8 years 6ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Google Tag Manager: Announcing Centralized Google Analytics Settings 」を元に構成しております。 Google タグマネージャやタグマネージャ 360 では、さまざまなマーケティング ツールや測定ツールで使用するあらゆるタグの大規模な実装と管理の作業が、かつてないほど簡単になります。1 つのウェブサイトを対象に基本的なタグを実装する場合でも、サイトやアプリのネットワークを対象に広範にタグを実装する場合でも、Google タグマネージャがお客様をサポートいたします。
Google アナリティクス タグの効率的な管理手法 多くの場合、Google タグマネージャでは、ウェブサイトとアプリを効果的に測定するには複数の Google アナリティクス タグが必要になります。たとえば、すべてのコンテンツのビューを測定する基本的な
ユニバーサル アナリティクス ページビュー タグに加え、特定のボタンのクリックやサイトから離脱するリンク、フォーム送信などを記録するイベントタグなども必要になります。
これらのタグがすべてうまく連携するように設定を管理することは、なかなか難しい場合もあります。すべてのタグで、トラッキング ID が正しく設定され、カスタムの設定では一貫性が維持されなければなりません。また、カスタム ディメンションや指標などに対する変更を複数のタグに加える場合には、同じ作業の繰り返しや面倒な作業が必要になることもあります。
そこで Google では先週から、ウェブコンテナとモバイル* コンテナのユニバーサル アナリティクス タグで、「Google アナリティクス設定変数」という新機能のサポートを開始いたします。 Google アナリティクス設定変数では、Google アナリティクス設定を 1 か所まとめて指定して、複数のタグに適用することができます。ユニバーサル アナリティクスの新しいタグごとに、同じ Google アナリティクス設定を何度も繰り返し入力しなくても、各タグに適用する Google アナリティクス設定変数を選択（または作成）するだけで設定を指定できるようになります。
この便利なワークフローを使えば、どの設定を入力するかではなく、何を測定すべきかに考えを集中させることができます。組織内に分析部門がある場合や
Google アナリティクス認定パートナー にサポートを依頼している場合は、エキスパートである彼らに設定を任せれば、タグ設定に関する不安を解消できます。
この設定変数は、さまざまな組み合わせでご希望の数だけいくつでも作成できます。また、各タグの個々のフィールドの設定も、チェックボックスをクリックするだけで簡単に上書きできます。
この機能は、すべてのユニバーサル アナリティクス タグに表示されますが、もちろん既存のタグも引き続きご利用いただけます。Google アナリティクス設定変数を使わずに、これまでと同じ方法でタグ設定を続ける場合は、設定変数を指定しない状態で上書きチェックボックスをオンにしてください。
Google アナリティクス設定変数によって、お客様の作業時間の短縮とエラーの削減が実現し、Google タグマネージャでの Google アナリティクスの設定に自信を持っていただければ幸いです。
本機能による Google アナリティクス設定の一元化について詳しくは、
ヒント動画 や
ヘルプセンター をご覧ください。
*Firebase が実装された iOS や Android のコンテナでのみご利用いただけます。 投稿者： Scott Herman - Google タグマネージャ担当プロダクト マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 7ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 The New Google Analytics Home: Know Your Data 」を元に構成しております。 Google では、誰もが簡単に必要なインサイトを入手できるようにすることを目標に、Google アナリティクスを継続的に改善しています。昨年は、外出先でさらに簡単にインサイトを把握できるよう Google アナリティクス
モバイルアプリのデザインを全面的に刷新 しました（このアプリはすでに 100 万ダウンロードを突破しています）。その後も、このモバイルアプリに
自動インサイト機能 を導入したほか、最近では
ウェブ管理画面の合理化 も実施しました。
本日は新しい機能をご紹介しましょう。この機能は、お客様がターゲット ユーザーを掘り下げて分析し、データに基づく的確な意思決定を下せるよう開発されました。
新しい [ホーム] ページ
アカウントにログインすると、ランディング ページが新しくなったことに気づかれるでしょう。
Google アナリティクスの新しい [ホーム] ページには、お客様のビジネスのオンラインでの存在感を示す主要な指標の概要が表示されるようになりました。このページの特長は次のとおりです。
Google アナリティクスの厳選されたレポート（リアルタイム データレポートなど）の中から一部の情報が抽出され、シンプルで使いやすいオプションとともに表示されます。
どの情報にも、データ分析に役立つ質問が先行して表示されます。たとえば「ユーザーが訪れる時間帯はいつですか？」や「ユーザーの参照元はどこですか？」といった質問が表示されます。
情報を掘り下げて分析する場合は、詳細を確認するデータポイントにカーソルを合わせるか、各カードに表示されたリンクから関連するレポートに移動して詳細を確認します。
[ホーム] ページは、お客様ご自身の設定に基づいて構成されます。たとえば [目標] や [e コマース] を設定されている場合、[ホーム] ページの内容はそれを反映したものに変わります。
これは Google アナリティクスに追加された新しいページです。既存のレポートに変更はありません。これまでデフォルトのランディング ページだった [ユーザー サマリー] レポートも、引き続きご利用いただけます。それには、左側のナビゲーションで [ユーザー]、[概要] の順にクリックしてください。
発見 - Discover また、Google アナリティクスの最新機能のご案内や、活用を強化するための有益な情報を、「発見」というメニューでご確認いただけるようになりました。
ページ名が示すように、このページには Google アナリティクス アカウントを使った作業に役立つサービスや機能が表示されます。たとえば
Google オプティマイズ などのサービスや、Google アナリティクス モバイルアプリなどのツール、カスタム アラートなどの便利な機能に加え、アナリティクス アカデミーの有益な教材なども表示される場合があります。
このページは、左側のナビゲーションの下部にある [管理] リンクの上に「発見」というメニューへリンクされているのでぜひご覧ください。
この 2 つの新しいページは、今後数週間ですべてのユーザーの管理画面に導入されます。この新しいページを使って、Google アナリティクスをさらに便利にご活用いただければ幸いです。
投稿者： Ajay Nainani
（@ajayn23） - Google アナリティクス担当プロダクト マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 7ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Introducing Marketing Mix Model Partners: Helping brands better understand the impact of their marketing 」を元に構成しております。 元の記事は
Google Agency ブログ に投稿されました。
最高マーケティング責任者やマーケティング担当幹部はマーケティング ミックス モデルを使用し、マーケティングに投じた予算がどの程度売り上げに貢献しているか、各ブランド、チャネル、地域に予算をどのように配分すればよいかを検討しています。デジタル広告やモバイル広告への投資が増えるなか、マーケティング担当者が求めているのは、これらのチャネルの効果を正確に測定できるモデルです。
先日、マーケティング ミックス モデルを提供している企業様に、Google のメディアデータをこれまで以上に活用していただくためのプログラムが米国で発表されました。この Marketing Mix Model Partners プログラムは、デジタル投資収益率の正確な測定、および収益に貢献しているデジタル広告の正確な把握を通じて、広告主様の前年比収益を改善することを目的としています。
Marketing Mix Model Partners プログラムは、パートナー様に次のサービスを提供いたします。
データへのアクセス : 動画、ディスプレイ、検索など、関連するすべての Google メディアの正確で詳細なキャンペーン データを標準フォーマットでご利用いただけます。さらに、検索や YouTube など、複数の Google サービスのデータに 1 か所から容易にアクセスできます。
専門知識 : Google の広告サービスとその運用方法をより深く理解し、パートナー様のマーケティング ミックス モデルでデジタルデータをご活用いただけるよう、専任の Google 担当者がサポートいたします。専用トレーニングと関連資料もご利用いただけます。
今後の戦略 : 測定結果を踏まえ、収益に貢献しているデジタル広告と前年比収益を改善する方法について、Google のアカウント担当者および技術担当者がアドバイスいたします。
現在のパートナー
すでに Marketing Management Analytics、Neustar MarketShare、Nielsen の 3 社がこのプログラムに参加しています。
Marketing Mix Model Partners プログラムについて、現在のパートナーの声をご紹介します。
「デジタルデータを収集し非常に詳細に分析できることは、マーケティング担当者にとっても、広告パートナーにとっても大きなメリットです。広告の成果を正確に測定、予測したうで、最も効果的かつ収益が上がる方法で各デジタル チャネルを最適化し、ビジネス目標を達成することができます。Google がこの先進的な取り組みを通じて、当社や業界内のデータ分析会社と提携し、客観性と透明性の向上に注力してくれていることをうれしく思います。」
「担当者がマーケティングの効果を正確に把握できるようにするには、測定ソリューションが常に稼働可能で接続された状態であるとともに、計量経済学的な外的要因を考慮し、多数のチャネルを取り入れたものである必要があります。喜ばしいことに、当社は、このプログラムの最初のパートナーとして認定されました。ビジネス収益に対するマーケティング投資の貢献度を明らかにし、多くのブランドを支援してきた当社の取り組みが評価された結果だと自負しております。このパートナーシップを通じ、より正確で詳細なデータを当社の高度なアナリティクス モデルに取り入れることで、マーケティング投資の効果を具体的に提示し、今後の収益改善へ向けた予算の最適化方法をアドバイスすることができます。」
「マーケティング環境は急速に進化しています。品質の高い分析データを提供するには、信頼性に優れたデータをマーケティング ミックス モデルに取り入れなくてはなりません。Google と提携したことで、これからは、より正確で広範なデータを使用し、より有益なアドバイスをすることができます。当社のお客様である広告主様は、現時点で何が成果につながっているかを詳細に把握すると同時に、さまざまな情報に基づいて今後の戦略を決定できます。」
