Author

PtTakashi

Browsing

近年、webサービスにおけるデザインの重要性がこれでもかと記事化され、一般的となっています。 背景にはスマートフォンの普及により、手軽な画面サイズの中でいかに利便性を高めるかでサービスの印象が天と地ほどの差が出るようになってきている、利用者のリテラシーが高くなり、求めるレベルが上がっているなど、です。特にPtengineを利用している割合の多いコマース系のサービスに関してはスマートフォンの比率が50%以上というものはざらにあります。 しかし、デザインの改善と効果を検証、そして次のアクションにつなげることは難しいと感じるのではないでしょうか?実は我々のサービスの利用者はデザイナーが多いのです。そこには制作サイドにおけるいくつかの問題が見え隠れしています。一般的にアナリティクスツールはマーケターやアナリティクスを専門に扱う職種、あるいは代理店などが運用するケースが多いですがそれに加えてデザイナー自身がアナリストを兼任するケースも非常に増えてきています。特にファッション系などのコマースなどはその傾向が高くなっています。ではここでデザイナーがアナリティクスに関わる理由と、そうはいってもそれが難しい理由を実際によくあったケースでまとめてみます。 デザイナーがアナリティクスをする理由 (1)社内にアナリティクスをするリソースがない (2)迅速なアクション(クリエイティブの変更)を実行できる立場だから (3)デザインの変更に対して社内で自分が説得力を持たせるため 特に(3)はデザイナーでなくてもアナリティクスに関わる方であれば必須となります。分析→アクションへとつなげるのは「提案がベース」となります。実行の権限が作り手自身にあるのであれば問題ないですが、Goサインを決める人数が複数の場合は説得できる材料を用意する必要があります。それがアナリティクスの持つ大きな役割です。 デザインのアナリティクスが難しい理由 (1)効果(売上げなど)が見えにくい (2)原因が見つかっても改善するのに何らかの制約がある (3)アナリティクスに習熟していない デザイナー視点のアナリティクスはマーケッターと異なる点もあります。どのチャネルにどれくらいの投資、リソースを投入するべきかを判断する仕事の比率がマーケッターは一般的に多いですが、サービスやサイトの表現方法を改善するデザイナーはより局所的な改善に日々フォーカスすることが多いです。ところがこの効果は実際にどのくらいの端的な売上げに貢献しているかは測りにくいものです。デザインはROI=利益/投資で一概に表すことが少し難しいということです。また、仮に改善点が明白になった場合でも例えばコマースサイトであれば運用システム上テコ入れが困難であるケースも考えられます。 (3)のアナリティクスに習熟していないというのはその文字の通りの意味ではありません。例えばGoogleAnalyticsのダッシュボードをパッ見たとしても具体的なデザインの改善などはすぐに思いつくことは少ないということです。下のようなダッシュボードからスタートしても2.や3.に直接つながる知見はあまり得られることはなく、翻弄されて余計な時間を割いてしまう恐れがあります。 重要な点は目標(売上げなど)を達成するためのアクションをユーザーが実際にとっているかどうか?とっていないのならそれはなぜか?がわかることです。これらが数値だけでなくビジュアライズに理解できることで、効果の可視化、原因の発見、それらの社内での分かりやすい共有が可能です。ではこれらを満たせるようなデザイナー向けの分析サービスを見ていきましょう。   デザイナー向けの分析サービス (1)ユーザビリティテスト (2)ABテスト (3)Pt engine ユーザービリティテストはおなじみですね。これは小さなリニューアル時というよりは大きな変更やサービスローンチ前に使うといいサービスでしょう。スポット的なサービスのため例えば商品説明の文言を変えてみる、ボタンの色を変えてみる、という小さな改善の検証には使うことはあまりありません。ローンチ前のテストなどではとても有効です。また、サービスの改善の生のユーザーの動きや声を得られるのでその点はデザイナーにとっても非常にありがたいです。 