0からのwebディレクション講座運用編 150905

1. 0からのWebディレクション講座解析&運用編日本ディレクション協会主催

2. GAが数字上がっていると嬉しいよねこの認識を変えていく今日の主題

3. 松本吉史マツモトヨシフミ日本ディレクション協会広報部部長ディレクションフォーラム管理人株式会社ビットエーにて Web系サービスの運用・改善を行う

4. 今日すること 1 サイトを運用する人に求められている能力 2 ウェブ解析の意味と目的とメリット 3 サイトのビジネスについて 4 ウェブ解析の基本的なやり方 5 まとめと質疑応答

5. 1 サイトを運用する人に求められている能力

6. 解析提案能力

8. 今ここが足りていない

9. どゆこと？こーじゃなくて

10. こーいうことこれができる人が求められている

12. これだとうまく行かなかった時にこのへんがサッパリ分からない。・何を持ってダメだっと判断するのか・ダメになった原因は何か？・その原因はどこの数字にあったのか？・ダメな箇所を改善するにはどうすればいいか？

13. サイトを育てていくフェーズそもそも運用とは？

14. まず前提として Webサイトは完成しない

15. つまり、これが必要 Plan 企画して Do 実行して Check 結果をみて Action 改善

16. Check 結果をみて

17. Action 改善 Check 結果をみて

18. Plan 企画して Check 結果をみて Action 改善

19. Plan 企画して Do 実行して Check 結果をみて Action 改善

20. ひたすらトライ&エラー Plan 企画して Do 実行して Check 結果をみて Action 改善

21. 中でも大事なのが Check 結果をみて

22. 中でも大事なのが Check 結果をみて Action 改善

23. 中でも大事なのが Check 結果をみて Action 改善結果を見て、もしよければさらに伸ばす！悪ければ、改善をする

24. まさに運用で必要なこと解析提案じゃあ、アクセス解析できるようになろう

25. ウェブ解析の意味と目的とメリット 2

26. 解析の目的サイトを改善する理由を見つけ、成長させるユーザーニーズを把握して、次の施策を考える上手くいっている施策の加速とうまくいっていない施策の原因究明と改善

27. 簡単に言うとと言い切るためにあるこのサイトって⃝⃝やね（仮説） △△した方がよくない？（提唱）

28. 数値データを調べる仕事じゃない。そう。仮説をとりに行く行為

29. 仮説が立てられれば改善案が見えてくるこのサイトのコンバージョン低くない？（課題）フォームがグダグダだからじゃない？（仮説）じゃあ、フォームの導線を改善しよう（やるべきこと）

30. やるべきことが明確になると項目をまとめて行動できるフォームのどこが悪いんだ？（調査）そうか？項目が多くて途中で逃げちゃうのか？（問題発見）じゃあ、短くしよう（方針決定）これとこれはカットしても問題無いよね（施策草案）じゃあ、短くなったバージョンのワイヤー書こう（設計）デザインはやり直しだから3営業日かかるね（工数算出）プログラムは処理変えるだけだから1日でOK（工数決定）じゃあ、やろう（実行）

31. アナリストやディレクターだけが数字を追ってたんじゃこうはいかない全業種の人間が「興味」を持っていることが結構重要だったりする

32. 大事なことなのでもう一度解析は、PDCAサイクルのCからAにつなげるのが、大事なポイント P D C A Cで止めてしまう＝膨大なデータをキレイに並べて満足しちゃう Aにつながらない=「このサイトじゃダメです」みたいなどうにもならない結論を出してしまう。

33. サイトのビジネスを考えよう 3

34. ビジネスを考える目的サイトのビジネスの成功に必要なユーザーの動きを明確にする

35. ビジネスのタイプ分類収入源お金を実際に出す人例メディア系広告料広告主企業 google facobook マッチング系仲介手数料掲載企業不動産サイト転職サイトツール・ゲーム系利用料ユーザー Dropbox Evernote EC 販売代金ユーザー Amazon 楽天サービスがどうやって利益を上げているか