信頼性に優れ、透明性の高い独立した第三者指標を提供するという Google の取り組みの一環として、今後数か月にわたり、このプログラムの新しいパートナーを募集してまいります。マーケティング ミックス モデル サービス事業者を対象とするこのパートナー プログラムに関心がおありでしたら、ぜひ
こちら （英語のみ）からお申し込みいただき、詳細をご確認ください。
投稿者: マーケティング ミックス モデル、プロダクト マネージャー Mallory Fetters
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Why Your Testing and Optimization Team Needs a Data Storyteller 」を元に構成しております。 ウェブサイトでテストを行っても、その結果が誰にも伝わらなければ、テストはしなかったも同然です。
組織の中で成長と最適化の文化を育むには、組織のメンバーに「その重要性を知らせる」ことが大きな課題です。そこで大きな役割を果たすのが、テスト結果を組織に伝える「
データ ストーリーテラー 」です。
実際に、オンライン テストの実施経験があるマーケティング リーダーを対象としたアンケートによれば、最適化と
テストを主導する責任者 にとって不可欠なスキルのトップ 3 に「
コミュニケーションとデータ ストーリーテリング 」のスキルが挙げられました
*1 。他の 2 つはリーダーシップと、（当然ながら）分析スキルでした。
データ ストーリーテラーは、データ アナリスト、社内マーケター、テスト現場の代表者という複数の役割を担います。彼らは膨大な数字の山、小さな成功や失敗、日々の判断の積み重ねで構成される莫大な量のテストデータから 1 つのストーリーを見出して、チームや組織全体、そして経営幹部に、有益な情報を知らせる役割を担っているのです。
ストーリーテリングとは、成功事例を広めるだけでなく、いまひとつ成果が出なかった
失敗事例も共有 することを指します。成功事例を披露するだけでなく、成長の文化を育み、テストに対する前向きな姿勢を養い、
テストを実践する大きな意義 を理解してもらうことが重要です。
「当社のテストの成功率は 10% 程度にすぎません」と語るのは、
Nest でビジネス成長部門を率いる Jesse Nichols 氏です。「テストでは必ず何かを学ぶことができますが、テスト結果として有意義な改善が見られるのは 10 件中 1 件程度にとどまります。」つまり、データ ストーリーテラーの仕事の大半は、テストへの前向きな組織文化を維持し、テストを実践する意義を示すことなのです。
テストと最適化の詳しいヒントについては、オンデマンド ウェブセミナー
（テストで成功をつかむ ‐ 失敗も糧になる）をご覧ください。
職場でデータ ストーリーテラーの役割を担当している方は、次の 3 つのポイントを参考にしてください。
長期的な視野に立つ。テストに対する前向きな文化は、一朝一夕には育ちません。最初は時間がかかりますが、ある程度まで意識が高まると、その後はスムーズに文化が広まります。文化の育成には長い時間がかかるため、短いレポートを数多く公開して基盤を固めましょう。プレゼンの機会が得られるまで待つ必要はありません。組織内で日常的に共有される週報などの資料やグループ フォーラムで、テストの促進につながるメッセージをこまめに発信しましょう。メッセージを頻繁に発信しても害になることはありません。
具体的な事例を使う。一般的な事柄を 10 個示すより、具体的な事例を 1 つ示した方が効果的です。全体の中での部分を意識して、テスト文化の育成という大きな目標の達成に役立つ具体的な事例を見つけて伝えるようにしましょう。
収益性を意識する。結局のところ、重要なのは収益性です。行動を促すフレーズを変えてクリック率が 0.03% 伸びれば、マーケターにとっては喜ばしいことです。しかし、経営幹部が重視するのは収益性が伸びたかどうか なのです。そのため、組織に発信するストーリーを作る際には、「テストと最適化が収益性に与える影響を説明できているか」を自問することが大切です。経営幹部の視点に立ってみて明確な説明になっていなければ、ストーリーの書き直しを検討しましょう。
なお、テストの成果は常に小規模とは限りません。前述の Nichols 氏は次のように語っています。「成果を確信していた取り組みでも、蓋を開けてみるとまったく成果が出ないことがあります。一方、駄目元で実施したテストが 50 万ドルもの増収につながることもあります。」これぞ、誰もが望むストーリーです。
テストと最適化の具体的な手法については、
（成長の文化を育む方法）をダウンロードしてご覧ください。
*1出典: Google サーベイ、アメリカ、「Marketing Growth and Optimization」、調査対象者: A/B テストやオンライン テストの実施経験があるマーケティング責任者 251 名、2016 年 10 月。 投稿者： Casey Carey ‐ プラットフォームおよびパブリッシャー マーケティング担当ディレクター
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Two New Analytics Academy Courses and Year-Round Certification 」を元に構成しております。 アナリティクス アカデミー は、分析に関する知識を深め、データを実践に活かす手法が学べる無料のオンライン学習コースで、開設から 3 年、多くの方々にご利用いただいております。開設当初の 2013 年に提供していたのは、デジタル アナリティクスの基礎に特化した 1 コースのみでしたが、今や Google タグマネージャや e コマースなど、コースの種類も大幅に増えています。
VIDEO
Google アナリティクス上級編では、高度な手法を使ってデータを収集、処理する方法を詳しくご説明します。
カスタム ディメンション、カスタム指標 、
イベント トラッキング などを使ってデータを収集する方法や、セグメント、チャネル レポート、ユーザー レポート、カスタム レポート、マーケティング戦略（リマーケティングなど）といった高度なテクニックを使う方法についてもご説明します。
どちらのコースにもインタラクティブなデモと演習が用意されており、
Google アナリティクス デモアカウント を使って、学んだことを実践的に試すことができます。
この 2 つの新コースに加え、次の新機能もアナリティクス アカデミーに追加されました。
認定資格がいつでも取得可能に: ご自身のペースで学習を進め、修了した時点でいつでも認定資格が取れるようになりました。認定資格受付時間の制約がなくなりました。
ユーザー プロフィール: ご自身のユーザー プロフィールから、受講の進み具合や取得した認定資格を確認できるようになりました。
続きから受講を再開: 各コースをどこまで受講したか確認し、続きから受講を再開できるようになりました。
ぜひ
Google アナリティクスの初級編 や
上級編 にお申し込みのうえ、分析に関する知識を深めましょう
Happy Analyzing.
投稿者： Katie Richardson ‐ Google アナリティクス担当プログラム マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 This is not a test: Google Optimize now free — for everyone 」を元に構成しております。 多くの企業から Google に寄せられるのが、「ウェブサイトの訪問者について理解を深め、より的確で魅力的なエクスペリエンスを提供するにはどうすればいいのか？」という大きな疑問です。
こういった企業にテスティングから施策への反映までを手軽に行っていただけるよう、昨春「Google オプティマイズ 360」の提供を開始しました。これは、大企業での運用にも耐える A/B テストおよびパーソナライゼーション サービスです。このサービスには大きな需要があることがわかったため、
さらに手軽にご利用いただける無料のベータ版 を昨秋に提供開始いたしましたが、ここでも反応の大きさは予想を上回り、25 万人以上の方からオプティマイズのアカウント申請をいただく結果となりました。
このたび、オプティマイズとオプティマイズ 360 は、ともにベータ版から正式版へと移行する運びとなりました。同時に、オプティマイズは無料でどなたでもご利用可能となります。テストやベータではなく正式にご利用いただけますので、
ぜひお試しください 。
導入しやすい
最近の調査によると、中小企業の 45% は A/B テストによるウェブサイトの最適化を行っていません
*1 。その理由として最も多く挙げられるのが、「人的リソースの不足」「導入に必要な知識の不足」の 2 つです。
この 45% に当てはまる企業にとって、オプティマイズは優れた選択肢となります。オプティマイズ 360 と
同じ機能 を多数備えるオプティマイズは、強力なテスティング ツールは必要としているものの、大企業レベルのソリューションを導入するには予算や人員が足りない中小規模の企業にぴったりです。
オプティマイズの初期設定に特別な知識やスキルは必要なく、その使いやすさは早期利用ユーザーの満足度によっても裏付けられています。アナリティクスを基盤とするサービスなので、すでにアナリティクスを利用されている方なら、コードを 1 行追加するだけでオプティマイズの利用を開始していただけます。さらに数回クリックするだけで、アナリティクスのデータを使ってテストを作成し、ウェブサイトのユーザー エクスペリエンス向上に活用することができます。
サイトの A/B テストのために人を雇うのを煩わしく思ったり、自分でできないことに苛立ったりする必要はもうありません。
オプティマイズに搭載されたビジュアル エディタ なら WYSIWYG 方式の編集が可能で、サイト上のあらゆる要素をドラッグ＆ドロップで変更できます。また、HTML コードの編集、JavaScript や CSS ルールの追加などをエディタ内で直接行うこともできるため、上級者の方にとっても快適です。
オプティマイズでは、内蔵された強力なターゲティング機能により、最適なエクスペリエンスを最適なユーザー群に届けることができます。また、
柔軟な URL ターゲティング により、簡単なものから複雑なものまでさまざまなルールを作成し、テストの実施範囲を指定することが可能です。設定したルールにサイト内の URL が該当するかどうか調べたい場合に役立つのが、
オプティマイズの新しい URL テスター です。URL を入力するだけで、そのページがターゲティング ルールに一致するかどうかが即座に表示されます。
わかりやすい
オプティマイズによるテスト結果の計算 は、アナリティクスの既存の指標や目標をもとに、高度なベイズ統計の手法によって行われます。このため、レポートには必要な情報が正確に表示され、的確な判断をすばやく下すことができます。
「改善率の概要」もアップグレードされました（上の画像を参照）。自社にとって重要な指標（購入数、ページビュー数、セッション時間、その他アナリティクスでトラッキングしている指標）に対して、テストによってどのような影響が出るか、手軽に確認できます。
試しやすい
先進的な企業は、データの利用やテスティングを積極的に採り入れ、日常的にカスタマー エクスペリエンスの向上を図る
成長の文化 の醸成に努めています。オプティマイズのご提供が全体的なユーザー エクスペリエンス改善に役立てば、私たちとしてもこんなに嬉しいことはありません。
本日の時点で、オプティマイズは世界 180 か国以上で提供されています（ヨーロッパのユーザーの皆様へ: Google オプティマイズの利用規約に、データ処理に関する新たな修正条項が追加されました。変更内容の確認と承認（変更内容に問題がない場合）は、管理画面から行っていただけます）。今後もさらなるサービス拡充を予定していますので、引き続きご注目ください。
この機会にぜひ
導入 をご検討ください！
Happy Optimizing!
