2013/09/28 ウェブ解析士アップデート速報

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UX analytics

待ちに待った清水さんのウェブ解析士向けのお話。

清水さんって私(江尻)にとって、もっとも言葉がいちいち刺さる方。

ウェブ解析のエヴァンジェリストはいろいろ素晴しい方がいますが、一番共感できる。

やっぱり、経験なのだろうか。多分同じ年数やった人しか分からない重さを感じてる。

CAO(Chief Analytics Officer)って言葉は初めて聞いたけど、株式会社イードで清水さんが今月から就任している。
今後日本でも増えてくるだろう。CMOとは違う役回りだろうから。

伝え方と進め方が問題

英語ではウェブアナリティクス。アクセス解析と言うと、狭く聴こえてしまう。

もっと広い視点でとらえてもらうために「ウェブ解析」と呼ぶようにしている。

効果測定=終わったことを測定するイメージが強い。

PDCAも分かったようで中々分かりにくい。

昔風の小さな改善を繰り返すべき、と思いがちだが、もっとUSではダイナミック。

データを見てアクションするのではない。

次のアクションを意識したデータの取り方をして、データそのもの施策につながるぐらいのスピードとイメージである。

今回アメリカの事例を元に説明してくれる。

UX流Analytics

以下3つについて話がありました。

  1. ユーザ視点でコンセプトを明確にする
  2. 知るべきことを知る
  3. 改善プロセスをプロトタイピング

そしてその後、Site Catalystや欧米の事例も紹介してもらいました。

コンセプトダイヤグラム

ブログでもおなじみの地ビール販売ECでコンセプトダイヤグラムを説明。

意義。図を描くとは書いてみると

  • サイトの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

しいては

  • 関係者間で理解を合わせられる
  • ウェブ解析の要件定義になる

図にするとクライアントと認識の違いが明確になる。

ユーザ視点でコンセプトを明確にする

知るべきことを知る

平均PV数などの通り一遍のデータを見ても意味が無い。

知ってもアクションできないことは知る必要がない
全く同感。
知るべきことを知るためには2つ方法が有る。
サイトのコンセプトから、あるいは体制や施策から抽出する。

そして、コンセプトダイヤグラムから指標(KPI)を決める、なるほど。
ここは上級ウェブ解析士で伝えてないから、今度加えてもいいかも。

最初は紙に描く、ホワイトボードにみんなで描くなどで考えるのがお勧め。

次に組織や体制からボトムアップで作った例。
人ごとに何を知りたがるか、からKPIを定めて行く。
最終的にツリー構造でアクションできないことを外して分解して行く。
ユーザは興味を持ち、消費し、満足する。
それぞれをコンセプトダイヤグラムにし、ユーザの変容にどんな指標がとれるか落としこむ
例えば満足するときに、シェアしたり、再訪問したり、印刷するなどが当てはまる。
直帰率もあまり意味が無い。その後再訪問の方が大事だろう。

最後のレポートのイメージ。期待度、リーチ度、満足度、SNS共有率など、単に指標を並べるのではなく、
各指標をどう見るのかまで説明している。
数字を1つだけで判断しない。組み合わせた数字で総合的に判断すること。
指標はツリー化することが大事。
なんとなくとれてる数字を使わない。

改善プロセスをプロトタイピング

ダミーデータでレポートを書いてみて、擬似的業務体験をしてみること。

定着しない、分かってくれない人的なハードルを下げる方法。
つまり、数字を担当者とどのような表現すればよいか。レポートのコミュニケーションが大事。
理想のレポートを買い手から設計すること。まずはレポートデッサンを行う。
楯横軸をとってみること。
開発者とかツールベンダーと相談しながら理想のレポートに近づけて行く。妥協は必要だが。でも理想像があれば妥協もしやすい。お金をかける価値も納得されやすい。

ソーシャルメディアの場合。

どんなニーズ?どのコンテンツを閲覧?ニーズを満たされた?

pageviewでは満足した閲覧か満足していない閲覧か判断が難しい
会員登録すると利用頻度は高まるか?
最適な更新頻度は?新しい情報は見つかったのか?
どの程度検討したか?誰にとって魅力的か?
イベント参加後訪問したか?サイト利用はどう変るのか?

