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20110804 ここが違った!成果を出すアクセス解析とサイト改善 清水

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20110804 ここが違った!成果を出すアクセス解析とサイト改善 清水

  1. 1. ここが違った!成果を出すアクセス解析とサイト改善<br />Webで成果を出すアクセス解析セミナー<br />2011-8-4<br />eVar7 / サンクトガーレン / Gilt Groupe<br />清水 誠<br />
  2. 2. 清水 誠とは<br />Webビジネスに17年<br />ネットの商用利用1995~1999<br />IA・Usability・UX 2000~2003<br />アジャイル開発・XML 2003~2005<br />CMS・デジタル印刷2006~2008<br />アクセス解析2008~2010<br />CRM 2011<br />
  3. 3. 自己紹介<br />ネットの商用利用1996年<br />
  4. 4. 清水 誠とは<br />プロセス改善で現場を支援<br />IT部門のリノベーション2004~2005<br />日経システム構築 2005年7月号より<br />
  5. 5. 事例:IAでシステム開発・運用を最適化<br />IT部門のリノベーション(BPR)<br />アシスト「ITQ博2005」配布資料より<br />
  6. 6. 清水 誠とは<br />プロセス改善で現場を支援<br />IT部門のリノベーション2004~2005<br />CMSで制作プロセスを改革2006~2008<br />マーケティング用コンテンツをデータ化<br />役割分担や制作・管理プロセスを再定義<br />
  7. 7. 清水 誠とは<br />プロセス改善で現場を支援<br />IT部門のリノベーション2004~2005<br />CMSで制作プロセスを改革2006~2008<br />楽天でWeb解析を全社展開2008~2010<br />
  8. 8. 業務では…<br />大きな企業サイトで<br />コストをかけて大規模に構築・検証<br />実績を世界にアピール<br />
  9. 9. …小さな活動も重要<br />大きな企業サイトで<br />コストをかけて大規模に構築・検証<br />実績を世界にアピール<br />小さな個人サイトで<br />すべてを把握しつつ改善を反復<br />話せるネタ作り<br />企業サイト<br />個人サイト<br />
  10. 10. 実践の体験を執筆・講演で共有<br />講演<br />執筆<br />諮問<br />Omniture顧客諮問委員<br />文部科学省アドバイザー委員<br />A2iプログラム委員<br />サンクトガーレン社外CMO<br />
  11. 11. ここが違った!成果を出すアクセス解析とサイト改善<br />
  12. 12. 1.効果を測定するのではない<br />Web解析<br />顧客<br />企業<br />ユーザーの利用状況を理解しよう<br />制作者<br />最適化<br />
  13. 13. 2.PVやUUは忘れよう<br />全体データから得られる知見は少ない<br />?<br />知るべきことを知るためのデータを集めよう<br />
  14. 14. 3.具体から抽象化して仮説を立てる<br />制作物に込められた意図と仮説は?<br />図解でアイデアを整理しよう<br />
  15. 15. 4.データドリブンから評価ドリブンへ<br />「データが全て」になりがち<br />効果が出て評価されることをゴールにする<br />評価される←合意形成←レポート閲覧←ツール実装←解析要件←KPI定義←コンセプト<br />次に繋がるタスクだけ実施する<br />
  16. 16. 解析と改善のために今、できること<br />
  17. 17. コンセプトダイアグラムを描いてみる<br />サイトのコンセプトを図解したもの<br />誰にどうなってほしいのか?<br />そのためにどんな機能・コンテンツを提供しているのか?<br />ビジネスモデルではない<br />構造を表すマップでもない<br />
  18. 18. 地ビールECの例<br />
  19. 19. 特有の消費行動をモデル化<br />いいね!<br />飲んでみたい<br />知って<br />いろいろ種類を選んで<br />   飲む方法を調べ<br />買って/行って<br />バーで<br />飲み、<br />対話し<br />いつも<br />もっと<br />
  20. 20. 機能・コンテンツの役割<br />対話し<br />ブログ<br />知って<br /><ul><li>広告
  21. 21. 検索
  22. 22. 提携SHOP</li></ul>お知らせ<br />特徴<br />商品カタログ<br />選んで<br />買い方<br />方法を調べ<br />お店検索<br />買って/行って<br />注文<br />    飲み、<br />
  23. 23. メルマガ購読者数<br />対話<br />ブログ<br />クリック数<br />知って<br />リプライ・コメント数<br /><ul><li>広告
  24. 24. 検索
