ユーザー分析は Web サイト分析の重要な部分です。ユーザーを分析する前に、まず各ユーザーを識別し、どのユーザーが「新規顧客」でどのユーザーが「リピート顧客」であるかを区別できる必要があります。これにより、Web サイトにアクセスしたユーザーの数が明確になり、ユーザー ID、電子メール、性別、年齢などを特定できるだけでなく、ユーザーをより適切に追跡し、その行動特性を発見することもできます。 、趣味、個人設定など、ユーザーのニーズをより適切に把握し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるため。
通常、Web サイトが登録サービスを提供し、ユーザーが Web サイトに登録してログインする場合、Web サイトは通常、登録ユーザーの詳細を保存しますが、ユーザーの行動は主に閲覧であるため、ユーザーを簡単に特定できます。これにより、ユーザーの識別がより困難になります。次に、一般的に使用されるユーザーの識別方法をいくつか示します。
ユーザーを識別するいくつかの方法
ユーザーが登録およびログインしていない場合、ユーザーを識別する唯一の方法は、ユーザーの閲覧行動のクリック ストリーム データです。通常、Web ログの詳細については、Web ログを参照してください。前回の記事へ ——WEBログ形式。 WEBログ自体の欠陥は、ユーザ識別の不正確さにつながる可能性がありますので、WEBログの欠陥については、前回の記事「WEBログの機能と欠陥」を参照してください。条件が許せば、方法を使用します。この場合、より正確な方法を選択してみてください。
1. IPに基づくユーザーの識別
IP アドレスは最も簡単に取得できる情報であり、あらゆる WEB ログに含まれますが、その制限も明らかです。疑似 IP、プロキシ、動的 IP、同じパブリック IP コンセントを共有する LAN... これらの状況は、IP アドレスに影響を与えます。ユーザーを識別する精度が高いため、IP によるユーザーの識別の精度は比較的低いです。 現在、IP は通常、ユーザーの識別に直接使用されません。
入手難易度：★
精度：★
2. IP+エージェントに基づくユーザー識別
また、最も単純な形式の WEB ログに基づいて、項目 - エージェントを追加して、単一の IP メソッドを使用してユーザーを識別する精度を向上させることができます。エージェントは、一般に WEB ログに含まれる情報でもあり、IP+エージェント方式では、IP プロキシやパブリック IP などの状況でユーザーの解像度を適切に向上させることができます。同時に、エージェントは Web クローラーなどの特殊な「ユーザー」も識別できます。 、しかし同じです 精度も高くありません。
入手難易度：★
精度：★★
3. Cookie ベースのユーザー識別
カスタム Apache ログ形式または JavaScript メソッドを通じてユーザー Cookie を取得すると、実際には、より効果的なユーザー識別手段が見つかりました。 Cookie がクリアされていない場合、Cookie は特定のクライアント コンピュータにバインドされていると見なされるため (クライアントには複数の Cookie が含まれる場合があります)、Cookie を使用してユーザーを識別することは、実際には、ユーザーが使用するクライアント コンピュータを指すものではなく、ユーザーが使用するクライアント コンピュータを指します。ユーザー自身。
もちろん、ユーザーを識別するために Cookie を使用する方法にも欠点があります。最も一般的なのは、クライアント コンピューターが共有されるため、Cookie がクリアされると同時にユーザーは元の記録に対応できないことです。ユーザーは別のコンピュータであなたの Web サイトにアクセスします。現時点では、Cookie はユーザーに直接対応できません。
入手難易度：★☆
精度：★★☆
4. ユーザーIDによるユーザーの特定
ユーザー ID に基づくユーザー識別が最も正確です。一般にユーザーはユーザー ID を共有する方法が異なるため、データ内のユーザー ID はそのユーザーを一意に示していると考えることができ、偏差はほとんどありません。もちろん、ユーザー ID を使用してユーザーを識別するには、特定の前提条件が必要です。Web サイトはユーザー登録およびログイン サービスを提供する必要があり、ユーザー ID は何らかの手段を通じてクリック ストリーム データに記録できます。
入手難易度：★★
精度： ★★★
したがって、登録およびログインにユーザー ID が必要な Web サイトの場合、ユーザーの一意の識別子の選択は次の順序に従うことができます。ユーザーが登録およびログインするときは、ユーザー ID が優先されます。 - ログイン状態では、ユーザーの Cookie が優先されます。ユーザーがログインしておらず、Cookie を取得できない場合は、この方法で IP+Agent が優先され、一意のユーザーを最大限に識別できます。
ここでは、ユーザーをより適切に識別するために、Web サイトのログ内の Cookie 項目のカスタム設定方法をお勧めします。 Cookie は、ユーザー側に保存されている Cookie ファイルの記録から取得されます。このファイルには通常、Cookie ID が含まれており、Web サイト上のユーザーのユーザー ID も記録されます (Web サイトで登録とログインが必要で、ユーザーが Web サイトにログインしている場合)。 Cookie は削除されていないため、ログ ファイルに Cookie 項目を記録するときに、まず Cookie にユーザー ID 情報が含まれているかどうかを確認できます。存在する場合は、そのユーザー ID をログの Cookie 項目に書き込みます。 Cookie ID が存在するかどうかを検索し、存在する場合は記録し、存在しない場合は「-」として記録します。これにより、ログ内の Cookie を統計用の最も効果的なユーザー固有の識別子として使用できます。もちろん、ユーザー ID はユーザーの個人情報であり、Cookie の設定と保存場所を知っているのは Web サイトだけであり、サードパーティの統計ツールは一般に困難であるため、この方法は Web サイト自体によってのみ実装できることに注意する必要があります。入手する。
ユーザー情報の取得方法
上記の方法でユーザー ID の一意の識別を実現した後、いくつかのチャネルを通じてユーザーの基本情報、特性情報、行動情報を収集し、ユーザーごとに詳細な PRfile を確立できます。
1) ユーザー登録情報および登録時に入力する基本情報
2) ウェブサイトのログから取得されたユーザーの閲覧行動データ。
3) データベースから取得したユーザー Web サイトのビジネス アプリケーション データ。
4) ユーザーの履歴データに基づく導出と予測。
5) ユーザーとの直接の接触またはユーザー調査を通じて取得されたユーザーデータ。
6) 第三者サービス機関から提供されるユーザーデータがあります。
ユーザー情報の価値を特定して取得する
ユーザーの識別と基本的なユーザー情報の収集を通じて、Web サイト分析のさまざまな方法を通じていくつかの価値のあるアプリケーションを Web サイトに実装できます。
ユーザー特性情報に基づくユーザーのセグメンテーション。
ユーザーベースのパーソナライズされたページ設定。
ユーザー行動データに基づいた関連性のある推奨事項。
ユーザーの興味に基づいたターゲットを絞ったマーケティング。
…
「この記事は BY-NC-SA プロトコルを採用しています。転載する場合は出典を明記してください: Web サイトのデータ分析」「Web サイト ユーザーの識別」