【アクセス解析】　平均は好きですか？

平均
「平均顔」という言葉をご存じだろうか。さまざま顔を“平均”すると整った顔になるそうだ。なぜかというと、例えば「目の離れた顔」と「目のよった顔」の中間が「目の感覚がちょうど良い顔」になるように、平均すると「整った顔」「きれいな顔」と思われる顔になるらしい。特徴の薄い顔ではあるが。
絵をお見せできないのが残念だが、詳しくは「平均顔」で検索してほしい。

「データ」の中でも、最もポピュラーといえる指標が「平均（値）」である。テストの平均点という形で、物心付いた頃から多くの日本人が刷り込まれてきた感覚だ。「顔」まで平均することを考えれば、いかに日本人が「平均」が好きかおわかりになるだろう。
例えば、
A君：95点
B君：15点
C君：20点
D君：30点
E君：25点
と言うテスト結果の場合、
（95＋15＋20＋30＋25）÷5＝37
つまり平均点は37点となる。

「当たり前のことをもったいぶって説明するな」とお怒りの方は、ちょっと冷静になってもう一度5人の点数を見ていただきたい。そう、A君のおかげで5人の平均点は跳ね上がり、B、C、D、E君の4人が“赤点”になるという異常事態が起きているのである。上の例だと、A君を除いた平均は、（15＋20＋30＋25）÷4＝22.5点になる。A君は実に14.5点も平均点を引き上げたのである。平均を信じて平均点40点にする授業をすれば、A君は退屈し、残り全員は落ちこぼれる最悪の事態になるかもしれない。

こういったときの集計方法として、「中央値」という概念がある。中央値とは値の順に並べて、順番が真ん中の値のことである。値が奇数個なら真ん中の値、値が偶数個なら真ん中の上下2つの値の中間の値になる。上記のテストでいうと、点数順に並べてちょうど真ん中なのはE君なので、中央値は25点になる。中央値は1つの値だけ特殊でも値に影響は及ぼしにくいのである。

ホームページの場合でも「中央値」は有用である。滞在時間を例にとろう。下記はあるホームページの滞在時間である。

2006/07/19　01：11：12　11秒
2006/07/19　01：12：32　10秒
2006/07/19　01：25：42　9秒
2006/07/19　02：19：16　26秒
2006/07/19　02：19：54　25分15秒

上記を平均すると5分14.2秒になるがこの値は意味をなさない。なぜなら25分もの滞在は、おそらくその1ページをじっくり読んでいるのではなく、TVを見たりするなどブラウザを放置した可能性が極めて高いからである。上記滞在時間では、中央値は11秒になる。これは実際に Web ページを読んでいた人がどれくらいの時間をかけたかの目安として信用性の高い数値である。


混ぜるな危険、割っても危険
下のグラフを見て欲しい。（図1「訪問回数と訪問者数の関係」参照）

図1「訪問回数と訪問者数の関係」

これはあるホームページの「訪問回数別の訪問者数」を表している。平均訪問回数は1.9回である。この数値から「平均訪問回数が1.9回だから、来月は2回以上になるように目指そう」などといった誤った見方をすると、データの罠にはまることになる。上記のグラフの平均は意味をなさないのである。

上記の対象ウェブサイトを「初回訪問」と「リピータ」に分けであらわしてみよう。（図2「初回訪問とリピータの割合」参照）

図2「初回訪問とリピータの割合」

8割以上が初回訪問ユーザーであることが分かる。初回訪問者は SEO 対策などが功を奏して誘導できたユーザーといえるだろう。初回訪問者は、母数も多く可能性もある。だが、1ページ見ただけですぐ去ってしまう“通りすがり”や“冷やかし”なども多い。「目的達成率」という観点ではあまり有効なデータは期待出来ない。

一方、何度も訪問するリピータは、コンテンツなど、ホームページ自体に興味を示しているユーザーであり、コンバージョン（※）に至る可能性が高いといえる。例えば、「リピータのコンバージョン率」もしくは「目的達成ユーザーの平均訪問回数」ならば、「リピータ対策のキャンペーンを実施する」「訪問回数ごとに表示するページを最適化し、コンバージョンをあげる」などの施策に生かすことができる。施策を意識した解析を行うことで初めて意味のあるデータが得られる。

官僚化した組織の弊害として、よく「手段の目的化」があげられる。皆さんは「解析の目的化」に陥っていないだろうか。

アクセス解析を行なうことで、様々なデータを見ることが出来る。まず注意することは、アクセス解析のデータにはバラツキが大きい値があるということだ。このバラツキをうまく扱わないと、誤った結論になることもある。次に、施策を意識した解析を行うことだ。単にデータを見るだけではユーザーの「感情」を読み解くことは難しい。データは「道具」（手段）であって、重要なのはその「使い方」（施策）にある。このような方法を大まかに言えば仮説検証型のアプローチとなる。加えて問題発見型のアプローチ、この両方をうまく組み合わせることで、ホームページの問題点、改善点を発見することが出来る。平均をとる前に、まず「何のための平均か」考えて行動することが基本である。

※コンバージョン：ホームページの目的を達成したことをコンバージョンといい、その回数をコンバージョン数という。購入、問い合わせ、申し込みなどがコンバージョンにあたることが多い。