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アナリティクス

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こんにちは!
カスタマーサクセスの窪田です。

皆さんはアクセス解析活動を任されていますか?

この記事を閲覧頂いている方であれば、少なくとも半数は一企業のウェブ担当者か、複数企業のアクセス解析を担っているエージェンシーかと思います。

皆さんはアクセス解析ツールとして何を採用しているでしょう。
GAこと無償版Googleアナリティクスでしょうか?
それとも、有償版のGAやその他のツールですか?

この記事ではPtengineをアクセス解析活動の基盤とするメリットについて書かせていただきます。

皆さんこんにちは。もっちです。 さてさて、このブログに来訪されている多くの方は日常的にウェブ解析を行っている方が多いと思います。 解析を行うということは、目標があり、目標があるということはその目標を達成するための中間基準もあるということですね。 このとき中間基準として多く用いられるのがKPI! けどこのKPIは目的によって変化するため、多くの企業が独自のKPIを持ち日々実数値との検証を行っていると思います。 けどそのKPIで本当に目的を達成できていますか? ということで、今回はKPI設定とその検証を行うときの注意点をまとめてみました。 ・KPIとは(KGI /KSF/KPIとの違い) ・KPI設定の注意点 ・KPI検証の注意点 という3つでお送りします。 それじゃいきましょう。 KPIとは(KGI /KSF/KPIとの違い) KPIとは、目標達成までにするべきことを数値化した重要業績指標のことです。 と、これでは定義としての理解しかできないですよね。笑 ということで、このKPIを恋愛を例にしてお話してみます。 たとえば、鈴ちゃんという大学四年生の女の子がいます。 そしてその鈴ちゃんは同じゼミの男の子を好きになってしまいました。 こうなると当面の鈴ちゃんの生きる目標は、「好きになってしまった男の子と付き合うこと」になりますね。 そうなるとどうやったら付き合えるかを、鈴ちゃんは死ぬ気で考えます。死ぬ気で。 そしてある雑誌に「確実に付き合えるLINEの送り方特集」というのを見つけてしまします。 そこには、「LINEを送るのはなんだか寂しい水曜の夜に送るべき。」「1回のLINEの返信回数が5回を超えなきゃ意味が無い」と書かれていました。 そこで鈴ちゃんはこの雑誌を参考にし、水曜の夜に返信が5回以上続くLINEを行いました。またどんな内容だとLINEが続くのかなどを記録し、毎回のLINE内容を改善していきました。 この鈴ちゃんの行動をマーケティングで例えると。 KGI(Key Goal Indicator):目標=付き合うこと KSF(Key Success Factor):目標達成にすべき重要成功要因=毎週水曜の夜にLINEを送る KPI( Key Performance Indicator):目標達成までにするべきことを数値化した重要業績指標=1回のLINEの返信回数 というようになります。 まとめるとKGIとは目標であり、その目標を達成するためにやるべきことがKSF、KSFがうまく機能しているかをKPIという定量的な指標で確認する。というのがそれぞれの役割と流れです。 このような基準をつくることで、目標を達成するまでの道筋を作ることができます。 これを定義した人、すごいですね… ちなみにこの鈴ちゃん、本当に付き合えたかどうかはおいておきます。 個人的には「ロジックじゃないものね、男と女は。」と思っているので。笑…