運用で悩ましいことも考慮

  • コンテンツ内容、更新タイミング
  • メール配信は効果あるのか
  • 会員登録は意味有るのか
  • ログインは必須にすべきか

対象(セグメント/日付範囲)とディメンションと指標を区分する必要があります
サイト全体のデータはあまり意味ないので、どう絞り込むかが重要。
対応アクションってウェブ解析士で呼んでる仮説に近いですね。
全員が全部のレポートを見てると効率悪い。

誰がいつどの指標を見るのかを決めておく
例えばデザインはデザイナーが見るべきで、ディメンションとしてテンプレート別のリーチ度と満足度を指標とするなどね。
これはどうアクションするかで考えられる好例かと
このレポートは誰が見るかはっきりさせればよい
表現方法も見る人で変える。デザイナーならダッシュボード的な見せ方がいいだろうなど
そしてダミーデータでロールプレイする
最終的にはレポートを見る人が大事。

見る人がアクションにつながるためにどうやって表現するかをちゃんと考えること。

レポート作成はサイト構築と同じ


レポートを読む人(ユーザ)がアクションにつながるデータをどう表現するかということ。

B2BでUX Analytics

世界ではB2Bの方がウェブ解析の活用は進んでいる

建設機械メーカーの例

課題

資料請求CVR1%以下。Webは効率悪いという社内イメージ。営業部門にとってWebは役に立たない

  • 会社名を入れてもらえるメリットを提供
  • どの会社からアクセスか特定
  • スコアリングによってリードに重み付け
  • 営業チームに見込み客リストを提供

ウェブがアグレッシプに情報を提供するツールにした。
代理店検索、プレゼントキャンペーン、説明会応募など
スコアリングのため、クリック箇所や閲覧ページを計測した(トラクターのどの場所をクリックしたか?など)
それで、例えば燃費を気にしている顧客には営業が燃費に関する資料を持って営業に行くなどの参考にした。
50%の訪問者がリーチ可能となった。(当初0.5%CVRで自分の社名を入れる人が40%ぐらいになり、10%はIPアドレスで判明した)

製薬会社がUX Analyticsで成功した事例

まずコンセプトダイヤグラム的に設計した。患者のJourneyに対して、どうサポートすべきか図示した。

ブランドのサイトとEコマースの違い。

ビジターを特定する方法

IDでログインした

IDではないがログインした

ログインなければメール配信で特定IDをつけて特定

どのページを見たかで推測

キーワードで推測

どのページを見たらどんなユーザか特定する

問診ページ、医者に聞く質問ダウンロード=Non Branded

クスリ、患者の声を見る=Branded


次にセグメント別に重要ページを決め、そのページへのアクセスを増やす施策をうった

医療従事者が見て欲しいページなど

セグメント別にエンゲージメントを計数化(スコアリング)した。普通のページは1点。重要ページは3点。

複数のアクションを足し込みスコアリング

数字はビジネスと直結するものを選ぶ。因果関係を理解する。他の調査手法を組み合わせる。

国内企業でやってみた

無関心、洗剤顧客、既存顧客、ファンでランク付けをし、具体化した。

無関心→ブランド名検索→会員登録→メルマガ購読→最高ランク!といように。

そして、ランクアップする行動をコンバージョンとした。

コンセプトダイヤグラムを書く注意点

今回は割愛するがコンセプトダイヤグラムを実際に描く演習を行ってる

  • コンセプトダイヤグラムはマップではない。意図を表すこと
  • 軸が見つからない
  • 整理が足りない

コンセプトダイヤグラム作成後、指標のツリーを作成する演習をしてるそうです。
誰が何を知るための指標なのか?
どんなアクションにつながるのか?考えてもらう。Ⅰ時間ぐらいじゃ終わらないので、持ち帰ってもらうことも多い。

その後、サイトカタリストを見ながら解説。
ディメンションとゴールが膨大に作れるのが特徴。同じ訪問内でPVごとにロイヤリティを示す指標をクロス集計することでどの程度のPVが成果につながりやすいか判別することができる。
例えば ・・・

最近登録した人と、ちょっと前に登録した人でどっちが成果につながるのかを調べて、最適化することも可能になる。
ログインして見ている人とログインしていない人の差を見る
Google AnalyticsのIDを取り込んでSite Catalystと紐づけたり
オフラインイベントを見た人をセグメントしたり
About PV=サイト運営社に関するページ=about Usを見たひとでセグメント

などが分かる

USではウェブ解析ツールの画面を使ってない

ウェブ解析ツールの画面はプレビュー程度の意味合いでしか使っていない。
データをexcelなどにエクスポートしてエクセル上で分析するといった使い方が一般的である。
コンバージョンも別途リアルなデータを定義できる。<br/>
振り込みされた金額ベースの広告効果、振り込まれたIDと商品と金額をアップロードしてデータ連携もできる

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