※本書の内容を無断で転載することを禁じます。
※本書の内容は2020年12月現在のものです。
本テキストは8章に分かれています。ウェブ解析、デジタル化戦略、マーケティング、レポーティングという順序が体系立てられています。デジタルマーケティングのスキルをアップデートしたいという方向けに、幅広く活用できる内容となっています。
第1章 ウェブ解析と基本的な指標
- 1-1 ウェブ解析とは
- 1-1-1. インターネットが社会に与える影響
- 1-1-2. ウェブ解析の範囲
- 1-1-3. エクスペリエンスとエンゲージメントが価値を創造する
- 1-1-4. ブランディングとコンセプトワーク
- 1-1-5. 企業の社会的責任とブランディング
- 1-2 ウェブ解析士の仕事
- 1-2-1. ウェブ解析士が解決する課題
- 1-2-2. ウェブ解析士に必要な能力
- 1-2-3. ウェブ解析士の活動
- 1-2-4. ウェブ解析士の行動規範と法律
- 1-2-5. ウェブサイトのプライバシー保護法制対応
- 1-2-6. ウェブ解析士が守るべきモラル
- 1-2-7. ウェブサイトのリスク管理
- 1-2-8. アフィリエイト広告やフェイクニュースに関わる法律と事例
- 1-3 ウェブ解析の基本的な仕組み
- 1-3-1. ウェブサイトが表示される仕組み
- 1-3-2. IPアドレスとCookie
- 1-3-3. ブラウザの役割と種類
- 1-3-4. IPv6の最新事情
- 1-4 ウェブ解析に使われる4つの視点
- 1-4-1. 解析に必要な4つの視点
- 1-4-2. オウンドメディアに関する指標
- 1-4-3. ペイドメディアに関する指標
- 1-4-4. ソーシャルメディアに関する指標
- 1-4-5. モバイルアプリに関する指標
- 1-4-6. ビジネスに関する指標
- 1-5 新しいプラットフォーマーや経済圏の動き
- 1-5-1. 個人経済圏
- 1-5-2. D2C
- 1-5-3. DNVB
- 1-5-4. シェアリングエコノミー
- 1-5-5. クラウドファンディング
- 1-6 マーケティング0への招待
第2章 環境分析とマーケティング解析
- 2-1 マーケティング・リサーチによるユーザー分析
- 2-1-1. アンケート調査
- 2-1-2. ユーザビリティの調査
- 2-1-3. アクセシビリティの分析
- 2-1-4. アイトラッキング
- 2-1-5. ニューロマーケティング
- 2-1-6. エスノグラフィ調査
- 2-2 環境分析と戦略立案
- 2-2-1. ビジネスフレームワーク
- 2-2-2. 対象事業の特定
- 2-2-3. 外部環境分析
- 2-2-4. 事業分析
- 2-2-5. 市場機会の発見
- 2-2-6. STP分析
- 2-2-7. マーケティングミックス
- 2-2-8. ブルー・オーシャン戦略
- 2-2 マーケティング解析
- 2-3-1. 絶対評価と相対評価
- 2-3-2. ベンチマーキングのためのの情報ソースやツール
- 2-4 マクロ解析とミクロ解析
- 2-3-1 マクロ解析とミクロ解析の違い
- 2-3-2 ミクロ解析ツールと活用
- 2-3-3 広がりを見せるミクロ解析
- 2-4 事業の目標とKPI
- 2-4-1. マクロ解析とミクロ解析の違い
- 2-4-2. ミクロ解析とツール
- 2-4-3. ミクロ解析の目的と対象者選定
- 2-4-4. ミクロ解析を使ったユーザー分析と展開
- 2-4-5. 事業戦略をミクロ解析から策定
- 2-4-6. ミクロ解析と他手法の連携
- 2-5 アジアに学ぶ日系企業のデジタルマーケティング戦略
第3章 デジタル化戦略と計画立案
- 3-1 MELSAモデルによるデジタル化戦略
- 3-1-1. MELSAモデル
- 3-1-2. メディアモデルのデジタル化戦略
- 3-1-3. イーコマースモデルのデジタル化戦略
- 3-1-4. リードジェネレーションモデルのデジタル化戦略
- 3-1-5. サポートモデルのデジタル化戦略
- 3-1-6. アクティブユーザーモデルのデジタル化戦略
- 3-1-7. KGIとKSFとKPI