ABテストは継続的に使用することができ、かつコンバージョン率を比べることでビジネス的な評価を行える点で改善と結果の可視化を両方備えた万能ツールと言えます。最近ではoptimizelyのように使い勝手のいい海外製ABテストツールが日本語利用可能ですのでぜひ一度試してみるといいでしょう。ただし、ABテストはそこそこボリュームがあるページでないとデータ精度が高くならない点があります。また、検証するキーページがはっきりしていることも必要です。最後の留意点としては結局のところAとBを比べてBが良かった理由を推測するのは難しいということです。登録ボタンを上に持ってきたことでコンバージョン率が上がりました、がどうして上に持っていくと上がるのかは推測となります。とにかく上に持っていけば結果が良くなる、それで十分ということでもあります。 最後に自社ツールの宣伝をしておきましょう(笑)Ptengineがデザイナーに使われるケースが多いのは下のようなビジュアライズにビジネスセグメントのおけるユーザー行動の分析ができるためです。また、デザイナーにとっては端末の大きさによって自社のサービスがユーザーにとって不便になっているのかいないのか?などの検証が必要になるケースもあります。そういったマーケティング属性による行動の違い、デバイスよる行動の違いを把握してデザインの改善を行うことができます。   まとめ デザイナーにとってアナリティクスは少し取りかかりにくい部分もありますが、自分が使いやすい、わかりやすいと思えるものから少しづつ取り組み、チームに成果を見える化していけるようにしましょう。特にビジネス面での評価と合わせて改善案の効果を検証できるようにする姿勢を普段から意識するようにしましょう。

スマートフォンが生活の中心に入り込んだ現在で人々のショッピングに関する行動はどう変わったのか? Googleが調査して明らかになった興味深い6つの事実を今回は紹介します。 「Googleの調査でわかったコマースに関する6つの事実」 1.スマートフォンの所有者の79%がショッピングにスマートフォンを使用している 2.ショッピングにスマートフォンを使用する人の84%がお店の中でスマートフォンを使用している 3.お店で15分以上滞在する場合、約半分の時間をスマートフォンに使用している 4.お店の中でスマートフォンを使う場合、検索が最も使われている 5.お店の中でスマートフォンを使う場合、商品詳細を検索で調べるユーザーが82% 6.お店の中でスマートフォンを使う場合、モバイルサイトはアプリより約2倍好まれている Googleに都合の良さそうなデータがちらほらと散見されますが、 一つ一つ見ていきましょう。 1.スマートフォンの所有者の79%がショッピングにスマートフォンを使用している ショッピングにスマホを活用するユーザーはスマートフォン所有者の79%です。 さらに内訳があり、月に最低1回以上をショッピングのアシストとして使うユーザーが62%、週に1回以上、頻繁に使うユーザーが17%います。 2.ショッピングにスマートフォンを使用する人の84%がお店の中でスマートフォンを使用している  お店がショールーム化していると最近言われるようになっていますが、そう思いたくなるデータの一つです。 しかし、後述のデータを見る限りはそうでもなく、より詳細な情報を知ってから買い物をしたいというユーザーの意図が見えます。 3.お店で15分以上滞在する場合、約半分の時間をスマートフォンに使用している …

<サイトデザインに正解はあるか> みんながかっこいいと思うクールなサイトをデザインしよう。 そうすれば登録者も増えるし、バズも生まれるだろう。 かっこいいことは良いことだ。 欧米のサイトのトレンドを盛り込もう。 そう考えるデザイナーやプランナーは意外と多いかもしれません デザインの正解は見つけにくいです。 感覚やフィーリングで確かにうまくいくこともあります。 でも実はきちんとユーザーが想定できているだけでもデザインの正解は見つけやすくなるものなのです。 今回は一つの事例を通して最低限やっておくべきユーザーアナリティクスをご紹介します。 <クールなデザインがバットな結果になった事例> サイト名: Uncommon Knowledge どんなサービスか: 心理学者やカウンセラーに役に立つ情報を配信する 沿革: 1988年に開始し、2000年にオンラインへと移行しワールドワイドなスケールを始める ビジネスの目的: 新規プロダクトをリリースするにあたり、事前にユーザーを獲得してリーチを広げたい Webサイトのゴール: 上記ビジネスの目的達成のために、メールアドレス獲得用のコンテンツwebサイトを作る。 3つの精神的トラウマを克服するという想定ユーザー好みのコンテンツvideoを名前とメールアドレスを登録したユーザーに配布。 新規サービスのマーケティング時にそのアドレスにリーチができるようにする。 実験: オリジナルのページAと新しく作ったクールなデザインのページBの登録数をABテストで比較 ページA  ページB 結果:ページAのほうがページBより 19.55%成果が出ました。 …

Webディレクターはテスト病で考え方が小さくなってる? 先日、GW中にも関わらず面白い記事が投稿されたので、読みこんでしまいました。 昨今のwebディレクターは「データ分析」「A/Bテスト」病にかかってしまい、考え方のスケールが小さくなっているのではないか。 この記事、乱暴に要約しますと、「小さいことチマチマやってないであんた、もっと根本的なこと考える必要あったんじゃないの?」ってことになります。 そういった罠に陥らないように、下記のようなフレームワークで考えれば良いのでは?というのがこの記事で提唱されていたことです。 図:http://mitene.hatenablog.jp/entry/2013/05/05/004415より引用 通常、アナリティクスの施策は④に該当しますので①のフェーズに分析をとおして到達するのは難しいということです。こちらの記事では具体例としてメンズ向けのECサイトにおいては、webアナリティクスからはレディース向けの販売も行うべきではないか、という考えに及ぶのは困難であると言及しています。 本当の問題は実行、改善、方針転換のバランス では、どの段階でそのような検討に発想を転換すれば良いのでしょうか? 発想が転換されるケースとしては次のようなことが考えられます。 既存ビジネスの目標が達成され、事業拡大フェーズの状態にある(スケールの段階) 既存ビジネスの目標があらゆる施策でうまくいかない、頭打ちで方針転換を迫られる(ピボットの段階) 先ほどのメンズ→レディースの販売に関して言えば、現在のKPIが達成されて、再現性のあるビジネスモデルを別のカテゴリーに適用してスケールを行う段階。もしくはメンズの売上げが泣かず飛ばずでKPIが未達。試行錯誤してみたがどうもだめらしいという段階。これらの場合は大きく考えて大胆な施策をする必要があるでしょう。 ここで実は、1,2とも「既存ビジネスの目標」と照らしあわせて判断していることがポイントです。つまり日々のテストや改善の実行による目標達成の是非が結局肝要になるわけです。 Webディレクターや運用者で問題となるのはテスト等による考え方のシュリンクというより、どの段階でどのレベルの考えを実行すればよいのか?という点を考慮した分析→実行のフレームワークがうまく機能していない点です。 リーンサイクル(Lean Cycle)を活用してみよう そこで次のようなフレームワークで進めることを推奨します。リーンサイクル(Lean Cycle)というフレームワークです。 これは 「Lean Analytics」(未翻訳本)の著者Alistair Croll氏などが中心となり提唱した分析→実行のフレームワークであり昨今話題となっているリーンスタートアップという新興企業がいかに素早くサービスの検証と実行をしていくかのプロセスをわかりやすくまとめたものです。しかしどのスピード感の企業でもどの規模の組織でも使える万能な考え方ですのでぜひ参考にしていただきたいです。 大きな流れは4つです。 ビジネスを達成するために最重要だと考えるKPIを一つに絞る、理解する 改善テストを設計する 結果を検証する 次のアクションを起こす このフレームワークの優れた点はこの4つをベースに方針転換なども含めた形で運用フェーズを構築している点です。また、OMTM(One Metrics That Matter)、最も重要だと考えられる一つの指標の改善のみに集中するという考え方もシンプルでわかりやすいです。 このフレームワークで運用で進めてみる例を挙げましょう。