  25. 25. 他のSHOP</li></ul>新規訪問者数<br />お知らせ<br />特徴<br />閲覧商品数<br />商品・カタログ<br />選んで<br />お店/イベント閲覧回数<br />買い方<br />方法を調べ<br />お店検索<br />買って/行って<br />新規購入者数<br />注文<br />リピート購入者数<br />    飲む。<br />KPIを設定<br />
  26. 26. 分かった「知るべきこと」<br />買える・飲めるお店を探したか?<br />地図閲覧をコンバージョンに加えた<br /><ul><li>オンラインで買う
  27. 27. お店で買う</li></ul>■サンクトガーレン直営【地ビールショップ】<br />お薦めビール・売れ筋ビールをまとめたセットをご用意しました。注文すると○日で届きます。【支払】カード・代引・銀行振込<br />■お好み注文フォーム<br />銘柄の指名買いができます。【支払】代引・銀行振込のみ<br />全国○箇所のお店で買えます、取扱い商品が○○(全部買えるわけではないと伝える)<br /><ul><li>お店で飲む</li></ul>実際の白い箱に6本程度詰めた開封写真を<br />全国○箇所の飲食店で飲めます、樽なので新鮮、泡が○○、○○が通年で飲める、などメリットを訴求<br />
  28. 28. 分かった「知るべきこと」<br />知らない製品を知ってもらえたか?<br />ユニーク閲覧商品数をKPIに加えた<br />
  29. 29. 分かった「知るべきこと」<br />地域のカバー率<br />オンラインならではの全国展開<br />
  30. 30. コンセプトダイアグラムで整理すると<br />目的と位置づけが明確になる<br />自分の考えを整理できる<br />コミュニケーションのツールになる<br />知るべきことがわかる<br />サイトを介してのリピーターの創出ができていないことに気がついた<br />理想しているものと現実との乖離部分がハッキリとした気がした<br />
  31. 31. コンセプトダイアグラムで整理すると<br />目的と位置づけが明確になる<br />全体像を俯瞰できる<br />コンテンツのグルーピングができる<br />
  32. 32. コンセプトダイアグラムで整理すると<br />目的と位置づけが明確になる<br />全体像を俯瞰できる<br />多様な軸が見つかる<br />つまり効果測定の要件になる<br />
  33. 33. 表現の手段<br />縦と横の方向<br />色<br />大きさ<br />形<br />フォントの種類<br />アイコン<br />グラデーション<br />メタファー<br />© 2011 Makoto Shimizu 28<br />
  34. 34. ECの例<br />
  35. 35. サイト構造のまま軸を設定<br />探索<br />受動的<br />特集<br />トップ<br />商品訴求<br />宣伝<br />購入<br />商品情報<br />商品<br />カゴ<br />完了<br />検索<br />全文<br />会員登録<br />分類<br />見つけやすく<br />入力<br />完了<br />案内<br />会社<br />サイト<br />送料<br />返品<br />規約<br />能動的<br />コミット度<br />
  36. 36. 分かった「知るべきこと」<br />商品発見・閲覧率<br />TOPや特集は商品への誘導がゴール<br />実際に買うかは魅力/価格/在庫次第<br />買う一歩手前の行動<br />送料・返品ポリシーは購入前の確認行動<br />また来たい度<br />RSS、メルマガ購読はまた来たい意思表示<br />
  37. 37. ソーシャルメディアの例<br />SiteCatalystユーザー会<br /> 「eVar7」<br />
  38. 38. エンゲージメントを軸に設定<br />!<br />発見する<br />会員になる<br />戻る<br />いいね!<br />読む/知る<br />共有する<br />投稿する<br />♪<br />満足<br />集まる<br />
  39. 39. サイトの機能・コンテンツとマッピング<br />発見する<br />会員になる<br />About<br />Who<br />戻る<br />Profile<br />読む/知る<br />UGC<br />Comment<br />共有する<br />投稿する<br />満足<br />Event<br />集まる<br />
  40. 40. KPIとKGI<br /><ul><li>会員登録
  41. 41. アクティブ率
  42. 42. 会員の訪問
  43. 43. フレンド率
  44. 44. 新規訪問
  45. 45. 共有回数
  46. 46. メンション数
  47. 47. ソーシャル訪問
  48. 48. RSS購読
  49. 49. 再訪問
  50. 50. UGCのPVとリーチ
  51. 51. コメント数
  52. 52. 投稿数</li></ul>満足度<br /><ul><li>イベントのPV
  53. 53. イベント申込数</li></li></ul><li>KGIを達成すると何が変化するのか?<br /><ul><li>会員登録
  54. 54. アクティブ率
  55. 55. 会員の訪問
  56. 56. フレンド率
  57. 57. 新規訪問
  58. 58. 共有回数
  59. 59. メンション数
  60. 60. ソーシャル訪問
  61. 61. RSS購読
  62. 62. 再訪問
  63. 63. UGCのPVとリーチ
  64. 64. コメント数