*1 Google サーベイ「Website Optimization Challenges for SMBs」調査対象: Google サーベイの米国オーディエンス パネルより、中小企業の経営者やマネージャー 506 名（2017 年 3 月）
投稿者： Rotimi Iziduh および Jon Mesh（Google オプティマイズ担当プロダクト マネージャー）
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Data Studio: Now create apps, big screen, and docs experiences 」を元に構成しております。 データスタジオでは、レポートのあらゆる要素を自由にカスタマイズできるようにすることを理想としています。そこでこのたび、アプリ、大画面、ドキュメントの各環境に合わせてレポートをカスタマイズできる、新しい設定を追加しました。
アプリの場合: ヘッダーの自動非表示、余白なし、左側ナビゲーション
画像をクリックするとフルサイズで表示されます
大画面の場合: ヘッダーの自動非表示、余白なし、アスペクト比 16:9
画像をクリックするとフルサイズで表示されます
画像をクリックするとフルサイズで表示されます
具体的には、次のような新しいレポート設定を追加して、カスタマイズできる範囲を広げました。
レポート ヘッダーの表示の有無
ナビゲーション パネルの表示位置: 上部か左側
余白の有無
表示領域の縦横サイズ
これらの設定は、どのレポートでもご利用いただけます。既存のレポートを開くか新しいレポートを作成し、すべてのコンポーネントの選択を解除すると、上記の新しいレポート設定が表示されます。
画像をクリックするとフルサイズで表示されます
詳しくは、ヘルプセンターで
レイアウト オプションに関する記事 （英語のみ）をご覧ください。
ぜひ、これらの新しい設定を使ってレポートをカスタマイズして、以下のコメント欄でご感想やご意見をお寄せください。
投稿者： Nick Mihailovski - データスタジオ担当プロダクト マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Lessons Learned: Testing and Optimization Tales from the Field 」を元に構成しております。 Max van der Heijden は、ユーザー エクスペリエンス
とコンバージョンに精通している Google のスペシャリストとして、ヨーロッパ、中東、アフリカ（EMEA）全域の企業を担当しています。今回はその Max が、成長を促しながら積極的にテストを実施する企業文化を醸成する方法について解説します。 ウェブサイトに新しい機能やページデザインを導入するときに、テストを実施しないケースはどのくらいあるでしょうか。
理想としては、サイトに変更を加えるときは、どのようなものでも事前にテストを実施した方がいいでしょう。しかしウェブサイトによっては、トラフィックが少なすぎてテストを実施しても信頼できる結果が得られない場合もあります。ユーザーの目標達成を妨げるようなバグの場合は、テストを挟まずにすぐに修正した方がいいこともあります。少なくとも改善案を導入する際は、事前にアナリティクスのデータを調べたり、ユーザーテストやアンケートなどの定性分析を行ったりして、検証してからにした方がいいでしょう。トラフィック量が十分にある場合はテストを実施します。
私のチームの業務は、テストの実施や今後のテストプランの策定を通じて、広告主様のウェブサイトの顧客体験を改善する方法を見つけ出すことです。ユーザー エクスペリエンスのスペシャリスト集団である私たちは、新たに企業のコンサルティングを開始する際は、まず次の 3 点を伝えるようにしています。
改善によって非常に大きい効果が見込めます。 テストによるコンバージョン率の上昇が「たった 5%」だったとしても、収益増を期待できます。
何が効果的かはサイトによって異なります。 他の似たようなサイトで効果が出ている推奨事項や「成功事例」がいくらあったとしても、それが広告主様のターゲット ユーザーやビジネスにも効果的とは限りません。
失敗を想定し、そこから学ぶことに重点を置きましょう。 テストには時間がかかるうえ、どのテストで効果的な改善策が見つかるかは定かではありません。失敗を受け入れ、そこから教訓を得ることが大事です。
「すぐ公開」から「テストして学習する」という考え方に切り替えるには、時間と労力が必要です。大手企業は
成長を生み出す文化を醸成しています 。データとテストを重視し、顧客体験を常に最適化していく文化です。こうした考え方を持つ広告主様と仕事をすることで得た重要な教訓を、以下で紹介していきたいと思います。
上層部のサポートを得る
私たちは広告主様との初めての打ち合わせの際は、意志決定の権限を持つ方に参席していただくようお願いしています。上層部の承諾がなければ、テストしたい改善案が日の目を見ることはないかもしれません。また、コンバージョン数を増やすための方法としてテストを提案しても、マーケティング部門の責任者や CEO の心を動かすことはできないはずです。大事なのは、テストを実施することで、収益や利益などのビジネス目標にどのような効果があるのかを示すことです。そうすれば、「テストが重要なことはわかっていたが、こんなに小さな変化によって収益にこれほど大きな効果が出る可能性があるとは思っていなかった」というように、意思決定者は考え直してくれるでしょう。
上層部の承諾が得られれば、必要なリソースを得て、すでにテストに取り組んでいる人員の生産性を高めることができます。しかし最適化に着手する人員は 1～2 人であることがほとんどで、コンバージョン率の最適化に精通した中堅のウェブ デザイナーやデータ アナリストが、単独で取り組むケースが多くなっています。
一方で、テストにしっかりと力を入れている企業もあります。プロダクト マネージャーのチームと、データ サイエンティストやコピーライター、ウェブ デザイナー、デザイン心理学者などの専門家チームが連携してプロジェクトに取り組んでいるケースも少なくありません。
ヒント : 組織内で成長の企業文化の醸成を主導する 3 つのタイプの人材 をご覧ください。優先順位を決める
すべての改善案を一度にテストすることはできませんが、当て推量で優先順位を決めるのも避けなければいけません。
コンバージョン率の最適化をテーマにしたイベントで、EMEA 地域の広告主様を対象にアンケート調査を実施したところ、回答者の 38% が当て推量で優先順位を決めていると答え、14% が
HiPPO（給料が最も高い人間の意見） で決まっていると答えました
*1 。しかしできればその代わりに、過去から得られた教訓やリソースの要件を考慮して優先順位を決めるようにしましょう。
導入速度と効果の大きさを軸とした図に各テスト案の位置を書き込み 、すぐに導入できて大きな効果が見込めるテスト案から優先して実施するようにします。HiPPO を説得するにあたって、過去から得られた教訓に説得力を持たせるために、それまでのテストの結果をすべて記録しておくことも有効です。
ヒント : テストしやすく、特に大きな効果が期待できそうな改善案からはじめましょう。
テストによる分析データを共有して成果が上がりはじめると、やがて参加するスタッフの数が増えてきます。そうした新しいスタッフには、
どのテストにも応用できる基本的な枠組み を教える必要があります。
テストは一連のサイクルの一部です。テストの成否が出たとしても、その結果がすべてのユーザーに当てはまるのか、一部のセグメントのユーザーにしか当てはまらないのかを考える必要があります。テストの結果を分析しましょう。特に
失敗したテスト をしっかりと分析し、そこから得られた知見をすべてのタッチポイントでのカスタマー エクスペリエンスの向上に生かします。そのうえで次のテストに取り掛かります。
テストを含む一連のプロセスに、スタッフが継続的かつ積極的に取り組めるようにすることも重要です。共有ドキュメントを用意し、あらゆるスタッフがウェブサイトやアプリの改善案を提示できるようにしましょう。特に効果が高かった改善案に点数を付けるようにして、ゲーム形式を採り入れるのも有効です。テストの前に、高い効果が出る改善案を予想してもらうのもいいでしょう。結果が出たら、予想が的中したスタッフに報奨を与えます。
ヒント: スタッフがテストと最適化に積極的に取り組めるようにする 3 つの方法失敗を生かす
テストはその性質上、多くの失敗を伴います。一般的なウェブサイトではテスト項目が 10 件から 100 件、あるいは 1,000 件にも上ることがありますが、効果が大きい改善案が見つかるのはそのうちのごくわずかでしょう。しかしもちろん、その 1 つの改善案によってコンバージョン数が 5%、あるいは 10% 増加するのであれば、テストが収益にもたらす影響は非常に大きなものとなりえます。
前述のイベントで EMEA 地域の広告主様を対象としたアンケートを実施した結果からは、テストの回数が月に 1～2 回の広告主様は成功率が 51% でしたが、テストの回数が月に 21 回を超えている広告主様は、成功率が 17% まで下がることがわかっています
*2 。
最初のうちは改善の余地があるポイントを見つけやすく、改善も容易ですが、テストの回数が増えていくほど、より小さなポイントに焦点が移っていきます。つまりテストの回数が増えるほど「成功率」は低くなっていきます。Nest のビジネス成長部門を率いる Jesse Nichols はこう話しています。「テストの成功率は 10% くらいですが、
すべてのテストから教訓が得られます。 」
テストと最適化の詳細については、『
How to Build a Culture of Growth 』をダウンロードしてお読みください。
*1、*2 の出典: 2016 年 9 月に開催された Conversions@Google 2016（コンバージョン率最適化の現状をテーマとするイベント）で、EMEA 地域からの参加者 145 名を対象に実施されたアンケート調査に基づきます。 投稿者: Max van der Heijden、Google のユーザー エクスペリエンスおよびコンバージョンのスペシャリスト、EMEA 地域担当
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 The life of a help center article 」を元に構成しております。 Google では、Google のサービスや外部のサービスに関する
多数のヘルプセンター を提供しています。Google のテクニカル ライターは、最新機能を絶えずチェックして新しい記事を追加するとともに、お客様のご意見や使用状況を確認して、ヘルプ記事の改善に取り組んでおります。さらに、プロダクト マネージャー、エンジニア、マーケティング担当者など社内のさまざまな関係者と密に連携し、ヘルプ記事の内容が正確で、Google が伝えたいメッセージに沿ったものとなるよう努めております。