とあるファッションコマースサイトがあります。商品を購入している(コンバージョンしている)ユーザーの平均のサイト内ページ閲覧数が7ページだったとわかったとします。売上げを拡大させる為に必要なKPIは「ユーザーの一人あたり平均ページ閲覧数を7ページにする 」と推測できます。 このKPIを前提として続いてリーンサイクルの流れに従い、改善ポイントの推定に入ります。ここで重要な点は改善ポイントはデータを使っても使わなくてもどちらでも良いことです。結果の検証とサイクルを回すことに重きを置いているので、良い推測ができるのであればすぐに動いてみるここともできます。 これは実際にあった例ですが、とあるコマースサイトでPtengineを使って次のような結果が可視化されました。つまり、データで改善ポイントを推定するパターンです。  図:とあるコマースサイトでのユーザーのクリック集中計測レポート 上図のように商品写真に人間のモデルを使っているものはクリックが集中し、サイト上でのエンゲージメントが明らかに高かったのです。これをもとに改善策として商品写真にモデルを使用したものの割合を多くする、あるいはページ上部に集中させる、などが仮定できます。 そして、テストを実行し結果が良くなったを計測します。もし良ければ次のビジネスKPIに移行、ダメだった場合は仮説変更、ターゲットを変える、あるいは、あきらめるなどの選択肢から判断します。 まとめ:4STEP分析の正しい運用をしましょう ビジネスを達成するために最重要だと考えるKPIを一つに絞る、理解する 改善テストを設計する 結果を検証する 次のアクションを起こす アナリティクスと改善のサイクルPDCAそのものですが、実際には繰り返す中で大幅な方針転換、撤退、スケールに向けた動きなども考慮しなければなりません。リーンサイクルはその点も常に念頭に入れたフレームワークなのでぜひ活用してみてください。そうすうることで日々のテスト検証だけにとらわれることもなくなるはずです。 質問・ご意見などいつでもどうぞ ライター @PtTakashi Ptengine公式Twitter @Ptengine_jp

<コンテンツ・クリエイティブへの共感は測れるのか?> 多くの人がサービス、ブログなどで人々が共感するコンテンツを更なるリード獲得のために生産をしています。インバウンドマーケティングと呼ばれるジャンルもありますが、根本的には「皆の役に立つ、共感する、素晴らしいものを届ける」ことです。私達が良いコンテンツを提供すれば、ツイート、いいね、+1などのシェアが行われます。しかし、あなたのコンテンツやクリエイティブのどれくらいが本当に人々に読まれて共感されているのでしょうか?そもそも、それを測っているでしょうか?いや、測れるものなのでしょうか? <不満を計測する簡単な方法はあるが。。。> ユーザーの不満を計測する方法であれば簡単なものがあります。検索キーワードでやってきた最初のページ上におけるユーザーの直帰率です。Googleアナリティクスなどを使ってすぐに把握することができます。あなたのコンテンツに不満をいだくユーザーの典型的な例はこうです。何か目的を持ってキーワード検索をし、見つかったページに移動して、スクロールをして少し内容を読みすすめて「これは求めいてた情報とは違う」と感じて離脱して検索結果一覧に。。。 <クリエイティブへの共感を測る:共感サイクルを考える> 仮にこれが不満を持ったユーザーが良く取る動きであれば、満足したユーザーは逆の行動をするはずです。いずれにしてもユーザーを直帰させないことは達成してほしいゴールにたどり着く可能性を広げてくれます。そのような深い興味を持ち、すぐに去らないユーザーの行動はこのようなサイクルになります。 このような好循環サイクルを実現する素晴らしいコンテンツを生み出すために何を行えばいいのでしょうか?アナリティクスを通してそのヒントを得ることができます。このサイクルを逆に辿ってみましょう。 →ユーザーからの流入が多い →(なら)SEOなどでランクが上がってるはず →(なら)肯定的なフィードバックやシェアがあるはず →(なら)ページやサイトでじっくりコンテンツを読んでるはず →(なら)ユーザーが興味を持ってくれているはず →(なら)素晴らしいコンテンツを生み出しているはず 素晴らしいコンテンツを生み出すことはユーザーの興味を深く理解する必要があります。