  65. 65. 投稿数</li></ul>満足度<br />♪<br /><ul><li>イベントのPV
  66. 66. イベント申込数</li></li></ul><li>変化で何かが分かるのがKPI<br /><ul><li>会員登録
  67. 67. アクティブ率
  68. 68. 会員の訪問
  69. 69. フレンド率
  70. 70. 新規訪問
  71. 71. 共有回数
  72. 72. メンション数
  73. 73. ソーシャル訪問
  74. 74. RSS購読
  75. 75. 再訪問
  76. 76. UGCのPVとリーチ
  77. 77. コメント数
  78. 78. 投稿数</li></ul>満足度<br />…<br /><ul><li>イベントのPV
  79. 79. イベント申込数</li></li></ul><li>アクションできないことは知る必要がない<br />KGI= Key Goal Indicator<br />ゴール達成度 (結果)<br />KPI = Key Performance Indicator<br />業務遂行の中間指標 (原因)<br />結果を原因に分解していく<br />
  80. 80. 単純な分析では改善につながらない<br />平均閲覧ページ数<br />訪問回数<br />直帰率<br />Google<br />7.6<br />8.0<br />75%<br />Yahoo!<br />1.4<br />1.2<br />26%<br />So What?<br />アクションできない<br />PV 20% UP<br />
  81. 81. 解析と改善のためのフレームワーク<br />
  82. 82. 1.サイトのコンセプトを図解して整理する<br />企業視点ではなく個客視点で<br />Web以外まで広げて全体像を捉え直す<br />ギャップを表す軸を見つける<br />
  83. 83. 2.KPIツリーを作る<br />因果関係の仮説を立てる<br />ギャップと変化が分かるように分解する<br />
  84. 84. 3.長期的な行動を理解する<br />個客の体験をスコア化する<br />間接効果を評価できるように数値化する<br />A<br />B<br />A<br />C<br />
  85. 85. Google Analyticsの場合<br />目標(Goal)を設定する<br />RSSフィード一覧<br />RSS購読回数<br />目標値がスコア<br />として加算される<br />
  86. 86. 機能や特集コンテンツの貢献度<br />踏んだページへ目標値と¥が配分される<br />100点<br />50点<br />ページ  $インデックス<br />A<br />B<br />C<br />150<br />150<br />150<br />http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=ja&answer=86205<br />
  87. 87. Google Analyticsの場合<br />売上とスコアの合計が$インデックスになる<br />プロファイルを新規作成して別の軸を設定する<br />
  88. 88. SiteCatalystの場合<br />PropへのeventのパーティシペーションをONに<br />
  89. 89. SiteCatalystの場合<br />変数(prop)を75個使える<br />Metrics (event)<br />ページ  クルマ温度  オススメされやすさ  企業ウケ<br />特集<br />比較表<br />検索<br />120<br />870<br />550<br />890<br />70<br />120<br />190<br />270<br />320<br />Dimension<br />ページ以外の粒度でまとめられる<br />
  90. 90. Cookieを使うとセッションを超えられる<br />結合してCookie保存し、CV時にカスタム変数をセット。後でExcelで分解する<br />ページ履歴  $インデックス<br />A>C>D<br />B>A<br />C<br />10<br />20<br />30<br />ページ履歴  最初   最後<br />A<br />B<br />C<br />D<br />10<br />20<br />30<br />0<br />20<br />0<br />30<br />10<br />
  91. 91. 4.レポーティングを設計する<br />誰がいつ見るべきか決める<br />変化した時のアクション方法を決めておく<br />表現を工夫しギャップや変化を目立たせる<br />?<br />
  92. 92. プロセスをデザインする<br />個人が報われる組織が成功する<br />必然性を作れば各部門は自ら動ける<br />?<br />
  93. 93. 最適化のサイクルを回すために<br />仮説を放置しない<br />人間の作る企画・制作は間違いだらけ<br />運用は「継続」ではなく「改善」<br />早く間違いに気づく<br />時には大胆なアイデアも試す<br />改善<br />運用  <br /> 構築<br />
  94. 94. エコシステムを作ろう<br />Web解析<br />顧客<br />企業<br />制作者<br />最適化<br />
