Google Analytics 日本版 公式ブログ

データスタジオ: AdWords MCC アカウントのサポートを強化

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 「Data Studio: Enhanced AdWords MCC Support」を元に構成しております。
AdWords クライアント センター(MCC)アカウントは、複数の AdWords アカウントを効率的に運用できるツールです。MCC アカウントに複数のアカウントをリンクすると、リンクしたアカウントを 1 か所でまとめて確認できるため、マーケティング業務を専門とする広告代理店など、多くの第三者広告主様がご利用です。

このたびデータスタジオ チームでは、AdWords コネクタの強化版をリリースいたします。このコネクタを使用すると、MCC のサブアカウントを選択することや、通貨設定が異なる複数のサブアカウントを対象としたレポートを作ることが可能になります。

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新機能


AdWords コネクタで強化された 2 大機能は次のとおりです。


  1. サブアカウントの選択: データスタジオ レポートのデータソースとして MCC アカウントを指定する場合、これまでは 1 つの MCC アカウント全体を選ぶしかありませんでした。今回の機能強化により、データソースとして 1 つの MCC アカウント内のサブアカウントを 75 個まで、個別に指定できるようになりました。
  2. 通貨のフィルタ: MCC アカウントでの一般的な問題の 1 つは、複数のサブアカウントに異なる通貨が設定されている場合に起こります。こうしたケースでは、インプレッション数やクリック数などは複数のサブアカウントを対象に正しく集計されますが、費用や平均クリック単価などは正しく集計されません。そこで、強化版 AdWords コネクタではこの問題を回避できるよう、MCC アカウントの所有者が通貨を基準にサブアカウントをフィルタしたり、異なる通貨が存在する場合にはコネクタから通貨フィールドを削除したりできるようにしました。

AdWords MCC アカウントとのリンク


MCC アカウントとリンクするには、データスタジオの新しいデータソースを作成し、AdWords コネクタを選択します。MCC アカウントへのアクセス権をお持ちであれば、[MCC アカウント] オプションが表示されますので、データソースとするサブアカウントを選択したり、右上のプルダウン メニューを使ってサブアカウントの通貨をフィルタしてください。

なお、MCC アカウントとの既存のコネクタを使って強化された新機能を利用するには、既存のコネクタを編集して再リンクするか、コネクタを一から作り直してください。

フィードバック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。


Happy Reporting!


投稿者: Alon Gotesman - Google データスタジオ担当者
noreply@blogger.com (Bruna)

Google アナリティクス 360 スイートにユーザー ポリシーを導入

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 「Introducing Google Analytics 360 Suite Policies」を元に構成しております。
Google アナリティクス 360 スイートの管理セクションは、今日の大企業のニーズに合うよう改良が重ねられ、先ごろアカウントの復元が簡単にできるようになりました。そしてこのたび、組織向けユーザー ポリシーを求めるご要望にお応えし、新しい機能を追加することになりました。ユーザー ポリシーは、Google アナリティクス 360 スイートの組織管理者が、企業データにアクセスできるユーザーを適切に管理できるようにサポートするユーザー管理機能です。

ユーザー ポリシーの仕組み


組織のユーザー管理者は、組織内の Google アナリティクス アカウントで各ユーザーに許可する行為と許可しない行為をユーザー ポリシーで指定できます。次の例をご覧ください。

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ポリシー違反となるユーザーの監査


ユーザー ポリシーに照らして違反となるユーザーは、スイートの管理ユーザーのレポートでハイライト表示されます。ポリシーで許可されたユーザーかどうかは、対象ユーザーの Google ユーザー アカウントに登録されたメインとサブの両方のメールアドレスでチェックされます。いずれかのメールアドレスがポリシーで許可されていれば、そのユーザーは許可されているとみなされます。



ポリシー監査 - ポリシー違反となるユーザーの横には、赤色の(!)アイコンが表示されます




ポリシー違反となるユーザーのアカウントへの追加



現在のところ、ポリシー違反となるユーザーをスイート サービスに追加してもブロックされることはありません。アカウント管理者はユーザー ポリシー違反となるユーザーであってもアカウントに追加できます。そのユーザーは赤色の(!)アイコンとともに監査レポートに表示されます。今後は、違反となるユーザーの追加をブロックする機能も付加してまいります。


投稿者: David Wieser、Google アナリティクス チーム
noreply@blogger.com (Bruna)

Google アナリティクスのアカウント復元をさらに手軽に

8 years 10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 「Making Google Analytics Account Recovery Easier」を元に構成しております。
よくいただくご要望として、アカウントへのアクセスや管理ができなくなった場合にもっと手軽に復旧できるようにしてほしい、というものがあります。たとえば、アカウント管理者が別の管理者に権限を引き継ぐことなく会社を辞めると、管理アクセスの可能なユーザーがいなくなってしまいます。この場合、アカウントでのデータ収集はそのまま続行され、管理者以外のユーザーは従来どおりログインして(割り当てられた権限の範囲で)アカウントを運用できますが、アカウント管理という意味では空白状態に陥ることになります。

もちろん、確実に引き継ぎを行ってこういった事態を防いでいただくのがベストなのですが、現実にはそれが可能なケースばかりでないということも、十分に理解できます。組織とリンクされた Google アナリティクス アカウントでは、管理アクセスが失われた場合、組織の「オーナー」に設定されているユーザーがアクセスを復旧させることができます。Google アナリティクスにおける管理アクセスとは、「ユーザー管理」および「編集」の権限を持つことと同義です。

アナリティクス アカウントへの管理アクセスを再取得する必要が生じた場合は、組織の「オーナー」に設定されたユーザーにご相談ください。

組織の「オーナー」がアナリティクス アカウントへのアクセスを復旧させる手順は次のとおりです。※Google アナリティクス 360 ご契約社向けです

  1.  http://360suite.google.com にアクセスします。
  2. [サービス] > [アナリティクス] の順に選択します。
  3. アクセスを復旧させたいアカウントを選択します。
  4. 右側の枠内の [ユーザー管理] セクションにある [サービスにアクセス] をクリックします。


    選択したアナリティクス アカウントの [ユーザー管理] ページが開きます
  5. [権限を付与するユーザー] セクションで、管理アクセスを付与したい Google アカウントのメールアドレスを入力します。
  6. [ユーザー管理] 権限と [編集] 権限を選択します。
  7. すでにアクセスが不要な管理者がアカウントに残っている場合、ここで削除することができます。

詳しくは、該当機能についてのヘルプセンター記事をご覧ください。

Google アナリティクスでは、今回ご紹介した機能を含め、ユーザーやアカウントの管理に関するさまざまな機能強化を行っています。今後もさらに機能の追加や改良を行っていきますので、引き続きご注目ください。


投稿者: Matt Matyas(Google アナリティクス チーム)
noreply@blogger.com (Bruna)

Google データスタジオを皆様に無料でご提供を開始

8 years 10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 「Making Google Data Studio Free for Everyone」を元に構成しております。
Google の使命は、世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすることです。昨年公開されたレポーティング ダッシュボード ツールであるデータスタジオ( 無料版、および企業版)は、Google によるその使命への取り組みの証となるものです。無料バージョンの提供を開始して数か月が経過し、このサービスを利用されたお客様から多くの反響を受けて、この製品に対する多大な需要が期待されることがわかりました。また、テンプレートの提供や、多くの新しいデータコネクタを追加するなどの継続的な機能強化により、さらにデータスタジオが使いやすくなりました。

そして、より多くの企業にデータスタジオの最大限の価値を提供するために、Google は重要な変更を決めました。ー データスタジオにおけるレポート数 5 件の上限を撤廃します。必要なだけレポートを作成して共有することが可能になります。ー もちろん料金は無料です。

今回の変更と、さらに驚くべき 2017 年の本製品ロードマップは、企業が組織の枠を超えてデータの潜在能力を引き出し、より良い意思決定の助けになるという私達の目標の実現を、より一層加速することでしょう。
いつも Google データスタジオをご利用いただき誠にありがとうございます。ぜひ、今後のサービスの進化にご期待ください。

Happy Analyzing.

投稿者:Nick Mihailovski - Google データスタジオ担当プロダクト マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)

新機能: Google データスタジオ PostgreSQL コネクタ

8 years 10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 Data Studio PostgreSQL Connector」を元に構成しております。
この数か月、私たちはデータスタジオの各種コネクタの追加と強化に力を注いできました。先日投入された MySQL コネクタに続いて多くのユーザーからご要望をいただいていたのが、PostgreSQL コネクタです。

そしていよいよ Google データスタジオに PostgreSQL コネクタを追加できる運びとなりました。

データの視覚化をかつてないほど容易にするこの機能、ぜひご活用ください。

PostgreSQL のデータをデータスタジオで視覚化した様子

使用するには、まずレポートを新規作成し、新しいデータソースを追加して、PostgreSQL コネクタを選択します。次に、ウィザードを使って PostgreSQL データベースへのアクセス方法の設定を行います。レポートを新規作成し、新しいデータソースを追加して、PostgreSQL コネクタを選択します。次に、ウィザードを使って PostgreSQL データベースへのアクセス方法の設定を行います。


追加された新しいコネクタ

コネクタによる接続が完了すると、データ列の一覧が表示され、カスタム集計や計算をデータスタジオで直接データに適用できるようになります。

postgreSQL 経由でアクセスしたフィールドの上に計算式が表示

ユーザーの皆様がこのコネクタをどのように活用されているか、お聞かせいただければ幸いです。コネクタの仕組みについて詳しくは、データスタジオ ヘルプセンターの PostgreSQL についての記事をご覧ください。

このコネクタは、ユーザーの皆様のフィードバックを直接反映して、優先的に開発されました。他に追加を希望されるコネクタがあれば、ぜひ Data Studio Data Integrations Survey(英語)よりお知らせください。

投稿者: Anand Shah(プロダクト マネージャー / Google データスタジオ担当チーム)
noreply@blogger.com (Bruna)

顧客の声が意思決定のスピードアップを支える

8 years 10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 「Using the Customer Voice to Speed Up Decision Making」を元に構成しております。
企業の規模や業種を問わず、重要な意思決定にはしばしば時間がかかるものです。イノベーションの重要性が増す昨今、スピードは死活問題と言えますが、意思決定プロセスを合理化するにはどうすればよいのでしょうか?多くの企業にとって、その答えはデータです。PwC の調査によると、高度にデータドリブンな組織は、そうでない組織と比べて意思決定に大幅な改善が見られる確率が 3 倍高いことがわかっています*1

