ウェブアナリスト養成講座 第7回

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ウェブアナリスト養成講座 個客とIAとアクセス解析 クリエイティブに考える新アプローチ 2011-02-16 実践CMS*IA / eVar7 / GILT GROUPE 清水

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アクセス解析イニシアチブ主催、ウェブアナリスト養成講座 第7回『個客とIAとアクセス解析』 2011-02-16のセミナー資料 ※参加されていない場合は、1週間後に開催したアンコールセミナーの資料をオススメします(コンパクト&新ネタ入りのため)

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Page 1: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ウェブアナリスト養成講座

個客とIAとアクセス解析クリエイティブに考える新アプローチ

2011-02-16実践CMS*IA / eVar7 / GILT GROUPE

清水 誠

Page 2: ウェブアナリスト養成講座 第7回

自己紹介

1. Webの開拓を16年

ネットの商用利用 1995~1999 IA・Usability・UX 2000~2003 アジャイル開発・XML 2003~2005 CMS・デジタル印刷 2006~2008 アクセス解析 2008~2010 CRM? 2011

© 2011 Makoto Shimizu 2

Page 3: ウェブアナリスト養成講座 第7回

開発・UX マーケティング

受託・提案

短期・多様

結果

長期・コミット

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

凸版印刷 RazorfishScient

Sapient

WebCrew Amway 楽天

コンサルに限界を感じ、インハウスへ

© 2011 Makoto Shimizu 3

Page 4: ウェブアナリスト養成講座 第7回

自己紹介

2. 組織の中から改善を推進

社内開発部門の再構築 2004~2005 CMSで制作プロセスを改革 2006~2008 楽天にWeb解析を全社導入 2008~2010

© 2011 Makoto Shimizu 4

Page 5: ウェブアナリスト養成講座 第7回

記事のご案内 2010 『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

『楽天の最適化担当者がOmniture Summitで感じたこと』http://markezine.jp/article/detail/9983

アクセス解析実践日誌

1. 縦長いページデザインは是か否か?

楽天におけるスクロール量計測の裏側http://markezine.jp/article/detail/10542

2. Twitterは売上に貢献するのか?

TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証http://www.markezine.jp/article/detail/11111

3. 外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか?

アクセス解析でユーザー行動を理解するhttp://www.markezine.jp/article/detail/11734

(参考)オンラインで読める記事

Page 6: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ところで、会社変わりました。

© 2011 Makoto Shimizu 6

Web解析・最適化の立ち上げと推進

CRMの現場で改善実績づくり

2008 - 2010 2011 - ?

Page 7: ウェブアナリスト養成講座 第7回

業務と個人活動のシナジー

大きな企業サイトで

コストをかけて大規模に構築・検証

実績を世界にアピール

© 2011 Makoto Shimizu 7

Page 8: ウェブアナリスト養成講座 第7回

業務と個人活動のシナジー

大きな企業サイトで

コストをかけて大規模に構築・検証

実績を世界にアピール

小さな個人サイトで

すべてを把握しつつ改善を反復

話せるネタ作り個人サイト

企業サイト

© 2011 Makoto Shimizu 8

Page 9: ウェブアナリスト養成講座 第7回

執筆・講演で実践ノウハウを還元

文部科学省アドバイザー委員

講演

執筆

諮問 Omniture顧客諮問委員 A2iプログラム委員

© 2011 Makoto Shimizu 9

Page 10: ウェブアナリスト養成講座 第7回

10

クリエイティブなアプローチとは?

• クリエイティブに考えて応用する

• 制作者にまで対象を広げる

• 工夫して前に進む

Page 11: ウェブアナリスト養成講座 第7回

11

A. 個客視点の情報設計(IA)とWEB解析

• ビジネスの構造と流れを図解する

• 解析の粒度を変える

• 視点をページから個客へ移動する

• 期間を長くしアトリビューション

• エンゲージメントの測定アプローチ

Page 12: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Flickrのコンセプトモデル

http://soldierant.net/archives/2005/10/flickr_user_mod.html

Page 13: ウェブアナリスト養成講座 第7回

地ビール販売のコンセプトダイアグラム

飲み、バーで

知って

飲む方法を調べ

買って/行って

いろいろ種類を選んで

いいね!