みなさんこんにちは!  もっちです。 さて梅雨入りをして早数日経ちました。皆さんはどんな日々を過ごされていますか? もっちはいつもと変わらず引きこもっております。 けど引きこもりながらも考えることはこのブログのことばかり… ということで今回はブログのアクセス解析について勉強しようと思い、弊社ビジネスソリューション部長 兼 チーフコンサルタントの中田さんに、これからウェブ解析を学びた方、現在取り組んでいるけど成果を出せていない方、もっと深い解析を行いたい方におすすめのウェブ解析書籍を教えていただいたので紹介いたします! 1.総合的な入門書がほしい方 現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書 ~Googleアナリティクスと、その他ツールを使った実践的ノウハウ~ 著者 小川 卓 こちらは解析関係のセミナーも多く行われている小川卓さんが書かれたウェブ解析の基本をまとめた書籍です。 初心者でもわかりやすいウェブ解析のやり方やその改善の仕方が書かれているため、ウェブ担当になって日が浅い方や最近ウェブ解析に興味を持たれた方のはじめの1冊としておすすめです。 ウェブ分析レポーティング講座 著者 小川 卓 先ほどと同じく、小川さんが書かれた書籍です。こちらはレポーティングの基礎を学ぶ上で有益な情報が多く掲載されています。ウェブ解析に関わらず、「人に何かを伝える」ことは非常に難しいことだと個人的には感じております。同じような課題感をウェブ解析のレポーティングで感じている方がいたらとてもおすすめです(^^) 2.解析をより深く理解したい方 コンセプトダイアグラムでわかる [清水式]ビジュアルWeb解析 (Web Professional Books) 著者 清水誠 こちらはコンセプトダイアグラムを用いて、ウェブ改善の目的を整理しアクセス解析を行うやり方を紹介しております。 理解が難しいコンセプトダイアグラムも、イラストなどで分かりやすく説明されております! Google Analyticsによるアクセス解析入門~Universal Analyticsを使ったWebマーケティング実践テクニック100 著者 衣袋宏美 こちらはウェブ解析の重鎮衣袋さんが書かれた書籍です。 Google Analyticsを実際に用いてアクセス解析を詳しく説明してくれています! なので実際に手を動かしながら学ぶことができるため、理解がすすみます。 3.さらに上級を目指す方 できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240 ユニバーサルアナリティクス&Googleタグマネージャ対応 著者 木田和廣 こちらはGoogle Analyticsで目的別にやりたいことの手順を探すことができる、非常に便利な一冊です。 ある程度解析になれ、そのうえで新しい手法を探したい方などはこのような一冊もおすすめです。 マーケティングのKPI 「売れる仕組み」の新評価軸 著者 上島千鶴 最後はこちら。 ウェブ解析で目的を達成するために一番重要な指標である、KPIについて書かれた本です。KPIはウェブ解析だけでなくリアルなセミナーなど色々な場面で使われる指標です。なので単なるウェブ解析ではなく、マーケティングなどと絡めるウェブ解析を行いたい方はこちらの一読がおすすめです。…

アクセス解析ツールってちょっと分かりづらいですよね。 webサイトの改善をして売り上げをあげるぞーって思いながら解析ツールを入れるんですけど、結局成果が上がっているか分からないんですよね。 つまり解析ツールなのに分析できない。 そこで僕が感じた解析ツールあるあるを、3つ紹介したいと思います。 あるある1:よく分からない横文字が並んでいる この会社に入ってきてから訳の分からない横文字と出会うことが多くなりました、PV、UU、CV、CTA、コホート分析、GA、トラフィック、アトリビューションなどなど。 しかも上司の方々は当たり前のような顔で話を進めるんですよね。 え?僕ですか?初めてPVを聞いた時は、「ん?プロモーションビデオのことかな?」って思ってました。(正しくはページビューです) あるある2:分析の仕方が分からない webサイトを作るととりあえずgoogleアナリティクスを入れることってありますよね。 いつかはイケダハヤトのようにブログで大儲けな日々を求めて設置するんですけど、特に分析しないで○○PVあったんだなあ、という意味のない観察で終わってしまうことが多いんです。 しかもいざ○○の記事のPV数を調べるぞ!って思ってもどこに行けばいいんだよ、、となるので結局調べることができないんですよね(さすがに今はできますよ) あるある3:未だに使ってない機能がある Googleアナリティクスとか機能が豊富すぎると思うんですよね。 インテリジェンスイベントって視界に入っているけど、正直どんな機能か分からないです、、 インテリジェンス イベントは、ウェブサイトのトラフィックを監視して、統計的に大きな変化を検出した場合にアラートを生成します。自動ウェブアラートは、ウェブサイトの利用状況やトラフィックの指標に大きな変化が検出された場合に生成されます。 なるほど、記事が多くの人に拡散された時などにGoogleがお知らせしてくれるということですね。結構便利そう。 でも本当に、業務で使用していると「分からない」→「調べる」→「分からない」→「調べる」の繰り返しです。 結論 アクセス解析って使いこなすのって少し難しいんですよね。もう少し誰かが教えてくれたりしたら、もっとスムーズに自分で解析ができるようになると思うんですよ! ということで、、 ヒートマップの分析レポートサービスをリリースしました!   上に書いたあるあるに共感できる人はもちろん、弊社が提供しているヒートマップで本格的にサイト分析を行いたい人にもお勧めです。 サイトが現在どのような状態なのかを弊社の専属コンサルタントが徹底分析します! レポートはこんな感じです。 しっかりとした分析に基づいてサイト改善を行えばあなたのサイトはもっと輝きます! まずはお気軽にお問合せ下さい!サンプルレポートもお送りします! お問い合わせはこちら↓↓ https://goo.gl/pFrZ4h