イノベーションと成長の促進に役立つ有意義なインサイトを得るにあたって、情報源として頼りにされることが多いのは市場調査ですが、データが得られるまでに何か月もかかることがネックとなりがちです。

世界を代表する PC メーカーの Lenovo にとって、製品を常に改善し進化させることは競争力を保つために欠かせない取り組みです。「2 年先の製品についての判断を今日下さなくてはならない世界です」と話すのは、Lenovo でユーザー エクスペリエンス リサーチを手掛ける Sarah Kennedy 氏です。意思決定プロセスを常に稼働させるため、Kennedy 氏のチームでは迅速かつ正確なデータ収集が可能な Google サーベイ 360 を利用しています。消費者についてのインサイトを製品開発の初期段階から入手することで、影響力の強いステークホルダーの支持を素早く得られます。「通常なら 1 か月かかるデータを、わずか 7 日以内に揃えることができます」と Kennedy 氏は話します。

「Lenovo はイノベーションを重視する企業です。そしてイノベーションの実現には、競合状況のデータや業界ベンチマークといった情報が欠かせません。Google サーベイ 360 は、市場の現状を明らかにするデータの収集をサポートしてくれます。信頼できる調査結果がタイムリーに手に入るおかげで、最高の製品の開発を淀みなく進めることができます。」
– Corinna Proctor 氏(Lenovo ユーザー&デザイン リサーチ部門ディレクター)


Google サーベイ 360 を利用することで、企業は必要なデータをすばやく、正確に、しかもコストを抑えながら収集できます。ターゲット ユーザーを選び、アンケートを作成すれば、最短 3 日で答えが手に入ります。ぜひご活用ください。

Happy surveying!

*1PwC 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)

投稿者: Kevin Fields - Google サーベイ チーム、プロダクト マーケティング マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)

KASKUS、DoubleClick for Publishers と Google アナリティクス 360 を併用し、クリック率 2 倍、インプレッション単価 3 倍を実現

8 years 10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 「KASKUS doubles CTR and triples CPM with DoubleClick for Publishers and Google Analytics 360」を元に構成しております。
インドネシアで新しいデジタルカメラのレビューをチェックしたり、プレゼントを探したり、コンサート チケットを購入したりするなら、KASKUS が便利です。このサイトでは毎月 2,800 万人ものユニーク ユーザーが商品の購入や販売、情報交換を行っており、インドネシア最大のユーザー作成コンテンツ パブリッシャーとなっています。

膨大な数のユーザーを抱える KASKUS では、ユーザーの年齢や性別、興味に合った広告配信を実現するという大きな課題に直面していました。

「先駆的なデジタル コミュニティかつソーシャル コマース プラットフォームである KASKUS のビジョンは、自社の持つユーザーデータを活用し、データドリブンの収益化を促進することです。そのため、広告効果の高いサイトを提供し、インプレッション単価広告の掲載効果を高めたいと考えています。」
Ronny W. Sugiadha 氏、KASKUS 最高マーケティング責任者


Sugiadha 氏のチームでは、広告主の需要が高いユーザー セグメントを定義したいと考えました。それは、モバイル端末に関心があり、モバイル端末の購入見込みが高いユーザーです。

そこで KASKUS 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 Sparkline にサポートを依頼し、個々のユーザーに関連性の高い広告を配信できるよう両社で協力して取り組みました。具体的には、Google アナリティクス 360 の高度な実装に加え、Doubleclick for Publishers(DFP)を使ったセグメント分析とオーディエンス共有を行いました。

次にご紹介するのは、Google アナリティクス 360 と DFP の間で実際に共有されたセグメントのスクリーンショットです。この取り組みの詳細については、事例紹介の全文をご覧ください。

Doubleclick Ad Exchange(AdX)の以前の公開オークションの広告枠に比べて、新しいオーディエンスではどの程度成果が上がったのでしょうか?

「DFP と AdX で Google アナリティクス 360 オーディエンス セグメントの共有機能を使ったところ、このオーディエンス ターゲティングを行った AdX 広告枠では、クリック率が 2 倍、インプレッション単価が 3.3 倍にも向上しました」と Ronny Sugiadha 氏は語っています。「今後さらに成果が上がるものと期待しています。」


KASKUS が実現した成果の詳細については、事例紹介の全文をご覧ください。


投稿者: Catherine Candano、Daniel Waisberg - Google アナリティクス チーム
noreply@blogger.com (Bruna)

googleAnalyticsR: Analytics Reporting API V4 向けの新しい R パッケージ

8 years 10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 「googleAnalyticsR: A new R package for the Analytics Reporting API V4」を元に構成しております。
こんにちは、Mark Edmondson です。Google アナリティクスの Google デベロッパー エキスパートとして、Google アナリティクスを活用していただけるようにデベロッパーの皆様をサポートしております。Google API とデータ プログラミングも担当しており、先日提供を開始した Google Analytics Reporting API V4 に対応する新しい R パッケージ、googleAnalyticsR の開発も進めてきました。

R は、その強力なデータ処理機能、統計情報、視覚化機能のおかげで、ウェブ分析で広く使われるようになってきています。データ分析における R の主な強みは、オープンソース パッケージの種類がどんどん増えてきていることです。googleAnalyticsR を使うと、Google アナリティクスで収集したデータを任意の R セッションに直接ダウンロードし、そのセッションと他の R パッケージを併用してデータからインサイトやアクションを導き出すことができます。

googleAnalyticsR は v3 API 機能に加え、次の v4 固有の機能にも対応しています。

  • オンザフライ計算指標
  • ピボット レポート
  • ヒストグラム データ
  • さらに高度な複数のセグメント
  • マルチデータ リクエスト
  • コホート
  • 一括処理レポート
今後開発されるライブラリでも、V4 API の新しい機能が使われるようになります。

ご利用方法


googleAnalyticsR をご利用いただくには、必ず R の最新バージョンと、必要に応じて R 向け統合開発環境の RStudio をご用意ください。

RStudio を起動したら、次の操作でパッケージをインストールします。

install.packages("googleAnalyticsR")

この操作によって、ご自身のパソコンとそれに依存するシステムにパッケージがインストールされます。

インストールが完了したら、「library(googleAnalyticsR)」を使ってライブラリを読み込み、「?googleAnalyticsR」経由かパッケージのウェブサイトで、R 内の関連ドキュメントをお読みください。


API 呼び出しの一例 - 計算指標



インストールが完了すると、以下の例のような方法で Google アナリティクス データを取得できるようになります。この例ではオンザフライ計算指標を取得しています。

library(googleAnalyticsR)

# authenticate with your Google Analytics login
ga_auth()

# call google analytics v4
ga4 <- google_analytics_4(viewId = 123456,
                         date_range = c("2016-01-01",
                                       "2016-06-01"),
                         metrics = c(calc1='ga:sessions /
                                            ga:users'),
                         dimensions = 'medium')


その他の例については、v4 ヘルプページをご覧ください。


セグメント ビルダー RStudio アドイン



v4 API の新機能の 1 つは強化されたセグメントですが、その設定は複雑になる場合があります。そこで RStudio アドインをご用意しました。このアドインを使用すると、RStudio 内の管理画面でセグメント オブジェクトを設定できるようになります。ご利用になるには、対応するライブラリを RStudio にインストールし、[アドイン] メニューでセグメント ビルダーを選択してください。



独自の Google アナリティクスを作成



googleAnalyticsR のダッシュボードは、R 向けウェブ アプリケーション フレームワークである Shiny に対応するよう作られています。Shiny には、Google アナリティクス ダッシュボードをできるだけ簡単にする機能が含まれており、エンドユーザー向けのログイン機能も用意されています。




独自の Shiny ダッシュボードを作成するためのコード例については、こちらのウェブサイトをご覧ください。


BigQuery Google アナリティクス 360 エクスポート機能



v4 および v3 API 機能に加えて、BigQuery にエクスポートされた Google アナリティクス 360 のデータに対して直接クエリを実行し、サンプリングされていない数百万もの行をダウンロードできるようになりました。

Google アナリティクスは使えるものの SQL には慣れていない分析担当者でも、API 呼び出しと似たインターフェースを使って、標準的な指標やディメンションに対して SQL によるクエリを行うことができます。詳しくは、こちらのウェブサイトの BigQuery セクションをご覧ください。


非サンプリング



サンプリングされていないデータを簡単に取得できるよう、googleAnalyticsR には非サンプリング フラグも用意されています。このフラグによって、セッションのサンプリング上限の範囲で自己調整した期間に分けて API 呼び出しを実施します。具体的な手法については、こちらの説明をご覧ください。


サービス改善にご協力ください



ご提案やバグのご報告、共有したいアイデアなどがございましたら、ぜひ問題としてご報告いただくか、googleAnalyticsR Github レポジトリでプルリクエストをお送りください。Twitter で @HoloMarkeD までお知らせいただいても結構です。


投稿者: Mark Edmondson - Google デベロッパー エキスパート
noreply@blogger.com (Bruna)

アンケートを実施して購入経路を詳しく把握する

8 years 10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 「Using Surveys to Better Understand the Customer Journey」を元に構成しております。
組織内に蓄積された大量のユーザー行動データを分析すれば、時と場所に応じてユーザー行動がどのように異なるかを把握できます。オンラインを利用する時期や時間帯、検索にかける時間、購入金額などを知ることができるのです。

しかし、ユーザー行動の隠れた「理由」を捉えることは簡単ではありません。山のような情報を収集しても、そうしたインサイトを見出すことはむずかしく、分析に長い時間がかかったり、さらなるデータが必要になったりする場合がほとんどです。つまり時間がかかりすぎてしまうため、ユーザーの利便性、ひいては売上を大幅に改善するために必要な情報が得られないのです。

「大きな成果を望むなら、すべての接点におけるユーザー行動をつぶさに把握して、提供している情報がユーザーにどの程度役立っているかを理解する、包括的アプローチが必要になります」と、INSEAD のマーケティング担当教授である Joerg Niessing 氏は語っています。

INSEAD が公開した最近の調査によれば、企業が組み合わせているマーケティング ソースの数とユーザーデータの量は、その企業を競合他社と比較した場合のパフォーマンスと強い相関関係があります。この調査は、次のようなユーザーデータとマーケティング データに着目して行われました。