Google アナリティクス 360 スイートには、アナリティクス、タグマネージャ、オプティマイズ、アトリビューションなど 8 つのヘルプセンターがあります。ヘルプセンターではさまざまな情報を提供していますが、「Google はこれらの記事をどのように作成し、どこからアイデアを得ているのだろう」と思ったことはないでしょうか。そこで、Google のテクニカル ライターの 1 人であり、
Google データスタジオ ヘルプセンター の記事を担当している Rick Elliott にヘルプ記事の作成について話を聞きました。
VIDEO
基本的に、すべてのヘルプ記事は、「お客様が何を必要としていのか」を考えることから始まります。使いやすくて直観的に操作でき、特別なヘルプを必要としないサービスを心掛けていますが、一部の概念や手順についてはどうしても詳しい説明が必要になります。ここから、新しいヘルプ記事の作成が始まります。状況によって異なりますが、通常、次のいずれかの場合に新しいヘルプ記事が追加されます。
Google が新しい機能をリリースし、それに関する説明が必要になったとき
ヘルプ フォーラムでお客様から質問をいただき、新しいヘルプ記事として回答すべきと Google が判断したとき
特定の機能について、さらに詳しく説明した方がよいとライターが判断したとき
新しいヘルプ記事を作成すると決まったら、その分野のエキスパートに話を聞き、多数のサンプル レポートを実際に作成して、内容がわかりやすくまとまっているかどうか確認します。原稿を書き上げたら、それをレビューに回し、指摘された修正点などを反映させます。場合によっては、もう一度レビューを依頼してフィードバックをもらうこともあります。こうして完成した記事がヘルプセンターに公開されます。ヘルプ記事の作成に欠かせないもう 1 つの重要な作業が「ローカライズ」です。通常、英語版が公開されてから 1～2 週間でヘルプ記事が翻訳されます。
この動画では、
グラフのリファレンス や
データスタジオ レポートの操作ガイド など、多数のヘルプ記事がどのように作成されているのかを Rick が詳しく説明しています。ぜひご覧ください。
投稿者：Daniel Waisberg、Rick Elliott
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Happy 1st Birthday, Google Analytics 360 Suite! It’s an insights party, everyone’s invited 」を元に構成しております。 データ分析に没頭していると、まさに光陰矢のごとし（データは山のごとし）です。企業向けのマーケティング測定分析ソリューション、Google アナリティクス 360 スイートを発表したのは 1 年前でした。そこで本日は、この 1 年の変遷を振り返ってみたいと思います。
出発点
マーケティング業界では周知のことですが、モバイル ファーストである今日では、ブランドに対する人々の期待がさらに高まってきています。すぐに疑問に答え、関連性の高い魅力的な情報を提供することが求められているのです。
このニーズに応えるため、2016 年 3 月 15 日に
Google アナリティクス 360 スイートが発表 されました。分析、タグ設定、サイトの最適化、データの視覚化、アトリビューション、オーディエンス管理といった機能を搭載したこの企業向け測定ソリューションを使うと、マーケティングに役立つより多くのインサイトを取得して、顧客体験の向上を図ることができます。複数のサービスを組み込み、最新技術を使って一から開発されたこのソリューションは、マーケターが直面する難題の解決を力強くサポートします。
昨年の秋に
スイートの仲間に加わった Google サーベイ 360 。このサーベイにより、ブランドの健全性を測定したり、サイトのエクスペリエンスについてユーザーからフィードバックを集めたり、短期間で確かなインサイトを取得してマーケティングの効果を把握したりすることができます。360 スイートにサーベイが加わったことで、マーケティングの「なぜ？」を明らかにする市場調査やインサイトの取得が格段に容易になったのです。
旅は始まったばかり: 一緒に歩んでいきましょう
この 1 年間、マーケティングの意思決定者の皆様と継続的に面談し、データドリブンへの転換で彼らが直面している課題を調査しました。この取り組みには、Google がサービスを強化すべき分野を見極める、という狙いがありました。この面談では、次のような項目について伺いました。
成長志向の文化の構築 失敗を恐れず活かしていくこと が課題になります。成功率が 10 分の 1 であっても、そこから多くを学べる（そして失敗を称えられる）ことを忘れないでください。
データの処理 データを利用したり、まとめたりするのに苦労している と回答した人は 61% に上っています（2016 年）。また、マーケターの 26% が自分には分析の適性がない、分析力が足りないと回答しています*1 。データの処理に時間をかけすぎると、測定のことが後回しになってしまいます。
往々にして測定は二の次 測定について考える と答えたマーケターは、10 人中 5 人にすぎません*2 。とめどなく押し寄せるデータを前にすると、どのキャンペーン情報を収集すべきなのかについて考えることは後回しになってしまうのかもしれません。しかし、戦略を立てる当初から測定目標を決めておかないと、効果を上げている要素とそうでない要素を把握するために本当に必要なデータを収集できない恐れがあるのです。
1 年先を見据えた長期プラン
マルチスクリーン時代に合わせて測定を見直したマーケターは、その苦労が実りつつあります。
Econsultancy と Google が実施した最近の調査 によれば、過去 2 年間に、より包括的な測定モデルへ移行したマーケターの割合を見ると、先進的なマーケターでは普通のマーケターより 75% も移行率が高くなっています
*3 。もちろん、あらゆるデータを適切に処理できるようになるには、時間がかかる場合もあるでしょうが、心配ありません。
Google はいくつか画期的なサービスの開発を予定しており、それがあればマーケターは
インサイトを自動的に見出して 、より早く、的確な意思決定ができるようになります。実際、最近実施したアナリティクス 360 のアップデートでは、これまで以上に
速く、ファースト パーティの新鮮なデータを利用できる ようになりました。
Google アナリティクス 360 スイートの歩みは始まったばかりです。今年の展開にご期待ください。
Happy analyzing!
投稿者： Babak Pahlavan ‐ Google アナリティクス 360 スイート担当ディレクター、プロダクト マネジメント
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Agilent Technologies Democratizes Data With Smooth Migration to the Google Analytics 360 Suite 」を元に構成しております。 アジレント・テクノロジー 社のヘルスケア関連の設備やサービスでは、購入に向けた情報収集で使われるチャネルの主流がウェブに切り替わりつつあります。
イメージ：研究室のワークフローを改善する AdvanceBio カラム（ 出典 ）
こうしたターゲット ユーザーのニーズに合わせてデジタル体制への転換を図るため、先ごろ同社は分析機能の充実化に向けた対策を取りました。具体的には、Google アナリティクス 360 のサービスおよびセールス パートナーである
E-Nor にサポートを依頼して、測定戦略を構築し、従来の分析テクノロジーを
Google アナリティクス 360 スイート に移行したのです。
ここでは、アジレントが Google アナリティクス 360 スイートを使って社内データを全社で活用できるようにした取り組みの概要をご紹介します。詳しくは、事例紹介の全文 をご覧ください。 最大の課題は、技術的な費用を最小限に抑えながら、全社で分析作業を促進できるソリューションを提供することでした。また、他のソースからもデータを取り込んで、うまく統合できるソリューションが必要でした。
アジレントは E-Nor と共同で、ビジネス目標、戦略的取り組み、重要業績評価指標を組み込んだ測定戦略を開発し、そのうえで、導入、ダッシュボード、データ ガバナンスなど、多くの項目に関わる要件を満たす万全の移行プランをまとめ上げました。
プランができたら実行です。アジレントは E-Nor のサポートを受けながら、分析ソリューションの移行をスムーズに完了しました。その結果、アナリティクス 360 のデータが全社で活用されるようになり、戦略上と業務上の両方の場面でデータに基づく意思決定がなされるようになりました。また、主要関係者が高度な分析を簡単に実施できるようになったため、
BigQuery と
データスタジオ の機能も拡張されました。
「Google アナリティクス 360 のおかげで、すべてのデジタルチームがリアルタイムでデータを利用できる分析環境が整い、分析で得られたインサイトを基に迅速な対応が取れるようになりました。」Karen Brondum 氏、アジレント、デジタル アナリティクス COE 担当責任者 E-Nor と連携して取り組んだ結果、アジレント社内で分析機能を利用するユーザー数は 400% も増加しました。また、分析プログラムにかかる費用も削減できたほか、ビジネス インサイトを得るために必要となる手間も全社的に削減することができました。こうした成果を生んだ手法の詳細については、
紹介事例の全文 をご覧ください。
投稿者：
Tara Dunn （E-Nor）、
Daniel Waisberg （Google）
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Data Studio now globally available 」を元に構成しております。 先月
発表 したように、
データスタジオ のレポート作成数の制限（最大 5 つ）がなくなり、レポートを必要な数だけ無料で作成し、共有できるようになりました。この度これに加えて、データスタジオをご利用いただける国が
180 か国以上 に増えたことをお知らせいたします。これからは、より多くのお客様にデータを簡単に活用していただき、情報溢れる有益なレポートを作成していただけるようになります。レポートはカスタマイズでき、共有も簡単です。
レポート作成に役立つ新機能
データスタジオのサポート対象国が増えることに加え、データの分析やレポート作成に役立つ次の機能も追加されます。
フィルタ
さまざまな方法でデータを絞り込むことができます。また、作成したフィルタを複数のグラフで簡単に再使用できます。フィルタの新機能は次のとおりです。
再使用 - 一度フィルタを作成すれば、レポートのその他のコンポーネントでもそのフィルタを使用できます。同じフィルタを何度も作成する必要がありません。
条件の組み合わせ - 複数の AND 条件と OR 条件を組み合わせて、再使用可能な 1 つのフィルタを作成できます。
指標のフィルタ - 大きすぎる指標値、小さすぎる指標値、または指定した範囲内の指標値を除外できます。
詳細については、
データのフィルタリングに関するヘルプ記事 をご覧ください。
[フィルタの作成] パネル
Google アナリティクスのセグメント
