この記事は、

WEB解析Hacks Eric.T.Peterson著を参考に記述しております。
http://shop.oreilly.com/product/9780596009885.do

基本的な用語と概念

ページ別滞在時間

あるページがリクエストされた時刻を、次のページへのリクエストが行われた時刻から引いたものです。
時間の長短 = 善し悪しとは一概に判断できないため注意が必要です。

その訪問の最初のリクエスト時刻を、訪問の最終リクエスト時刻から引いたものです。"平均"訪問時間は長期的に見るとほとんど変化しないことがほとんどです。
直接コントロールすることは難しいのでKPIに設定することは難しいでしょう。

訪問(アプリケーションによってはセッションとも呼ぶ)は、大概の場合30分で１単位とみなされます。

ページ滞在時間の定義で述べたように、計測アプリケーションは"次に続く"ページリクエストが存在しない限り最終ページの滞在時間を計測することができません。

※出口ページにfunction噛ませば取れないこともないようです
http://www.flavours.ac/blog/web-production-tips/analytics-outbound.html

このことはつまり、全体PVから全体セッション数を引いた数×滞在時間分の記録が計測値から抜け落ちてしまうことを意味します。従ってサイト全体の平均滞在時間を計測する際は注意が必要です。

平均値というものは、異常値によって全体の特性を代表する数値としての意味が損なわれやすいという性質を持っています。分散の多いデータを見るときは算術平均ではなく中央値を採用することで、母集団全体の特性を正しくつかむことができるでしょう。

滞在時間指標は、分散の非常に大きいデータです。なぜなら、1時間サイト全体を回遊する人もいれば、30秒でサイトを出る人もいるようにその行動は予測不可能なものだからです。
滞在時間は単純平均しないという点は是非覚えておきたいところです。

改善とは「あるべき姿と現状の差」を埋めていく行為だということができます。
それでは滞在時間指標における"あるべき姿"とは一体何になるでしょうか？
それは観察によってしか得ることのできない数値です。

実際にユーザーテストを行い、彼ら彼女らが必要な情報をサイトから得るためにどれくらいの時間が必要であるのか観察してみましょう。

これらの"典型的な"値と実測値とを見比べることによって、単なる数字でしかない[サイト滞在時間:30秒]というデータから、ユーザーの使用ケースを想像することができ、効果的な打ち手に繋がります。

今回は以上です。