  • デジタル アナリティクス - メール キャンペーンの最適化、コンテンツのテスト、デジタル経路の分析によるウェブサイトの利便性の最適化など。
  • 顧客アナリティクス - ライフタイム バリューやリピート回数の計算、反応や購入の傾向モデリング、マイクロ セグメントなど。
  • マーケティング アナリティクス - 需要予測、マーケティング アトリビューション モデル、マーケット ミックス モデリング、メディア予算の最適化など。
  • セールス アナリティクス - 価格弾力性モデリング、品揃え計画、販売地域計画など。
  • ユーザー アナリティクス - アンケート、ユーザー体験調査、顧客満足度 / アドボカシー モデリングなど。
この調査では、複数のソースを活用して需要創出に熱心に取り組んだ企業において業績が顕著に向上し、特に全体的な株主利益が高まったことが判明しました。

データソースに直接尋ねる


しかし、多くのデータソースから浮き彫りになったインサイトが「なぜ?」という疑問を生むことも少なくありません。現代のマーケティングでこうした疑問に答えるには、データソースである「ユーザー」に直接尋ねます。

従来は、「ユーザー行動」の隠れた「理由」を見極めるためにアンケートや市場調査を実施しようとすると、多額の費用がかかるうえに、得られた情報が複雑すぎて理解できず、結果が出るのも遅すぎるという欠点がありました。結果が出たときには時すでに遅く、いま必要な問題解決を犠牲にして、先月や昨年に必要だった問題解決にあたる羽目になってしまうのです。また、調査期間の短縮や費用の抑制を図ろうとすると、調査精度が損なわれてしまう恐れがありました。

しかし、マーケット調査は革新的な進歩を遂げ、今や状況が一変しています。Google サーベイといった簡単に使えるアンケート ツールの登場により、従来のアンケート手法に比べてずっと短期間で、ユーザー行動の理由を把握できるようになったのです。

短期間で結果が出る便利なアンケート ソリューションを活用している企業では、ユーザーの現在の行動だけでなく、今後見込まれる行動についてもインサイトを得ることができるため、現在と今後のはざまに商機を見出すこともできるようになっています。Google アナリティクス 360 スイートのマーケティング責任者を務める Suzanne Mumford は次のように語っています。「アンケートによるユーザー調査を実施して、デジタル アナリティクスとマーケティング アナリティクスを組み合わせれば、インサイトをさらに掘り下げて、テストで検証できる多くの仮説を打ち出すことができます。現在のマーケティングはリアルタイムに近い速さで実施されており、データ アナリティクスもそうあるべきなのです。」

「アンケートによるユーザー調査を実施して、デジタル アナリティクスとマーケティング アナリティクスを組み合わせれば、インサイトをさらに掘り下げて、テストで検証できる多くの仮説を打ち出すことができます。」
- Suzanne Mumford、Google アナリティクス 360 スイート担当マーケティング責任者

ウェブサイト アナリティクスによって、サイトのコンテンツを頻繁に利用しているものの購入コンバージョンに至っていないユーザー セグメントの存在が明らかになったとします。「そうした場合は、頻繁に利用しているのに購入しない理由をそのユーザーに直接尋ねることができます。Google サーベイを使えば、データをさらに掘り下げてユーザー像を浮き彫りにすることで、データに基づく的確な意思決定が可能になり、ユーザーの利便性をカスタマイズできます」と、Google サーベイ担当プロダクト マーケティング マネージャーである Kevin Fields は述べています。


アンケートを実施して意思決定をサポート


アンケートは、社内で 2 つのマーケティング キャンペーンのコンセプトを検討する際にも役立ちます。主観的な意見を基に大きな投資を行う前に、ターゲット ユーザーに好みを直接尋ねることで、広告メッセージの妥当性を検証できます。

他のデータソースで解明できないインサイトを明らかにできるアンケートは、現代の包括的なマーケティング戦略にとって欠かせない要素になりました。「顧客の声を前面に押し出すと同時に、その妥当性を他のデータで固めたいとも考えています。そうすることで、本当の意味で包括的な優れた意思決定ができるようになるのです」と、Orbitz の消費者インサイト担当シニア ディレクターである Stacey Symonds 氏は語っています。



自社の顧客や購入に至らない訪問ユーザーに、尋ねてみたいことを考えてみましょう。Google サーベイのようなアンケート ソリューションを使えば、数か月ではなく数日といった短期間で、精度の高い有意義なデータを入手できます。費用が下がり所要期間も短くなったことから、ユーザーのニーズに合わせて最適化を図るため、アンケートを繰り返すことができるようになりました。

「アンケートを活用すればタイミングを逃さずに答えを得ることができ、そうしたインサイトに基づいて小回りの利くマーケティングを展開できます」と Fields 氏は述べています。

ぜひ、Harvard Business Review の Insight Center Collection のオンライン記事「Measuring Marketing Insights」をダウンロードして、マーケット調査を活用してより的確なユーザー インサイトを取得している企業の事例をご覧ください。


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。


投稿者:Kevin Fields - Google サーベイ チーム、プロダクト マーケティング マネージャー
noreply@blogger.com (Bruna)

顧客価値創出のためのデータ サイエンス戦略

8 years 11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 「Does Your Company Have a Data Science Strategy to Create Customer Value?」を元に構成しております。
Harvard Business Review のレポートで引用された最新の調査によると、今日のマーケティング リーダーにとって最大の課題のひとつは、分析に長けた人材を見つけることや採用することではなく、ありあまるデータから意味のあるインサイト(分析、知見)を抽出し、アクションとして具現化することです。

この調査では、マーケティング組織にはデータとその収集、蓄積、統合に使用する技術に熟知した分析のプロフェッショナルが必要であると結論付けています*1。これは当然のことでしょう。しかし、そこからさらに一歩踏み込んで、データ サイエンティスト以上にデータ サイエンスそのものを重視するべきだ、というのが専門家たちの提言です。つまり、すでに手にしているデータに対して的確な分析を行い、アクションへと進めることにもっと力を入れるべきだということです。分析なきデータからは、顧客にとっての価値は生まれてこないからです。

「データ サイエンティストは、データの管理や操作にきわめて長けた技術者です」と話すのは、ペンシルバニア大学ウォートン校のマーケティング学科で Frances and Pei-Yuan 冠教授を務め、『Customer Centricity: Focus on the Right Customers for Strategic Advantage』の著者としても知られる Peter Fader 氏です。「しかし、データ サイエンスの本質は、パターンを見出し、仮説を立て、検証し、結果に基づいてアクションを起こすことです。」


機械学習



そこで役立つのが機械学習です。大量のデータを咀嚼し、パターンや例外を発見することに長けた機械学習を利用すれば、分析をスピードアップして、分析チームの仕事の効果を高めることができます。

機械学習は、アルゴリズムを使った反復学習でデータを解釈する人工知能の一種であり、プログラミングによって具体的にどこをどう調べればいいのか指示されなくても、インサイトを発掘することができます。この特性によって大量のデータの解釈が効率化され、従来の分析ではすぐには見つけられない問題がいち早く特定されたり、想定することさえ難しいような疑問の答えが提示されたりします。インサイトをすばやく得られるため、入ってくるデータをより効率的に活用し、カスタマー ジャーニーの全体像を把握するのに役立ちます。

Accenture のマネージング パートナーを務める Conor McGovern 氏は次のように話しています。「規律あるアプローチによってビジネスの現場にデータ分析を組み込むことができなければ、最も効果的かつ魅力的な顧客体験は実現できません。望ましい成果を上げるためには、データ分析を他の情報源と同じように意思決定プロセスに組み込み、根付かせる必要があります。

「規律あるアプローチによってビジネスの現場にデータ分析を組み込むことができなければ、最も効果的かつ魅力的なカスタマー エクスペリエンスは実現できません。」—Conor McGovern 氏(Accenture 社マネージング パートナー)

Lenovo の事例: データの効果的な活用で顧客価値を生み出す


このようにターゲットを絞ったデータ サイエンスのアプローチは、あらゆる規模の企業の競争力を高めます。その優れた成功例のひとつと言えるのが、Lenovo の事例です。同社のマーケティング チームは、高度な技術や分析ツールの活用方法をマスターし、会社全体が顧客にもたらす価値の向上に貢献しました。

副社長兼グローバル e コマース担当ジェネラル マネージャーの Ajit Sivadasan 氏は、顧客データの急速な増加と、それを効果的に活用することの重要性に気付き、まずは指揮下の e コマース ユニット内に分析担当チームを設けました。現在、このチームは世界各国の 60 以上の情報源からの顧客データやマーケティング データを統合し、分析を行っています。データの統合と分析を通して Sivadasan 氏が気付いたのは、ロイヤルティの醸成につながる顧客満足度は、主に次の 3 つの要素で向上するということです。

  1. オンライン エクスペリエンスの質: Sivadasan 氏のチームは、商品情報の見つけやすさや、注文の状態について十分なフォローアップができているかどうかといった、重要な変数をトラッキングしています。
  2. コミットメントの遵守: たとえば、顧客に約束した納期を守れなかった回数などをチェックしています。
  3. 商品そのもののエクスペリエンス: ソーシャル メディアや顧客からの直接的なフィードバックを分析することで、e コマース チームは商品品質の改善を図っています。

データ分析で競争を制する


効果的なデータ分析戦略を推進するために、経営者はビジネス上の課題を明確に定義し、分析によって解決できる疑問を明らかにする必要があります。これを怠れば、せっかくのデータも組織全体を間違った方向に導く材料となりかねません。

たとえば、重要なユーザー層でコンバージョンが伸び悩んでおり、解決策を見つけなければならないとしましょう(よくあるケースです)。こういった場合に求められるのは、データを調べ、顧客や見込み顧客に的確な質問を投げかけ、考え得る解決策をテストによって比較し、顧客体験を最適化することです。迅速に手を打ち、競争を制するためには、分析結果をいかにすばやく得られるかが重要になります。

機械学習によってインサイトがすばやく抽出されることで、企業は入手したデータから戦略的なアクションを引き出し、成果につながりやすいインサイトに注目して意思決定の質を高めることができます。

INSEAD でマーケティング担当教授として教鞭を執る Joerg Niessing 氏は次のように語っています。「経営者が従来どおり戦略的な決定を下さなければならないことには変わりありません。市場の力学について理解し、競合他社の動向を把握して、会社としてどのような手を打つべきか決める必要があります。唯一の違いは、そういった判断の材料として役立つデータや分析が、従来よりもはるかに豊富になったことです。」


データ分析による顧客価値の創出について詳しくは、Harvard Business Review からインサイト センターの記事集「Measuring Marketing Insights: Turning Data Into Action」をダウンロードしてご確認いただけます。


この記事の初版は、HBR.orgスポンサー コンテンツとして 2016 年 8 月に公開されました。

*1 Harvard Business Review Analytic Services「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)

