サイト解析の落とし穴②　1人当りの平均PV数

「正確な1人当り平均PV数の計算式」

キャンページや広告出稿時には、BtoCだけでなくBtoB系のサイトでも
PV数やUU数（ユニーク来訪者数）は一気に増加します。
しかし直帰率の数字も一気に高くなり、1人当りの平均PV数や平均滞在時間は減ってしまいます。この状態では何の仮説も読み取ることはできません。

1人当りの平均を計算する際には、直帰したセッション・UU数やPV数は省いて計算しないと正確な数字は出せません。
計算式で表すと以下のようになります。

誤：1人当りの平均PV数＝PV数÷UU数
正：1人当りの平均PV数＝（PV数-直帰PV・UU数）÷（UU数-直帰UU数）

一般的には、間違った計算式のPV数÷UU数で平均PV数を出すことが多いですが、直帰ページ数や直帰UU数は省いて計算すると、キャンペーンや広告出稿時でも正確な数字を把握することができます。

「基本解析レポートの項目」

また企業によっては、基本解析の項目を

・全体PV数－直帰セッション数＝有効PV数
・全体UU数－直帰セッション数＝有効UU数

として計測している所もあります。

よって、サイト内の各カテゴリ単位またはページ単位にPV数、UU数、滞在時間だけではなく、直帰数、離脱数も一緒にcsv出力しておくと正確な数字が計算できます。

例）
①「量」的な解析結果

　　 　　　　　　PV数　UU数　滞在時間　直帰数　離脱数　｜　有効PV数　有効UU数
商品カテゴリ１
商品カテゴリ２
商品カテゴリ３
※UU数の内訳として新規UU数、既存UU数、他に入口回数なども一緒に見ておくと良い。

②「質」的な解析結果（有効数から計測すること）

　　　 　　　　　平均PV数　平均滞在時間　直帰率　離脱率　
商品カテゴリ１
商品カテゴリ２
商品カテゴリ３
※新規UU獲得率、入口割合も見ておくと良い。

広告の効果測定ではどうかという視点で分析する場合は、広告来訪者のみのセッションを切り出し、サイトに入ってからの動線をサイト内プロセス上に見ておくことをお勧めします。

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