インターネットテレビ局「abematv」における...

インターネットテレビ局「AbemaTV」における Googleアナリティクス360の活用事例

AbemaTV, Inc. All Rights Reserved

株式会社AbemaTV マーケティング局

須磨 守一

【Webアナリスト】＠AbemaTV

2016

自己紹介

20112004 2012 2015

【視覚デザイナー】 @IBMオーストラリア

【UXデザイナー】 @サイバーエージェント入社

【Webディレクター】＠Amebaプラット

フォームサービス

【Webアナリスト】 @Amebaアプリなどの

メディアサービス

2013 2014 2017

会社紹介 導入と 設計 まとめ

アジェンダ

1 2 3 4

活用事例

会社紹介 導入と 設計 まとめ

アジェンダ

活用事例

1 2 3 4

サービス概要

24時間365日無料のインターネットテレビ局

会社・サービス概要

配信

経営

開発 編成 制作

宣伝 編集 広告

マーケティング組織 （システムエンジニア・データサイエンティスト・Webアナリスト）

会社・サービス概要

組織構成

会社・サービス概要

テレビ 新聞

マスメディアになる

マスメディアになる

会社・サービス概要

視聴の習慣化

導入と 設計 まとめ

アジェンダ

活用事例会社紹介

1 2 3 4

データ分析での課題導入・設計

データを見るには敷居が高い

誰でもデータが活用できる状態 ＝データの民主化

Googleアナリティクス360を選んだ理由導入・設計

● 誰でも使える開かれた解析プラットフォーム ○ ツールとしての使いやすさ ○ 多様なレポーティング手段 ○ 実装のしやすさ、多様なデータ収集方法など ○ 学習コストの低さ

