レポートの見方
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レポートを開く
レポートを開く
キャンペーン画面のキャンペーン名の下に表示されるメニューバーから REPORT を選びます。
レポートを見たいゴールを選択します。
更に、[COMPARE GOALS] を使用することで、複数のゴールデータを比較することも出来ます。
Attention!
日付範囲フィルター、セグメントフィルター、またはベースとなるバリエーションの変更を使用している間、ローダーがページに表示されます。
結果が反映されるまで、アクションを実行することはできません。
変更が適用されるとすぐに成功メッセージが表示され、それに応じてレポートデータが更新されます。
日付の範囲のレポートを表示
日付の範囲のレポートを表示
日付フィルターを使用すると、指定した日付範囲のデータをフィルター処理できます。
日付範囲を変更するには、レポート上部に表示される日付をクリックし、表示されたカレンダーから日付範囲を指定します。
訪問者セグメント別のレポートを表示
訪問者セグメント別のレポートを表示
モバイル経由のトラフィックのみ、など特定のセグメントに関するレポートを見たい時は、レポートセグメンテーション機能を利用します。この機能は、一部プランでのみ提供されています。レポートのセグメント設定は、キャンペーン開始後でも可能です。
レポート上部にある すべてのビジター をクリックすると、ユーザーセグメント設定が表示されます。
VWOで用意されているセグメントギャラリーを利用する場合は SEGMENT GALLERY、より複雑な条件を自分で設定したい場合は CUSTOM を選択し、ユーザーセグメントを設定します。
緑の FILTER ボタンを押すと、該当するセグメントのレポートが表示されます。設定されたセグメントをクリアする場合には、CANCEL をクリックします。
警告と通知
警告と通知
通知ボックスには、キャンペーンのステータスと注意文が表示されます。
Attention!
VWOが勝者を判断して通知するためには、各バリエーション毎に最低25回のコンバージョン・1500人以上のビジター・テストは少なくとも1週間以上実行している必要があります。
通知セクションには、キャンペーンのステータスと、バリエーションのデータ収集またはコンバージョントラッキングに関するその他の問題が表示されます。ここに勝者決定の通知が表示されることもあります。
キャンペーンの設定時に、レポートデータの整合性に影響を与えるエラーが起こった場合は、警告 (Warnings) が表示されます。例えば、実行開始後にテストを変更した場合等です。
テストレポートから得られる洞察や、テストしてみたいと思うような新鮮なアイデアがあれば、Add Learnings から追加できます。
レポートビューのカスタマイズ
[View Settings] オプションを使用して、レポートのレイアウトをカスタマイズできます。このオプションにアクセスするには、レポートテーブルの横にある歯車のアイコンをクリックします。
LAYOUT OPTIONS：このセクションから、テーブルレポートとグラフレポートの表示位置をカスタマイズできます。
TABLE OPTIONS：このセクションから、テーブルレポートに列を追加または削除したり、表示するテーブル行をカスタマイズしたり、レポートに表示するデータを更新することができます。列を移動して、テーブルでの表示方法を変更することもできます。
テーブルレポート
テーブルレポート
テーブルレポートには、キャンペーンの各バリエーションについて収集したデータが表示されます。デフォルトでは、コントロールはそのデータを比較するためのベースとして設定されていますが、他のバリエーションをベースに変更することもできます。また、テーブルの右端のオプションから、バリエーションを無効にするか、またはプレビューすることができます。
グラフレポート
グラフレポート
グラフは、コンバージョン率、コンバージョン、訪問者、訪問者1人あたりの収益、および収益に関する情報を提供します。次のいずれかの方法でグラフを表示できます。
日付の範囲グラフ (DATE RANGE)
箱ひげ図 (BOX PLOT)
確率密度曲線 (PROBABILITY DENSITY)
日付の範囲グラフ (DATE RANGE)
日付の範囲グラフ (DATE RANGE)では、一定期間の訪問者のデータ毎のコンバージョン率、コンバージョン、訪問者、および収益を表示できます。日付フィルターを使用して、任意の日付範囲を選択することができます。
Attention!
