数などの切り口での分析し、グラフ化することで簡単に比較することができる。

ログインから9クリックの動線

基点からの全経路パターンを収取し、レポートした例。基点は後から自由に設定ができる。人が多く通るルートに広告やプロモーションコンテンツを配置したり、離脱が多い経路は仮説検証を行い、離脱率を改善させる取組みなどを行う。ユーザの一人ひとりの行動データを用いて経路を出しているため、特定のコンテンツを見た・見ていない、などの詳細な条件でフィルタをかけることもできる。

物件Aと物件B比較

クロス集計の機能を用いて、物件Aと物件Bの閲覧状況を比較する。例えば、集計値をIDとすることで、①物件Aと物件Bの両方を見たユーザ　②物件Aを見たが物件Bは見ていないユーザ　③物件Aも物件Bも見ていないユーザ　などの条件を合致したユーザにイベントやプロモーション、キャンペーンのメールを配信するなど、Web上の行動をトリガーにコミュニケーション施策を検討することができる。

PV・セッション・離脱

PV（棒グラフ）・セッション（折れ線グラフ）・離脱（面）を3次元で比較する目的で複合グラフを使って可視化した例。面でピラミッドが出来ているコンテンツは、PVとセッションは少ないが、離脱数が他のコンテンツと比較してかなり多く、原因究明と改善検討が必要であることが分かる。他の指標と比較しながら、量的な観点から対策が要・不要をチェックすることができる。

離脱

離脱をパイチャートを用いて可視化した例。他のコンテンツを比べた比で離脱の多さを確認することができる。RTmetricsの標準的なUIでは、分析者が8種類（棒グラフ縦、棒グラフ横、折れ線、円グラフ、2軸グラフ、分布図、バブルチャート、複合グラフ）からグラフを選んで画面上に自由に描画できる。分析結果のコメントを付けてダッシュボードに格納し、チーム内の情報共有に活用できる。

セッション数と離脱

セッションと離脱の関連性を分布図を使って可視化した例。縦軸がセッション数、横軸が離脱。グラフの右下のエリアに集中しているプロットは、セッション数が少なく、離脱が多いページ群。各ページを確認し、原因について仮説・検証し、改善の取り組みを行う。対策・対応が必要なページを誰でも一目で認識することができるのが、グラフ化によるダッシュボードで情報共有を行うことの大きなメリット。

直近数と直帰率

直帰数と直帰率を2軸グラフを使って可視化した例。棒グラフが直帰数、折れ線グラフが直帰率。直帰数と比較して、直帰率が高いページ群は優先順位を上げた対策が必要。具体的には、棒グラフのかなり上を折れ線グラフがはっているページ群が該当。各ページをチェックし、仮説・検証を行う。検索ワードとランディングページの内容にも着目し、対策を講じることで直帰率の改善につなげる。