サイト解析とロングテール
ABC分析（重点分析）や、パレート分析という言葉を聞いたことがあると思うが、パレートの法則８：２の理論の数字にはこだわらず、これをサイト解析（アクセス解析）データを当てはめた際、どのような傾向が見えるか。
まず手始めに、簡単なところから、
１．商品（アイテムやカテゴリ別でもOK)とその売上金額を順番に並べ、累積率をグラフ化
２．一般的には70～80%をA、80～90%をB、90～100%をCクラス（特性によって分けてもOK）
３．購入者（属性別でもOK）とその購買金額を順に並べ、１．２．と同様。
必ずしも８：２にはなるとは限らない。自社サイトの傾向くらいは押さえていて欲しい。
次に少しランクアップ
４．再訪問率（リピート率）を10%単位で区切り横軸に、縦軸に購買金額をマップする。
５．顧客属性別に、１を分析
６．商品カテゴリ別に、１を分析
リピートと購買金額で、何か相関関係は見えるか。
また、イノベータ理論に基づき、顧客（会員でも良い）を
A：任意の期間で、購買金額にて分類し、その会員数をマッピングする。
B：Aのマップに、サイト訪問のリピート率を合わせてみる。
何か見えたか・・・
また、やたらにキャンペーンを行っていないか。
ターゲットユーザは見えてるか。
ロングテールの意味を間違えていないか。
理論や手法は、課題を整理するには知っておいた方が良い。しかし、実際のユーザ先で、問題や課題を抱えている人に対し、理論では？と説明しても、それは机上の空論にしか過ぎない。
まず手始めに、簡単なところから、
１．商品（アイテムやカテゴリ別でもOK)とその売上金額を順番に並べ、累積率をグラフ化
２．一般的には70～80%をA、80～90%をB、90～100%をCクラス（特性によって分けてもOK）
３．購入者（属性別でもOK）とその購買金額を順に並べ、１．２．と同様。
必ずしも８：２にはなるとは限らない。自社サイトの傾向くらいは押さえていて欲しい。
次に少しランクアップ
４．再訪問率（リピート率）を10%単位で区切り横軸に、縦軸に購買金額をマップする。
５．顧客属性別に、１を分析
６．商品カテゴリ別に、１を分析
リピートと購買金額で、何か相関関係は見えるか。
また、
A：任意の期間で、購買金額にて分類し、その会員数をマッピングする。
B：Aのマップに、サイト訪問のリピート率を合わせてみる。
何か見えたか・・・
また、やたらにキャンペーンを行っていないか。
ターゲットユーザは見えてるか。
ロングテールの意味を間違えていないか。
理論や手法は、課題を整理するには知っておいた方が良い。しかし、実際のユーザ先で、問題や課題を抱えている人に対し、理論では？と説明しても、それは机上の空論にしか過ぎない。
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