信頼性の高い結果を出すためには、さまざまなデータセットを用意することをお勧めします。
例えば、メーカーが携帯電話の値下げを発表した場合、その月は携帯電話の売り上げが伸びる傾向があるため、その月のコンバージョン率は全体像の最良の指標ではありません。
以下のグラフは、Control (C) とVariation (V1) の比較を示しています。オレンジ色の線はコントロールのデータを示し、青い線はバリエーションのデータを示します。最初は、コントロールとバリエーションの両方がゼロの位置にあります。訪問者のトラフィックが始まるとすぐに、データ収集が始まり、コンバージョンが追跡されます。時間の経過とともに収集されたデータに基づいて、グラフパターンの変化を見ることができます。
上のグラフでは、x軸は日付を表し、y軸はコンバージョン数を表します。2つの間の変化を識別するために、6月21日のグラフパターンを見てみましょう。バリエーションのコンバージョン数がコントロールをはるかに超えていることが明確になりました。同様に、他のすべての日付範囲のグラフパターンを解釈できます。
右上の Show Ranges にチェックを入れて、バリエーションのコンバージョン率の範囲が時間の経過とともにどのように変化したかを確認することもできます。範囲が時間の経過とともに小さくなるのが理想的です。範囲が広くなる場合は、データの振れ幅が大きいことを示しています。範囲が重なっている場合は、どちらのバリエーションが優れているか不確実だということを表しています。この不確実性のオーバーラップ (Uncertanity Overlap) については次の箱ひげ図セクションをご参照ください。
箱ひげ図 (BOX PLOT)
箱ひげ図 (BOX PLOT)ビューでは、収益、訪問者あたりの収益、コンバージョン、コンバージョン率、訪問者を箱ひげ図として表示して、バリエーションとベースラインの間で不確実性のオーバーラップがあるか確認しています。
Tips
不確実性のオーバーラップ (Uncertainty Overlap) とは、不確実性の範囲が重なっている領域を表し、ここではどちらのバリエーションのパフォーマンスが優れているかは不確実です。結果が良いように見えるバリエーションで大きなオーバーラップがある場合は、テストをより長い期間実行することをお勧めします。 下のグラフのコントロールとバリエーションの箱ひげ図の間にある、青い斜線エリアがオーバーラップ部分です。
箱ひげ図の変化の解釈
このグラフでは、コントロールとバリエーションの箱ひげ図が不確実性のオーバーラップ(Uncertainty Overlap)と共に示されています。オレンジ色はコントロールの箱ひげ図で、青色はバリエーションの箱ひげ図です。収集されたデータに基づいて、Best Case (最良のケース)、Most Likely (最も可能性の高い値) 、Worst Case (最悪のケース) が導き出されます。 ここで Most Likely は、コンバージョン率の中央値を表します。Best Case と Worst Case の値は、それぞれ極端なケースを表しています。次で説明する確率分布曲線では、Best Case と Worst Case のシナリオが最も可能性の高い値よりもはるかに確率が低いことがわかります。データが多いほど、コンバージョン率が最も可能性の高い（中央値）値に近づく可能性が高くなります。不確実性のオーバーラップより上の領域では、バリエーションのコンバージョン率がコントロールと比較してはるかに高いことを示しています。
確率密度曲線 (PROBABILITY DENSITY)
確率密度曲線は、コンバージョン率を得られる確率を示します。VWOのグラフでは、x軸はコンバージョン率を表し、y軸は確率を表します。曲線の一番上は期待される結果が得られる確率が最も高いコンバージョン率で、グラフの範囲は99％信頼区間のコンバージョン率の範囲を表しています。
確率密度曲線は、コンバージョン率を得られる確率を示します。VWOのグラフでは、x軸はコンバージョン率を表し、y軸は確率を表します。曲線の一番上は期待される結果が得られる確率が最も高いコンバージョン率で、グラフの範囲は99％信頼区間のコンバージョン率の範囲を表しています。
Tips
定義上、99％信頼区間のコンバージョン率の範囲は、バリエーションの実際のコンバージョン率がこの範囲内にあると99％確信している範囲を表しています。これを80％信頼区間以下に設定することもできましたが、それでは誤った結果が生成される可能性が高いです。したがって、最も信頼性の高い結果を得るために、VWOはコンバージョン率の範囲を99％信頼区間に維持しています。
確率密度曲線の変化の解釈
ウェブサイトのコンバージョン率に関する最初の推測は0％から100％の間であり、これはどのコンバージョン数の確率も同じであることを示しています。たとえば、最初の時点ではコンバージョン率が4％になる確率は、32％等の確率と同じです。データの収集を開始すると、そのデータを使用して最初の推測が更新されます。更新された推測は、レポートにコンバージョン率として表示されます。データが多くなれば、各データポイントごとに、実際のコンバージョン率に近づいていきます。更新された確率に対してコンバージョン率をプロットすると、上記のようなグラフが表示されます。
Attention!
期待されるコンバージョン率に近くない値の確率は低下し始め、期待されるコンバージョン率に近い値の確率は増加します。
グラフには、コントロールとバリエーションの確率密度が不確実性のオーバーラップ (Uncertainty Overlap) と共に示されています。オレンジ色の曲線はコントロールを表し、青色の曲線はバリエーションの曲線を表します。バリエーションの中央値は2.16％ですが、コントロールの場合は0.86％です。これは、バリエーションの方がコンバージョンの確率が高いことを明確に示しています。データが多いほど、コンバージョン率が中央値に近づく可能性が高くなります。
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