におけるヒストグラムで、平均を超えたインサイトを得るAnalytics

最終更新日： 2023-11-27

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Analytics におけるヒストグラムの影響を発見することで、平均を上回るインサイトを得ることができます。ヒストグラムは、顧客の行動、訪問者のエンゲージメント、技術的パフォーマンスおよびフォームエラーのデータパターンを明らかにし、でより深いインサイトと十分な情報に基づく意思決定を可能にします。 Adobe ワークスペース。

すぐに入りましょう。次を使用する必要があります。ヒストグラム. 理由を説明しますが最初の質問に答えたいと思いますヒストグラムとは何か？分かった。多くの場合棒が上に上がっているのを見ると棒グラフだと思うかもしれませんヒストグラムは似ていますが違います棒グラフでは変数の発生頻度が示されるのに対して、ヒストグラムでは変数の発生頻度が示されます。ご覧ください。次に棒グラフを示します。

棒グラフ 1

6 つのモデルがあり、各モデルの売上高を比較できます。ヨハネスブルグのモデルが最も収入が高いのに対し、ベルリンは最も収入が少ないのが分かります。

次に、ヒストグラムについて見てみましょう。

ヒストグラム 1

X 軸の下部には、各顧客が購入した数量が表示されます。最初のバーは、顧客が 1 ユニットを購入した頻度を表し、2 番目のバーは、顧客が 2 ユニットを購入した回数を示します。つまり、10 ユニット以上を購入した顧客までを示します。

では、これはどうして役に立つのでしょうか？ほとんどの人が 1 台しか買っていないのです 5 台まで下がり続けます 10 台になるまで再び衰えますこれは、お客様が 5 の倍数で買うのが本当に好きで、その利点を活かすために特別な価格やパッケージを提供する必要があるという事実を示しています。しかし他にも多くの用途があるのは確かです

訪問者のエンゲージメントについて

サイトやアプリがリピートトラフィックに依存している場合は、再訪問者数とその頻度を知る必要があります。使用できる最も簡単なヒストグラムの 1 つは、複数回再訪問した訪問者数を調べることです。ヒストグラムを時間の経過と共に追跡すると、進行状況が見えます。右のバーの高さが増し、左のバーの高さが短くなれば幸いです。

記事を読みながら、サイトの人々を維持したいと思うかもしれません。様々な数の記事を読んだ訪問者数を示すヒストグラムが、エンゲージメントのレベルを把握できます。それはなぜ役に立つのですか？例えば、ほとんどの訪問者が 1 つの記事を読んで離れ、エンゲージメントの高い訪問者が 3 つの記事を読んで離れたとします。素晴らしい情報です！これで、読まれた最初と 3 番目の記事のページをパーソナライズし、訪問者にもう 1 つの記事を読ませることを目的に、ページをパーソナライズする必要があることがわかります。

顧客行動について

病院システムの患者の記録の製品所有者が、私にいくつかのデータを求めました。医療記録を取得するために選択する地域が 6 つありました。彼女は何人の人が 1 つ以上をクリックしているか知りたかった。 1、2、3、4、5、または 6 のオプションをクリックした訪問者数を示すヒストグラムを作成しました。これは過剰に見えるかもしれませんが、訪問者の半数以上が少なくとも 2 つのオプションをクリックし、訪問者の 3.2%が 6 つすべてをクリックしていました。彼女の前にあるヒストグラムを使って、彼女は行動に移し、ロードマップを並べ替え、オプションを 2 つに簡略化しました。これにより、患者の経験がよりシンプルになりました。

技術的パフォーマンスについて

ヒストグラムを設定して、何人の訪問者が技術的なエラーを経験したかを知ると、サイトの技術的なパフォーマンスを把握できます。多くの技術的なエラーを経験する訪問者は、それらの技術的な修正の優先順位付けを開始する兆候です。

フォームの効果について

フォームのエラーメッセージは異なる問題です。これらは訪問者のエラーであり、お客様側のエラーではありません。ただし、ヒストグラムを使用すると、発生した訪問者の数に関するエラーを把握できます。多くの訪問者に多くのエラーが発生していることを示すヒストグラムが表示される場合は、その訪問者の障害ではない可能性があります。これは、フォームの名前が不適切なフィールドや、説明が不明確なフィールドが含まれていること、または必須フィールドを非表示にするデザインが使用されていることを示す大きな影響です。

計算指標がないのはなぜですか？

単に計算指標を持つ場合との違いは何ですか？という質問に対しては、どう違うのですか？おい、いい計算指標が見つかった。私は、彼らは、あなたのサイトのパフォーマンスを理解するための絶対に不可欠なツールだと思う。上述した多くの使用例の問題は、平均的に問題のサイズを示すことはできますが、その範囲が不明瞭になるという点です。ヒストグラムを使用して、上記の使用例の一部に関する追加情報を得る方法を見てみましょう。

訪問者エンゲージメント — 1.2 の平均ストーリー数がある場合、最初の記事のパーソナライズは非常に明らかです。 3 つ目の記事を読んだ後に別の大きなグループが存在するのを見逃すでしょう。これはヒストグラムが明らかにしていることです。
技術的エラー — 訪問者あたり平均 8.7 エラーが発生した場合は、問題が発生したことがわかっています。ヒストグラムから、97%の訪問者が 1 つ以下のエラーを経験したことがわかりますが、一部の異常値が平均を上回っていることがわかります。その後、その小さな異常値のグループの経験を改善するために多くの時間を費やすのは価値がないと決めるかもしれません。
フォームエラー — 訪問者あたり平均 3.6 個のフォームエラーメッセージがある場合は、問題のインジケーターです。技術的なエラーと同じ外れ値の問題がある場合もありますが、特定の数のエラーでヒストグラムのスパイクを確認することで得られるインサイトもあります。 1 つのエラーで大きなスパイク？これは、これらの訪問者が経験する共通の問題か、または 1 回だけすべてに異なるエラーが発生した可能性があります。 3 つのエラーで大きなスパイク？ああ、今は面白い。同じ 3 つのエラーを示す調査を促す場合は、訪問者を理解できるデータをゼロにし、相互に関連する問題のグループを修正するのに役立ちます。