アナリティクスを通じてユーザーの関心がどこにあるのかを調べる場合、「ページやサイトでじっくりコンテンツを読んでるはず」が計測できればいいことになります。   <ケース:オンライン英会話サービスでのエンゲージメント計測> では実際にあるサービスを通して分析をしてみましょう。私が大変仲良くさせていただいている英会話サービス「BestTeacher」さんの例を使って説明します。「BestTeacher」は自分だけのオリジナル教材を作り、それをスカイプ英会話で実践する、スピーキング/ライティングを総合的にレベルアップするオンライン英会話サービスです。最近ではオンライン英会話もかなりの種類が出てきているので似たようなサービスが乱立していますが、その中でも創業者が自分の体験に基づいて作った独自性の高いサービスをいかにユーザーに響く形で伝えられるかが課題になります。 ※こちらは2013年3月時点でのサイトであり、現在はリニューアルされています。 ユーザーの流入元として英会話の比較サイトにバナー広告を出しており、そこからやってくるケースが比較的多いです。ある程度検討意欲の高いユーザーがサイトへやってきた時に、どんなコンテンツに興味を持ってアクションしてくれたのかを計測することでサービスサイト上に出すコンテンツ、ブログなどで発信していく情報を改善していき、コンテンツを最適化させるのがアナリティクスの目的です。 今回はPt engineを使用して次の3つの観点から分析をしました。 1.滞在時間と直帰率(ページへの関心がわかる) 2.スクロールや視線集中度(どのコンテンツに興味があるかわかる) 3.モバイル/PCでの性質の違い(デバイスによってユーザー行動がどう変わるかわかる) さらに計測した対象ユーザーは以下です。 英会話比較サイトにおけるテキスト/バナー広告から流入した新規ユーザー   1.滞在時間と直帰率 <広告から流入した後のランディング(TOP)ページにおける数値比較> ここで注目したいのは、テキスト広告からやってきたPCユーザーのエンゲージメントの高さです。 なぜこのような現象が起こったかを定性的な観点から分析することで、アクションにつなげやすい仮説を作ることが可能です。 まず、流入元のバナー広告とテキスト広告を比べてみます。 …

前回の「成果を確実に出すためのランディングページの企画〜計測 企画編」に続き今回は実際に企画したランディングページの計測についてです。 企画倒れになったアイディアのみランディングページの問題は何か? それは、「次にどうすれば良いかがわからない計測」をしているからです。 逆に言えば、あらかじめ最も重要で測るべき指標がわかっていれば結果は逆になります。これから話す内容は細かいhow toではなく、どこでも通用する原理原則としての計測です。効果的なランディングページは初めから存在しません。 Twitterのランディングページ かの有名なTwitterも計測すべき指標を計測しながらユーザーを獲得するのに最適なランディンページへと進化をしていきました。ここでTwitterのランディングページの歴史を紹介します。 Twitterのランディングページの歴史① Twitterのランディングページの歴史② 現在(当時)のTwitterのランディングページ たくさんのメリットを強調して少し文章量の多かったページを最も重要なメッセージ一つに絞ったシンプルなランディングページにすることでユーザー獲得率を劇的に向上させることにTwitterは成功しています。 効率的な運用を行うための計測ポイント このような効率的なランディングページの運用が行えるようになるために、計測すべきポイントは次の3つです。 Step.1:明確な効果がわかる3大指標の計測 Step2:ユーザーへのメッセージテスト Step3:SEO 具体的にどのように進めていくかを説明します。 Step1 計測するべき3大指標 (1)ユーザーのクリック、スクロールなど動きの計測 ランディングページは基本的に1ページでユーザー魅了しなければいけません。 従ってその1ページの中で実際にどこがどう見られて、意図したアクションがされていのか?