● マーケティング活用への拡張性

Googleアナリティクス360を選んだ理由導入・設計

● 誰でも使える開かれた解析プラットフォーム

● マーケティング活用への拡張性 ○ デモグラフィックデータ ○ AdwordsやDoubleclick連携

ローンチと同時にサービス改善が 各部署で実行できる状態

サービスローンチまでに必要なもの導入・設計

ゴール・ KPI設計 ログ設計 レポートの

自動化

ユーザーフロー 作成

+ ゴール・KPI

設計

レポート設計 +

ログ設計

導入・設計

レポートの 自動化

ユーザー体験やレポートから逆算ユーザー体験から逆算

レポートから逆算

導入・設計

必要なログが集計できていない過去の反省＞＜

● KPI設計時のミス ○ ユーザー視点の欠落　

　 →想定していないユーザー体験上重要なアクションが 後からわかるパターン

● ログ設計時のミス

導入・設計

ユーザーフロー 作成

+ ゴール・KPI

設計

レポート設計 +

ログ設計

レポートの 自動化

訪問 満足

導入・設計

ユーザーフロー

面白い番組に出会えたか？

番組を 見始める訪問 満足

導入・設計

ユーザーフロー

視聴し始めたか？

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足

導入・設計

ユーザーフロー

「番組表」や「番宣」などを閲覧したか？ または「チャンネルをザッピング」してどんな番組がやっているか探したか？

探した結果 興味のある番組に出会えたか？

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足

導入・設計

KPI設計

訪問 ユーザー数

番組表などの閲覧率 視聴予約率 視聴開始率

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足

導入・設計

同一番組を 〇〇分以上視聴した割合

訪問 ユーザー数

番組表などの閲覧率 視聴予約率 視聴開始率

KPI設計

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足

導入・設計

同一番組を5分以上視聴した割合

＝5分視聴化率訪問

ユーザー数番組表などの

閲覧率 視聴予約率 視聴開始率

KPI設計

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

翌週 再来訪率

5分 視聴化率

訪問 ユーザー数

番組表などの閲覧率 視聴予約率 視聴開始率

KPI設計

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

獲得や呼び戻しの最大化を

図る

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

ユーザーに興味のある番組を ストレスなく引き合わせる

番組の魅力を 伝える

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

視聴開始する価値のある番組を

提供する

番組を通して 良い体験を提供

する

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

視聴開始する価値のある番組を

提供する

番組を通して 良い体験を提供

する

ユーザーに興味のある番組を ストレスなく引き合わせる

番組の魅力を 伝える

獲得や呼び戻しの最大化を

図る

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

訪問ユーザー数 +

5分視聴UU

探す系ページの閲覧率 + 5分視聴UU

5分視聴UU

予約率+

5分視聴UU

部署間のバトンタッチ

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

編成制作局

宣伝局

プロダクト開発局

編集局

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

導入・設計

訪問ユーザー数 +

5分視聴UU

探す系ページの閲覧率 + 5分視聴UU

5分視聴UU

予約率+

5分視聴UU

× 部分最適化 ◎ユーザーの満足

部署間のバトンタッチ

導入・設計

ユーザーフロー 作成

+ ゴール・KPI

設計

レポート設計 +

ログ設計

レポートの 自動化

導入・設計

必要なログが集計できていない過去の反省＞＜

● KPI設計時のミス

● ログ設計時のミス ○ レポートに必要なかたちでログが送られていないミス

導入・設計

レポート設計

● 誰が使う？ と 何目的？ を明文化 ● レポートの詳細イメージを作成

導入・設計

レポートのアウトプットイメージの一例

目的は？ 誰が見る？ ディメンションは？ 指標は？ レポートの型は？ 更新頻度は？

※ダミーデータ

導入・設計

レポート設計

● 誰が使う？ と 何目的？ を明文化 ● レポートの詳細イメージを作成

◎ログの漏れが防げた ◎ログ実装の優先順位づけの明確化

導入・設計

ログ設計

● ユーザー体験可視化→KPI設計→レポート設計から逆算

○ 例）視聴再生ログをどう集計するべきか？

● 実装になるべく負担をかけない

導入・設計

視聴ログをどう収集するか？

21:05:00 視聴開始

21:00:00　 番組ox開始

21:59:59　 番組終了

Aさん

21:55:00 視聴開始

当初の案…

番組oxの視聴時間 =50分

導入・設計

21:05:00 視聴開始

21:00:00　 番組ox開始

21:59:59　 番組終了

Aさん

21:55:00 視聴開始

当初の案…

番組oxの視聴時間 =50分

× 「連続した〇〇分以上の視聴」 をコンバージョンしたレポートが難しい

視聴ログをどう収集するか？

導入・設計

21:05:00 視聴開始

21:00:00　 番組開始

21:59:59　 番組終了

Aさん

21:55:00 50分経過

◎採用した案…

番組oxの視聴時間 =50分

21:10:00 5分経過

21:15:00 10分経過

21:20:00 15分経過 ・・・・・

視聴ログをどう収集するか？

導入・設計

ログ設計

● ユーザー体験可視化→KPI設計→レポート設計から逆算

● 実装になるべく負担をかけない ○ プロダクト観点と分析観点で落とし所を図る ○ Google Tag Manager

導入・設計

GTM実装のメリット

GTM GA

5秒おきに データレイヤーを

プッシュ

5分おきに イベントを発火

5分おきに タグを発火

導入・設計

視聴開始 5分 10分 15分 20分 25分 30分 ・・・

視聴開始 5秒 10秒 1分 5分 6分 7分 ・・・

5秒の倍数であれば GTMの設定だけで 発火間隔が変更可

GTM実装のメリット

導入・設計

ユーザーフロー 作成

+ ゴール・KPI

設計

レポートの 自動化

レポート設計 +

ログ設計

よく使うレポートの種類導入・設計

GA デフォルトレポート GA カスタムレポート

アドオンレポート

※ダミーデータ

デフォルトレポート vs アドオンレポート導入・設計

1/1に訪問した ユーザーの翌日

再来訪率

例）翌日再来訪率

÷1/1と1/2に 訪問 1/1に訪問=

デフォルトレポート vs アドオンレポート 導入・設計

性別 × 年齢 × 翌日再来訪率

例）性別年代別の翌日再来訪

デフォルトレポートでは骨の折れる作業...

アドオンレポートの利点 導入・設計

GA管理面 / カスタムレポート

アドオン

アドオンレポート作成の支援ツール導入・設計

アドオンレポートの利点導入・設計

● 複数のセグメントやディメンションを同時に集計できる ● レポートの自動化ができる ● 誰でも簡単に集計ができる ● Spreadsheetなのでデータの二次利用がしやすい

データの民主化に不可欠

まとめ

アジェンダ

活用事例会社紹介 導入と 設計

1 2 3 4

Case 1:

ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

20% 80%

35% 65%

女性比率上昇中

2016年4月

2016年12月

活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

20% 80%

35% 65%

女性比率上昇中

2016年4月

2016年12月

プロモや編成での改善の積み重ね

サンプルレポート（番組別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

サンプルレポート（チャンネル別）

チャンネル

性別年齢別 年齢別性別

活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

5分視聴ユーザー数

サンプルレポート（都道府県別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

都道府県チャンネル

5分視聴ユーザー数 コンテンツに対する 地域特性を可視化

サンプルレポート（都道府県別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

情報インフラとして信頼できるコンテンツか？

コンテンツ ユーザー属性× 新たな気づき=

活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

つまり…

Case 2:

リアルタイム分析

活用事例：リアルタイム分析

リアルタイム分析

※ダミーデータ

同時接続数 5分以上見続けている人

現在

2時間前

下がり始めている

100%

75%

50%

25%

0%

ザッピングキャッチ率 = 5秒経過 ÷ 視聴開始

コンテンツ リアルタイム (5分視聴)× 新たな気づき=

活用事例：リアルタイム分析

つまり…

Case 3:

