日 本 デ ィ レ ク シ ョ ン 協 会

０からのWebディレクション：03運用編：数字を見るその前に

中村健太

GAデータ＝上がってると嬉しいよねこの認識を変えていく

今 日 の 主 題

中村健太日本ディレクション協会会長Webディレクターズマニュアル編集長Find Job！スタートアップ著者兼編集株式会社ビットエーCMO

普段やってること・企画立案/実行計画作成・情報設計（コンテンツ設計）・仕様設計（UIワイヤー/システム仕様）・アートディレクション・コードディレクション・アクセス解析と改善提案・グロースハック施策提案/実行・コンテンツ作成・講演活動（年20回くらい）・書籍執筆etc...

株式会社BIT A（ビットエー）

立ち上がったばっかのWebプロダクション。仕事ください。

やってきたこと

やってきたこと

今日やること

サイトを運営する人に求められている能力

解析の意味とメリット・目的について

具体的に何をどうすればいいのか？な話

まとめと質疑応答

1

2

3

4

今、サイトを運営する人に求められている能力

1

『設計編』・企画・情報設計・マーケティング調査・ワイヤー作成・原稿・素材準備などなど

『制作・進行管理編』・実装方法策定・チーム編成と座組・進行管理・クリエイティブ管理などなど

『運用編』・更新 / 修正懸案管理・Web解析と報告・改善企画立案・計画策定と実行

今ここが足りてない1 2 3

どゆこと？

依頼者

依頼内容

ディレクター デザイナープログラマー

だってよ！ ・・・

こーじゃなくて

依頼者

！ディレクター

デザイナープログラマー

これでいこうぜ！

こーいうこと

これができる人が求められてる

面白いこと思いついた！

やってみよう！

やってみた！

いや、別にこれでもいいっちゃいいんだけど・・・

これだと、うまく行かなかった時に

• 何を持ってダメだったと言うのか• ※ex:想定した数値に届かなかった、炎上したetc...

• 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

• それを改善するためにはどうすればいいのか

このへんがサッパリ分からない。

細かいこと気にすんなよ

ダメです。気にしましょう。

まず前提として

Webサイトは完成しない

作って終わり ⇒ ×作ってからが本番 ⇒ ○

Plan企画して

Do実行して

Actionんで次の一手を･･･

Check上手く行ってんのか判断して

中でもとにかく大事なのが

Actionんで次の一手を･･･

Check上手く行ってんのか判断して

ここにナイスパスが無いと、そこでプロジェクトの成長・進行が止まる。と思う。

Webに当てはめて言うと

Checkアクセスを解析して

Action改善施策を決める

てこと※すげー大雑把だけど・・・

さてここで質問

アクセス解析って好きですか？

大抵はこんな感じのリアクションになる

え？そーいうのは私の仕事じゃないから

いやほら忙しくてさ

ディレクター デザイナー プログラマ

データへの興味はすべてのスタッフが持っていたほうが色々と効率がいいんです。

ダメです。

Web解析の意味とメリットと目的

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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

上手くいってる施策の加速と上手くいってない施策の原因究明と改善

と、言い切るためにやる

平たく言うとこのサイトって○○じゃね？（仮説）△△△したほうが良くない？（提唱）

そう。仮説を取りに行く行為なのよ。

数値データを調べる仕事じゃ無いんだよ。

仮説が立てばやるべきことが見えてくる

このサイトコンバージョン低くね？（課題）フォームがグダグダだからじゃね？（仮説）じゃフォームの導線改善しようか（やるべきこと）

やるべきことが見えてくれば、項目をまとめて行動が起こせる。

フォームのどこが悪いんだ？（調査）そうか。長すぎて途中で逃げちゃうのか（問題発見）じゃ短くしよう（方針決定）これとこれとこれはカットしても問題ないな（施策草案）じゃ短くなったバージョンのワイヤー書くわ（設計）デザインやり直しだから3営業日はかかるな（工数算出）プログラムは処理変えるだけだから1日だな（工程決定）じゃやるか！（実行）

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

全職種の人間が「興味」を持っていることが結構重要だったりする。

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につなげる大事なポイント。

P D C A

Cで止めちゃう＝膨大な数値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」みたいなどーにもならん結論を出しちゃう