Google アナリティクスのセグメントをグラフに適用できるようになりました。
Google アナリティクスのセグメントは、「リピーター」など、特定の条件でデータをグループ化したものです。Google アナリティクスのすべてのセグメントをデータスタジオで表示し、選択したセグメントをグラフに適用できるようになりました。さらに、Google アナリティクスでセグメントの設定を変更すると、その変更がデータスタジオの該当するセグメントに自動的に適用されます。
詳細については、
セグメントに関するヘルプ記事 をご覧ください。
Google アナリティクスのセグメントがデータスタジオに表示される
データコネクタに新しいフィールドを追加
頻繁に使用するデータコネクタ（YouTube、DoubleClick Campaign Manager、AdWords）が新しくなり、多数の新しいディメンションと指標が追加されました。新しく追加されたフィールドには、動画タイトル（YouTube）、アプリ別の収益やクロス環境コンバージョン数（DoubleClick Campaign Manager）、キャンペーン ID、キーワードの品質スコア（AdWords）などがあります。新しいフィールドの一覧は、
データスタジオのリリースノート をご覧ください。
Google Cloud Platform との連携
Google Cloud Platform と密に連携され、膨大なデータのレポートを短時間で作成できるようになり、機能も強化されました。
ファイルのアップロード
SQL や Google のデータベースにすべてのデータが保存されているとは限りません。
最大 2 GB の CSV データを無料でアップロード する機能が追加され、どこからでもデータを取り込めるようになりました。データが 2 GB を超える場合は、BigQuery アカウントを使って
BigQuery へデータを直接読み込む ことができます。データを読み込んだ後は、Google のインフラストラクチャの拡張性に優れた処理機能を利用できます。
BigQuery との密な連携
データを BigQuery へ直接読み込むだけでなく、データスタジオで
BigQuery の標準 SQL を使用し、カスタムクエリや
分割テーブル を作成できるようになりました。
新機能の詳細
初めてご利用になる場合はテンプレート一覧をご覧になり、データスタジオではどのようなレポートを作成できるかをご確認ください。新機能についてさらに詳しくお知りになりたい場合は、ヘルプセンターの関連記事をご覧ください。
ご意見やご質問がございましたら、データスタジオ コミュニティ フォーラムに投稿をお寄せください。
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Audience Data Mining Case Study: PBS & LunaMetrics 」を元に構成しております。 Google アナリティクス 360 では膨大なデータの収集と処理が可能で、その活用場面も多岐にわたります。しかしそれだけではなく、Google Cloud Platform の強力なデータ マイニング ツールを活用したいと考える企業もあります。そういったときに役立つのが、
Google アナリティクス 360 から BigQuery へのエクスポート です。先日公開された
LunaMetrics と PBS の
ケーススタディ では、Google アナリティクス 360 と Google Cloud Platform を使ったオーディエンス分類によって、ユーザー エクスペリエンスの設計、パーソナライズ、マーケティングやメッセージングのターゲット設定など、多方面にわたる改善に成功した事例を紹介しています。
PBS は何百万人もの視聴者を抱えるテレビ放送ネットワークです。その公式ウェブサイト
pbs.org は、テレビ放送のエクスペリエンスを補強し、オンライン動画コンテンツをストリーミング配信するオンライン コンテンツ ハブとして機能するだけでなく、他の多くのサイトと同様に、ユーザーを理解し、機能やコンテンツのニーズを把握するため、ペルソナ（ユーザー像）やオーディエンス セグメントの形成に力を入れています。多くの場合ペルソナは、顧客やユーザーについてのサンプリング的な知識を得るところから始まり、インタビューをはじめとする民族学誌的な質的データや、アンケート、市場調査などの量的データを含む幅広い情報を取り込んで形成されていきます。
PBS は、Google アナリティクス 360 と、同サービスの BigQuery へのエクスポート機能を使って、新たなアプローチを生み出すことに成功しました。データドリブンな手法によるオーディエンス分類です。PBS はすでに盤石の体制で Google アナリティクスを運用しており、デフォルトの情報収集はもちろん、イベント トラッキングによるページ内インタラクションの追跡や、カスタム ディメンションによる各種内部情報の発掘・蓄積も行っていました。
データ マイニングのアルゴリズムにより、複数の行動要因をもとに、類似のユーザーをクラスタに分類
PBS は LunaMetrics と組んで
データ サイエンス ソリューション プロジェクトに取り組み、こうした複雑で大規模なデータセットから確実で実用的な結果を抽出することにしました。LunaMetrics はデータ マイニングの手法によって、ウェブサイトでの行動をもとにオーディエンスのパターンを見出すことに努めました。BigQuery を Cloud Datalab や Cloud Storage といった Google Cloud Platform プロダクトと組み合わせることで、両社はウェブサイトで得られた 3 億 3,000 万件以上ものセッションから、有用な回答を導くことに成功しました。
分析の結果、6 種類のユーザー群を特定しました。区分の基準となったのは、主に利用するコンテンツのタイプ（ニュース、育児関連情報など）と機能（動画をオンラインで観ることを好むか、テレビ接続デバイスで観ることを好むかなど）です。この知見をもとに、PBS は既存のペルソナに行動データを反映して強化・修正することができました。こうして得られたペルソナは、今後新たなオーディエンスの作成に活用され、リマーケティングや高度なレポート、コンテンツのテストなどに効果を発揮することとなります。
詳しくは、
ケーススタディ全文 をご確認ください。技術的な詳細については、LunaMetrics のブログ（英語）で「
Audience Modeling with Analytics 360 and Google Cloud Platform 」をご覧ください。
投稿者：
Jonathan Weber （LunaMetrics）、
Daniel Waisberg （Google）
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 Real-time just got real: Google Analytics 360 offers fresher insight 」を元に構成しております。 ついに完成した新しいウェブサイトや機能。リリース後は、ユーザーの反応を待つばかり。だけど待ちきれなくて、1 時間も経たないうちにデータを見に行ってしまう…。そんな皆様に朗報です。
Google アナリティクス 360 のインサイト更新がスピードアップし、最短で 10 分ごとに新しいデータをお届けできるようになりました。Google アナリティクス の登場以来、最も新鮮なファーストパーティ データを最速でお客様にご提供できることを、チームとしても誇らしく感じています。
サイトやマイクロサイト、各種デジタル エンゲージメントの状況をリアルタイムに確認したい方には特に重要なお知らせと言えるでしょう。アナリティクス 360 のファーストパーティ データの大部分について、収集、処理、提供までを最短 10 分で完了できるようになりました。すでに管理画面と API が新しい更新サイクルに対応しており、BigQuery 経由のアクセスについても近日中に対応予定です。これにより、次のようなアクションのスピードアップを期待できます。
不具合を修正する
トレンドを検出し、人気のトピックに即応する
イベントやソーシャル ミームの影響を把握し、適切なアクションを起こす
レポートのデータの鮮度を確認したいときに目印となるのが、ページ右上に表示されるこのアイコンです。
このアイコンが表示されていれば、レポートのデータは当日のものです。アイコンにカーソルを合わせると、データの鮮度が詳しく表示されます。
新しいデータ更新サイクルは、アナリティクス 360 でのみご利用いただけます。各レポート、ビュー、およびプロパティの対応状況と、データの更新頻度に影響するさまざまな要素について詳しくは、
ヘルプセンター でご確認ください。
消費者の瞬間的な関心を収益の源としているブランドやサイトにとって、鮮度の高いインサイトは見逃せないアドバンテージです。コンテンツ パブリッシャーや小売業者を例に考えてみましょう。
コンテンツ パブリッシャーは、その瞬間に最もリッチで興味深いコンテンツをユーザーに提示することに注力しています。そしてそのためには、今最もリッチで興味深いコンテンツが何なのか理解していなければなりません。
Google アナリティクスのリアルタイム レポート類は、以前からパブリッシャーにとって意思決定の重要な材料となっていますが、こういったレポートよりも踏み込んだインサイトが必要になることもあります。さらに鮮度の高いインサイトを得られるレポートの幅が広がれば、パブリッシャーはコンテンツに関する意思決定の精度を高め、ユーザー獲得やユーザー エンゲージメントの質を向上させるとともに、消費者と自ブランドとの関係を強化することができます。
オンラインで小売を手掛ける企業についても同じようなことが言えます。有名人が身に着けている商品やソーシャル メディアで言及したブランドが急激な関心を集めることがありますが、こういった一過性の購買意向の盛り上がりを収益に結び付けるためには、時に分単位の時間で行動を起こさなければなりません。
ある商品の人気が急上昇しているとき、小売業者は露出を増やして関心を捉え、集中的なプロモーションや関連商品の提案によって購買の促進や拡大を図ることができます。最短 10 分周期で更新される新鮮なインサイトは、小売業者の機動力を高め、関心のトレンドを収益に変える力となります。
スピード 以上に検証が重要なデータについて
ご存知のとおり、Google アナリティクスは AdWords や DoubleClick といった外部のデータソースから情報を取得することができますが、こういった連携先データソースを扱う際は、不正行為の検出など、追加の要件をクリアする必要があります。このため、これらのレポートのデータは、今回ご紹介した新たな更新サイクルの適用外となります。
たとえば Google Ads のデータを含むレポート（Ads との連携によって拡張されたディメンションを含むもの）については、従来どおりデータの提供までに何時間かを要します。各レポートの対応状況について詳しくは、
こちら のヘルプセンター記事をご覧ください。
投稿者： Breen Baker（Google アナリティクス担当チーム）