こんにちは。文系女子大生もっちです。 「最近」、にかかわらずIT業界ではあいかわらず「VR」への関心が高いですね。 私のFacebookのタイムラインでも、「アダルトVRフェスタ01」のシェアやいいねなどが多くみられました。 個人的にいろいろ思ったことはありますが、「需要や関心の高さ、そしてその汎用性はやはり高いんだな」という解釈に着地しました。 ちなみにこの「アダルトVRフェスタ01」のレポートは別のインターン生が後日ブログで更新するそうです^^ 興味がある方はぜひ見てくださいね。私はみません、ごめんなさい。 さて、そんなVR業界の最先端ってどこなのか。 と思い調べていると、こんなページがみつかりました。 2016年度におけるトップ100のインフルエンサーとブランドについてまとめてある記事ですね。 みて頂くとわかるのですが、いろいろと内容が濃い素晴らしいブログです。 そのなかでも私が特に注目したのはこちらです。 2016年度トップインフルエンサーのRick KingさんのTwitterです。 みなさんツイッターって使っていますか? PtmindのTwitterももちろんあります。<➣こちら> そしてこのTwitterの利点は簡単につぶやけるということですね。 その時私は思いました。 「このRick Kingさんってどんなことを考えて、どんな言葉をつかうのかな」って。 こう見ると危ない人ですね、私。 笑 ということで、前段が長くなりましたが今回の分析目的はこうなりました。 ・2016年度のトップインフルエンサー、Rick Kingの”ツイート”からRick King周りのVR知識をしろう! です。 分析方法としては ・Rick Kingsさんのツイートを形態素解析をする ・Rick Kingさんのワードクラウドを作成 ・Rick Kingさん頻出単語グラフから気になる単語をもっちが選出 ・気になる単語をもっちが検索 という流れです。 データの取得にはTwitterAPIを使ってRとTwitterを連動させました。 ただRick Kingさんのすべてのツイートを取得することができなかったので、取得できたデータのみでワードクラウドを作成しています。 ワードクラウドとは、文章中で出現頻度が高い単語を複数個選び出して図にしたものです詳しい説明は<➣こちら> そして今回はこうなりました。 ※最低頻出回数は4 すみません。うまく除外ワード指定ができなくてぐちゃぐちゃになってしまいました… 勉強が足りていないのがまるわかりですね。 でもこんなぐちぐちゃなワードクラウドでもわかることがあります! まず、Rick KingさんのTwitter名である「RickKing16」や、リンク先を表す「https」「co」「//」などが大きく表示されていますね。 これにより、Rick Kingさんはリンク先に対するつぶやきを多く発信していることがわかります。 次いで、「VR」や「#」などの単語が多くみられます。…

はじめまして。 Ptmindインターン生のもっちです。 さてこのPtengineblog、先週から再開しましたが約半年も更新が止まっていましたね。 実はインターン生でこのブログを生き返らせるというミッションが課せられています。 半年も停まっていたというこの状況、どうやって生き返らせるかということをインターン歴3週間の女子大生がふわふわした頭の中で必死に考えました。 そして、気付いてしまいました。 そもそもこのブログには「どんなユーザーがいるのだろうか」ということに。 いわゆる現状把握ですね。はい。 マーケティングでもデータ分析でも恋愛でも、どんな時でも欠かせないのがこの状況把握。 では、取り組むのはいいけど「どのようにおこなうのか」ということが次の問題としてでてきますね。 詳しい話し合いは割愛しますが、まずはGoogleアナリティクスのユーザーエクスプローラー機能を使ってみてみよう!となったので使ってみました。 そもそもユーザーエクスプローラとは、Googleアナリティクスの機能のひとつで指定した期間、サイトに入った全ユーザーのセッション・平均セッション時間・直帰率などを表示してくれる機能のことです。 また1ユーザーに着目していつどのページを見たのか、ということも調べることができます。 表示してみると、こんな感じです。 (実際の数値は伏せさせてください…) でもこれだけだとどんなユーザーがいるのか私にはわからない…! なのでこのユーザーエクスプローラで表示されたデータをつかって主成分分析を行うことにしました! 主成分分析とは多変量解析手法の1つで、簡単にいうと複数の項目(変数)のデータの相関などを考慮し新しい項目(変数)を作る手法のことです! 詳しい説明はこちらからどうぞ! ということで主成分分析を使い、ユーザータイプをわけてみました! ちなみに今回主成分分析を行うツールはこちら。 お金のない学生の味方。「R」を使用しました! インストール先はこちら では、ちゃっちゃっとユーザータイプを見つけてみましょう。 下記が今回の手順になります。 手順  1 データをcsvファイルに出力し、セッション・平均セッション時間・ 直帰率の項目(変数)を使う 2  主成分分析を行う 3  出力された主成分の意味づけを考える ブログでは3の話が中心です! ということで、出てきた数値がこちら。 でででーん。 (Rの出力結果はよみやすいようにExcelで編集しています) ん? こんなのいきなり見ても意味わかんない方もいらっしゃいますよね。 安心して下さい、1つずつ解説していきます。 ということで以下解説です。 まずは一番上に書いてあるPC1・PC2・PC3ですが、じつはこれ先ほど話した新しい項目なんです。 PC1は第一主成分、PC2は第二主成分、PC3は第三主成分といいます。 そして各主成分がどんな意味をもっているのか説明いしているのが下に書かれている数値になります。 ここで特に大切なのは、符号が+と-のどちらかということです。 たとえば、PC1は以下のような結果ですね。   セッションと直帰率は-、平均セッション時間が+になっています。 これは第一主成分ではセッションと直帰率は平均より低いユーザーが評価され、逆に平均セッション時間は平均より上のユーザーが評価されるということです。 なので第一主成分にはセッション回数は少ないけど、一回の平均セッション時間は平均より高く、直帰率が低いユーザーを評価している項目になります。 このことから第一主成分はたまーにサイトを訪れてくれ、訪れたときには複数の記事を まとめて読んでくれるユーザーということになります。…