Web解析の基本的なやりかた

具体的に何をどうすればいいんだろ？

3

具体的なやりかた4ステップ。

理想の導線を考える

仮説と取るべき数値を決める

何をどの順番でやるのか決める

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あいます

このサイトはダメだ！と決める

いいサイトなのにねぇなんで上手くいかないんだろうねぇー

この考え方を捨てる

検索 一覧 個別ページ フォーム 完了画面

そのサイトにおける「こういう道筋を辿ってくれたらいいなー」という導線を考えて、そのパターンを洗い出す

理想の導線を考える

初見 2回目 3回目

男女 会員 流入元別

広告

乖離日数

別アクション

もしかしてこのサイトがダメなのって〇〇が▲▲だからじゃない？

仮説と取るべき数値を決める

これが仮説

〇〇 取るべき数値の項目

▲▲ その数値の実測データ

〇〇 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てやつなのよ

問題はどのデータをとるのか？その選別が難しいということ

アナリティクスでは取れないデータが本当のKPIって場合もある

まだデータになっていない

でも確かにその数値が分かればビジネスを

加速させるもの（＝ビッグデータ）

ローソンの事例

Twitterの事例

重要なのは無限にあるデータ項目のどこに注目するか

そのビジネスにとって

どの数字を伸ばせば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なにか（＝課題数値の把握）

これをやらなきゃ解析なんてできない。

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その履歴だもの

数字の向こう側に人間を見なければ、解析はうまくいかない

ちょっと休憩

その答えは、実は情報設計の分解にある

具体的にどうやってKPIを見つける？

膨大な情報をターゲットに合わせて取捨選択すること

情報設計ってなんだっけ？

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

• ペルソナ定義

マーケットでの立ち位置（ベンチマーク）調査

リーダー

フォロワー

チャレンジャー

ニッチャー

トップシェアの競合

模倣戦略の競合（要はリーダーのマネ）

差別化戦略の競合（ちょっと違うことやってる）

独自戦略の競合（狭いとこ狙ってる）

マーケットでの立ち位置（ベンチマーク）調査

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そこにマーケットはあるのか？など考えて

シーズ＆ニーズ調査

シーズ ニーズ

ニーズに対し提供できそうなもの 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をすりあわせ

ペルソナ定義想定ターゲットユーザーの人格や人生観を決めてコンテンツを選ぶ

基本情報

行動特徴

意識特徴

武田良介、36歳、男性、Web系エンジニア、転職経験2回年収560万、持ち家（ローン支払い中）、既婚（嫁は地元栃木の元同級生：スーパーのパート）長女：10歳、長男：7歳

かなり忙しく、帰る日より帰らない日のほうがちょっと多い 仕事は好きでももう少しゆとりのある生活に憧れている

基本的に「中途半端」が嫌いで、やや潔癖より本人にその自覚は薄いが、周囲からは神経質そうと揶揄されることも多い

つまり・・・

どんな競合がいるマーケットで

なにをウリとしていて

誰に価値を感じて貰うのか

すべての勝ちサイトにはこれがちゃんと定義されてるってこと。

何度も言うようだけど

ただ解析するだけならいらない

欲しいのはキレイなデータじゃなくそのサイトを成長させる

提案なのよ

だから、まず分解する

このサイトは

・どこのマーケットで

・何をウリとしていて

・誰をターゲットに

・なにをしようとしているのか

すると・・・何がKPIなのか見えてくる

あとはそのKPIをどうやってあげるのか？を仮説と合わせて提案すればいい

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、優先度を付ける

何をどの順番でやるのか決める

中村が良く使う判断基準

・ユーザーに届くスピード・数字に対するインパクトの大きさ・施策の簡易さと実装の早さ

ようするに安く早く出来る順てことよ

んじゃ実際やってみよう（ワークショップ）

1 椅子を動かしてチーム作成 2 お題サイトを

くじびき

3 お題サイトの目的を分解 4 目的達成の為に

足りてなさそうなポイント把握

5 KPIとなる数字を探す 6 改善するための

提案を作成

まとめ

4

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。

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

Photoshopの機能を全部使える奴が全員「良いデザイン」をあげられますか？

ドリーム・ウィーバーの機能を全部使えるからって、セマンティックなマークアップが実現できますか？

「なんのデータがそのサイトの成長に必要なのか」がわかってない状態でGA使えるようになったって、なんにもならないんです。

つまり、そういうこと。

ご清聴ありがとうございました。

次回予告

• すっぽ抜けやすいGA設定項目あれこれ

• マイナーだけど使えるぞ！あの機能を使えば見えてくる

ユーザーの深層心理

• 今日聞いたLIGの課題を中村がガチ分析して提案などなど

質疑応答なんでもOKです。時間の許す限りお答えいたします。

時間なくなった場合はミートアップの時聞いてください。語ります。