プロダクト改善

活用事例：プロダクト改善

プロダクト改善

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する

活用事例：プロダクト改善

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する

コントロールできない （コンテンツ次第）プロダクト改善

活用事例：プロダクト改善

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

（プロダクトとして） コントロールできる

● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する

プロダクト改善

活用事例：プロダクト改善

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する

（プロダクトとして） コントロールできるプロダクト改善

活用事例：プロダクト改善

ユーザー数 └OS・デバイス別 └ユーザータイプ別

継続率

主要な機能

←視聴率、5分視聴率 ←探すアクション率 ←予約率など

サンプルレポート

活用事例：プロダクト改善

番組を知るチャンスを増やす

● 番組表 ● 今日のピックアップ ● みどころポップアップ ● 番組検索 ● Push通知など

活用事例：プロダクト改善

関連度の高い番組をオススメする

● 緊急ニュースPush ● 予約Push ● リコメンドPush

活用事例：プロダクト改善

サンプルレポート（PUSH通知改善）

Push文言 セッション 5分視聴化率など

活用事例：プロダクト改善

と言うように…

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

翌週再来訪率を開局時より115%改善

Case 4:

新規獲得改善

活用事例：新規獲得改善

新規獲得改善

番組を 見つける

番組を 見始める

番組を 探す訪問 満足 再来訪

● 流入経路ごとの獲得効果を最大化する ○ 新規ユーザー数、5分視聴化率、再来訪率など

活用事例：新規獲得改善

▲新規ユーザー数を増やす

◎「満足に繋がった」新規ユーザー数を増やす

活用事例：新規獲得改善

再来訪アプリ 初回起動

SP ブラウザ

　流入元 ・Twitter ・Facebook ・広告 ・自然検索 ・自社広告など

アプリ ダウンロード

5分視聴

サービスの認知 番組を知る・観る 良い体験

アプリ新規獲得のユーザーフロー

再来訪アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

SP ブラウザ

　流入元 ・Twitter ・Facebook ・広告 ・自然検索 ・自社広告など

アプリ ダウンロード

5分視聴

サービスの認知 番組を知る・観る 良い体験

ブラウザの流入元情報をユーザーレベルでデータ連携

どの経路が本質的な視聴体験に繋がっているのかがわかる

アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

abema.tv

流入元 (cp_hoge)

アプリ ダウンロード

Server (Growth

Link)

https://abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge

App store

デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）

デバイス情報

referrerパラメータ

Contextual Deep link

起動

SPブラウザ アプリ

データ連携の仕組み

リダイレクト ページ

https://ul.gbt.io/l/abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge

1/5

データ連携の仕組み

アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

abema.tv

流入元 (cp_hoge)

アプリ ダウンロード

Server (Growth

Link)

https://abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge

App store

デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）

デバイス情報

referrerパラメータ

Contextual Deep link

起動

SPブラウザ アプリ

リダイレクト ページ

https://ul.gbt.io/l/abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge

①経路情報と ②ユーザーのデバイス情報を渡す

2/5

アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

abema.tv

流入元 (cp_hoge)

アプリ ダウンロード

Server (Growth

Link)

https://abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge

App store

デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）

デバイス情報

referrerパラメータ

Contextual Deep link

起動

SPブラウザ アプリ

リダイレクト ページ

https://ul.gbt.io/l/abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge

ユーザーのデバイス情報を渡す

3/5データ連携の仕組み

アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

abema.tv

流入元 (cp_hoge)

アプリ ダウンロード

Server (Growth

Link)

https://abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge

App store

デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）

デバイス情報

referrerパラメータ

Contextual Deep link

起動

SPブラウザ アプリ

リダイレクト ページ

https://ul.gbt.io/l/abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge

デバイス情報一致？

経路情報を渡す

4/5データ連携の仕組み

アプリ 初回起動

活用事例：新規獲得改善

abema.tv

流入元 (cp_hoge)

アプリ ダウンロード

Server (Growth

Link)

https://abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge

App store

デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）

デバイス情報

referrerパラメータ

Contextual Deep link

起動

SPブラウザ アプリ

リダイレクト ページ

https://ul.gbt.io/l/abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge

経路情報をGAに送る

5/5データ連携の仕組み

活用事例：新規獲得改善

サンプルレポート

流入経路元└Twitter └Ameba └Organicなど

ユーザー数 5分視聴化率

活用事例：新規獲得改善

サンプルレポート

流入経路元└Twitter └Ameba └Organicなど

ユーザー数5分視聴化率

● 流入経路ごとの獲得効果の可視化

活用事例：新規獲得改善

訴求時の 番組

ユーザー数5分視聴化率

流入経路

サンプルレポート

活用事例：新規獲得改善

訴求時の 番組

ユーザー数5分視聴化率

流入経路

経路とコンテンツの良い組み合わせの可視化

サンプルレポート

Case 5:

経営層が活用しているレポート

活用事例：経営層が活用しているレポート

サンプルレポート（GA公式アプリ）

時間帯別ユーザー （前週同曜日比）

日別新規ユーザー （前週同曜日比）

まとめ

アジェンダ

会社紹介 導入と 設計 活用事例

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まとめ

データの民主化

活用事例

導入背景 ゴール・KPI設計 レポートログ設計

獲得 プロダクト コンテンツ

ご静聴ありがとうございました

END