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 8ヶ月 ago
今回は前回に引き続き、「 Abema TV 」での Google アナリティクス 360 スイートの活用を紹介します。前回の記事は こちら をご参照ください。
Google アナリティクス 360 導入の各事業部での成果 今回 AbemaTV にとって各チャンネル、番組レベルのユーザー属性データが短時間でレポーティング、分析可能になったことは大きな成果でした。
特にデータ取得の観点において、AbemaTV ではユーザーのログイン情報を取得しないため、ユーザーの属性情報の把握が難しい状況でした。しかし、アナリティクス 360 の
ユーザー属性機能 を使い Google のユーザー属性とインタレスト カテゴリを取得することで、デモグラフィック データを番組編成の重要な指標として利用できるようになりました。
分析業務においても改善が見られました。今までも、自社ツールでは SQL を書くか、解析担当に依頼することで決められてたテンプレートのデータを得ることはできました。しかし、アナリティクス 360 の利用により、データ サイエンティストではない、現場の番組制作担当や開発担当も簡単なセグメントに基づく分析が可能になりました。
また、
アプリケーション用のインターフェース もあるので、スマートフォン端末でいつでもレポートを確認できます。こうしたデータ閲覧の容易さが意思決定の素早さを支えている点もデータの民主化の観点から大きな進歩だと考えています。
上記のようなデータの収集、分析、閲覧の各フェーズでの改善の結果、今では代表取締役以下、担当取締役から各番組の担当者までアナリティクスのアカウントを持ち、各事業部の担当に応じたレポートを参照し意思決定に利用しています。現在 「AbemaTV」のアナリティクスアカウントには 200 名以上の社員 が登録しており、日々の業務で利用しています。
これらの現場での取り組みに対する成果について、各部門での詳細な活用について各部門の KPI とともに紹介いたします。
<各事業部での担当するビジネス課題とそのトラッキング指標一覧>
主に担当するビジネス課題
改善すべき指標
取っている Action
経営層
継続、ユーザー数、広告収益
ユーザー数、継続率、5 分以上の視聴ユーザー数など
各部門毎のリソース配分や事業戦略に関わる意思決定
マーケティング部門 (事業戦略)
継続、ユーザー数
属性別ユーザー数、継続率、5 分以上の視聴ユーザー数など
属性情報と流入情報を元にしたマーケティング施策
プロモーション、宣伝本部
新規ユーザー数
新規ダウンロード数、流入経路元のユーザー数
TV、ソーシャルの運用、属性情報と流入情報、獲得経路分析
編成、制作部
編成戦略
視聴数、5 分以上の視聴ユーザー数など
コンテンツ編成、タイムテーブルの設定、コンテンツの出し分け
プロダクト開発部
初回体験、継続、新機能
翌週継続率、予約率など
番組表などの機能改善、プッシュ通知の改善
1. 経営層でのサービス間のリソース配分での活用 AbemaTV の経営層は
新規、既存ユーザーの再来訪率、5 分以上の視聴率を重要な指標 とし、これらの指標を改善するためリソース配分や事業戦略の意思決定をアナリティクス 360 のデータを元に行っております。
日々の運用においては、編成制作局長、宣伝本部長、開発局長など経営層から現場のプロデューサーまで同時接続数をチェックしユーザーの反応を確認しています。特にリアルタイムでユーザー数を見ることができるので、目玉のライブ放送などを Google アナリティクス アプリなどで常にチェックし、サービス向上の指針の 1 つとしています。
例えば、チャンネルごとの同時接続数をリアルタイム レポートで確認し、ユーザー数が伸びていれば（コメントの盛り上がりなど定性的なデータなども考慮し）コーナーを延長したり番組編成をフレキシブルに変更するなどの工夫を行っています。 直近では女性層を増やす施策として、データに基づき新しいチャンネル (
韓流 ・華流チャンネル ) を増設し、リソースを投入しました。このようなコンテンツ、編成戦略の結果として、
サービス全体の女性比率を開局時の 20% から 35% ( 2016 年 12 月時 ) に上昇させることができました。
2. マーケティング、宣伝部門での流入経路分析での活用 目玉となるような大きな生放送の番組の場合、プロモーションの結果、ターゲットしていた属性のユーザーが訪れているかを確認しています。 その施策後のユーザーの伸びについてもトラッキングし、継続利用につながっているかを分析しています。
また、両部門では新規ユーザーをどのように 5 分視聴ユーザーに育てていくのか、一度休眠してしまったユーザーをどうやって効率よく呼び起こすかが課題として持っていました。しかし、アナリティクスのアプリの SDK のみでは参照元のトラッキングが難しいという課題がありました。この問題を解決するため、ブラウザの流入元情報アプリの起動データと連携することで解決しました。
下記図に示した通り、Growth Link を介して経路情報の受け渡しをすることでウェブからの流入元を可視化をし、流入経路ごとにどのステップに課題 があるのか、また改善施策の効果があったのか明らかになりました。
今後は
アナリティクスのリマーケティングリスト機能 を用いることによる、休眠ユーザーの獲得を検討しています。
3. 編成、制作部門でのコンテンツ戦略への活用
編成制作部門では、各番組のプロデューサーはアナリティクスレポートやAPIから作成したレポートにて日々自分の担当番組の数字を確認しております。
今回リアルタイム レポート API を活用し各滞在時間のユーザー数を逐一レポーティングすることに成功しました。特に速報ニュースに関して、どの程度情報を追加し、いつ番組を終了するかの判断の 1 つの指針としてこの分単位のデータを参考にしています。また、AbemaTV のようなザッピングが可能なインターフェースでは、その時流れている絵の強さが重要になります。今回、それを視聴転換率と定義し番組編成に利用しています。
<リアルタイムレポート API を用いたサンプル例>
リアルタイムレポートに加え、番組毎で各 [デモグラフィック データ] ✕ [ 5 分以上の視聴数]や[地域] ✕ [ 5 分以上の視聴数]の掛け合わせグラフを作成しています。これらのデータを元に 5 分以上視聴数が優位に多いコンテンツの再放送を増やしたり、よりリソースを投入して新番組をつくる指針にしています。
それからニュース チャンネルでは災害情報など地域性の高いニュース コンテンツを放映した際に都道府県別の視聴データを見ることで、情報インフラとして信頼できるコンテンツを提供できているかを地域と属性データから確認し役立てています。
4. プロダクト開発部門での機能改善への活用 プッシュ通知に関して、プッシュしたコメントで反応したユーザーのその後の行動を分析 することが可能になりました。この実装で打つ数を厳選しているプッシュ通知の最適化につなげることができています。
また、番組を SNS にシェアする機能を改善し、効果測定をしながら調整をすすめたところ、シェア率を 135% 改善することができました。その結果、シェア流入からの新規ユーザー獲得が 3 倍ほど増加しました。
初回体験のフロー改善にも活用しています。ユーザーの初回輝度から再来訪までのカスタマージャーニーを可視化し、それぞれのインターフェースで A/B テストを繰り返すことで、再来訪率を開局時より 115% 改善することができました。
組織を横断したマーケティング プラットフォーム 経営層と現場が同一のマーケティングプラットフォームを共有することで、同じ KPI、同じデータ文脈でコミュニケーションができるようになりました。
アナリティクス 360 では、
アセット機能の拡張 により、カスタムレポート、セグメントの共有が簡単に行うことが可能です。解析チームにて必要なセグメントを予め用意しておけば、該当のセグメントをすべてのメンバーが見ることができるので、タイムリーかつスムーズな分析や建設的な議論が可能になりました。
今後の展望とアナリティクス 360 に求めるもの
AbemaTV はマルチデバイス対応のサービスですので、「データの民主化」をする上でウェブサイトとモバイルアプリの両方を一元管理ができる解析プラットフォームが必要でした。GA360はまさにそのニーズを満たしている一方で、GA360のウェブサイト版とモバイルアプリ版の機能を比較すると後者はひとつふたつ遅れている印象があります。 株式会社サイバーエージェント執行役員
Posted by Analytics 360 suite アカウントマネージャー 清水千年
noreply@blogger.com (Chitoshi Shimizu)
8 years 8ヶ月 ago
AbemaTV - 成長を続けるオンライン動画市場を支えるプラットフォーム
サイバーエージェントとテレビ朝日が共同で展開し、2016 年 4 月の開局から 9 か月で 1300 万ダウンロードを突破したインターネット テレビ局 「
AbemaTV 」 にマーケティング プラットフォームとして Google アナリティクス 360 スイートと Google Cloud Platform を導入しました。
今回 2 回に渡って、「AbemaTV」での Google アナリティクス 360 スイートの活用を紹介します。前半は導入の背景と動画の KPI の設計と実装について、後半ではマーケティングへの活用、その後のメディア収益化までを見越したビジネス活用についてお伝えします。
導入の背景 - 過去の挑戦から見えていた課題
これまでも株式会社サイバーエージェントでは、幾つかの動画サービスを提供していました。その経験から、動画サービスの測定に関して以下の課題がありました。
データの編集、解析環境へのハードルを下げること
リアルタイムに近い鮮度の高いデータのトラッキング
ウェブサイト、アプリを同一指標、ディメンションで扱える分析環境
マーケティング利用や API などのデータ活用の拡張性
新プラットフォーム導入時の検討ポイント - Google アナリティクス 360 を中心としたマーケティング プラットフォーム 上記課題を踏まえ、今回 AbemaTV では以下の点を元に新しいプラットフォームの導入を検討しました。
アナリティクス 360 のインターフェースは
誰でも簡単なトレーニングで分析することができます 。そのため、社内で啓蒙活動をすることで、こうした分析に関わる障害を取り除き、データのデモクラタイズ（民主化）を社内で推進できると考えていました。
デバイスに依らず大量のデータをリアルタイムで収集、分析、レポーティングできる ため、今回のマルチデバイスでライブストリーミング形式にするというビジネス要件に合致していました。
API を開放しており、その中の 1 つ core reporting API を使用し収集したデータ を Google スプレッドシートにて柔軟にレポーティングできる点も魅力でした。しかし、こうして収集、整形したデータも、行動が伴って始めてビジネス インパクトを出すことが可能です。サイバーエージェントは「アメブロ 」などの自社メディアですでに アナリティクス 360 活用の経験を積んでいました。そのため、アナリティクス 360 が広告収益というマネタイズとマーケティング活用への拡張性が担保されている ことを認識しており、Google の他プロダクト連結でデータ拡張が可能なプラットフォームを選択しました。