こんにちは。つなぎです。 今回は日頃からPtengine Blogを読んで頂いてる読者様に 感謝の気持ちをこめてプレゼントキャンペーンを実施します!! 定期的に継続してやっていきたい企画なので、ぜひとも応募してもらえるとうれしいです! 基礎から高度な分析まで!「Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240」が本当にわかりやすい 今回プレゼントさせていただくのは、 株式会社プリンシプルの木田和廣さんによる 「できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240」です。 できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240 ユニバーサルアナリティクス&Googleタグマネージャ対応 posted with amazlet at 15.06.11 木田 和廣 できるシリーズ編集部 インプレス 売り上げランキング: 765 Amazon.co.jpで詳細を見る 現在、AmazonのWebプログラミングカテゴリーで ベストセラー1位の書籍です。 Googleアナリティクスを使用している全ての方に、 実例に基づいた知識や考え方、活用のノウハウを目的別で引ける Googleアナリティクスの新しい解説書です。 実用性がとても高く、Googleアナリティクスを使用している方なら 一度は直面するようなトピックを調べることができます。 例えば、 新規ユーザーとリピーターの違いを知りたい場合 GoogleアドワーズとGoogleアナリティクスのデータ連携 トップページが「/index.html」と「/」に分かれないようにする場合 など、かなり詳しく解説されています。 知識のない人が学習で読むのにも適していて 基礎から導入、さらに用語の解説まで徹底的に解説されています。 知識のあるレベルの高い人が求めるレベルもカバーされていて Googleアナリティクスを早くマスターしたい担当者の方などには 本当にオススメできる1冊です! 「Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240」プレゼント応募方法 今回は「Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ240」の 書籍を2名様にプレゼントします! プレゼントへの応募方法は以下のとおりです。 1. Twitterで「@Ptengine_jp」をフォロー PtenigneのTwitterアカウント@Ptengine_jpをフォローしてください。…

こんにちは。マーケティング部のつなぎです。 4月20日より本格的に運営をはじめたPtengine Blogですが、 早1ヶ月半が経過しました。 記事のクオリティがまだ低く勉強中ですが 引き続き良いブログにしていけるよう頑張ります! さて先日、4月20日から本格的にブログ運営を開始してから 1ヶ月が経った際にアクセス解析結果を紹介しました。 関連:本格的にブログ運営を開始して1ヶ月が経ったので、アクセス解析の結果を公開します。本当にありがとうございました。 今回は5月1日から5月31日までの、アクセス解析の結果を紹介したいとおもいます。 もちろん今回もアクセス解析にはPtengineを使用します。 5月度アクセス解析結果 訪問数とページビュー 訪問者数 PV数 UU数 44,624 (前月:23,433人) +190%増 54,360 (前月:29,165PV) +186%増 28,365 (前月14,447) +196%増 先月と比較して全体的に150%以上増加しました。 ただし目標は毎月2倍の成長を続けていくことなので結果的に見ると 目標には届きませんでした。 今月は月間10万PVを目指して頑張っています。 人気のあった記事TOP5 5月の投稿記事数は19記事でした。 これまで投稿された全ての記事を対象に 5月中にアクセスが多かった順に記事を紹介していきます。 1位 22,173PV ネット業界のアナタにおすすめのChrome拡張機能14選 第1位はネット業界の方におすすめのChrome拡張機能を紹介した記事でした。 投稿した翌日にバズり結果的には、はてブ700超でシェア数も合計で900を超えました。 今後もこれぐらいのバイラルを目指して記事を書いていきたいですね。 2位 1,962PV LINE vs Wechat 人気無料通話・メールアプリ比較のまとめ 第2位はまさかの過去記事でした。 コミュニケーションアプリのLINEと中国版LINEといわれるWechatを比較した記事です。 この記事は2013年の5月に投稿された記事なので 新規コンテンツではない事に対し反省しなければなりません… この記事は未だに月間で2,000PV程のアクセスがあります、しかも全てが検索流入です。 「LINE Wechat」の検索キーワードではWikipediaの次に表示されます。 3位 1,771PV…