38. ビジネスニーズビジネスとしてやりたいこと └売り上げ：⃝⃝万円 └資料請求：△△件など

39. ユーザーニーズどんな人がサイトにやってくる？そのユーザーがやりたいこと └⃝⃝歳サラリーマン、趣味は×× └△△を買いたい └△△を調べたいなど

40. 達成指標を設定する KGI：最終的なゴール └売り上げ：⃝⃝万円 └資料請求：△△件など

41. 達成指標を設定する KGI：最終的なゴール └売り上げ：⃝⃝万円 └資料請求：△△件など KPI：KGIを継続的に上げるため指標 └ユーザーの訪問数：⃝⃝%アップ └コンバージョンレート：⃝⃝%アップ └平均購入単価：⃝⃝円アップなど

42. ユーザー / ユーザーニーズ └20台後半男性サラリーマン、趣味はランニング └facebook大好きで、よく投稿もしている └スポーツ用にカッコイイ腕時計が欲しいビジネスニーズ └売り上げ：1,000万円 / 月例えばこんな感じビジネスのタイプ └ECモデル：購入者から販売代金をもらう

43. ユーザー / ユーザーニーズ └20台後半男性サラリーマン、趣味はランニング └facebook大好きで、よく投稿もしている └スポーツ用にカッコイイ腕時計が欲しいビジネスニーズ └売り上げ：1,000万円 / 月例えばこんな感じビジネスのタイプ └ECモデル：購入者から販売代金をもらうこれを元に理想のユーザーの導線を考える

44. ユーザーの動き検索・SNSから流入 ECサイトなら

45. ユーザーの動き回遊検索・SNSから流入 ECサイトなら

46. ユーザーの動き回遊検索・SNSから流入商品詳細ページ ECサイトなら

47. ユーザーの動き回遊検索・SNSから流入商品詳細ページ会員登録・購入フォーム ECサイトなら

48. ユーザーの動き回遊購入完了検索・SNSから流入商品詳細ページ会員登録・購入フォーム ECサイトなら

49. 達成指標を設定する KGI：最終的なゴール └売り上げ：1,000万円 KPI：KGIを継続的に上げるため指標 └ユーザーの訪問数：130%アップ └コンバージョンレート：130%アップ └平均購入単価：1,000円アップなど ECサイトなら

50. KGI・KPIの参考例分類 KGI例 KPI例 ECサイト売り上げアップコンバージョンレートアップなどメディアサイト広告収入アップ PV数アップ、平均滞在時間アップなどリードサイト資料請求数アップ商品ページのPV数など

51. ウェブ解析の基本的なやり方４

52. 具体的なやり方4ステップ理想の導線を考えるこのサイトはダメだ！と決める何をどの順番でするかを決める仮説と取るべき数値を決める

53. このサイトはダメだ！と決めるサイトは完成しないであれば完璧なサイトなんて存在しないだから、まずは「未完成なものである」という前提で数字に向き合います。いいサイトなのになんで上手くいかないんだろねーこの考え方を捨てる

54. 理想の導線を考える「ゴールまでこういう道筋で進んでくれたらいいなー」という導線を考えてパターンを洗い出すカテゴリ一覧購入完了検索商品ページフォーム 1回目 2回目 3回目広告男女会員流入別乖離日数

55. ユーザーの動き回遊購入完了検索・SNSから流入商品詳細ページ会員登録・購入フォーム ECサイトなら

56. ユーザーの理想の動き回遊購入完了検索・SNSから流入商品詳細ページ会員登録・購入フォームもし自分がユーザーだったらどう思いますか？

57. ユーザーのハードル回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォームちょっと見てみようかな？検索・SNSから流入 ECサイトなら

58. ユーザーのハードル回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォームちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。検索・SNSから流入 ECサイトなら

59. ユーザーのハードル回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォームちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？検索・SNSから流入 ECサイトなら

60. ユーザーのハードル回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォームちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？手続きめんどくさい・・検索・SNSから流入 ECサイトなら