いつももっと

飲んでみたい

対話し

© 2011 Makoto Shimizu 13

Page 14: ウェブアナリスト養成講座 第7回

機能・コンテンツの役割

飲み、

知って

方法を調べ

買って/行って

選んで

お知らせ• 広告• 検索• 提携SHOP

注文

検索お店検索

商品カタログ

特徴

買い方

対話しブログ

© 2011 Makoto Shimizu 14

Page 15: ウェブアナリスト養成講座 第7回

サイトの成功指標

飲む。

知って

方法を調べ

買って/行って

選んで

お知らせ• 広告• 検索• 他のSHOP

注文

検索お店検索

商品・カタログ

特徴

買い方

対話ブログ

新規訪問者数新規訪問者数

リピート購入者数リピート購入者数

閲覧商品数閲覧商品数

お店/イベント閲覧回数

お店/イベント閲覧回数

新規購入者数新規購入者数

クリック数クリック数

リプライ・コメント数リプライ・コメント数

メルマガ購読者数メルマガ購読者数

© 2011 Makoto Shimizu 15

Page 16: ウェブアナリスト養成講座 第7回

コンセプトダイアグラムで整理すると

目的と位置づけが明確になる

自分の考えを整理できる

コミュニケーションのツールになる

認識のズレが減る

© 2011 Makoto Shimizu 16

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

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

Page 17: ウェブアナリスト養成講座 第7回

コンセプトダイアグラムで整理すると

目的と位置づけが明確になる

全体像を俯瞰できる

コンテンツのグルーピングができる

© 2011 Makoto Shimizu 17

Page 18: ウェブアナリスト養成講座 第7回

コンセプトダイアグラムで整理すると

目的と位置づけが明確になる

全体像を俯瞰できる

多様な軸が見つかる

つまり分析の要件につながる

© 2011 Makoto Shimizu 18

Page 19: ウェブアナリスト養成講座 第7回

サイト構造のまま軸を設定した例Webサイト

探索

特集特集

宣伝宣伝

検索

全文全文

分類分類

商品商品情報 カゴ 完了完了

トップ購入

案内

会社会社サイトサイト 送料送料 返品返品規約規約

コミット度

受動

的能

動的

入力入力 完了完了

会員登録

商品訴求

見つけやすく

© 2011 Makoto Shimizu 19

Page 20: ウェブアナリスト養成講座 第7回

実践

理論

個人

企業

事業会社

個人サイトセミナー・メディア

制作会社・ベンダー

サイトよりも広く捉えると

© 2011 Makoto Shimizu 20

Page 21: ウェブアナリスト養成講座 第7回

誰が何に何をするのか?

事業会社

個人サイトセミナー・メディア

制作会社・ベンダー

© 2011 Makoto Shimizu 21

Page 22: ウェブアナリスト養成講座 第7回

「実践CMS*IA」のコンセプトダイアグラム

事業会社

個人サイトセミナー・メディア

制作会社・ベンダー

実践=体験に基づく改善と共感のサイクル 等のソーシャルメディアで反復が加速

© 2011 Makoto Shimizu 22

Page 23: ウェブアナリスト養成講座 第7回

計測すべき指標を決めやすくなる

勤務先のユニーク会社数

規模、業種、職種、国内/外資

勤務先のユニーク会社数

規模、業種、職種、国内/外資

© 2011 Makoto Shimizu 23

Page 24: ウェブアナリスト養成講座 第7回

レポートの例

Toppan Printing

RazorfishScientSapient

WebCrewAmway

700人

100人20人30人20人

12,000人

楽天

5,000人

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

© 2011 Makoto Shimizu 24

勤務先のユニーク会社数

規模、業種、職種、国内/外資

勤務先のユニーク会社数

規模、業種、職種、国内/外資

Page 25: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

記事エントリー数

訪問回数

訪問者数

被リンク

検索キーワード

記事エントリー数

訪問回数

訪問者数

被リンク

検索キーワード

© 2011 Makoto Shimizu 25

Page 26: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

意図した訪問者数 意図した訪問者数

© 2011 Makoto Shimizu 26

記事エントリー数

訪問回数

訪問者数

被リンク

検索キーワード

Page 27: ウェブアナリスト養成講座 第7回

検索キーワードで意図した訪問が分かる

サイト名や人名で絞り込む

意図した訪問は増えているか?

