はじめに｜「長く見てもらえたから成果が出た」は本当？

Webサイトを分析していると、こんな報告を目にします。

「今月はサイトの滞在時間が伸びたので、資料請求も増えました」

一見すると、もっともらしい説明です。

しかしこの説明、本当に正しいでしょうか。

第1回では、2つの数字を並べて散布図で可視化し、相関係数で「一緒に動く傾向」を確認しました。

第2回では、その一歩先として、

・なぜ「相関がある＝原因」と考えるのが危険なのか

・Web分析で特に起きやすい誤解

を、滞在時間と資料請求数の例でやさしく解説します。

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1. 滞在時間と資料請求数には相関がありそう

まずは状況を整理します。

・サイト滞在時間が長いユーザー

・資料請求をしているユーザー

この2つは、実際のデータを見ると、

「滞在時間が長いほど、資料請求している傾向がある」

と見えることが少なくありません。

この散布図だけを見た場合は、

「滞在時間を伸ばせば、資料請求が増える」

と言いたくなります。

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2. でも、それは本当に原因？

ここで立ち止まって考えてみましょう。

滞在時間が長いから、資料請求した

のでしょうか。

それとも、

もともと関心が高い人が、
長くサイトを見て、資料請求した

のでしょうか。

この2つは、まったく意味が違います。

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3. 擬似相関が起きやすい理由

滞在時間と資料請求の関係は、

擬似相関（ぎじそうかん）

が起きやすい代表例です。

理由はシンプルで、

・ユーザーの関心度

・検討段階

といった、

直接見えない要因

が大きく影響しているからです。

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4. 第3の要因は「関心の高さ」

この例で考えるべき第3の要因は、

ユーザーの関心の高さ

です。

・関心が高い

・しっかり情報を読み込む

・滞在時間が長くなる

・資料請求する

この流れだと、

滞在時間は「原因」ではなく、

結果に近い指標

である可能性があります。

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5. ビジネスでよくある誤解

この誤解は、Web分析に限りません。

・ページ滞在時間をKPIにする

・平均滞在時間を上げる施策を打つ

といった判断を、

「資料請求が増えるから」

と直結させてしまうと、

本質からズレることがあります。

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6. では、どう数字と向き合えばいいのか

ここで大切なのは、

数字の順番を考えること

です。

・原因なのか

・結果なのか

・ただ一緒に動いているだけなのか

この視点を持つだけで、

数字に振り回されることは大きく減ります。

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まとめ｜第2回のポイント

・滞在時間と資料請求数には相関が見られることがある

・相関があっても、原因とは限らない

・擬似相関は「関心の高さ」で起きやすい

・数字は一度、疑ってから使う

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次回予告

次回は、いよいよ相関を

「施策判断」に使う方法

を扱います。

第3回：施策判断に使える回帰の考え方

営業訪問回数と受注件数のデータを使い、

・回帰直線とは何か

・どこまで予測してよいのか

・数字で言い切ってはいけないライン

を、実務目線でやさしく解説します。