【新人マーケター向け】Webマーケティングで役立つ統計学のキホン

2025年4月24日

Webマーケティングの世界へようこそ！
データ分析って聞くと「難しそう…」「数字は苦手…」って思うかもしれません。
でも大丈夫！ここでは、Webマーケティングで本当に役立つ統計学の考え方を、難しい言葉をなるべく使わずに、分かりやすく解説していきます。

まずはデータを整理整頓！「記述統計」

たくさんのデータ（アクセス数、売上など）を目の前にして、「結局、このデータって何が言いたいの？」って思うこと、ありますよね。
そんな時に役立つのが記述統計（きじゅつとうけい）です。

記述統計って何？

一言でいうと、「手元にあるデータの特徴を一言で分かりやすくまとめる技術」のことです。
グラフを作ったり、代表的な数字（平均とか）を計算したりして、データがどんな様子なのかを掴みます。

よく使う代表選手たち

データの特徴を表す代表的な数字を見ていきましょう。

平均値（へいきんち）：データ全体の「真ん中」を知る定番

• 何のこと？ テストの平均点みたいに、全部のデータを足して、データの数で割った値です。
• 計算方法: 合計 ÷ 個数
• Webマーケティングでの例：サイトの平均滞在時間、１回の注文あたりの平均購入額（平均顧客単価）など。
• 注意点: 一つだけ飛び抜けて大きい（または小さい）データがあると、そっちに引っ張られやすい性質があります。例えば、一人だけすごく長く滞在したユーザーがいると、平均滞在時間が実際よりも長く見えちゃうかもしれません。

中央値（ちゅうおうち）：順番に並べたときの「ど真ん中」

• 何のこと？：データを小さい順（または大きい順）に並べたときに、ちょうど真ん中にくる値のことです。
• 計算方法：データを並べて、真ん中の値を見つける。（データが偶数個なら、真ん中2つの平均）
• Webマーケティングでの例：ウェブサイトの滞在時間、購入金額など。
• どんな時に便利？：上で説明した平均値と違って、飛び抜けた値の影響を受けにくいのが特徴です。実際のユーザーの「普通の感覚」に近い値を知りたい時に役立ちます。例えば、一部のヘビーユーザーのせいで平均購入額が高く見えちゃう…なんて時に中央値を見ると、より実態に近い「普通の購入額」が分かります。

最頻値（さいひんち）：一番たくさん出てくる「人気者」

• 何のこと？：データの中で、一番よく登場する値のことです。
• 計算方法：一番登場回数が多い値を探す。
• Webマーケティングでの例：一番よく購入される商品のカテゴリー、一番多くアクセスを集めているページ（ランディングページ）など。
• 注意点：データによっては「一番人気」がなかったり、複数あったりすることもあります。

データの「ばらつき具合」を見る指標たち

• データが「平均値」の周りにギュッと集まっているのか、それとも広く散らばっているのか、データの散らばり具合（ばらつき）を知ることも大切です。
• 範囲（はんい）：一番大きい値と一番小さい値の差。シンプルだけど、飛び抜けた値の影響を受けやすいです。
• 標準偏差（ひょうじゅんへんさ）：平均からの「離れ具合」の平均
  • 何のこと？ 各データが、平均値からどれくらい離れているかを平均的に示した値。この値が大きいほどデータがばらついている（＝安定していない）、小さいほどデータが平均値の周りに集まっている（＝安定している）と言えます。難しい計算式 (σとかsとか…) は覚えなくてOK！
  • Webマーケティングでの重要性：キャンペーンの成果が毎回安定しているか、ユーザーの反応にムラがないか、などを知る手がかりになります。アクセス数やコンバージョン率の「安定感」を見たい時に役立ちます。多くの分析ツールで自動計算してくれます。

データの「分布」：どんな形にデータが集まってる？

• データをヒストグラム（棒グラフみたいなもの）にすると、データがどんな風に分布しているか（集まっているか）が目で見て分かります。
• きれいな山の形（正規分布）なのか、どちらかに偏った形（歪んだ分布）なのかを知ることで、「平均値と中央値、どっちを見るのが適切かな？」などを判断するヒントになります。

たとえばこんな使い方

毎日のウェブサイトへのアクセス数を分析するとしましょう。

特に、購入金額やサイト滞在時間のようなデータは、一部の高額顧客やヘビーユーザーの影響で平均値が高く出がち。そんな時は中央値やデータの分布（どんな人が多いのか）を見ることで、「普通のユーザー」の実態をより正確に捉え、次の打ち手を考えやすくなります。

まとめ表：記述統計の代表選手

統計の言葉	何を教えてくれる？	イメージ	ウェブマーケでの使い道例	使う時のヒント
平均値	データ全体の算術的な中心	みんなの平均点	平均滞在時間、平均注文額	きれいな分布の時に。外れ値に注意。
中央値	データを並べた時のど真ん中	順番に並べて真ん中の人	サイト滞在時間、購入金額の中央値	データが偏っている時、外れ値がある時に便利。
最頻値	一番よく出てくる値	一番人気	人気の商品カテゴリ、よく見られるページ	カテゴリ分けされたデータに。無い場合や複数ある場合も。
標準偏差	データが平均の周りにどれだけ散らばるか	平均からの離れ具合（ばらつき具合の指標）	キャンペーン成果の安定度、日々のCV数の変動	データの変動を知る。平均値とセットで見ることが多い。

一部から全体を予想する！「推測統計」

アンケート調査やABテストをした時、「この結果って、本当に全体のことを表しているのかな？」「この差って、たまたまじゃない？」って気になりますよね。そんな疑問に答えるのが推測統計（すいそくとうけい）です。

推測統計って何？

一言でいうと、「一部のデータ（サンプル）から、全体の大きな集団（母集団）の様子を予想（推測）するための技術」です。

知っておきたい考え方

母集団（ぼしゅうだん）と標本（ひょうほん）：全体と一部

• 母集団：本当に知りたい対象の全体（例: 日本の全ウェブユーザー、自社の全顧客）。
• 標本（サンプル）：実際に調査や分析をするために集めた一部のデータ（例: アンケート回答者、ABテスト期間中のサイト訪問者）。
• なぜ標本を使うの？：全員にアンケートを取ったり、全ての可能性をテストしたりするのは、時間もお金もかかって現実的じゃないことが多いからです。だから、一部のデータ（標本）から全体（母集団）を予想するわけです。ただし、その標本が偏っていない（＝全体の縮図になっている）ことが大事です。

信頼区間（しんらいくかん）：予想の「幅」

• 何のこと？：サンプルデータから計算した結果（例: アンケートでの満足度、ABテストでのコンバージョン率）には、どうしても「ズレ」が含まれます。信頼区間は、「たぶん、本当の全体の答え（母集団の値）はこの範囲の中にあるだろう」という予想の幅を、確率（例: 95%）と一緒に示すものです。
• 例：「95%の信頼区間が2.5%～3.5%」なら、「95%くらいの確率で、本当のコンバージョン率は2.5%から3.5%の間にあると考えて良さそうだ」という意味です。（※「95%の確率でこの範囲に真の値がある」とは少し違うのですが、まずはこのイメージでOK！）

仮説検定（かせつけんてい）：その「差」は本物？

• 何のこと？：ABテストなどで出た結果の「差」が、本当に意味のある差なのか、それとも単なる偶然（まぐれ）なのかを判断するための方法です。
• 考え方：まず「AとBに差はない（＝帰無仮説）」と仮定してみて、集めたデータを使って「いやいや、やっぱり差があると言えそうだ（＝帰無仮説を棄却する）」と判断できるだけの証拠があるかをチェックします。ABテストの結果を正しく評価するための大事な考え方です。

たとえばこんな使い方

新しいウェブサイトのデザイン案について、100人のユーザーにアンケートを取ったとします。
その結果、「80%が満足」と答えました。

推測統計を使えば、「この100人の結果から考えて、サイトユーザー全体の満足度は、たぶん75%～85%くらいの間だろう（95%信頼区間）」のように、全体の様子を予想できます。

また、ABテストでB案のクリック率がA案より少し高かった時、「この差は統計的に見て『意味がある』と言えるのか、それとも『たまたま』なのか」を仮説検定で判断できます。

大事な注意点

推測統計は、少ない情報から全体を知るための強力なツールですが、あくまで「予想」です。100%絶対に当たるわけではありません。
「たぶんこうだろう」という確率的な結論を出してくれるものなので、その結果を過信しすぎないことが大切です。「絶対に正しい！」ではなく、「おそらくこう考えられる」というニュアンスで捉えましょう。

Webマーケティングでよく使う分析手法

統計学の考え方は、Webマーケティングの様々な場面で使われています。ここでは、特によく使われる手法を簡単にご紹介します。

• A/Bテスト（仮説検定の実践）
  • 何？：ウェブページのデザインや広告のキャッチコピーなどを2パターン（AとB）用意して、どちらが良い結果（クリック率、コンバージョン率など）を出すかを実際に試すこと。
  • 統計の役割：結果に出た差が「本物」か「偶然」かを判断するために、上で説明した「仮説検定」を使います。
• 回帰分析（かいきぶんせき）
  • 何？：「広告費を増やすと、売上はどれくらい増える？」「サイトの表示速度が速くなると、コンバージョン率はどれくらい上がる？」のように、複数のデータ間の関係性を調べて、数式で表す方法です。
  • 何に使える？：要因分析（何が成果に影響しているか）や、将来の予測（売上予測など）に使えます。
• セグメンテーション／クラスタリング
  • 何？：たくさんの顧客データの中から、似たような特徴や行動を持つ人たちをグループ分けする方法です。（例: 「よく買ってくれる優良顧客グループ」「最近離れてしまった顧客グループ」など）
  • 何に使える？：顧客をグループに分けて理解することで、それぞれのグループに合ったアプローチ（メールを送る、キャンペーンを案内するなど）を考えるのに役立ちます。

まとめ

どうでしたか？統計学というと難しく感じますが、基本的な考え方を知っておくだけで、Webマーケティングのデータを見る目が変わり、より自信を持って施策を進められるようになります。

まずは「記述統計」でデータの特徴を掴み、「推測統計」でその結果をどう解釈するかを考えることから始めてみましょう！