0 20 40 60 80 100 120 140

cms ia

cms-ia

cms/ia

cms+ia

cms★ia

ia cms

実践cms

実践 cms

実践 cms ia

実践cms ia

www.cms-ia.info

cms-ia.info

http://www.cms-ia.info/

cms ia info

実践的 cms

ia 実践

楽天 清水 cms

清水 cms ブログ

セッション

計測期間:2009-08-01~2010-11-30

Page 28: ウェブアナリスト養成講座 第7回

検索キーワードで意図した訪問が分かる

アクセスは増えたが、意図した訪問は増えていない

意図した訪問は増えているか?

Page 29: ウェブアナリスト養成講座 第7回

検索キーワードからニーズを把握できる

ただしバリエーションが多い

ため、個別に見ると

全体傾向が分からない

訪問意図は?

記事ブログ

TOP検索

ニーズ(目的)

結果

人気キーワード

人気キーワード

流入キーワード

流入キーワード

Page 30: ウェブアナリスト養成講座 第7回

CMS

IA

アクセス解析

検索の意図を想像してグルーピング

訪問意図は?

知りたい 困った

業界

動向

種類

・・・とは 最新 短所 重い

難しい

Page 31: ウェブアナリスト養成講座 第7回

検索キーワードをテーマ別に分類し割合を確認

テーマ別の需要と供給バランスは?

以前のバランス

CMS

アクセス

解析

DITA

イベント SEO

CMSが多すぎた訪問最適化に着手CMSが多すぎた訪問最適化に着手

目指す理想

CMS

アクセス

解析

DITA

イベント

SEO

Page 32: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Googleは書くと反応する状態になった

書けば上がる

検索エンジンと対話できているか?

10/3に記事追加、10/8に順位上昇

3W後に戻った

記事追加、スグ上昇

Page 33: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Googleは書くと反応する状態になった

書かなければ下がる

検索エンジンと対話できているか?

興味を失い書かなくなったテーマは徐々に下落

スグ反応してくれるのでコントロールできる。SEOというよりも訪問最適化スグ反応してくれるのでコントロールできる。SEOというよりも訪問最適化

Page 34: ウェブアナリスト養成講座 第7回

カテゴリとタグの調整でアクセスを調整

価値が下がったらタグを外す

増えたタグは細分化

価値が下がったらタグを外す

増えたタグは細分化

Page 35: ウェブアナリスト養成講座 第7回

検索キーワードをテーマ別に分類し割合を確認

目指した理想

訪問者の最適化に成功訪問者の最適化に成功

結果

CMS

アクセス

解析

DITA

イベント

SEO

CMSアクセ

ス解析

イベント

ブランドIA

計測期間:2009 Aug.~2009 Nov. 計測期間:2010 Jan.~2010 Mar.

Page 36: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

記事とイベント公式ページへの送客率 記事とイベント公式ページへの送客率

© 2011 Makoto Shimizu 36

Page 37: ウェブアナリスト養成講座 第7回

外部サイトへのリンクを分類して計測

だからこう計測・分析している

記事ブログ

TOPサイト外の自コンテンツ

寄稿した自分の記事

関連リンク

SlideShare,LinkedIn, Hatena

第三者によるサイト

Page 38: ウェブアナリスト養成講座 第7回

クリックの計測をJavaScriptで自動化

他サイトへの送客効果を自動で定点観測する方法http://www.cms-ia.info/web-analytics/measure-outbound-links/

クリック クリック

送客効果 定点観測

だからこう計測・分析している

GoogleAnalytics

Page 39: ウェブアナリスト養成講座 第7回

計測結果を自動でグラフ化

1クリックでグラフまで自動更新

だからこう計測・分析している

Page 40: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

メディア数

記事数

セミナー回数

アンケート満足度

メディア数

記事数

セミナー回数

アンケート満足度

© 2011 Makoto Shimizu 40

Page 41: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

記事のPV/訪問、ドロップ率

Tweet回数/はてブ

RSSのクリック率

記事のPV/訪問、ドロップ率

Tweet回数/はてブ

RSSのクリック率

© 2011 Makoto Shimizu 41

Page 42: ウェブアナリスト養成講座 第7回

topsy.comで検索する

記事の人気度は?