マーケティングの成果測定を再構築

8 years 11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 「Rethinking Marketing Measurement from the Ground Up」を元に構成しております。
スマートフォンが登場してから、ユーザーとブランドとの関わり方は変わり始めました。変化は徐々に勢いを増し、今ではスマートフォン ユーザーの 91% が、作業中にスマートフォンで情報を検索するようになりました*1

今日、デジタル マーケティングへの消費者の期待は高まるばかりです。消費者は自分が知りたい、行きたい、体験したい、買いたいと思う瞬間に、ブランドが自分の疑問に答え、自分がまさに望んでいる体験を提供してくれることを期待しています。彼らが購入までに進む全ての端末とタッチポイント、あらゆるインタラクションでそれを期待しています。


したがって、マーケティングは次の 3 点を念頭に置いて実施する必要があります。

  1. 消費者とのすべての接点で自社ブランドの有用性をアピールできているか。
  2. ブランドの有用性はどうすれば測定できるか。
  3. 今後さらに有用性を高めるにはどうすればよいか。

企業向けマーケティングでこれらの疑問に答えるには、新たな測定方法で顧客の購入経路の全容を明らかにし、購入に至るまでの個々の接点で成果を挙げている要素を見定める必要があります。とはいえ、測定ツールや指標の多くは、マーケティングにおいてチャネルごとの成果が重視されていた時代の、パソコン環境に合わせて作られたものです。

しかし、現在は複数の端末やチャネルにまたがるユーザーを把握することが求められます。それには、モバイルがオンラインとオフラインでもたらす効果を考慮し、分析すべきデータをすみやかに特定して、優れた顧客体験を提供する新しい方法を試す必要があります。


データの縦割りを解消



今日、自動車の購入者は、数百回に上るデジタル端末の操作(このケースの場合は 900 回以上の操作)を経た後に購入に至ることがあります。こうした 1 つ 1 つの瞬間は、ブランドにとって有用性をアピールする絶好のチャンスです。そして、それぞれの瞬間で追跡可能なデータが残ります。

ところが、データをチャネルごとに縦割りで分析している企業は、「木を見て森を見ず」、つまり個々のデータにとらわれるあまり全体を把握できていません。これからは、そのような測定方法や戦略の縦割りを取り払って、消費者の購入経路を総合的に分析する手法を編み出す必要があります。すでに指標とキャンペーンの結果について社内で議論を重ねて、「特定のチャネルにこだわるのではなく、顧客の購入経路全体を俯瞰した上でそのニーズに対応する必要がある」と考えている方もいるのではないでしょうか。

つまり、今後の企業向けマーケティングの成果測定においては、担当者と部署、ツールとシステムがそれぞれ連携し合って、顧客のニーズに関するインサイトをリアルタイムで共有することが重要となってきます。


縦割りから総合的なデータ分析へ



1 回のセッションやクリックだけで顧客の全容をつかめないとしたら、購入経路における消費者の行動をつなぎ合わせるには、何から始めればよいでしょうか。まず最初に検討すべき点はこれまでと同じ「達成しようとしている目標は何か」ですが、「その目標をどうやって達成するか」ではなく、「その成果をどうやって測定するか」を考えることが必要です。

重要業績評価指標(KPI)は、モバイル ファースト環境における新たな目標を反映したものにする必要があります。Forrester が行った調査によると、マーケティングで業績に関連した指標を使用した場合は、そうでない場合よりも収益目標を達成する可能性が 3 倍高くなります*2

また、より多くのデータを得ることはどのような場合でも役立ちますが、マーケティングで実際に必要なのはより多くのインサイトを得ることです。つまり「成果につながったのは何か」を把握することが重要となります。たとえば自動車の購入者が小型セダンやピックアップ トラックのテレビ広告を見てから、スマートフォンでレビューや燃費の評価を検索し、性能をアピールする動画を視聴して、ディーラーでその車に試乗し、1 か月後に購入に至った場合、テレビ広告の放映による検索件数の増加、ディスプレイ広告による動画視聴の促進など、マーケティングによる実際の成果がどこで得られたかを把握できる必要があります。

モバイルはどの程度成果に貢献しているか。接点は何回発生したか。マーケティングではこうしたインサイトを把握する必要がありますが、マーケティングとその成果とのつながりを完全に把握できない場合は、その代わりとして新しい手法で確度の高い予測を行う必要があります。


マーケティングとモバイルの今後



新しい手法の成果測定を取り入れるには手間がかかるかもしれませんが、成果測定とマーケティングは密接に関係しており、どちらも急増するモバイル ファーストの消費者のニーズに対応して変化していく必要があります。新しい手法にいち早くチャレンジするからこそ、手間もかかるのです。

この機会に、測定している指標やその測定方法を見直して、使用している KPI で消費者とブランドとのすべての接点に対応できているかを確かめましょう。対応できていない場合は、なぜその指標を測定しているかを検証し、達成したい目標に適した指標が他にないか検討して、マーケティング戦略に取り入れましょう。

スマートフォンの普及によって、ユーザーとブランドとの関わり方は変化してきました。数年後には、さらなる変化を遂げることになるでしょう。どのように変わっていくのかは予測はつきませんが、こうした変化がもたらす成果を最初に測定したブランドこそが優位に立つと考えます。成果測定は最後に行うものではなく、今後のマーケティング戦略を効率的かつ効果的に展開するための出発点となるものです。


企業向けのマーケティングとデータ分析のおすすめの方法と事例紹介については、ハーバード ビジネス レビュー インサイト センターの記事をまとめた「マーケティングの成果測定に関するインサイト」をダウンロードしてご覧ください。

この記事の初版は、HBR.org のスポンサー コンテンツとして 2016 年 8 月に公開されました。


*1出典: Google / Ipsos、「マイクロ モーメントの消費者」に関する調査、2015 年 3 月
*2出典: Forrester、「マーケティング分析を業績の向上につなげる方法を確認する」、2016 年 3 月


投稿者: Matt Lawson - Google パフォーマンス広告部門マーケティング担当ディレクター

noreply@blogger.com (Bruna)

マーケティング分析に基づいて顧客体験を向上

8 years 11ヶ月 ago
現在、ほとんどの組織では、あらゆる接点で顧客に最適な商品やサービスを提供するため、顧客体験をマーケティング戦略の中心に据えています。競争の激しいマルチチャネル市場に身を置く企業は、顧客が求めるものを求めているタイミングで安定的に提供する優れた顧客体験が差別化要因になりうると考えています。

しかし、ハーバード ビジネス レビューのデータ分析サービス(HBR-AS)の調査によると、多くの企業はこうした差別化を実現できずにいます。調査対象となったビジネス リーダーの半数は、顧客体験を最も重要な 2 つの差別化要因の 1 つに挙げているにもかかわらず、顧客体験が高い成果を上げていると回答したのはそのさらに半数にとどまりました。

調査対象となったビジネス リーダーの半数は、顧客体験を最も重要な 2 つの差別化要因の 1 つに挙げているにもかかわらず、顧客体験が高い成果を上げていると回答したのはそのさらに半数にとどまりました*1

情報を集めることが難しいのではありません。大半の企業は、顧客に関する膨大な情報を収集しています。調査によると、優れた顧客体験を提供する上で実際に障壁となっていたのは、組織内でデータを共有して分析し、共同作業する方法だったのです。

顧客体験を向上させることが最終的な目標ですが、そこにたどりつくにはデータを集めるだけでは足りません。つまり、複数のチャネルから適切なデータを収集し、それらを統合して顧客がたどった購入経路の全容を明らかにすることが必要になるのです。この段階で、多くの企業が試行錯誤を重ねています。複数のチャネルにまたがっている顧客データを統合し、1 人の顧客の行動プロセスを把握している企業は、4 社のうち 1 社に満たないことが HBR-AS の調査でわかっています。

データを統合して顧客価値を高めるには、縦割りの組織体制を崩す必要があります。このことは、HBR-AS の調査で、全体的な顧客体験の向上に取り組んでいる企業の最優先課題として指摘されています。縦割りの組織では、重要な瞬間に発生する顧客のニーズを把握しにくくなります。また、慣習にこだわっていると、協力して問題の解決にあたることも難しくなります。こうした企業では、適切なインサイトを構築して適切な担当者に情報を提供することや、価値を高められるような取り組みができていないとの調査結果が得られています。

データ主導のインサイト


一方、「業界トップレベルの企業」、つまり高収益を上げ、競争力の高い顧客体験を備えている企業は、他の企業と比べて縦割りを解消している場合が多いことも、この調査で明らかになりました。さらに、こうした企業では高度なデータ分析に基づいて顧客体験に関するインサイトを構築し、組織全体で共有しています。

たとえば、Progressive Insurance のマーケティング担当者は、モバイルアプリ ユーザーの行動に関するデータを収集しました。すると、ユーザーが保険の見積もりだけでなく、保険の加入までアプリで行いたいと考えていることがわかったのです。そうしたニーズを満たすため、保険に加入できるオプションを追加したところ、顧客体験が大幅に向上し、収益も増加しました。このように、顧客価値を創出すると、おのずと利益につながります。 



マーケティングが担う役割


それでは、縦割りの組織体制を崩し、個々の顧客体験をつなぎ合わせて、向上させるべきなのは誰でしょうか。

「ブランド リーダーシップ - 「見えない企業資産」の構築」の共著者である Erich Joachimsthaler 氏によると、顧客体験を向上させるには、縦割りを解消して協力体制を強化し、商品中心の手法から顧客中心の手法へと移行する必要があることを、マーケティング責任者は企業に対して明確に説明しなくてはならない、と指摘しています。たとえば、ヨーロッパのある飲料メーカーは、ブランドやチャネルではなく、消費のタイミング(夜間外出中など)に基づいてマーケティング チームを構成しています。これは、各チームのマーケティング担当者が特定の顧客体験を詳しく分析し、顧客の購入経路における個々の接点に注目できるようにすることを目的としています。

「ブランドのメッセージを発信するだけでなく、真の価値を提供するためには、マーケティングによって企業(提携会社を含む)が顧客と関わる瞬間に発生するすべての接点をつなぎ合わせる必要がある」と Joachimsthaler 氏は述べています。

詳細なデータ分析とインサイトによって、マーケティング担当者は商品の選好や購入にいたる経路など、顧客のブランドとの関わり方を把握できるようになりました。さらに、目標到達プロセスの始点におけるマーケティング活動(オンライン ディスプレイ広告やテレビ コマーシャルなど)が実店舗での売り上げやオンライン サイトでのコンバージョンにどのように関連付けられるかも明らかになりました。成果測定とデータ分析を行うことで、ブランド マーケティングとパフォーマンス マーケティングの相乗効果が生まれ、顧客にメリットをもたらすことができるのです。