という情報を取得することは非常に有効です。 例えば、弊社のPtengineを使ってスマートフォンサイトのクリック、スクロール到達率、凝視エリアを計測したものが下になります。 (2)ランディングページに訪問したユーザー数 当然ですが、そもそもランディングページに来たユーザー数が少なければ、集客を見直す必要があります。訪問ユーザーの推移は常にチェックをします。 (3)自分で設定した目標/数値 わかりやすい例は会員登録などのコンバージョンなどです。 各ランディングページの目的に応じて自分が計測しておかないといけない指標を1〜3つ程度に絞って選んでおきます。大抵は次の3つに落ちつくことが多いです。 リファラー 滞在時間 コンバージョン 実は上記の(1)〜(3)と平行して行うべき計測があります。 (4)ユーザーからのフィードバック(5人程度) プロダクトでもサービスでも実際のユーザーに使ってもらいフィードバックをもらって初めて分かることは多いです。 いかに良いランディングページの運用でユーザーを獲得したとしてもサービス自体に不満があるのではあっという間にユーザーは去っていき、最も大切な売上に貢献できません。 また、フィードバックを受けるメリットはサービスの質を上げることだけではありません。 ランディングページで伝えようとしているメッセージと実際にユーザーが感じているメリットのギャップを把握することができます。押していた機能より実はユーザが利便性や満足を感じている点が違うことは新しいサービスでは特に頻繁に起こります。 ここで計測の仕上げに入ります。 マーケットチャネル毎に今まで述べてきた指標を整理します。無料検索/有料検索/広告/ソーシャル/ブログなどユーザーがランディングページへ入ってくるチャネル毎に評価をしていきましょう。 これは、各チャネルの効果を見極めるだけでなく、チャネル毎に最適なユーザストーリーやメッセージを作り出しページやメッセージの出しわけやテストを行うための準備としても効果があります。 これらをまとめると、このStepは下の図のようなまとめになります。 Step2 メッセージテスト 次のステップはメッセージテストです。 メッセージテストとは「何がユーザーの心に残るかを見極めるプロセス」です。以前に「たった一例のA/Bテストでわかるユーザー理解と勘違い」という記事でユーザーに届くメッセージの微妙な違いで成果が全く違うことを伝えました。 一番ユーザーの心にのこる言葉を選んでいきましょう。メッセージテストは以下の手順で行なっていきます。 フィードバックをもらいたい機能の選定 ユーザー属性調査 ユーザーのグループピング ブランドメッセージの構築 (1)フィードバックをもらいたい機能の選定 あなたのサービスは何らかの他とは違う強み、機能を持っているはずです。それはユーザーの心を掴んではなさないものなのか、確かめてみましょう。…

どのようなサービスであっても、魅力的なランディングページを作成して、多くの見込み顧客を獲得したいというのはマーケッター共通の願いです。 しかし、実際は事前に何を検討しておくべきなのか?何を計測すればいいのか?が曖昧なままサービスリリースに合わせて突貫工事のようなランディングページを作ってしまい、思うようにユーザーを獲得できなかった、というケースがたくさんあります。 今回は初心者マーケッターからベテランまで、効果的なランディングページをどのように運用していけばいいのか企画〜計測までを複数回にわたってお伝えします。 サービスまで時間が迫った中でも効率的に何をすればいいか、チェックできるはずです。 1.GOAL設定 成果が目に見えてわかる具体的な目標を2つ立てましょう。優れた目標とは、「いつ」「何が」達成されたかが明確になる目標です。 ×「多くのユーザーに知ってもらい、登録してもらう」 ◯「6ヶ月で2万人のsign upを獲得する」 ×「たくさんの記事にサービスを取り上げてもらう」 ◯「Cnetに特集記事で取り上げてもらう」 2つの目標は獲得目標、認知目標のように構成するといいです。 2.ターゲット設定 5〜8タイプのユーザーを想定しましょう。 彼らの特徴、ニーズ、どうしてこのサービスで課題を解決したいのか。仮説をまとめましょう。例えばこのような表にまとめてみるといいです。 3.