KPI の設定とそれに伴うアナリティクス 360 スイートの実装 - 新たなオンライン動画視聴率を 1 から定義する
実装の前に、まずユーザーのカスタマージャーニーを議論し、各部署がどのような KPI を持つのかを明確にしました。今回は「インターネットテレビ局」という今までの動画サービスとは異なるコンセプトのサービスになります。そのため、新しい体験を届けるライブストリーミングサービスにおいて、テレビの視聴率に代替する指標とは何かを一から設計しました。
ユーザー体験から逆算し、レポートのアウトプットを考えながら設計したこと が今回のビジネス活用に繋がりました。下記は「AbemaTV」でのユーザー体験を可視化し、各ステップでどのような KPI をトラッキングするかを図示したものです。
<再来訪につなげるまでのユーザーフローとステップごとの取り組み>
KPI の設定時に注意した点として、各部門が自分の部署だけの数字に囚われないよう設計しました。具体的には重要な経営指標 (例:月間の総ユニークユーザー数など) を因数分解し、各部門がどのような KPI を達成し、その数字が次の部署にどのように繋がっていくかを可視化しています。
<再来訪につなげるまでの各部署の活動領域と施策の概要>
結果として、アナリティクス 360 導入後、各担当がユーザー ステージごとの評価指標とその上位 KPI を目標として持ち、自身の施策が全社的な KPI である 5 分以上ユーザーの増減と再訪問率にどのような影響をおよぼすのかを、ビジネス全体を俯瞰しながら可視化 できるようになりました。
自社ログシステムのデータを集計するためには SQL を書く必要があるため、多くの場合はデータ出しを分析担当者に依頼する必要があり、結果的に大きなボトルネックになっていました。 アナリティクス 360 を導入することによってレポーティングにかかるコストが下がり、経営層から開発チームや番組制作チームなどの現場に至るまで多種多様な人間が即時にレポートを確認し、意思決定できるようになりました。 サービスに携わるすべての人が集計データを容易に確認できる開かれたプラットフォームとなったことで、サービス改善のスピードと精度が飛躍的に上がりました。 株式会社サイバーエージェント株式会社 今回はアナリティクス 360 を導入された背景及び、実際に現場や経営層で活用されている KPI をどのように実現したかについて紹介致しました。次回はこの実装を元にどの様な分析を行い、どのような具体的な成果を得たのかを紹介致します。
noreply@blogger.com (Chitoshi Shimizu)
8 years 9ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 ‘All Killer, No Filler’: The Next Web finds the right message with Google Optimize 360 」を元に構成しております。 わずかなきっかけで消費者の行動が変化するこの時代、マーケターは顧客にさらなる利便性を提供する方法を常に考え続けなければなりません。収集可能なデータはいくらでもある中、問題となるのはむしろ、いかに余分なノイズを除外し、具体的なアクションにつながるインサイトを見出せるかです。
今日成功しているビジネスの多くは、ある新しいアプローチを採用しています。それは、
成長と最適化の文化 を育むことです。こういった文化の中では、組織内の誰もがデータを活用し、テストや分析・学習によって日々顧客体験の改善に努めます。
テクノロジー メディア企業であり、オンライン パブリッシャーとしての顔も持つ The Next Web（TNW）はこういった企業のひとつです。テストの文化を積極的に採り入れる同社は、読者をカンファレンスのサイトに呼び込む最適なメッセージを選ぶため、
Google オプティマイズ 360 を活用しました。
ケーススタディ: The Next Web の場合
The Next Web のカンファレンスでは、ハイテク企業のリーダー、起業家、マーケターなどが一堂に会し、イノベーションと情報共有、そして将来に向けた展望の深化を図ります。最初の TNW カンファレンスの催行は 2006 年に遡ります。創業者の Patrick de Laive 氏と Boris Veldhuijzen van Zanten 氏が、自分たちのスタートアップ ビジネスを紹介する場を探したものの、ぴったりのイベントがなかったため、自ら主催することにしたのが始まりです。
初回イベントの参加者は 280 名。その時点ではかなりの成功と言える規模でしたが、今後の TNW カンファレンスに向けて、もっと強力な宣伝方法が必要なのは明らかでした。こうして生まれたのが、ウェブサイト
thenextweb.com です。ハイテク関連のニュースや文化を扱う同サイトは、現在 1 か月あたり 800 万人近い閲覧者を集めています。また、同社が毎年ニューヨーク シティーとアムステルダムで開催する定例カンファレンスは、参加者 20,000 名を超える規模となっています。
The Next Web のマーケティング チームは、thenextweb.com の記事内にプロモーション メッセージを挟むことで、カンファレンスのサイトにユーザーを呼び込み、チケットを販売しています。どういったメッセージの組み合わせが最も効果的か調べるため、同社は Google アナリティクス 360 スイートの一部である
Google オプティマイズ 360 を活用しました。
次のカンファレンスを間近に控えた The Next Web のマーケティング チームは、ユーザーをカンファレンスのページへと呼び込むうえで最も効果的な見出しと説明文の組み合わせを特定したいと考え、オプティマイズ 360 を使った多変量テストを実施しました。
テストの結果は明確なものでした。最も効果的なのは「All Killer, No Filler」（100% キラー コンテンツ）という見出しと「This one's different, trust us」（本当に他とは違います）という説明文の組み合わせだったのです。テスト中、この見出しと説明の組み合わせは、元の組み合わせよりも 26.5% 優れたパフォーマンスを発揮し、100% の確度で基準ラインを上回る成果を上げていました。
The Next Web のマーケティング チームは、今日もテストと最適化を繰り返し、カンファレンスの宣伝メッセージを改良し続けています。メッセージの改良はカンファレンスのサイトへのトラフィック増加につながり、トラフィック増加は参加者の増加につながります。認知度の向上やニュースレター登録者の増加といった副次的な効果も見逃せません。
「オプティマイズ 360 とアナリティクス 360 のおかげで、テストがずっと楽になりました」と Scheijbeler 氏は話します。「おかげで各メッセージがどれくらいのクリック数を生み出しているか、明確に把握することができます。確実に従来よりも多くのカンファレンス参加希望者を呼び込めるようになっており、そのことは最終的な成果にも如実に表れています。」
詳しくは、
The Next Web のケーススタディ全文 をご覧ください。
投稿者： Tiffany Siu（オプティマイズ 360 担当プロダクト マーケティング マネージャー）
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 9ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 A Love Story for the Ages: Marketing Commits to Measurement 」を元に構成しております。 友達以上、恋人未満の関係 を長らく続けてきたマーケティングと計測。この「ふたり」が探り合いの段階を抜けて固い絆を結べば、その先には美しい未来が開けています。
マーケティングと計測がしっかりと力を合わせれば、マーケティング活動の改善とユーザー エクスペリエンスの向上、ひいてはビジネスとしての成功につながるような、有益なインサイトを生み出すことができます。こういった実りある関係へのステップアップを目指すなら、マーケティングにとって都合がいいときにだけ計測をデートに誘うような姿勢ではいけません。互いに責任を持った真剣なお付き合いを始めましょう。
強固な関係づくりの秘訣
「成長志向のマーケターにとって、計測は後付けで考えるような事柄ではありません。むしろ、絶えず変化していく
モバイル第一の世界 で成功を収め、成長を続けるために欠かせない材料のひとつです。」そう話すのは、Google のパフォーマンス広告マーケティング担当ディレクター Matt Lawson です。
先進的なマーケターは、過去 2 年間で主流層に比べ 75% も多く、より総合的な計測モデルへと移行しています*1 。
マーケティングと計測が手を取り合った先には、明るい未来が広がっています。
eConsultancy と Google が最近行った調査 によると、先進的なマーケターは、主流層よりも 75% 高い確率で、過去 2 年の間により総合的な計測モデルへと移行しています。また、こうした先進的マーケターが主要なビジネス目標を大きく上回る確率が 2 倍以上高かったことが、同じ調査で示されています（2015 年のデータ）
*2 。
もちろん、指輪を渡せばゴールというわけではありません。
マーケティングと計測がお互いに理解を深め、新たな試みを重ねていく中で、挫折や失敗を経験することもあるでしょう。データ解析（アナリティクス）に取り組んでいるマーケティング部門の意思決定者を対象とした最近の調査では、61% の回答者が
必要なデータの入手や統合に苦労 したと答えています（昨年のデータ）
*3 。
人間同士と同じように、マーケティングと計測も、力を合わせてじっくり関係を育てていかなければなりません。そしてラブストーリーが進展していくにつれ、従来の方法論（たとえば計測の手法）を手放して、
成長を可能にする新しい考え方 を受け入れ、
これからのマーケティング測定のあり方 を捉え直し、作り変えていく必要があります。
マーケティングと計測が将来を見据えた真剣なつき合いを始めることになったら、次の 3 つのポイントを意識して、幸せなパートナーシップの樹立を目指しましょう。
力を合わせて自社にとって本当に大切な情報を特定し、計測する
データから取り出した重要なインサイトを惜しみなく共有し、意思決定を助ける
得られたインサイトがユーザー エクスペリエンスの向上につながるよう、実際に行動を起こす
eConsultancy と Google による最新のレポート「
Driving growth with marketing measurement in a mobile world 」では、マーケティング リーダーのためのさまざまなヒントをご紹介しています。ぜひダウンロードしてご活用ください。