こうした体制の見直しに多大なメリットがあることは明らかで、マーケティングの責任者と担当者には新しい発想が求められています。より多くのデータが必要なのではなく、そのデータから有益なインサイトを構築して、組織に提供する方法を見つけることが必要なのです。

企業でデータに基づくマーケティング分析を活用して顧客体験を向上させる方法については、ハーバード ビジネス レビュー インサイト センターの記事をまとめた「マーケティングの成果測定に関するインサイト」をダウンロードしてご覧ください。

この記事の初版は、HBR.org のスポンサー コンテンツとして 2016 年 8 月に公開されました。


*1出典: ハーバード ビジネス レビューのデータ分析サービス、「運転席からのマーケティング - データ分析に基づく顧客価値の創出」、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)

データスタジオ: DoubleClick Campaign Manager コネクタ

8 years 11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: DoubleClick Campaign Manager Connector」を元に構成しております。
Google データスタジオ(ベータ版)は、あらゆる場所にあるデータを接続、変換、視覚化、共有できるサービスです。このたび DoubleClick Campaign Manager(DCM)のデータをデータスタジオのダッシュボードにすばやく取り込めるようになりました。


この新しいコネクタの導入により、DCM のデータをスプレッドシートにインポートしなくても、DCM の 50 を超える指標とディメンションを使ってダッシュボードを簡単に作成できるようになります。このダッシュボードは、キャンペーンの掲載結果をトラッキング、改善したり、クライアントや代理店などの関係者とレポートを共有したりする際に便利です。

DCM データの新しいレポートを作成する


準備ができたら、最初にデータソース ページから DCM ネットワークまたは広告主に接続します。



次に、新しいレポートを最初から作成するか、DCM テンプレートを使って作成します。数回クリックするだけで、ダッシュボードにデータを表示することができます。


より詳しく知りたい場合、データスタジオで新しいコネクタをご希望の場合


新しい DCM コネクタについて詳しくは、ヘルプセンターをご覧ください。ご不明な点がある場合は、データスタジオのコミュニティ フォーラムに質問を投稿してください。

データスタジオでの利用や視覚化を希望されるデータサービスがございましたら、ぜひコネクタのフィードバック フォームからご意見をお寄せください。いただいたすべてのご意見に基づいて、新しいコネクタへの対応を進めてまいります。

Happy reporting!


投稿者: Alon Gotesman - Google データスタジオ担当者
noreply@blogger.com (Bruna)

freee - Google アナリティクス 360 アトリビューション 機能を利用し、広告予算の ROI を 従来の 2倍に

8 years 11ヶ月 ago
概要

スモールビジネスに携わるすべての人が創造的な活動にフォーカスできるよう」をミッションとし、スモールビジネス向けサポートサービスを提供する freee 株式会社は、2012 年の会社設立以来、大きな成長を遂げています。

取り扱うサービスが多様化し、ユーザー数も飛躍的に増加する中、freee 株式会社では、マーケティングデータ活用の強化を目的とし、2016 年 5 月より Google アナリティクス 360 の利用を開始しました。今回は、3 ヶ月という短期間で実現した Google アナリティクス 360 のアトリビューション機能活用による ROI 改善の取り組みをご紹介します。


導入の背景と課題


クラウド会計ソフト freee」をオンライン上で提供する freee 株式会社では、新規ユーザーは会員登録により 30 日間無料でサービスを試用することができ、その後利用継続するユーザーは有料サービスへ移行する、というモデルを採用しています。これまでは、マーケティング効果を測る際の KPI を、無料サービス利用開始にあたる「会員登録」に置き、広告を含むマーケティング施策の効果測定と意思決定を行ってきました。また、広告効果測定の際、会員登録したサイト来訪の直前の広告接触、いわゆる「ラストクリック」モデルで評価をし、予算の配分をしてきました。

サービスが順調に成長し、よりマーケティング予算が大きくなる中、マーケティング部門では、今後どのように予算を効率的に投下するかが課題となっていました。また、そのため、これまでの「会員登録」ではなく、最終的に企業に利益をもたらす「有料サービスへの転換」を KPI として、貢献度が高い広告を見極め、予算を再配分する方法が求められていました。

これらの課題に対し、マーケティング部門の鈴木幸尚氏は、無料期間終了後離脱するユーザーと、有料サービスへ転換するユーザーに効果のある広告には違いがあるのではないかという仮説に基づき、顧客データを独自に分析し、検証を開始しました。

試行錯誤しながら、一部のデータで広告媒体、キーワードなどさまざまな角度から、ユーザーの有料サービスへの転換貢献度を分析した結果、有料サービス転換ユーザーに顕著ないくつかの傾向が見て取れたため、次のステップとしてより広範囲なデータでの検証を検討する中大きなボトルネックがとなったのが、「データ抽出、集計、分析に時間がかかり、リソースがとられてしまう」という点でした。

より簡易に、誰にでも実施できる方法を模索する過程で、Google アナリティクスの広告評価機能である、「アトリビューション モデル比較ツール」を使用して評価したところ、簡単にほぼ同様の分析が行えることがわかりました。しかし、当時の設定では、有料登録に関する詳細なデータをアナリティクス側で取得できていなかったため、新たな広告効果測定の指標とする会員登録後の「有料サービスへの転換」を Google アナリティクス 360 で計測するための実装しました。


実装内容
「有料サービスへの転換」をデータとして Google アナリティクスで計測するため、製品部門と連携し、「クラウド会計ソフト freee」 の中に、Google タグマネージャーを使い、支払い完了の際にデータを送信する仕組みを実装しました。また、どの広告、どのオウンドメディアを経由しているのかを正確に把握するため、次の 2 点について設定、見直しました。
  • 多数ある会計に関するブログや情報サイトなどのオウンドメディアを広告などと同様に流入元として扱うため、Google アナリティクスのプロパティを整理
  • 実施したキャンペーン内容とコストをアナリティクス上にに反映するため、すべての AdWords キャンペーンのアカウントとアナリティクスのアカウントを連携
結果と分析
Google アナリティクス 360 上で今回の目的に沿った「有料サービスへの転換貢献度の可視化」「ユーザーの流入経路の可視化」が完了した後、次に、どのアトリビューションモデルを使用して評価すべきか、という試行錯誤が始まりました。Google アナリティクスでの分析結果より、オンライン上での初回接触から有料サービスへの転換までのリードが長い製品であるという特徴を鑑み、これまでのラストクリックのみの評価ではなく、すべての接触ポイントを均等に評価する線形モデルが適しているのでないか、という仮説をベースに、複数のモデルで広告評価を比較しました。

次に、既存のモデルをベースに、自社の特徴に合わせて施策の貢献度を調整したカスタムモデルを作成しました。カスタムモデルが定まると、そのモデルから得られたデータより、各施策をコストと有料サービス転換数で分類し、評価の低いチャネル群から評価の高いチャネル群へ予算の移行を実施しました。

これまでの広告評価方法とは大きく異なる方法であったため、当初社内では、広告評価をこれまでの会員登録から有料サービス転換数とすること、ラストクリック以前の広告を含め評価したアトリビューション分析結果からの広告予算の再配分案に対し、本当に KPI 変更の必要があるのか、有料サービス転換数が減る結果にならないのか、などの懸念があげられました。

丁寧にデータを示して繰り返し説明し、予算配分については全体の案の 10 分の 1  程度から開始して結果を出していくことで、社内に新たな KPI とアトリビューションによる広告評価と予算配分が浸透していきました。
元々社内ではデータを経営に活かす文化が根付いており、データによる意思決定を重視している CEO の佐々木氏と経営層がこの新たな取組みに対し早い段階で注目し支援したことも、この取組みが早期に社内に浸透し、大きな成果につながった要因といえます。

結果として、当初半年かけて行う予定であったマーケティング予算の効率化プロジェクトは、開始から 3 か月で有料サービス転換獲得単価を半分以下に削減し、投下広告費に対する獲得効率を 200% 以上改善することに成功しました。

「最初は自分でデータを抽出から行い試行錯誤しましたが、Google アナリティクスのアトリビューション機能を使うことで、こんなに簡単に必要な分析ができるのかと驚きました。データを詳細に分析することがゴールではなく、そこから意思決定をし実際の施策の実行をスピーディに行っていくことが重要なので、分析結果については赤信号なのか、黄色なのか、青信号なのか、という大まかな結果がすぐにわかることが重要だと思っています」(freee 株式会社 マーケティング部門 鈴木幸尚 様)


今後の取組み

今回の分析結果により、現在、freee の有料サービスに転換するユーザーは、元々オンラインでの初回接触時点でのモチベーションが高い傾向が見られました。そのため、オンラインで行動を起こす前に、オフラインで freee のサービスについて認知している、ニーズが顕在化しているユーザーであることが推測されます。会計ソフトという B to B サービスかつ、想定される新規ユーザー層のデジタルリテラシーが幅広いことを考えると、オフラインの口コミや、会計や企業に関する書籍等、デジタル以外のアプローチもより重視して取り組む必要があることが改めて浮き彫りになりました。

これらの口コミなど、データに表出していない価値も捉えてマーケティング戦略を構築すること、分析結果だけがすべてではないことを、鈴木氏は指摘します。既存有料サービス会員から生まれる口コミをどのように醸成するか、またその後どう作用しているかの可視化、証明は、今後の課題です。

一方で、freee のサービスを認知していないが近い将来ユーザーになる可能性がある潜在顧客層に対するアプローチの強化も今後の課題としてあげられます。新しいサービス「開業 freee」 のような、入り口となるサービスへの拡充と同時に、現状では効率的にアプローチできていなかったディスプレイ広告についても、今後検討していく必要があると考えています。

「ディスプレイはともるすと ” 単なる背景 ” になってしまう可能性があります。” 背景 ” にならないクリエイティブを潜在的なユーザーに届けるにはどうしたらよいか、さまざまな広告を研究しながら取り組みたいと思っています」(同 鈴木氏)

投稿者 : 小澤真由子 - Google アナリティクス 360 スイート アカウント マネージャー


noreply@blogger.com (Mayuko Ozawa)

Falling in Love With Measurement

9 years 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 「Falling in Love With Measurement」を元に構成しております。