© 2011 Makoto Shimizu 42

Page 43: ウェブアナリスト養成講座 第7回

favotter.netで検索する

記事の人気度は?

© 2011 Makoto Shimizu 43

Page 44: ウェブアナリスト養成講座 第7回

集客効果:人と情報の流れ

記事の人気度は?

フォロー

検索

外部サイト

記事

TOP

新規(目的ありき)

間接RTリピータ

ブログ

RSS

© 2011 Makoto Shimizu 44

Page 45: ウェブアナリスト養成講座 第7回

数字を取れる構成にする

記事の人気度は?

何のサイトか確認

フォロー

検索

外部サイト

記事

TOP

新規(目的ありき)

間接RTリピータ

ブログ

RSS

RSSのクリック率

RSSのクリック率

言及回数

クリック数

言及回数

クリック数

© 2011 Makoto Shimizu 45

訪問

訪問者数

訪問

訪問者数

Page 46: ウェブアナリスト養成講座 第7回

知るべきことは何か?

リーチできたユニーク会社数

業界への浸透度

リーチできたユニーク会社数

業界への浸透度

© 2011 Makoto Shimizu 46

Page 47: ウェブアナリスト養成講座 第7回

「なかのひと」で会社名を調べる

会社名と訪問回数でリーチを分析

http://nakanohito.jp

セミナー参加頻度

© 2011 Makoto Shimizu 47

セグメントし浸透度を算出

規模

Page 48: ウェブアナリスト養成講座 第7回

演習1

コンセプトダイアグラムを描いてみてください

登場人物は誰か?

情報やモノ、お金の流れは?

ゴール達成のために誰が何をしている?

縦と横の軸、色、大きさ、形、アイコン、メタ

ファーで表現する

© 2011 Makoto Shimizu 48

Page 49: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ゴール達成のため誰が何をしているのか?

Page 50: ウェブアナリスト養成講座 第7回

© 2011 Makoto Shimizu 50

よくぶつかる壁

サイトの構造にとらわれる

軸が見つからない

図が複雑になる=整理しきれていない

指標を考え、結果を見ながら修正し、精度を高めていく

Page 51: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ウォーターフォールの逆流アプローチ

具体から着手、必要に応じて上流へ戻る

http://www.mdn.co.jp/di/articles/529/?page=4

上流工程の必要性と意義が明確になる

下流へつながらない行為はムダ

上流工程の必要性と意義が明確になる

下流へつながらない行為はムダ

© 2011 Makoto Shimizu 51

Page 52: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ゴール・KPI定義のポイント

結果と原因を分ける

結果だけ知っても「なるほど」で終わる

原因と結果の相関が分かれば改善できる

分かることから知りたいことへ

分かること < できること < 知りたいこと

ある程度の制作・実装知識が必要

© 2011 Makoto Shimizu 52

Page 53: ウェブアナリスト養成講座 第7回

結果だけ分かっても改善につながらない

KGI = Key Goal Indicator

ゴール達成度 (結果)

KPI = Key Performance Indicator

業務遂行の中間指標

© 2011 Makoto Shimizu 53

結果を原因に分解していく

Page 54: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ゴールに関係しそうな原因、要素は?

マインドマップなどで洗い出す

後で検証するので仮説でもok

© 2011 Makoto Shimizu 54

目の前のあらゆる問題を解決できるようになる

所属する会社・知り合いネットワーク

・所属する業界・国内/世界

・組織の規模とカルチャー・原因とソリューションの種類

・問題の難易度

・解決のための支援・自らリードして解決する

・解決できる体制とプロセス作り・モチベーションの啓蒙

・解決できた実績を増やす・他人からの評価で確かめる・ポテンシャルを明確にする

Page 55: ウェブアナリスト養成講座 第7回

演習2

ゴールを原因・要因・要素に分解したツリーを

作ってみてください

組織のミッションは?