- 3-2 メディアモデルのKPIと計画立案
- 3-2-1. メディアモデルのビジネス用語
- 3-2-2. メディアモデルのKPI
- 3-2-3. メディアモデルの改善と計画立案
- 3-2-4. メディアモデルの多様性
- 3-2-5. アナログな営業マンの営業ルートのメディア化の事例
- 3-3 イーコマースモデルのKPIと計画立案
- 3-3-1. イーコマースモデルのビジネス用語
- 3-3-2. イーコマースモデルのKPI
- 3-3-3. イーコマースモデルの計画立案
- 3-3-4. 海外のモール型イーコマースと決済システム
- 3-3-5. 東南アジアの決済方法
- 3-3-6. イーコマースのメルマガ配信の事例
- 3-4 リードジェネレーションモデルのKPIと計画立案
- 3-4-1. リードジェネレーションモデルのビジネス用語
- 3-4-2. リードジェネレーションモデルのKPI
- 3-4-3. リードジェネレーションモデルの計画立案
- 3-4-4. 実務でのリードジェネレーションモデルの設計手順
- 3-5 サポートモデルのKPIと計画立案
- 3-5-1. サポートモデルのビジネス用語
- 3-5-2. サポートモデルのKPI
- 3-5-3. サポートモデルの計画立案
- 3-5-4. サポートモデルの重要性
- 3-5-5. サポートモデルの事例
- 3-6 アクティブユーザーモデルのKPIと計画立案
- 3-6-1. アクティブユーザーモデルのビジネス用語
- 3-6-2. アクティブユーザーモデルのKPI
- 3-6-3. アクティブユーザーモデルの計画立案
- 3-6-4. アクティブユーザーモデルの事例
- 3-7 グローバルでのイーコマース戦略
- 3-7-1. イーコマースのグローバル化の可能性と難易度
- 3-7-2. すべての商品が海外で売れるというわけではない
- 3-7-3. 価値のマトリクスで提供する価値を分類する
- 3-7-4. 評判価値製品の差別化戦略
- 3-7-5. 独自ドメインはモールと比べCVRは下がると考える
- 3-7-6. 共感価値製品の差別化戦略
第4章 ウェブ解析の設計
- 4-1 ウェブ解析計画の立案
- 4-1-1. ウェブ解析計画の前に決めること
- 4-1-2. ウェブ解析計画の流れ
- 4-1-3. 技術的環境の文書の活用
- 4-1-4. ウェブサイトの解析設計に関する主要な技術的文書
- 4-1-5. ウェブ解析の実装計画の作成
- 4-1-6. ウェブ解析の実装
- 4-1-7. ウェブ解析の維持と改善
- 4-2 タグマネージャーによるタグの効率的な管理
- 4-2-1. タグマネージャーの機能と用語
- 4-2-2. Googleタグマネージャー（GTM）の実装方法
- 4-2-3. GTMによるデジタルマーケティング解析・施策の進化
- 4-2-4. タグマネージャー運用の心得
- 4-3 広告効果測定の設計
- 4-3-1. 広告効果測定方法
- 4-3-2. パラメーターを使ったアクセス解析
- 4-3-3. 純広告の効果測定の設計
- 4-3-4. 運用型広告効果測定の設計
- 4-3-5. ソーシャルメディア広告の設計
- 4-3-6. アフィリエイト広告効果測定の設計
- 4-3-7. モバイルアプリ広告効果測定の設計
- 4-3-8. アドテクノロジー
- 4-3-9. 横断的広告管理と広告効果測定ツールの設計
- 4-4 ソーシャルメディア解析の設計
- 4-4-1. ソーシャルメディアの種類
- 4-4-2. ソーシャルメディア活用目的の決定
- 4-4-3. ソーシャルメディアコミュニケーションの設計
- 4-4-4. ソーシャルリスニングの設計
- 4-4-5. 解析環境の設計
- 4-5 オーガニックサーチ解析の設計
- 4-5-1. 検索エンジンの種類
- 4-5-2. ウェブマスターツールの設計
- 4-5-3. 検索エンジンのキーワードの順位測定ツールの設計
- 4-6 アクセス解析の設計
- 4-6-1. アクセス解析の種類
- 4-6-2. IPアドレスとCookie
- 4-6-3. アクセス解析ツールの選定基準
