ウェブ解析士やGoogleアナリティクスのセミナーで、時々聞かれる質問があります。
それは、
アクセス解析を学べば売上は上がりますか？
です。
結論から言えば、
上がることもあるし、上がらないこともある。
が正解です。
そもそも、この質問には論理の飛躍があるため、回答が難しいのです。
原点に立ち返って考えてみましょう。
『アクセス解析』とは何でしょうか？
もう一度、この点を考え直してみたいと思います。
ポイント
アクセス解析とはWeb上で収集した情報（インフォメーション）を
意思決定できる情報（インテリジェンス）に高める行動』
と私は定義しております。
つまり、解析を行った結果得られるものは、意思決定できる情報（インテリジェンス）に過ぎません。
どういうことなのか、例を挙げましょう。
あなたは『降水確率４０％』の時、傘を持って行きますか？
傘を持っていく人は『なぜ持っていくのでしょうか？』
また、持っていかない人は『なぜ持っていかないのでしょうか？』
それぞれの考えは、
傘を持っていく人は、こう考えます。
水確率４０％ということは、雨が降るかも知れないので、
念のため持っていこうと決めた
傘を持っていかなかった人は、こう考えます。
降水確率４０％ということは、雨が降らない確率の方が高いので、
荷物を増やすのが嫌なので持っていかないと決めた
どちらが正しいのでしょうか？
正解は、『どちらも正しい』のです。
大切なことは、『降水確率４０％』が意思決定の材料として使われた、
つまり、意思決定できる情報（インテリジェンス）となったという点です。
しかし、意思決定できる情報（インテリジェンス）が１つであったとしても、
そこから導き出される行動は無数にあります。
その意思決定できる情報（インテリジェンス）を
どのように解釈してどのように行動するかは、その人次第なのです。
傘を持っていく人もいれば、傘を持っていかない人もいます。
結果的に雨が降った場合は、傘を持っていかない決断をした人は雨に濡れてしまいます。
そのため、解析を学ぶ＝売上が上がる、となるとは限らないのです。
アクセス解析の流れ
アクセス解析を学ぶ
⇒アクセス解析を行う
⇒意思決定を行う
⇒意思決定に基づいて行動する
⇒プラスかマイナスの結果が出る
⇒（再度）アクセス解析を行う
⇒（再度）意思決定を行う
⇒（再度）意思決定に基づいて行動する
⇒（再度）プラスかマイナスの結果が出る
この繰り返しの中で成果につながるかどうかが決まるのです。
アクセス解析は必要か？
しかし、そもそもWeb上で収集できる情報（インフォメーション）が少なすぎる場合、
もしくは与えられた情報（インフォメーション）の正確性が低い場合、
意思決定できる情報（インテリジェンス）が得られない、
もしくは意思決定できる情報（インテリジェンス）の精度が低くなることが多々あります。
そういった問題があるのが、中小零細企業や、開業直後の会社やネットショップです。
ほとんどが顧客目線を忘れて、自分の発信したい情報しか書いていないウェブサイトだからです。
このようなウェブサイトの場合、大切なことはアクセス解析ではなく、
顧客中心のウェブ全体戦略です。
大多数のWebサイトは、この顧客中心のウェブ全体戦略が不十分なため、集客がほとんどできていません。
そのため、データが全然無い状態なので、ぶっちゃけ解析なんてしなくて良いです。
それよりも、まずは誰に対してどんな情報を提供し、どういうサービスに結び付けるのかという、顧客の悩みの洗い出しと、その悩みをお金に結びつけるビジネスモデルの構築とデータを取れる設定が大切です。
しかし、逆にWeb上で収集できる情報（インフォメーション）が正確で十分にある場合、解析の重要度は一気に上がります。
なぜなら、解析によりユーザーの悩みや意図が判別できるようになるためです。
しかし、ここでまた問題が発生します。
『アクセス解析もどき』の弊害です。
アクセス解析もどき
解析とは、『Web上で収集され情報（インフォメーション）を意思決定できる情報（インテリジェンス）に高める行動』と定義しました。
しかし、アクセス解析を仕事としている会社の大半は、
ただ『Web上で収集され情報（インフォメーション）を見やすく整理するだけの行動』を解析だと思いこんでいます。
いわゆる『アクセス解析』ではなく、『アクセス整理』です。
また、自分の欲しい情報を抽出できるようになること＝アクセス解析ができる、と思い込んでいる人が多いという点が重大に問題です。
私も経験があるのですが、クライアントから依頼を受けて解析後にレポートを作成し、提出すると、以下のように言われることがあります。
この程度のデータなら私でも出すことができるので、お金のムダだ。
その人は、
自分の欲しい情報を抽出できるようになること＝アクセス解析ができる
と思い込んでいる典型例です。
枠線ブロックサンプル
統計の知識をベースに意思決定に役立つデータを精査し、インテリジェンスを作りあげ、次の行動を提案すること
単に、Googleアナリティクスのデータを抽出することなど、ちょっとGoogleアナリティクスなどのアクセス解析ツールの使い方を学んだ人であれば、そこそこできます。
また、インテリジェンスから次の行動の提案を行うには、妄想力が欠かせません。
※一般的には『仮説』と言われますが、私は分かりやすく説明するため『妄想』と言っております。
与えられたデータからユーザーの行動がどれだけイメージできるか、です。
数年前に勝間和代さんの講演会を聞く機会があり、そこで世界最高と名高いマッキンゼーの新卒の最終面接について聞いたのが衝撃的でした。
マッキンゼーの新卒の最終面接では、架空の会社の情報をA４サイズの用紙１枚で与えられ、
『あなたならその会社をどのように立て直すか』と問われるそうです。
マッキンゼーは、一定の学歴以上でないとそもそも書類選考が通過できないぐらいハードルが高く、
その中でも最終面接にまで残る学生です。
ほとんどの学生はサラサラと会社の立て直し方を回答するそうです。
しかし、その直後に面接官がフルボッコに論破されるそうです（笑）
そしてもう一度、提案を促されて、再度回答すると、またフルボッコに論破されます（笑）
これをひたすら繰り返すのだそうです。
これはただの面接官のストレス発散ではありません（笑）
コンサルに欠かせない能力の１つに、
『与えられた情報を元にあきらめること無く、いかに多くのイメージを広げられるか』
を確認しているそうです。
コンサルはイメージを諦めた時点で、ゲームオーバーなのです。
アクセス解析とは
つまり、解析とは、
『与えられた情報（インフォメーション）を意思決定できる情報（インテリジェンス）に高める行動』に過ぎないのですが、
そのためには、
『Web上のユーザー行動の情報を抽出する技術』
『意思決定できるだけの必要十分な情報（インフォメーション）量』
『Web上で収集された情報（インフォメーション）を意思決定に使ってよいのかどうかという統計上の知識』
『Web上で収集された情報（インフォメーション）を意思決定できる情報（インテリジェンス）に変える能力』
の４つが必要で、
さらに
『あきらめず意思決定し続けられる妄想力』
『結果に結びつけるための行動力』
の２つが合わさって初めて『成果につながる』と言えます。
どれか１つが欠けても成果には繋がりません。
そのため、
アクセス解析を学べば売上が上がるというのは論理の飛躍があり、
アクセス解析は不要というのはあまりにも筋違いな意見ですし、
アクセス解析を１～２日学べばマスターできるほど浅いものでもありません。
事業の収益を改善するためのアクセス解析を身につけたければ、
正しくアクセス解析を学び、正しく考え実践し、それを繰り返すことが欠かせません。