マーケティングに欠かせない存在、それは成果の計測


モバイルファーストの今日において、マーケティングと計測の関係性を表現するならば「複雑な関係」といえるでしょう。いわば、一緒に食事をしたり、時折世間話をしたりするものの、しっくりこない関係ではないでしょうか。

本来、マーケティングと計測は非常に相性が良いものであるため、これは実に残念な状況です。

点と点を結ぶ


今日の消費者は、何かを購入する前にオンラインで数十回から数百回も下調べをするケースが多く、そうしたオンラインでの接点におけるデータ量は膨大なものになっています。購入経路の全貌を明らかにするための接点については、十分すぎるほどデータが揃っているのです。

しかし、十分なマーケティング データが揃うようになった今でも、そこから有意義なインサイトを導き出せずにいる企業が多いのが現状です。マーケティングと計測が同じソファの両端に離れて座っているような状態の企業もあるのです。



マーケティングの意思決定に関する最近の調査によれば、キャンペーンの戦略を立てる段階で計測について考慮すると回答したマーケティング担当者は 10 人中 5 人にすぎません*1。しかし、戦略を立てる当初から計測目標を決めておかなければ適切なデータを収集できず、成果を上げている要素とそうでない要素を特定できない恐れがあります。

マーケティングと計測は、キャンペーン戦略を立てる早い段階からセットで考えられるべきものです。どのタイミングで計測について考えるかマーケティング担当者に尋ねたところ、マーケティングの資料やアセットの作成中と答えた人が約 16%、キャンペーンの運用開始後と答えた人が 9%、キャンペーンの終了後と答えた人が約 6% に上り、なんとキャンペーンの成果をまったく計測しないと回答した人も 16% に上っています*2


こうした結果から、今こそマーケティングにおける計測の活用法について見直していく必要がありそうです。ご自身の所属企業でこの取り組みを推進するなら、まずは次の 3 つのポイントをご確認ください。

  1. ビジネスの成果改善にとって本当に重要な接点を計測できているか
  2. 収集したデータに潜む重要なインサイトを迅速に見出せているか
  3. 見出したインサイトをユーザー エクスペリエンスの改善につなげられているか
マーケティングにおいて計測をさらに活用するには、「自社の成果はどうなっているか」を明らかにするだけでは不十分であり、「どうすればさらに成果が高まるか」という点に焦点を当てることが重要になるのです。


いつも一緒に



マーケティングと計測の関係をより良くするのは難しいことではありません。消費者の購入経路の全般においてマーケティングと計測が手に手を取って取り組むことで、有益なインサイトが増え、収益が増加し、誰にとっても利便性が高まるのです。

Google で広告マーケティング担当マネージング ディレクターを務める Matt Lawson によれば、「計測はマーケティングの最後に行うものではありません。よりスマートに、さらに成果を高めるためのスタート ポイントなのです*3。」


ぜひ Harvard Business Review の記事「Measuring Marketing Insights」をダウンロードして、計測や分析に関する実践的な手法やインサイトのほか、データを具体的な戦略に活かす方法をご確認ください。


* 1-2 出典: Google サーベイ「Measurement in Campaign Timeline」、回答者: アメリカのマーケティング管理職 1,092 名、2016 年 8 月。

* 3 Harvard Business Review「Rethink Measurement From the Ground Up」、Google アナリティクス 360 スイート提供コンテンツ、2016 年 8 月。



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)

Firebase デモ プロジェクト のご紹介

9 years 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 the Firebase Demo Project」を元に構成しております。
「すべての学びは経験に由来する」 - ジョン デューイ

先日ご紹介したように、Firebase は Android、iOS、およびモバイルウェブ向けの開発を支える、統合型アプリ プラットフォームです。開発のスピードアップ、アプリの品質向上、ユーザー獲得と利用の活性化、そしてアプリの収益化に役立つさまざまなツールが盛り込まれています。Firebase について学習するためのリソースは、Google が作成したドキュメントガイド、無料のトレーニング コース(Android / iOS)から、さまざまな助言が得られる Firebase コミュニティまで、豊富に用意されています。しかし、やはり実践を通した学習に勝るものはありません。そこでこの度ご用意したのが、Firebase のあらゆる機能を実際のデータで確認できる「Firebase デモ プロジェクト」です。Firebase デモ プロジェクト は、本日よりどなたでもご利用いただけます(アクセスはこちらから)。

Firebase デモ プロジェクトには、ゲームアプリ「Flood-It!」のデータが収録されています。Flood-It! は実際に公開されているアプリ(Android / iOS)で、指定された手数以内で盤面を一色に塗りつぶすパズルゲームです。つまり Firebase デモ プロジェクトでは、一般的なアプリ内課金型ゲームのデータを、サンプルとして使用できるのです。具体的には次のような情報が含まれます。

  • Analytics: アトリビューション データ、主要なイベント、コホート、目標到達プロセスに関するレポート。これには、アプリの初回起動(インストールと同等と考えて問題ありません)やアプリ内課金などについてのデータが含まれます。
  • Remote Config: アプリの動作や外観を制御するパラメータと、各パラメータ値を配信するユーザー セグメントを定義した条件。
  • Test Lab: テスト結果。Test Lab はアプリの品質保証に役立つ自動テスト機能で、さまざまな端末と OS の組み合わせで動作テストを手軽に行うことができます。
  • Crash Reporting: アプリ内で発生したさまざまな障害の詳細(コールスタックや端末情報など)。
  • Notifications: 再エンゲージメント促進のためユーザーに配信された通知キャンペーンのデータ。これには、各キャンペーンのメッセージの送信件数、開封件数、貢献したコンバージョンの件数などのデータが含まれます。


Firebase Demo Project: Analytics ダッシュボード

「リリース以来、私たちは Firebase の多彩な機能を利用した実践的なエクスペリエンスの構築に取り組んできました。無料で無制限に利用できるモバイルアプリ向けの解析ソリューションの Firebase Analytics は、その中でも特に重要な機能です。Firebase デモ プロジェクトは当社のこういった取り組みに大きく役立っており、Google アナリティクス デモアカウントと同様に、Firebase デモ プロジェクトを組み込んだトレーニング プログラムも提供できるようになっています。こういった実践的なプログラムは、クライアントに Firebase に習熟していただく上で大きな役割を果たしています。」 - Ben Gott 氏(Periscopix 社アナリティクス ディレクター)

独学に最適


Firebase デモ プロジェクトは、Firebase の多彩な機能やレポートについての学習に最適です。たとえば次のようなことが可能です。

  • Firebase Analytics のすべての標準レポートを、Flood-It! アプリの実際のデータが入った状態で参照
  • Firebase Analytics の各種レポートにさまざまなフィルタを適用して詳しく分析
  • 価値の高いユーザーの獲得に貢献している広告キャンペーンを確認
  • 発生したクラッシュ(障害)とエンドユーザーへの影響を把握し、原因を調査
  • Firebase Console から配信された通知について、目標到達プロセスの全貌を確認
  • Remote Config のパラメータを参照して、ターゲティング パラメータによる値のばらつきを確認(特にステージングのためのフィーチャー フラグや割合ターゲティング、カスタマイズのための Analytics オーディエンス ターゲティング)
  • Firebase Test Lab で行った物理および仮想デバイスでのテスト結果を参照

教育プログラム


Firebase の使用方法を教える立場の方は、ぜひデモ プロジェクトをカリキュラムに組み込んでみてください。たとえば、実際にデモ プロジェクトのデータを扱う、実践的な演習課題を設けることが可能です。

デモ プロジェクトへのアクセス


デモ プロジェクト を利用、または詳細を確認される場合は、こちらのヘルプ記事をご覧ください。サポートが必要な場合や、デモ プロジェクト をさらに便利にするアイデアをお持ちの場合は、ぜひ Google アナリティクス コミュニティに投稿してください。Firebase の新しい機能を開拓し、理解を深めていく上で、デモ プロジェクトが皆様のお役に立つことを願っております。

Happy analyzing!

投稿者: Deepak Aujla / Steve Ganem(Google アナリティクス チーム)
noreply@blogger.com (Bruna)

年末商戦期のユーザー行動をアナリティクス戦略に活かす

9 years 1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 「How to Apply Holiday Shopping Insights to Your Analytics Strategies」を元に構成しております。

「スーパーショッパー」の時代


最新ブランドや毎シーズンの必須アイテムになぜか詳しく、セール情報をいち早く知っている。皆さんのまわりにも、そんな友人がいるのではないでしょうか。これまでずっと、一体どうしてそんなに詳しいのかとても不思議でした。

今なら誰でもそれが可能です。「見つける」、「調べる」、「購入する」を瞬時に行えるようになった現在、世界中の人々がさまざまな情報を吟味して効率的に買い物をするようになりました。まるで、一夜にして「スーパーショッパー」になったかのようです。

では、「スーパーショッパー」といわれる買い物客にはどのような特徴があるのでしょうか。この年末商戦期に向け、小売店はどのような戦略を立てればよいのでしょう。いくつかヒントをご紹介します。


新しい店舗やブランドの開拓に積極的


昨年末に買い物をしたユーザーを対象に調査したところ、50% 以上が「新しい小売店で買い物をすることに抵抗がない」と回答しています *1。特に、オンラインでその傾向が顕著でした。普段は決まった実店舗を利用しているユーザーも、スマートフォンからオンラインで買い物をするときは、その 4 分の 3 以上が新しい小売店やブランドを積極的に利用しています *2。なぜなら、モバイルであれば、時間や場所を問わず、さまざまな店舗やブランドを簡単に比較して買い物ができるからです。事実、「Google で検索した後、購入する小売店やブランドを変更したことがある」と答えた回答者は、モバイル ショッパー(モバイルで買い物をするユーザー)の 76% に達しています *3


モバイルは重要な情報源


これまで年末シーズンといえば、カタログをめくって商品を探したり、店先のショーウィンドウをうっとり眺めたりしたものですが、今ではモバイルが重要な情報源となっています。スマートフォン ショッパー(スマートフォンで買い物をするユーザー)の 64% が「店舗で買い物をする前にモバイルで下調べ」をしており *4、モバイル動画視聴者の 4 人に 1 人が、「店舗内または店舗のウェブサイトで YouTube を閲覧し、買い物の参考にしている」ことがわかりました *5

さらに、ユーザーがモバイルを参考にするのは「購入するかどうか」だけではありません。同時に新しいブランドや商品も探しているのです。事実、スマートフォン ユーザーの半数以上が、自分のスマートフォンで検索した際に新しい会社や商品を見つけています *6