コンテンツ設定 ここから具体的にランディングページのコンテンツを作っていきます。コンテンツを作るにあたって以下のことをしっかり検討していきましょう。 (1)人間味のあるストーリー -あなたのサービスが消費者にとって目新しい、あなたの会社自体があまり認知されていないような場合、あなたは信頼を得ることからはじめなければいけません。消費者を安心させるために、 あなた自身のストーリーを伝えてあげましょう。 (2)サービスのメリット3つ -短く、わかりやすく、問題解決に直接響くメリットを3つあげてください。 (3)ユーザーにアクションを起こさせる仕組み3つ -プロダクトツアーなどはありますか?ユーザーにsign-upさせる前に何か試したり体験できるような仕組みを検討してください。 ライフネット生命はネット上で見積りのお試しができますよね。 (4)初期ユーザーへのアプローチ -友人でいいです。連絡がとれてフィードバックを貰えるようなユーザーがいたらその人にあなたのサービスを表現するメッセージがきちんと共感されるかチェックしてみましょう。 7人〜10人くらいを目安に。 (5)ユーザーから取得したい必要最低限の情報 -C向けのwebサービスであれば、必要な情報はメールアドレスだけかもしれません。ユーザーに不必要な情報を入力させる手間を避けるだけで、sign-upの割合が変わります。 (6)ユーザーが情報を取得したあとのプロセスの最小化 -ユーザーは情報を渡したら早くあなたのサービスを使いたい、試したい、情報を得たいのです。使うまで時間がかかったり長引く手続きは避けるべきです。 (7)どうやってすぐにサービスを使ってもらうか? -登録だけされて使われない、といったケースはよくあります。登録が終わったらすぐにユーザーに使ってもらえるようにどんなことをすればいいのかを考えましょう。 (8)どんな特徴、機能をユーザーが登録したあとに強調するか? -ユーザーが登録した後に何ができるようになったのか、きちんと強調して伝えてあげましょう。 (9)ユーザーが怖いと思っている点は何か?どうやって取り除くか? -sign-up後にユーザーが不安に思うようなことがあるか考えてください。それを取り除くメッセージなども検討してみましょう。 4.ユーザーマーケティング ここまでで、ランディングページを作りあげるまでの企画はできました。次に検討するのは「どこにあなたのサービスを使いたいユーザーが生息しているのか?」です。 つまり、マーケティングアプローチです。 (1)あなたのサービスのユーザーが知りたがるyoutubeやビデオを5つまとめる -Youtubeであなたのサービスに関連するキーワードで動画を検索してみましょう。 (2)あなたのサービスのユーザーが知りたがる記事を5つまとめる -はてなブックマークやNaverまとめで人気になっている記事を探してみましょう。 (3)あなたのサービスのユーザーが知りたがるサイトやページを5つまとめる -あなたのユーザーが頻繁にアクセスしているサイトやどこでしょうか?Facebookでしょうか?比較サイトでしょうか?それともその他のコミュニティでしょうか? (4)あなたのサービスのユーザーに関連するTwitterアカウントを10人まとめる -業界の有名人でなくてもサービスに関連することをつぶやくユーザーを見つけてチェックしておきましょう。 (5)あなたのサービスのユーザーに関連する個人ブログを5つまとめる…

以前のブログ記事で反響の高かった「海外スタートアップがアプローチすべきブログ、メディア大全」の第2弾です。 ランキングをまとめたのは、HubSpot社のDharmesh Shahです。毎日のトラフィック、 口コミのされ具合、などのデータを元に厳選されたランキングです。 web界隈ではおなじみのtechcrunchよりも人気の高い個人ブログがあったりするなど、 知らないブログも多いのではないでしょうか? 新しいサービスの動向、マーケティング、日々のサービスの改善の仕方など 参考になる情報が満載だとおもいますので、ぜひ一度気になるサイトは調べてみてください。