ゴール達成のために誰が何をしている?

何が評価されるのか?

© 2011 Makoto Shimizu 55

Page 56: ウェブアナリスト養成講座 第7回

解析の単位としてのメタデータ

ページより大きな単位でとらえる

例:ディレクトリ/ドメイン/ナビ分類

階層構造ではなくファセット(切り口)でも可

例:拡張子/担当者/更新月/タグ

CMSが持っているメタデータを自動でカス

タム変数にセットするという方法も効果的

© 2011 Makoto Shimizu 56

Page 57: ウェブアナリスト養成講座 第7回

© 2011 Makoto Shimizu 57

地ビールECのサンクトガーレンの例

サイト間の遷移は?

Page 58: ウェブアナリスト養成講座 第7回

視点をページから個客へ移動する

ビジター毎に履歴を保存し分析する

最初に何がきっかけで訪問したのか?

何回の訪問でアクションを起こしたのか?

ブランドや会社への不信感は?

デモグラ属性は?

デバイス活用度は?

© 2011 Makoto Shimizu 58

DimensionとMetrics、ページとイベントを分ける

Page 59: ウェブアナリスト養成講座 第7回

視点をページから個客へ移動する

どのようなレポートで見たいのか?

© 2011 Makoto Shimizu 59

Metrics

Dim

ensi

on

ゴールはイベント(metrics)にする

Page 60: ウェブアナリスト養成講座 第7回

期間とアトリビューション

データの保持期間と成果の分配方法は?

まず現状を把握する

原因と結果をモデリングする

アトリビューションのルールを作る

工夫して実装し計測する

分析し改善のアクションを起こす

© 2011 Makoto Shimizu 60

Page 61: ウェブアナリスト養成講座 第7回

エンゲージメントの測定アプローチ

ビジターごとにスコアリングする

どれ位サイトやサービスと関わったか?

実はいろいろ応用が可能

• 例:買う気、信頼感、緊急度、慎重度

取れなければ取れるように仕込む

© 2011 Makoto Shimizu 61

Page 62: ウェブアナリスト養成講座 第7回

62

B.クリエイティブに考えるWEB解析

• 機能や特集コンテンツの貢献度

• UIの効果測定

• 制作の仮説検証

• レポートのデザインと自動化

© 2011 Makoto Shimizu 62

Page 63: ウェブアナリスト養成講座 第7回

機能や特集コンテンツの貢献度

そのページを踏んでからのコンバージョン

© 2011 Makoto Shimizu 63

http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?hl=ja&answer=86205

Page 64: ウェブアナリスト養成講座 第7回

機能や特集コンテンツの貢献度

© 2011 Makoto Shimizu 64

http://www.kagua.biz/help/dollarindextoha.html

SiteCatalystのパーティシペーションと同じ

Page 65: ウェブアナリスト養成講座 第7回

UserHeatでもわかる

見たエリア、クリックされた箇所は?

© 2011 Makoto Shimizu 65

Page 66: ウェブアナリスト養成講座 第7回

長いページはスクロールされているか?

縦長いページデザインは是か否か?

楽天におけるスクロール量計測導入の裏側

http://markezine.jp/article/detail/10542

© 2011 Makoto Shimizu 66

Page 67: ウェブアナリスト養成講座 第7回

外部リンクは別ウィンドウで開くべきか?

外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか?

アクセス解析でユーザー行動を理解する

http://markezine.jp/article/detail/11734

© 2011 Makoto Shimizu 67

Page 68: ウェブアナリスト養成講座 第7回

どのテキストがコピーされたか?

Tynt.comで分かる

© 2011 Makoto Shimizu 68

用語集やWikipedia、アフィリエイトへリンク

Page 69: ウェブアナリスト養成講座 第7回

どのテキストがコピーされたか?

コピーCV=役に立つ情報を提供できた

© 2011 Makoto Shimizu 69

Page Page Views ↓ Copies コピー率

iPhoneとiPad用リモートデスクトップアプリ13種類まとめ 1,133 87 8%

iPhoneとiPad用VNCアプリ16種類まとめ 391 26 7%

07.カラーミーのショップへGoogle Analyticsを導入 28 13 46%

DSよりiPhoneとiPadが好きな10歳が選んだアプリ29種かんそう文 13 12 92%

Yahoo!トップページにSiteCatalystを入れるとしたら 73 8 11%

Google Analytics(ga.js)で404エラーページを計測する方法 1 4 400%

コンテンツ効果測定の指標が増える

Page 70: ウェブアナリスト養成講座 第7回

解析・最適化の視点

制作者

資産• ノウハウ

• 資金

満足

• ノウハウ • 資金IA・UXD

Web解析

最適化

© 2011 Makoto Shimizu 70

Page 71: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Webビジネス成功のために

1. 構築と運用の効果を Web解析 する

2. ゴールに向けWebやプロセスを 最適化

する

3. 以上を継続的に繰り返す

重要なのは

Web解析

最適化

© 2011 Makoto Shimizu 71

Page 72: ウェブアナリスト養成講座 第7回

作りっぱなしは宝くじと同じ

構築は仮説に基づく

仮説や実装は間違っているかも

構築

仮説→設計→テスト→実装→検証

タイトル 公開日

公開

日数

URL

ホーム 7/26 101 /

CMSやど、サイ調査か自体も体的に

DESIGN IT! Conference 2009での講演内容は 11/2 3 /news/design-it-conference-2009/Oracleセミナーの資料をUPしました 10/6 30 /news/oracle-seminar-2009-presentation/情報処理学会デジタルドキュメントシンポジウムに出演します 9/30 35 /news/ipsj-sigdd-symposium-2009/CMSセミナー(by Loftwork, 10/28)に出演します 9/17 48 /news/loftwork-cms-seminar-2009oct/DESIGN IT! Forumの資料をUPしました 8/28 68 /news/designit2009-slide-uploaded/DESIGN IT! Forum 2009に出演します 7/26 101 /news/visitors-notice/ なし

サイトを公開しました 7/26 101 /news/website-launched/IAとCMて、本サげました

CMSブログ 7/26 102 /blog/ なしガートナーの社内ポータル用CMS格付け結果は? 11/4 1 /news/magic-quadrant-for-social-software-2009/ロフトワーク諏訪さん×清水のメール対談 11/1 4 /news/cms-taidan-with-loftwork/

お知らせ

タイトル 公開日

公開

日数

URL

ホーム 7/26 101 /

CMSやど、サイ調査か自体も体的に

DESIGN IT! Conference 2009での講演内容は 11/2 3 /news/design-it-conference-2009/Oracleセミナーの資料をUPしました 10/6 30 /news/oracle-seminar-2009-presentation/情報処理学会デジタルドキュメントシンポジウムに出演します 9/30 35 /news/ipsj-sigdd-symposium-2009/CMSセミナー(by Loftwork, 10/28)に出演します 9/17 48 /news/loftwork-cms-seminar-2009oct/DESIGN IT! Forumの資料をUPしました 8/28 68 /news/designit2009-slide-uploaded/DESIGN IT! Forum 2009に出演します 7/26 101 /news/visitors-notice/ なし

サイトを公開しました 7/26 101 /news/website-launched/IAとCMて、本サげました

CMSブログ 7/26 102 /blog/ なしガートナーの社内ポータル用CMS格付け結果は? 11/4 1 /news/magic-quadrant-for-social-software-2009/ロフトワーク諏訪さん×清水のメール対談 11/1 4 /news/cms-taidan-with-loftwork/

お知らせ

© 2011 Makoto Shimizu 72

Page 73: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ビジネスも環境も変化する

立ち上げは一瞬、運用はずっと続く

運用 改善構築

仮説を検証 効果・変化に対応

Web解析 最適化

© 2011 Makoto Shimizu 73

Page 74: ウェブアナリスト養成講座 第7回

最適化のポイント

1. 設計時の仮説を検証する

2. 分かることではなく知りたいことを

(計測から解析へ)