「安さ」ではなく「ベスト」を求めている


7 月の調査で、買い物客はベスト(最高の商品)を求めていることがわかりました。現在、その傾向はますます強まっています。昨年末の商戦期では、「最高 ギフト」に関連するモバイル検索が前年比 70% 増加した一方、「安い ギフト」、「低価格 ギフト」に関連するモバイル検索の増加率は約 35% でした *7。最高の買い物をするためにはリサーチの手間も惜しみません。スマートフォン ユーザーを対象に調査したところ、YouTube で商品レビュー動画を視聴する時間が前年より 60% 増えていることがわかりました *8

しかし、スーパーショッパーが求めているのは、単なる「最高のギフト」ではありません。特別感のある、他にはない素敵なギフトです。「他にはない ギフト」に関連するモバイル検索が 65% 以上、「素敵な ギフト」に関連するモバイル検索が 80% と大幅に増加したことがそれを裏付けています *9


モバイルは店舗への入り口


モバイルで買い物をするユーザーが増えているとはいえ、「店舗への入口」としての利用がまだ圧倒的に多いのが現状です。事実、自分のスマートフォンで周辺情報を検索したユーザーの 76% が、検索した店舗を 1 日以内に訪れており、そうした検索の 28% が実際の購入につながっています *10

店舗を訪れたユーザーが期待するのはシームレスなショッピング体験です。40% 以上のスマートフォン ショッパーが、店内での陳列場所、特別セール、関連商品などの情報がスマートフォンに自動的に表示されることを望んでいます *11


必要であればいつでもショッピング


年末シーズンにはスーパーショッパーの本領が発揮されます。11 月から 12 月中旬にかけて、デバイスをまたいだオンライン コンバージョン率が上昇します。昨年、モバイル単独でのコンバージョン率を 11 月 1 日と比較したところ、ブラック フライデー(感謝祭翌日の金曜日)には 30% 増加し、サイバー マンデー(感謝祭翌週の月曜日)には 50% 増加しました *12




アナリティクスを利用して現代の買い物客にアプローチするためのヒント


アナリティクスは一年中役に立つマーケティング ツールですが、年末商戦期はその重要性が一層増します。ここでは、アナリティクスを利用して年末商戦を勝ち抜く 5 つのヒントをご紹介します。


1. 最も売り上げが多い時期を特定し、その時期に確実にアプローチする。効果的な年末商戦戦略を立てるには、まず、最も売り上げが増える時期を把握することが重要です。次に、売り上げが増える時期だけでなく、年末商戦期全体を対象に、メディアや広告を最適化するための戦略を立てます。モバイル、デスクトップ、タブレットを連携させた戦略を考えてください。

たとえば、オークション形式のメディアで入札単価を調整する際、平均トランザクション率を上回る値を入札単価調整比として使用します。AdWords または DoubleClick Search(英文のみ) のスマート自動入札を使用すると、掲載結果を最大限に向上させることができます。


2. さまざまなサイトを「ウィンドウ ショッピング」しているユーザーには、各自のニーズに合ったメッセージを配信する。年末シーズンの素晴らしい点は、いつでも買い物ができ、多くの店舗がセールを開催していることです。すでに多くのユーザーが、お目当てのギフトを探してお客様のサイトを閲覧しているかもしれません。いずれも、コンバージョンにつながる可能性が高いユーザーです。Google アナリティクスを使用してリマーケティング リストを作成し、サイトを訪れたユーザーを登録します。さらに、それらのユーザーのニーズに合わせてマーケティング キャンペーンをカスタマイズしましょう。

これで終わりではありません。スーパーショッパーは自分向けに用意されたメッセージを好みます。これらのユーザー層に数パターンのウェブサイトをj表示し、それぞれのユーザーに合ったメッセージを配信しましょう。サイトのテストとカスタマイズを支援する無料ツール Google Optimize をぜひご利用ください。


3. 迅速に対応 : 最適化を習慣にする。十分な準備期間を設けて、年末商戦のマーケティング計画を立てましょう。マーケティング戦略の成果を監視し、ビジネスに役立っているかどうかを確認することが非常に重要です。成果が見られない場合は、ビジネス機会や改善点を即座に見極める必要があります。

Google アナリティクスには、データを収集して取捨選択し、重要なインサイトを見出すための各種機能が備わっています。カスタム レポートマイレポートショートカットはいずれもレポートをカスタマイズするための機能です。これらの機能を使用してレポートをカスタマイズすれば、データの読み取りにかかる時間を減らし、より多くの時間を重要な情報の分析にあてることができます。さらに、Google データスタジオを使用すれば、組織内のチームごとに年末商戦用ダッシュボードを作成することもできます。


4. 競合他社に照らして成果を分析する。お客様の店舗の状況を競合他社と比較することで、現状が明らかになります。Google アナリティクスをお使いの場合、お客様自身のデータとベンチマーク レポートのデータを使用して、この分析とアプローチをカスタマイズできます。これらのレポートを使用するメリットは、ウェブサイトへのトラフィック、国や地域、選択した業種の詳細情報に基づいて、お客様のデータと競合他社を比較できることです。


5. 新年へ向けたマーケティング戦略の作成を開始する。お客様の店舗、サイト、アプリを初めて利用したユーザーに関するデータや分析結果は、新規顧客をリピーターに変えるための重要な情報です。ウェブサイトのデータを使用して、年末商戦期に初めて訪れた顧客のリストを作成します。それを基に、一人ひとりに適したメッセージをすべてのチャンネルを通じて配信し、顧客との関係を深めましょう。Google アナリティクスを使用してリマーケティング リストを作成すれば、こうしたユーザー層に簡単にアプローチできます。


Happy analyzing!


投稿者 : Julie Krueger(Google リテール マネージング ディレクター)、Casey Carey(Google アナリティクス マーケティング担当ディレクター)


1. Google / Ipsos、Post Holiday Shopping Intentions Study - Total Shoppers Report(年末商戦後の購買意向調査 - 全買い物客レポート)、2016 年 1 月、対象: 年末シーズンに買い物をしたユーザー(米国)、n=1,500

2. Google / Euromonitor International、Micro-Moments Survey(マイクロモーメントに関する調査)、米国、2016 年 7 月、スマートフォン ショッパー = 1,000、決まった実店舗で買い物をするユーザー = 801

3. Google / Euromonitor International、Micro-Moments Survey(マイクロモーメントに関する調査)、米国、2016 年 7 月、スマートフォン ショッパー = 1,000

4. Google / Euromonitor International、Micro-Moments Survey(マイクロモーメントに関する調査)、米国、2016 年 7 月、スマートフォン ショッパー = 1,000

5. Google が Ipsos に委託、Brand Building on Mobile Survey(モバイルでのブランド構築に関する調査)、米国、2015 年 12 月、n=1,000、18 歳~54 歳

6. Google / Ipsos、Consumers in the Micro-Moment(マイクロモーメントにおける消費者)、ウェーブ 3、米国、n=1,291、18 歳以上のスマートフォン ユーザー、2015 年 8 月

7. 出典: Google 検索のデータ(アパレル、家庭、園芸、美容、パーソナルケア、コンピュータ、電化製品、ギフト、玩具、ゲーム、写真、ビデオ)、2014 年 11 月~12 月と 2015 年 11 月~12 月の比較、米国

8. YouTube のデータ(米国)、「商品レビュー」動画は、見出しやタグなどの公開データに基づいて分類(YouTube で閲覧できる商品レビュー動画がすべて含まれていない可能性があります)、2014 年 11 月~12 月と 2015 年 11 月~12 月を比較

9. Google 検索のデータ(アパレル、家庭、園芸、美容、パーソナルケア、コンピュータ、電化製品、ギフト、玩具、ゲーム、写真、ビデオ)、2014 年 11 月~12 月と 2015 年 11 月~12 月の比較、米国

10. Google / Purchased Digital Diary、How Consumers Solve Their Needs in the Moment(消費者はその瞬間のニーズをどのように満たしているか)、2016 年 5 月、スマートフォン ユーザー(米国)の代表サンプル = 1,000、周辺情報を検索したユーザー = 634、購入件数 = 1,140

11. Google / Euromonitor International、Micro-Moments Survey(マイクロモーメントに関する調査)、米国、2016 年 7 月、スマートフォン ショッパー = 1,000

12. Google アナリティクスのショッピング カテゴリ データ、2015 年 11 月 1 日~2015 年 12 月 14 日、米国
noreply@blogger.com (Bruna)

Google タグマネージャ: モバイルタグ管理をもっと便利に

9 years 1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: Giving Mobile Tagging a Little Extra Love」を元に構成しております。
この数か月、Google は、Google タグマネージャの社内ワークフローを改善し、セキュリティ機能を強化すると同時に、より多くのパートナー様に Google のベンダータグ テンプレート プログラムに参加していただけるよう、さまざまな取り組みを進めてきました。さらに、今年 5 月の Google I/O では、Google のモバイルアプリ デベロッパー プラットフォーム Firebase を基盤とする新しいモバイル SDK を発表しました。本日は、Google タグマネージャでのモバイルタグ管理をさらに容易にするための新たな取り組みをご紹介します。

タグマネージャ ファミリーに AMP を追加


Google タグマネージャで ⚡ AMP(Accelerated Mobile Pages)がサポートされます。AMP は、すべてのユーザーにより快適なモバイル環境を提供するためのオープンソース プロジェクトです。初期データによると、AMP 対応ページは AMP に対応していないページに比べ読み込み速度が 4 倍になり、データ量が 10 分の 1 に減少することがわかっています。本日より、Google タグマネージャを使用して、AMP サイトにタグを容易に実装できます。



これまでも AMP ページの計測は可能でしたが、AMP を初めて利用するお客様や、基本的なページビューのトラッキング以外の目的でタグを使用するお客様にとって、計測機能の実装は複雑で面倒な作業です。そこで、Google アナリティクスに加え、タグマネージャの AMP コンテナでも Google の広告プラットフォーム(AdWords や DoubleClick など)をサポートできるようにしました。さまざまなサードパーティ ベンダーのタグを含め、すぐに使用できるタグが 20 種類以上用意されています。さらに、タグマネージャの組み込みトリガーとして AMP のトリガーが多数追加され、タグを容易に配信できるようになりました。




タグを設定する際、ユーザーがページをスクロールした距離やページのタイトルなど、追加の値の収集が必要になる場合も少なくありません。AMP アナリティクスの変数を使用すれば、それが可能です。これらの変数も Google タグマネージャに組み込まれているので、タグにすぐに取り込むことができます。対応するタグの一覧、および組み込み変数の使用方法については、Google のサポートページをご覧ください。