- 4-6-4. アクセス解析ツール
- 4-6-5. 解析範囲の決定
- 4-6-6. 関係者の除外
- 4-6-7. ファネルの設計
- 4-7 モバイルアプリ解析の設計
- 4-7-1. アプリ経由でのサイト訪問の解析
- 4-7-2. アプリ内解析の方法
- 4-7-3. スマートフォンやタブレットの広告識別子
- 4-7-4. モバイルアプリならではの分析視点
- 4-7-5. チャットボットアプリの海外展開事例
- 4-8 情報精度を高めるための設計
- 4-8-1. 新技術に対応するための設計
- 4-8-2. ソリューションとの連携
- 4-8-3. カスタム変数の設計
- 4-8-4. カスタムデータのインポート
- 4-8-5. 外部データ連携による解析
- 4-8-6. マーケティングオートメーションとSFAの連携
- 4-9 コンバージョンの設計
- 4-9-1. メディアモデルのコンバージョンの設計
- 4-9-2. イーコマースモデルのコンバージョンの設計
- 4-9-3. リードジェネレーションモデルのコンバージョンの設計
- 4-9-4. サポートモデルのコンバージョンの設計
- 4-9-5. アクティブユーザーモデルのコンバージョンの設計
第5章 インプレッションの解析
- 5-1 インプレッション効果の測定方法
- 5-1-1. 広告のインプレッション効果の測定方法
- 5-1-2. 検索エンジンのインプレッション効果の測定方法
- 5-1-3. メールのインプレッション効果の測定方法
- 5-1-4. ソーシャルメディアのインプレッション効果の測定
- 5-2 広告の目的と種類
- 5-2-1. 広告の目的から効果・指標を考える
- 5-2-2. ターゲット設定によるインプレッションの管理
- 5-2-3. ディスプレイ広告のインプレッションの管理
- 5-2-4. 検索連動型広告のインプレッションの管理
- 5-2-5. ソーシャルメディア広告のインプレッションの管理
- 5-2-6. アフィリエイト広告
- 5-3 広告におけるインプレッションの効果
- 5-3-1. 広告効果改善に関わる指標
- 5-3-2. 広告配信効率の改善計画立案
- 5-3-3. 広告費用対効果の改善方法
- 5-3-4. チャネルごとの広告の指標の最適化
- 5-3-5. CPAの成果向上
- 5-3-6. 目的にあわせた広告の選定
- 5-4 メールにおけるインプレッションの効果
- 5-4-1. メールマーケティングの種類
- 5-4-2. メールマーケティングの指標
- 5-4-3. メールマーケティングの基本的な考え方
- 5-4-4. メールマーケティングの改善
- 5-5 ソーシャルメディアにおけるインプレッション効果
- 5-5-1. ソーシャルメディアのインプレッションで得られる認知
- 5-5-2. リーチとインプレッション数の計測時の注意点
- 5-5-3. Facebook
- 5-5-4. Twitter
- 5-5-5. Instagram
- 5-5-6. 相互コミュニケーションの方針設計
- 5-6 オーガニックサーチにおけるインプレッション効果
- 5-6-1. SEOとMEO
- 5-6-2. ユーザーニーズの調査
- 5-6-3. 競合の調査
- 5-7 モバイルアプリ・動画におけるインプレッション効果
- 5-7-1. モバイルアプリにおけるインプレッション効果
- 5-7-2. App Analytics で確認できる指標
- 5-7-3. プロダクトページ閲覧数
- 5-7-4. 動画におけるインプレッション効果
- 5-7-5. 動画ランキングサイトやツールによる測定
- 5-7-6. YouTubeの管理画面での測定
- 5-7-7. Facebookの管理画面での測定
- 5-7-8. ウェブサイトに掲載した動画の再 回数の測定
第6章 エンゲージメントと間接効果
- 6-1 エンゲージメントを軸としたユーザー行動モデルと指標
- 6-1-1. エンゲージメントとは
- 6-1-2. 行動モデルと評価指標
- 6-1-3. ブランドリフトとサーチリフト
- 6-2 広告におけるエンゲージメントと間接効果