© 2011 Makoto Shimizu 74

Page 75: ウェブアナリスト養成講座 第7回

アクセス解析は目的別に複数導入する

目的に応じて使い分ける

Google Analytics 基本。複雑。時差あり

Clicky iPhoneでリアルタイム確認

なかのひと 企業名

UserHeat クリックや視線

GRC+SWC 検索キーワードと順位

FeedBurner RSSの効果測定

Tynt コピー&ペースト

※全て無料サービス。Clickyのみ有料プランに加入

© 2011 Makoto Shimizu 75

Page 76: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Clickyで毎日確認

リアルタイムで結果が分かる

シンプルで分かりやすい

iPhoneでも調べられる

サイトへのアクセス

© 2011 Makoto Shimizu 76

Page 77: ウェブアナリスト養成講座 第7回

最適化のポイント

1. 設計時の仮説を検証する

2. 分かることではなく知りたいことを

3. 早く間違いに気づく

小さくサイクルを回す

時には大胆なアイデアも試す

© 2011 Makoto Shimizu 77

Page 78: ウェブアナリスト養成講座 第7回

最適化のポイント

1. 設計時の仮説を検証する

2. 分かることではなく知りたいことを

3. 早く間違いに気づく

4. 簡単な解析でも多くを得られる

© 2011 Makoto Shimizu 78

Page 79: ウェブアナリスト養成講座 第7回

HCDの基本は改善サイクルの反復

利用状況の把握と明示

要求に対する設計の評価

設計による解決策の作成

ユーザと組織の要求事項の明示

ISO13407 インタラクティブシステムの人間中心設計過程

要求事項を満たす

調査・解析

要件定義

実装 IA設計

納品評価

テスト

デザイン

© 2011 Makoto Shimizu 79

Page 80: ウェブアナリスト養成講座 第7回

80

C. 開拓のコツどうすれば進められるのか

Web解析はまだ未開拓の分野。

発展と普及のため、何が必要なのか?

© 2011 Makoto Shimizu 80

Page 81: ウェブアナリスト養成講座 第7回

1. 切り開いて進め

調査とマネだけでも前に進める

ただし英語力が必須

周りを気にせず時にはマニアックに

体力と知名度がある企業だと進めやすい

R&Dは大手や先行者の社会的責任

© 2011 Makoto Shimizu 81

Page 82: ウェブアナリスト養成講座 第7回

大企業のリソースと知名度を利用しよう

Toppan Printing

RazorfishScientSapient

WebCrewAmway

700人

100人20人30人20人

12,000人

楽天

5,000人

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

© 2011 Makoto Shimizu 82

CMS

Web解析

IA / UX

Page 83: ウェブアナリスト養成講座 第7回

2. 他の分野と統合セヨ

既存のノウハウを水平展開できる

客観的な批評やコメントを改善につなげる

スキマを埋めて価値を出そう

© 2011 Makoto Shimizu 83

Marketing

ITUser

Experience2

54

31

職能 企業:顧客チーム・部門

6

7

Page 84: ウェブアナリスト養成講座 第7回

3. 実績と事例を増やす

閉鎖的な囲いこみでは発展しない

すぐマネできることで差別化してもムダ

知っていることを知ってもらう

再現できるレベルまで具体化する

R&Dや企業PRで終わらせない

ベンダーとの協力体制、信頼関係が必要

クレーム < 賛辞・期待・応援

© 2011 Makoto Shimizu 84

Page 85: ウェブアナリスト養成講座 第7回

『実践』のコンセプト

事業会社

個人サイトセミナー・メディア

制作会社・ベンダー

実践=体験に基づく改善と共感のサイクル 等のソーシャルメディアで反復が加速

© 2011 Makoto Shimizu 85

Page 86: ウェブアナリスト養成講座 第7回

4. マーケットを育てる

誰でも実践できる状態にすると需要が増える

お金や知識がなくてもマネできるか?