先日、Onlab [Data] Conferenceというシリコンバレーのデータ解析の先駆者達が集まる イベントに参加してきました。 アクセス解析をサービスで扱うものとしても個人的にも日本の企業がいかに ページビュー神話でしか解析というものを見ていないのか、を再確認するいい 機会でした。 ここで面白かった発表が1つありました。 A/Bテストを簡単にできるサービスを提供する「Optimizely」の創業者Pete Koomen氏 によるプレゼンテーションです。 彼の共同創業者のDan Siroker氏は2008年のオバマ大統領の支援サイトのwebデータ戦略を 担当しており、その際に選挙支援サイトへの登録ランディングページのA/Bテストを 行ったそうです。オバマ大統領はweb上での寄付金を集めることで選挙運動を有利に したことで非常に有名ですが、そこではA/Bテストを使って効果最大限にするアプローチ をすることが採用されていたのです。 A/Bテストとは仮に100人がサイトに訪れたとすると50人にはAのデザインのサイト、 もう50人にはBのデザインのサイトを閲覧してもらい、どちらがより効果の高い パフォーマンスがあったかを計測するものです。 そこで実際どのようなものがテストをされ、どれが一番効果が高かったか、 みなさんも是非考えてみてください。 Q1:次のうち最もサイト登録へ効果があったボタンはどれか? 1.Sign Up 2.Learn More 3.Join Us Now 4.Sign Up Now Q2:次のうち最もサイト登録の効果があった背景イメージはどれか? 1.Get Involved Image 2.Family Image 3.Change Image 4.Barack’s Video 5.Springfield Video 6.Sam’s Video いかがでしたでしょうか? それでは結果を発表します。 こちらをご覧ください。…

PtmindのPtTakashiです。 今日、この日が来るのを、1年待ちました。 2005年 googleがUrchin社を買収。 これをきっかけにアクセス解析というものが世の中に少しづつ普及しはじめました。 google analyticsはその後、解析のスタンダードへ。 2008年 vdoingリリース(中国) Ptengineの前身、vdoingを中国で公開。 中国におけるアクセス解析の歴史を創り上げる。 1年で15%のシェアを取得。 2012年2月13日 今日、「Ptengine for smartphone ver2.0β」を公開します。 スマートフォンサイト専用の斬新で、最高にクールな解析ツールです。 今までの解析ツールには大きな問題があります。 それは、解析している対象が「自社サービス」ということ。 コンテンツの良し悪しの分析です。 マス広告を使って洗脳的にユーザー獲得ができていた時代では、 それは確かに正しいやり方でした。 でも今は違います。 人々は口コミも参考にしながら、 サービスの質を正当に評価できるようになりました。 賢くなったのです。 スマートフォンのサービスを考えてください。 ユーザービリティやデザイン1つで評価があっという間に変わります。 自社の傲慢な方針でまかり通る時は終わり、 ユーザーの心を素直に読み取り、彼らの期待に応えるサービスが求められます。 Ptengineは「分析から体験へ」とデータ解析のイノベーションを起こします。 それは数値的な評価とデザイン的な評価の融合です。 なぜそんなことが可能になるのか? それはPtengineの解析の対象が「ユーザー」だからです。 ユーザーの動き、視線、興味/関心、傾向。 それらがすべて見える。分析ではなく、「ユーザー体験の共有」です。 スポーツ選手の動きをつぶさに観察して適切な処置をするコーチと同じです。 コーチのように、ユーザーのことを理解してサービスを良くできるんです。 最高にクールなことだと思いませんか? Ptmindはその社名にmindが入っている通り、心を理解した上でのサービス運営、 そして世界の相互理解を目指して前進しいきます。 今日、どなたでもβ版を申し込めます。 スマートフォンサイトのユーザーを本当に理解したいと思う方であれば。 その秘密、体験してみませんか? 「Ptengine for smartphone ver2.0β」申込み http://www.ptmind.co.jp/products/smartphone-apply.html