  95. 95. ありがとうございました。<br />過去の講演資料や最新情報は下記のサイトまで<br />@mak00s<br />実践 CMS<br />実践CMS*IA<br />http://www.cms-ia.info<br />
  96. 96. 参考記事<br />清水 誠の「その指標がデザインを決める」<br />そのエラーページ、自己満足になっていませんかhttp://ascii.jp/elem/000/000/610/610207/<br />
  97. 97. 参考記事<br />『楽天経済圏を支えるアクセス解析の全貌』http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1005/21/news003.html<br />アクセス解析実践日誌<br />縦長いページデザインは是か否か?スクロール量計測の裏側http://markezine.jp/article/detail/10542<br />TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証http://www.markezine.jp/article/detail/11111<br />外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか?http://www.markezine.jp/article/detail/11734<br />キャンペーンの間接効果は解析できるのか?http://www.markezine.jp/article/detail/12412<br />中間指標を作り出すスコアリング手法の考え方http://markezine.jp/article/detail/13672<br />
  98. 98. MdN Web STRATEGY<br />(参考)オンラインで読める記事<br />『実践的インフォメーションアーキテクト論』http://www.mdn.co.jp/di/articles/529/?page=4<br />IAの成り立ちとタイプ分け<br />架空プロジェクトでIAの活動内容を理解する<br />情報の整理とは<br />IA設計の逆流アプローチ ★<br />ワイヤフレームもコンテンツ管理を<br />捨てられないスタイルガイドとは ★<br />IAは救世主?<br />2005-2007<br />
  99. 99. ロフトワーク WebEXP.jp<br />(参考)オンラインで読める記事<br />『CMSとIA〜デジタル時代を生き抜く情報整理術』<br />CMSとIAの接点:溢れる情報を整理しようhttp://www.webexp.jp/feature/200811/20081125_cmsia1.html<br />コンテンツ管理の本質:リポジトリとはhttp://www.webexp.jp/feature/200902/20090203_cmsia2_1.html<br />音楽ファイル(MP3)をCMS流に管理しようhttp://www.webexp.jp/feature/200906/20090627_cmsia3_1.html<br />『CMS選定の表ワザ・裏ワザ』<br />ロフトワーク諏訪社長×楽天 清水氏のメール対談http://www.webexp.jp/feature/200911/20091104_ascii1.html<br />2008-2009<br />
  100. 100. MdN Web STRATEGY<br />(参考)オンラインで読める記事<br />『実践CMS導入・運用ガイド』http://www.mdn.co.jp/di/articles/315/?page=2<br />CMSの要件は何を定義すべき?<br />ツールの評価から運用上の問題点を見極めよう<br />CMSで解決できる分類・ナビゲーションの課題とは<br />ドキュメント管理で生産性をUP<br />ワークフローの本当の意義とは<br />資産としてのテンプレート<br />複雑化するサイト配信<br />DAMとCMSでシングルソースを実現<br />コンテンツ移行をスムーズに進めるためのプランニング<br />使いやすさの最先端?気になる3種類のCMSをレビュー<br />SOA流のCMS連携術<br />ECMの本命?ようやく動き出したOracleのCMSを徹底レビュー<br />CMSの真価はコンテンツの構造化にあり<br />マーケティングを加速するCMS<br />2007-2009<br />
  101. 101. Web担当者Forum<br />(参考)オンラインで読める記事<br />『ステップ式!CMS活用はじめの一歩』http://web-tan.forum.impressrd.jp/l/2499<br />コンテンツの理解から始める導入準備<br />4つのステップで進めるCMSの情報収集<br />CMS導入の提案を社内で通すための7つの説得手法<br />RFPでは失敗する? CMSをうまく選ぶためのチェックリスト<br />CMSの可能性を最大化するためのWeb担当者の心得<br />CMS導入でのコンテンツ移行を成功させるポイント<br />CMS導入はゴールではなくスタート、その「運用」の秘訣とは<br />CMSのROIを体感しよう<br />CMSを超えた?無料でサイトを構築できる16サービス紹介<br />『Webのレビューに便利なオンライン付箋ツール』http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/02/20/4875<br />2008-2009<br />

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