トラフィックデータの不一致を理解する

SHOPLINE Analyticsをサードパーティの分析ツールと併用する際、トラフィック関連データに不一致が見られることがあります。これらの違いは、追跡方法、データ収集技術、または各ツールが特定の指標を定義する方法の違いから生じることが多いです。各ツールがデータをどのように監視し報告するかを理解することで、分析レポートをより良く解釈し、情報に基づいたマーケティングの意思決定を行うことができます。

このガイドでは、トラフィックデータの不一致の一般的な原因を概説し、指標をより効果的に分析し比較する手助けをします。

トラフィックカウントの不一致の一般的な原因

A. 時間範囲とフィルターの違い

ツール間のタイムゾーン設定、報告期間、またはフィルター条件の不一致は、データ比較に直接影響を与える可能性があります。データを比較する前に、すべてのツールが同じ設定で構成されていることを確認してください。

B. 指標定義の違い

SHOPLINE Analyticsは、セッションに基づいて訪問者をカウントします。他のツールは「クリック」、「ユーザー」、または「ページビュー」などの異なる指標を使用する場合があります。指標名が似ていても、定義が異なることがあります。

C. 追跡技術

SHOPLINEは、訪問者追跡にJavaScriptを使用しています。訪問者がJavaScriptを無効にすると、その訪問はカウントされない場合があります。一方、一部のサードパーティツールは、CookieやJavaScriptに加えて、メールアドレス、電話番号、IPアドレス、ユーザーエージェントなどの追加の追跡技術を使用してユーザーを特定し、データのカバレッジを広げています。

これらの独自の識別方法は、分析ツール間で共有されていないため、訪問者数の不一致を引き起こす可能性があります。

D. ページロード処理の違い

SHOPLINEは、ページが再読み込みされるたびに新しいセッションを開始します。一部の外部ツールは、ブラウザキャッシュから読み込まれたページビューをカウントしない場合があり、これがデータの不一致を引き起こす可能性があります。

E. 無効トラフィックの取り扱いの違い

• ボットトラフィック：SHOPLINEは、既知のボット（例：検索エンジンのクローラー）をフィルタリングします。一部の外部ツールは同じフィルターを適用しない場合があります。
• 悪意のあるトラフィック：SHOPLINEは、ボットネット、疑わしい起源、またはクリックファームなどのソースからの無効トラフィックをIPアドレスや行動パターンに基づいて特定し、フィルタリングします。

F. 統計モデルの使用

一部のサードパーティツールは、トラフィック指標を推定するためにサンプリングとモデリングに依存しています。SHOPLINEは、実際に追跡されたデータに基づいて指標を計算します。これらの異なる方法論は、異なる結果をもたらす可能性があります。

コンバージョン率の不一致の理由

A. 単一セッション内での複数購入

SHOPLINEは、ユーザーが複数の注文を行った場合でも、セッションごとに1つのコンバージョンのみを記録します。他のツールは、各注文を別々のコンバージョンとしてカウントする場合があり、コンバージョン率を膨らませる可能性があります。

B. 予測されたコンバージョン行動

一部のツールは、完了した注文に依存するのではなく、ユーザーがコンバージョンする可能性があるかどうかを推定するためにモデリングを使用します。これにより、報告されるコンバージョン率が高くなる可能性があります。

C. オンラインストアコンバージョンとしてカウントされない注文

SHOPLINEのオンラインストアを通じて行われていない注文（例：API経由で作成された注文、管理画面で手動で作成された注文、POS経由での注文、またはインポートされた注文）は、SHOPLINE Analyticsではコンバージョンとしてカウントされません。これらの注文はシステムに表示されますが、セッションやトラフィックデータにリンクされていません。

トラフィックソースとしての「N/A」

A. アプリ内ブラウザの制限

ユーザーがFacebookやInstagramなどのプラットフォームのアプリ内ブラウザを介してストアページを開くと、SHOPLINEはプラットフォームの制限によりリファラルソースを特定できない場合があります。そのような訪問は「N/A」とラベル付けされます。

B. トレース可能な情報のないボットトラフィック

一部のボットは有効なリファラルデータを提供しません。SHOPLINEが訪問のソースを特定できない場合、それは「N/A」と分類されます。この種のトラフィックの影響を最小限に抑えるために継続的に取り組んでいます。「N/A」トラフィックの割合が異常に高い場合は、さらなる調査のためにサポートチームにご連絡ください。

まとめと推奨事項

データの不一致は、分析ツールが使用する異なる追跡方法論と技術的実装を浮き彫りにします。意味のある分析を確保するために、以下を推奨します：

• 分析目標を定義し、最も適切なデータソースを選択する
• データを比較する際に、時間範囲とフィルター設定の一貫性を確保する
• 絶対値ではなくデータのトレンドに焦点を当てる

ご質問がある場合は、SHOPLINEサポートチームにご連絡ください。お手伝いします。