導入方法はいたって簡単

  1. AMP サイト用の新しいコンテナを作成します。
  2. タグマネージャのコードを AMP ページに挿入します。
  3. 最初のタグを作成します。
  4. プレビューして、公開します。

AMP コンテナは、Google タグマネージャの既存のコンテナと同じように使用でき、柔軟性にも優れています。タグマネージャの他の機能と同様、AMP コンテナもそのまますぐに使用できます。


モバイル アプリ向けにタグマネージャを強化



Google I/O で Google タグマネージャの新しい SDK を発表した際、Firebase の機能を基盤とする、Android アプリと iOS アプリへの統合方法も明らかにしました。この統合により、開発者やマーケティング担当者は、アプリデータを Google 内に送信する場合でも、Google 対応のタグ テンプレート ベンダーに送信する場合でも、これまで以上に容易に管理できます。


Firebase が自動的に検出するイベント向けの新しいトリガー


Firebase が自動的に検出するイベントを利用することで、モバイル アプリのコンテナがより直観的で使いやすくなりました。これからは、Firebase のモバイル コンテナでトリガーを設定する際、新しい選択肢が表示されます。コンテナのターゲットが Android か iOS かにかかわらず、「Firebase 自動イベント」と呼ばれる新しいセクションが表示され、それぞれのプラットフォームについて、自動的に検出されたサポート対象のイベントが提示されます。さらに、これらのイベントの各パラメータについて組み込み変数が用意されているので、タグを容易に設定できます。


一覧から必要なパラメータを選択


Firebase が自動的に検出するイベントに加え、すべてのアプリを対象とする一般的なイベントや、アプリの種類ごとに用意されている推奨イベントもご利用ください。Firebase の機能を最大限に活用することができます。これらのイベントを実装すると、該当するイベントのパラメータをタグで使用できるようになります。ユーザー定義の新しい変数を作成し、[イベント パラメータ] を選択するだけです。この新しい機能を使用すれば、各イベントで使用できるパラメータを覚えておく必要がありません。目的のイベントを選択すると、使用可能なパラメータが一覧表示されます。





Google では、タグ管理のさらなる向上に取り組んでいます。多くのユーザーがモバイルへ移行している現在、最新のモバイル技術に対応したシンプルで使いやすいソリューションの開発を Google の優先事項の 1 つと位置づけています。


お客様の目的がモバイル アプリの開発でも、AMP プラットフォームの導入でも、ぜひ Google のツールをご活用ください。


投稿者: Ben Gram(Google タグマネージャ、プロダクト マネージャー)
noreply@blogger.com (Bruna)

データの動きを見逃さない: おすすめしたいカスタム アラート 6 タイプ

9 years 1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 「Never Leave Your Data Unattended: 6 Custom Alert Areas You Shouldn’t Miss」を元に構成しております。
Alexander Rehnborg 氏は、Visma Spcs 所属の SEO スペシャリストです。Visma Spcs は Google アナリティクス 360 の顧客企業で、スウェーデンの小規模ビジネス オーナーの半数以上に会計ソフトを供給しています。

いつものように Google アナリティクスにログインして解析データを確認してみたら、目を離している間に重要な動きがあったことに気付いたが、今更どうすることもできない。そんな経験はないでしょうか?マーケティング担当者として、「後手に回る」事態は何としても避けたいところです。

消費者行動、ウェブサイトのパフォーマンス、トラフィックの傾向などは、往々にして前触れなく急激に変化します。一方で、マーケティング担当者によるアナリティクス データの監視は手作業の定期確認に頼っていることが多く、その頻度も週に数回、あるいは月に数回といったケースが珍しくありません。もしも重要な AdWords キャンペーンや商品ページのトラフィックが何かのきっかけで急増したときに、「現場」にいなかったばかりに適切な手を打つことができなかったら、悔やんでも悔やみきれないでしょう。

こういった事態を避けるために、この記事では Google アナリティクスで自動監視するべきポイントを、6 つのタイプに分けて解説したいと思います。自動監視には、Google アナリティクスのカスタム アラート機能を使います(個人的にもっと利用されてしかるべきだと感じる、とても便利な機能です)。なお、順次展開中の新しい管理画面では、カスタム アラートの使用手順が変更されています。まだご覧になっていない場合は、先日の発表をご参照ください。

自動インサイトとカスタム アラート


幸い Google アナリティクスには、重要なデータの変化を監視し、瞬時にお知らせする機能がいくつか用意されています。その中でも特に大きな意味を持つのが、カスタム アラートと自動インサイトです。このうち自動インサイトとは、Android および iOS 向けに提供されている Google アナリティクス アプリに最近追加された「アシスタント」機能のことです。この機能では、機械学習によってデータから重要なインサイトを抽出し、即座にお知らせします。

一方のカスタム アラートでは、特に関心のある KPI に対応したアラートを自由に作成し、メールと SMS の両方で通知を受け取るように設定することができます。受け取ったアラートのリンクをクリックすれば、通知内容に対応する指標だけに絞ったダッシュボードが表示されます。

これによって、他の情報に気を取られることなく、変化の原因をすばやく調べることができます。カスタム アラートの設定を行うには、監視したいビューで左側のサイドバーにある [カスタム] セクションを展開し、[カスタム アラート] を選択します(下のスクリーンショットを参照)。

カスタム アラートの設定は左側のサイドバーの [カスタム] セクション内


おすすめしたいカスタム アラート 6 タイプ


監視を要するデータ変動の範囲と規模は、ビジネスによって異なります。このため、アラートの具体的な設定は、サイトで実際に見られる一般的な動きを反映して、常に調整していくことが重要です。まずは 6 つの基本的なタイプに分けて、監視するべき指標を確認していきましょう。なお、この解説は LunaMetrics の優れたガイドを参考にしたものです。

1. 緊急事態

データの監視を行うべき理由として真っ先に思い浮かぶのはこれでしょう。何か問題が起きたときに、なるべく早く気付けるようにすることです。アラートの頻度は最短で 1 日周期なので、Google アナリティクス アプリのアシスタント機能で表示される自動インサイトも注視することをおすすめします。このセクションのアラートは、基本的に [期間] を「日」に設定して使用します。

平均読み込み時間(秒)が 10 秒を超える(期間:日)

このアラートは必要な数だけ設定しましょう。サイト全体のほか、ビジネス上重要なページも個別に監視します。読み込みに時間がかかると、エンゲージメントやコンバージョンが滞るだけでなく、オーガニック検索でのランクにも悪影響が生じます。読み込み時間に関する問題が頻繁に発生する場合は、技術的なトラブルの可能性があります。サイトの現在のパフォーマンスを把握したい場合は、Google の PageSpeed Insights を利用しましょう。

セッションが発生していない(期間:日)

このアラートが届いたら、すぐに調査に入ったほうがいいでしょう。

目標 X のコンバージョンがない(期間:日)

e コマース プラットフォームなら商品の購入や試用版・デモ版のダウンロード、サービス提供型のビジネスなら問い合わせフォーム送信を検出するイベントなど、重要なコンバージョンがまったく発生していない場合に通知するアラートです。コンバージョン測定の KPI や通常時のコンバージョン発生頻度に応じて、日単位だけでなく週単位での監視も行いましょう。

2. パフォーマンス


サイトのパフォーマンスの監視は、定期的な健康診断のようなものです。パフォーマンスの変動は自然に発生するものですが、サーバー側の問題やコードの質の問題など、さまざまな要素によってサイトのパフォーマンスが低下し、ビジネスに悪影響が出ているケースも決して珍しくありません。このセクションのアラートは、トラフィック量やニーズに応じて、週単位または月単位で設定します。なお、値の増加と減少は、それぞれ別個にアラートを作成して監視する必要があります。

平均読み込み時間(秒)が 10% 以上増加 / 減少している(期間:月)

どんなサイトでも定期的にチェックするべき点です。まずサイトで最も読み込み時間が長いページを手作業で特定し、上位 5 ページないし 10 ページをカスタム アラートで監視するといいでしょう。

平均リダイレクト時間(秒)が 10% 以上増加 / 減少している(期間:月)

大規模なビジネスのサイトなどで、頻繁にリダイレクトを行っている場合は、それによってユーザーへの応答スピードが低下していないか把握しておきましょう。ウェブサーバーによっては、大量のリダイレクトをうまく処理できないことがあります。

サーバーの平均応答時間(秒)が 10% 以上増加 / 減少している(期間:月)

ウェブサーバーに十分なパフォーマンスを要求する企業はもっと増えてもいいはずです。特に小規模なビジネスは、パフォーマンスの不十分なサーバー業者と契約するというミスを犯しがちです。

ページの平均ダウンロード時間(秒)が 10% 以上増加 / 減少している(期間:月)

コンテンツ マーケティングを扱っている場合に、サイト全体に対して設定しておくと便利なアラートです。ダウンロード時間が長いページを調べてみたら、不必要に大きい画像が埋め込まれていた、といったケースは珍しくありません。特に大人数でコンテンツ編集を行っている場合は注意が必要です。

3. トラフィック


トラフィックはオンライン ビジネスの生命線です。コンテンツ マーケティングの戦略を組み立て、サイトのどの部分で期待どおりの成果が上がっているか把握するためには、トラフィックの監視が欠かせません。この用途のアラートは、1 週間周期を基本とするのがいいでしょう。

ドメインなしのセッションが 10 件を超える(期間:週)

それほど重大な問題とは思えないかもしれませんが、素性のわからないドメインからのセッションが多い場合、スパムの標的になっている可能性があります。[適用対象] に「ホスト名」を選択し、正規表現一致で値を「(not set)」と指定します。

コンテンツに対するセッションが 10% 以上増加 / 減少している(期間:週)

コンテンツ マーケティングを主旨とするサイトで、週単位に設定するといいでしょう。ボリュームはビジネス内容に応じて調整します。コンテンツを含む URL が複数ある場合は、正規表現による指定が便利です(例: 「content-a|content-b|content/small-business」)。

新規セッション率が 20% 以上増加 / 減少している(期間:週)

トラフィックの性質の変化を把握するのに役立つアラートです。たとえば、前の週に実施した PR キャンペーンによって新規セッションが増えたかどうか調べることができます。

AdWords 広告のクリック数、費用、クリック単価、または表示回数が 20% 以上増加 / 減少している(期間:週)

検索エンジン マーケティングの担当者に喜ばれること請け合いのアラートです。週単位で有料検索トラフィックの推移を把握し、大きな変化があった場合にどのキャンペーンが影響したものか調べることができます。



4. エンