会員ログの活用法 第23回
ログインする前は記事を読み、ログインしてから製品や申し込みのページに進んでいる。
アクセス解析では、ログインする前の閲覧は会員でない訪問者として数えられがちです。ログインした後の閲覧だけを会員の動きとして見ていると、会員は製品や申し込みのページばかり見ているように見えます。
ただ、会員は、ログインする前にも記事を読んでいます。検索で記事にたどり着き、読み進めるうちに会員限定のページを見たくなってログインする、という流れです。ログインの前後を別々に見ると、この流れが途中で切れてしまいます。
会員IDがあると、同じ訪問の中でログインした前後のページを一つにつなげられます。ページの種類ごとに数えると、ログインの前と後で読むものがどう変わるかが分かります。
ページの種類,ログイン前の閲覧(回),ログイン後の閲覧(回) 記事,3027,3274 製品,0,1142 申込,0,750 お知らせ,0,487 トップ・マイページ,766,882
このグラフの数え方
架空のサンプルデータで集計した例です。
ここに挙げた使い方は一例です。サンプルの数字は架空のもので、実際の結果や施策の効果を約束するものではありません。
ここから先は、システム担当者に渡してください。集計SQLで出た結果を、AIプロンプトと一緒にAIへ貼ると、上のようなグラフと読み取りが返ってきます。
with s as (
select session_id
from access_log
where accessed_at >= '2026-04-01' and accessed_at < '2026-10-01' -- 期間。実際には集計する期間に差し替える
group by session_id
having count(member_id) > 0
and count(*) > count(member_id)
)
select coalesce(c.content_type, 'トップ・マイページ') as page_type,
sum(case when a.member_id is null then 1 else 0 end) as before_login,
sum(case when a.member_id is not null then 1 else 0 end) as after_login
from access_log a
join s on s.session_id = a.session_id
left join content c on c.content_id = a.content_id
group by 1
order by 1;次の表は、会員サイトで、訪問の途中でログインした会員の閲覧を、ログインの前と後に分けて、ページの種類ごとに数えた集計です。
page_type=ページの種類、before_login=ログインする前の閲覧数、after_login=ログインした後の閲覧数です。
個人を特定できる列は含めていません。
1. ページの種類ごとに before_login と after_login を並べた棒グラフを、画像で描いてください。
2. 次の点を読み取って、3行程度で教えてください。
・ログインする前は、どの種類のページを読んでいるか
・ログインした後に加わるのは、どの種類のページか
・ログイン前の閲覧を会員でない訪問者として数えると、何を見落とすか
(ここに集計結果を貼る)SQLとプロンプトは、準備編の汎用テーブルを前提にした例です。実際のテーブル名・列名に合わせて書き換えてください。動作や結果を保証するものではありません。
使う表: content(コンテンツ)/access_log(アクセスログ) (表の形は準備編)
ログインする前と後の閲覧が、同じ訪問(または同じブラウザ)としてつながっていないと、この問いには答えられません。
ログインの前後が別の人として記録されると、記事を読んでからログインした、という流れをたどれないからです。
writeWiredでは、会員IDの付いたアクセスログとメール・フォームの記録が最初から同じ場所に揃っています。会員サイトCMSとしてのwriteWired