61. ユーザーのハードル回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォームちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？手続きめんどくさい・・検索・SNSから流入ユーザーが動きやすいようハードルを下げてあげる

62. ハードルを取り除く施策回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォーム施策ちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？手続きめんどくさい・・検索・SNSから流入 ECサイトなら

63. ハードルを取り除く施策回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォーム施策ちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？手続きめんどくさい・・検索・SNSから流入 ECサイトなら

64. ハードルを取り除く施策回遊購入完了商品詳細ページ会員登録・購入フォーム施策ちょっと見てみようかな？なかなか見つからない。これでいいかな？手続きめんどくさい・・検索・SNSから流入ユーザーがストレスなく、アクションできるようにする

65. 仮説と取るべき数値を決めるもしかしてこのサイトがダメなのって!!が▲▲だからじゃない？これが仮説 !! ▲▲ 取るべき数値の項目その数値の実測データ

66. !! ▲▲ 取るべき数値の項目その数値の実測データ＝これがいわゆるKPI

68. アナリティクスでは取れないデータが本当のKPIの時もある

69. そのビジネスにとってどの数字を伸ばせは成長につながるのか（=KPIの把握）その数字を伸ばすために知るべき項目は何か（=課題数値の把握）これをやらなきゃ解析なんてできない。

70. 解析結果データに書いてある数字は数字じゃない誰かが、それぞれの事情や悩みや欲求にそって行動した履歴数字の向こう側に人間を見なければ、解析は上手くいかない

72. 具体的にどうやってKPIを見つける？

73. 情報設計ってなんだっけ？

74. よく使われる手法・マーケットでの立ち位置（ベンチマーク調査）・シーズ&ニーズ調査・ペルソナ調査

75. マーケットでの立ち位置（ベンチマーク調査）リーダートップシェアの競合フォロワー模倣戦略の競合（要はリーザーのマネ）チャレンジャー差別化戦略の競合（ちょっと違うことやってる）ニッチャー独自戦略の競合（狭いとこ狙ってる）で、今自分がどこにいて、どこを狙うのかそもそものマーケットはあるのか？も考えて

76. マーケットでの立ち位置リーダーセブンイレブンフォロワーローソン・ファミマチャレンジャーミニストップニッチャーナチュラルローソンコンビニの場合

77. シーズ&ニーズ調査シーズニーズに対して提供できそうなものニーズユーザーのニーズとして想定できそうなもの欲されているものと提供できるもののすり合わせ

78. ペルソナ定義基本情報田中涼介、36歳、男性、Webエンジニア、年収 500万円、既婚、家族あり（妻:34歳、娘:5歳、息子:4歳）行動特徴かなり忙しく、帰る日より帰らない日の方がちょっと多い。仕事は好き。意識特徴基本的に「中途半端が嫌い」で、やや潔癖性。本人には自覚がないが、周囲からは神経質と思われることが多い。想定ターゲットの人格や人生観を決めてコンテンツを選ぶ

79. つまり・・すべての勝ちサイトにはこれが定義されているってこと

80. 何度も言うようだけどただ解析するだけならいらない

81. だから、まずは分解するこのサイトは・どこのマーケットで・何をウリにしていて・誰をターゲットに・何をしようとしているのか

82. 何をどの順番でするか決めるその仮説を「なんとかする」ために「何をするべきか」を考える考えた結果を並べて、優先度をつける

83. 松本がよく使う判断基準・ユーザーに対して届くスピード・数字に対するインパクト・施策の簡易さと実行の早さ

84. ワークショップのやり方

85. まとめ４

86. Web解析に必要なのは、アナリティクスを手足のように使えるテクニックじゃない

87. 数字の先にあるユーザーの気分と気持ちと想いと理由を妄想できるイメージング能力それが最も重要

88. photoshopの機能を全部使える人が「いいデザイン」を作れますか？

89. ドリームウィバーの機能をすべて使えたらセマンティックなコーディングができますか？

90. つまり、そういうこと。「何のデータがそのサイトに必要なのか」がわかっていない時点でGA 使えるようになっても、なんにもならないんです。

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