- 6-2-1. コンテンツの重要性と広告活用
- 6-2-2. インフルエンサーマーケティング
- 6-2-3. 広告の間接効果の種類
- 6-2-4. アトリビューション分析
- 6-2-5. 企業データを活用した広告手法
- 6-3 ソーシャルメディアにおけるエンゲージメント
- 6-3-1. ビジネスにおけるソーシャルメデ アの利用方法
- 6-3-2. ソーシャルメディアでの情報発信
- 6-3-3. ソーシャルメディアに関する指標
- 6-3-4. 中国でのソーシャルメディアの重 性
- 6-4 オーガニックサーチにおけるエンゲージメント
- 6-4-1. キーワード分析の考え方
- 6-4-2. クエリのグルーピング
- 6-4-3. グルーピングと分析の方法
- 6-4-4. エンゲージメントの分析と改善方法
- 6-5 モバイルアプリにおけるエンゲージメント
- 6-5-1. アプリ内マーケティングの手法
- 6-5-2. プッシュ通知
- 6-5-3. アプリ内メッセージ
- 6-6 動画マーケティングにおけるエンゲージメント
- 6-6-1. 動画のエンゲージメントを改善する
- 6-6-2. チャットの種類
- 6-6-3. チャットのメリットとデメリット
- 6-6-4. チャット支援サービス
- 6-6-5. エンゲージメント向上と間接効果
- 6-6-6. テンセント（Tencent）の消費者向サービスと決済システム
- 6-6-7. チャットアプリによるエンゲージメト向上施策と間接効果
第7章 オウンドメディアの解析
- 7-1 オウンドメディアの解析
- 7-1-1. 解析の分類と単位
- 7-1-2. 各指標の注意点
- 7-1-3. ユーザー解析
- 7-1-4. トラフィック解析
- 7-1-5. コンテンツ解析
- 7-1-6. オウンドメディア改善の計画立案
- 7-1-7. 中国での企業のオウンドメディアの必要性
- 7-2 インタラクション解析
- 7-2-1. 課題発見に有用な計算指標
- 7-2-2. イベントやPropによる解析
- 7-2-3. ヒートマップツールの指標
- 7-2-4. サイト内検索に関する指標
- 7-2-5. Web Vitalsによるサイトの健全性の指標
- 7-3 オウンドメディアの最適化手法
- 7-3-1. ランディングページ最適化（LPO）
- 7-3-2. エントリーフォーム最適化（EFO）
- 7-3-3. 最適化で気を付けたいオウンドメディアの要素
- 7-4 オウンドメディアでの広告収益化
- 7-4-1. アフィリエイト広告として展開
- 7-4-2. アフィリエイト広告で注意する点
- 7-4-4. ドロップシッピングでの収益化
- 7-4-5. 収益強化のための改善手法
第8章 ウェブ解析士のレポーティング
- 8-1 ウェブ解析レポートの種類と作成の流れ
- 8-1-1. ウェブ解析レポートの条件
- 8-1-2. ウェブ解析レポートの種類
- 8-1-3. ウェブ解析レポート作成手順
- 8-2 レポートの設計とロジックの組み立て方
- 8-2-1. レポートの設計
- 8-2-2. ロジックツリーの作り方
- 8-2-3. 文章やコメントで留意する点
- 8-3 レポートの表現方法
- 8-3-1. レポートの表現方法の基本
- 8-3-2. 表とグラフの種類
- 8-4 プレゼンテーションに役立つツール
- 8-5-1. 記述統計と推測統計
- 8-5-2. 記述統計に用いる統計量の算出
- 8-5 ウェブ解析における統計基礎
- 8-5-1 基本統計量の算出
- 8-5-2 相関係数
- 8-5-3. 主な分布
- 8-5-4. 推測統計に用いる統計量の算出
- 8-5-5. 相関係数
- 8-5-6. 統計的仮説検定
- 8-6 グローバルでのレポーティング
- 8-6-1. 最初にやるべきことは「まわりに相談すること」
- 8-6-2.「言語」や「文化」の違いを知る
- 8-6-3. 日本と海外のレポーティングにおける「共通点」と「違い」
- 8-6-4. レポートの作成手順
- 8-6-5. グローバルサイトを分析する5つのポイント