*1、*2 eConsultancy / Google「Analytics and Measurement Survey」（2016 年）調査対象: n = 500（収益額 2 億 5 千万ドル以上の北米企業のマーケティング / 計測担当役員） 投稿者： Karen Budell - Google アナリティクス 360 スイート担当コンテンツ マーケティング マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 9ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 What does a good website test look like? The essential elements of testing 」を元に構成しております。 一にテスト、二にテスト。ウェブサイトの改善はテストがすべてとよく言われます。実際、テストは「成長の文化」の中核を成すものと言えるでしょう。ここでいう成長の文化とは、日々顧客体験を改善していくため、チームの誰もが積極的にデータを収集し、それに基づいて行動する文化のことです。
では、良いテストとはどのようなものでしょうか。たとえば「購入」ボタンの色を青から赤に変更して影響を調べるのは、優れたテストと言えるでしょうか？それを決定づけるのは、テストの題材としてそのボタンを選んだ理由です。解析に基づくチョイスでしょうか、それとも単なる勘でしょうか？
前者だったものとして話を進めましょう。良いテストの条件は他にもあります。そのひとつが、
たとえ失敗しても学びが得られること です。テストが失敗すれば、ウェブサイトのパフォーマンスが悪化することもあるでしょう。しかしもっと悪いのは、そのときに得られた教訓を今後に活かせないことです。
優れたテストの鍵は、自社に合ったフレームワークの確立にあります。
3 月 9 日（木）に実施されるライブ ウェブセミナー （ 英語 ）にぜひご参加ください。Google アナリティクス アドボケイトの Krista Seiden と、Nest のビジネス成長部門を率いる Jesse Nichols が、テストやウェブサイト改善に役立つ 6 ステップのフレームワークをご紹介します。
適切なフレームワークは企業によって異なりますが、概ね共通して言えるのは次の 3 つです。
行き当たりばったりに気になった点に手を付けるのは得策ではありません。データを見直すことから始めるのが成功の秘訣です。なんらかの意味で突出している部分、つまり特にうまくいっているポイントや、特に問題があるポイントを見つけましょう。
題材となるインサイトが見つかったら、次はそれについて仮説を立てます。なぜそんなにうまくいっている（あるいはまずいことになっている）のでしょうか？その部分に行き当たったユーザーはどのような体験をしていますか？良いことだったとして、他の部分でも同じ効果を引き起こすにはどうするばいいでしょうか？あるいは悪いことなら、改善するにはどうすればいいでしょうか？ここで組み立てた仮説が、テストの起点となります。
たとえば、モバイルでのコンバージョン率が PC の場合よりも低いことがわかったとしましょう。この場合、モバイル環境でのショッピングや決済のエクスペリエンス改善に向けたテストを実施することが考えられます。
The Motley Fool の事例 はこのパターンでした。メール キャンペーンによってユーザーをニュースレター注文ページへと誘導するところまではうまくいっているものの、コンバージョンが発生していないことに気付いた同社は、ユーザー エクスペリエンスの合理化を目指してテストを重ねていくことになりました。
仮説を検証するさまざまな方法を考えてみましょう。ここで重要なのは、大上段に構えたクリエイティビティよりも小さな創意工夫です。何も CTA（行動喚起）ボタンの再発明を試みることはありませんが、少しだけ変わった方法や大胆なアプローチは積極的に採り入れるべきです。たとえば、「お申し込みはお早めに」という CTA テキストを「お申し込みは今すぐ」に変えて様子を見るのも一手ですが、「ぜひお試しください」くらいまで変化を付ければ、新たな視野が開けるかもしれません。
迷ったときはシンプルに。いきなり大鉈をふるうよりも、小さなテストを積み重ねていくのが得策です。ちょっとした微調整で驚くほどの効果が出ることもあります（テストのアイデアに詰まったときは
こちら の記事が参考になります）。
シンプルかつ強力なテストを優先すること。
いくつものアイデアを一度にテストすることはできません。テストしやすく、期待できるインパクトも大きい仮説から着手しましょう。たとえばコンバージョン率の改善を図るなら、CTA ボタン 1 つから始めれば、時間やリソースを節約しながら成果を上げていくことができます。もちろん、ある程度時間をかけて新しいページデザインを検討する手もあります。
スピードとインパクトについては、次の図のように整理するとわかりやすいでしょう。物静かなカメを追ってもあまり意味はありません。狙うべきは声の大きいウサギです。
ウサギ狩りにうってつけなのはユーザーフローの終盤です。「可能な場合は、コンバージョン ポイントに近い部分からテストを始めましょう」と話すのは、
Nest のビジネス成長部門を率いる Jesse Nichols です。「コンバージョン ポイントから離れるほど、大きなインパクトのある、つまりコンバージョン率まで波及するようなテストを実施するのは難しくなります。」
継続は力なり
最後に申し添えておきたいポイントは、
標準化された反復可能な方法でテストを行うこと です。一定のアプローチを確立して毎回使用することで、テスト間の比較が容易になり、その都度学びが得られます。
このように明確で確固としたフレームワークを用意することで、チーム全体がテストに取り組みやすく、また成果を出しやすい環境が生まれます。
電子書籍「
How to Build a Culture of Growth 」ダウンロードして、テストと最適化の指針を学びましょう。
投稿者： Tiffany Siu - Google オプティマイズ 360 担当プロダクト マーケティング マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
8 years 9ヶ月 ago
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 3 Ways to Better Support Marketing Decisions with Data 」を元に構成しております。 マーケティングは芸術であり科学である、とよく言われます。そして、データを利用してあらゆる接点で顧客体験の最適化を図る企業が増えるにつれ、科学的な面の重要性にさらに注目が集まっています。しかし、そのようにしてデータから得られたインサイトを確実にアクションにつなげるためには、コミュニケーションとコラボレーションという「芸術」的な力が欠かせないのです。
データドリブンに優れた組織は、そうでない組織と比べて、意思決定が大幅に改善されたと感じているケースが 3 倍多いことが示されています
*1 。にもかかわらず、経営者の 62% は未だにデータよりも過去の経験に重きを置いて意思決定を行っています
*2 。重要な判断を担う意思決定者には、信頼でき、扱いやすく、理解しやすい情報が必要です。
以下、マーケティング組織がデータを意思決定に活用するための 3 つの方法を示します。
1. 整理統合
目下の課題が
チーム間の連携であれデータソース間の統合であれ 、マーケティング組織が既存顧客や潜在顧客にメッセージを届けるうえで大きな妨げとなるのが「サイロ化」です。データのサイロ化が起きていると、カスタマー ジャーニーの全体像をつかむことができません。組織のサイロ化は、情報やアイデアの流れが滞る原因となるほか、カスタマー エクスペリエンス改善の最大の障壁と見なされています
*3 。
さまざまな情報源を整理・統合して顧客体験の全貌を明らかにすることができるよう、
データ戦略 を組み立てましょう。部門間のコラボレーションとコミュニケーションも重要なポイントとなります。さらに、マーケティング担当者とアナリスト全員が共通のデータセットと技術を使用するようにできれば万全です。
2. 視覚化
優れたデータ ストーリーテリングは、データの処理を容易にします。データの視覚化に十分な時間を投資することで、一目でわかる説得力のあるストーリーを展開できます。
収益チャート、ヒートマップ、棒グラフといったツールの存在事由は、複雑な概念をシンプルに表したり、まとまった量の情報をわずかな時間で伝えたりすることにあります。ツールをうまく使えば、複数のデータソースをインタラクティブなレポートやダッシュボードに集約し、迅速なアクションの材料に変えることができます。可能な限り誤解の余地がない形にデータをまとめ、意思決定者がアクションを起こしやすいよう工夫しましょう。
3. 共有
データが正しく理解されなければ、インサイトがアクションへと発展することもありませんが、同じくらい重要なのが共有です。データやアイデアが適切なタイミングで適切な人と共有されなければ、意思決定者は
マーケティング データの力を十分に活用する ことができません。
「リアルタイムのデータはきわめて重要です。これがなければ、ビジネス リーダーはすでに意味を失ったデータをもとに判断を下すことになりかねません。ビジネスが置かれた状況は刻々と変化しており、鮮度の落ちたデータは誤った判断の原因となります。」そう語るのは、Google アナリティクス 360 スイートのマーケティングを統括する Suzanne Mumford です。
3 つのステップをすぐに実践できるよう、データの視覚化とコラボレーション機能が組み込まれたソリューションを見つけましょう。
顧客体験の最適化を得意とする企業は、解析や測定だけでは満足しません。組織全体が協力してデータの共有に努め、得られたインサイトの意味と影響を互いに伝えます。マーケティングに長けた組織は、データ、テスティング、最適化によって日々顧客体験の向上に努める
成長の文化を醸成 しており、組織内の誰もが理解し、行動に移しやすい形でインサイトを共有し合います。
Harvard Business Review の記事をまとめた「
Measuring Marketing Insights 」をダウンロードし、データを行動につなげる方法について理解を深めましょう。
この記事の初版は、2016 年 8 月にスポンサー コンテンツ として HBR.org に掲載されました。 *1 PwC によるデータとアナリティクスに関するグローバルな調査「Big Decisions™」、対象者: 世界のシニア エグゼクティブ 1,135 人（2016 年 5 月）Marketing in the Driver's Seat: Using Analytics to Create Customer Value 」（2015 年） 投稿者： Karen Budell - Google アナリティクス 360 スイート担当コンテンツ マーケティング マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)
News, Tips and Tricks from the Google Analytics Team.Unknownnoreply@blogger.comBlogger394125
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