賛同者を増やす

常に先を行く

止まっているから

追いつかれるのが心配になる

© 2011 Makoto Shimizu 86

Page 87: ウェブアナリスト養成講座 第7回

5. 現場の役に立とう

見えない全体より見える個人を

サイト設計のペルソナと同じ

© 2011 Makoto Shimizu 87

ガバナンス 体制

評価制度

個人の業績が集まり全体の業績になる

誰も自分が楽になることは拒否しない

経営者のフリをしない

Page 88: ウェブアナリスト養成講座 第7回

6. 余計なことをしない

すべきことに集中

相談はほどほどに

エライ人が誤判断するリスクを減らす

勝手に自分で決める

最高の判断を最速で

失敗してもクビになるだけ

© 2011 Makoto Shimizu 88

誰も死ぬわけではない

Page 89: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ご清聴ありがとうございました。

過去の講演資料や最新情報は下記のサイトまで

http://www.cms-ia.info

@mak00s実践 CMS

実践CMS*IA

© 2011 Makoto Shimizu 89

Page 90: ウェブアナリスト養成講座 第7回

IAチャンネル:月1回、オーナー+専門家が登壇

1. ニッセンの解析と改善

2. 地ビールサンクトガーレンのリニューアル

3. (準備中)

http://www.ustream.tv/channel/ia2010

Page 91: ウェブアナリスト養成講座 第7回

記事のご案内 2010 『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

『楽天の最適化担当者がOmniture Summitで感じたこと』http://markezine.jp/article/detail/9983

アクセス解析実践日誌

1. 縦長いページデザインは是か否か?

楽天におけるスクロール量計測の裏側http://markezine.jp/article/detail/10542

2. Twitterは売上に貢献するのか?

TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証http://www.markezine.jp/article/detail/11111

3. 外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか?

アクセス解析でユーザー行動を理解するhttp://www.markezine.jp/article/detail/11734

(参考)オンラインで読める記事

Page 92: ウェブアナリスト養成講座 第7回

MdN Web STRATEGY『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

1. IAの成り立ちとタイプ分け

2. 架空プロジェクトでIAの活動内容を理解する

3. 情報の整理とは

4. IA設計の逆流アプローチ ★

5. ワイヤフレームもコンテンツ管理を

6. 捨てられないスタイルガイドとは ★

7. IAは救世主?

(参考)オンラインで読める記事

2005-2007

Page 93: ウェブアナリスト養成講座 第7回

ロフトワーク WebEXP.jp

『CMSとIA〜デジタル時代を生き抜く情報整理術』1. 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

2. 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

3. 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

『CMS選定の表ワザ・裏ワザ』 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

(参考)オンラインで読める記事

2008-2009

Page 94: ウェブアナリスト養成講座 第7回

MdN Web STRATEGY『実践CMS導入・運用ガイド』

http://www.mdn.co.jp/di/articles/315/?page=2

1. CMSの要件は何を定義すべき?

2. ツールの評価から運用上の問題点を見極めよう

3. CMSで解決できる分類・ナビゲーションの課題とは

4. ドキュメント管理で生産性をUP5. ワークフローの本当の意義とは

6. 資産としてのテンプレート

7. 複雑化するサイト配信

8. DAMとCMSでシングルソースを実現

9. 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

10. 使いやすさの最先端?気になる3種類のCMSをレビュー

11. SOA流のCMS連携術

12. ECMの本命?ようやく動き出したOracleのCMSを徹底レビュー

13. CMSの真価はコンテンツの構造化にあり

14. マーケティングを加速するCMS

(参考)オンラインで読める記事

2007-2009

Page 95: ウェブアナリスト養成講座 第7回

Web担当者Forum『ステップ式!CMS活用はじめの一歩』

http://web-tan.forum.impressrd.jp/l/24991. コンテンツの理解から始める導入準備

2. 4つのステップで進めるCMSの情報収集

3. CMS導入の提案を社内で通すための7つの説得手法

4. RFPでは失敗する? CMSをうまく選ぶためのチェックリスト

5. CMSの可能性を最大化するためのWeb担当者の心得

6. CMS導入でのコンテンツ移行を成功させるポイント

7. CMS導入はゴールではなくスタート、その「運用」の秘訣とは

8. CMSのROIを体感しよう

9. CMSを超えた?無料でサイトを構築できる16サービス紹介

『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

(参考)オンラインで読める記事

2008-2009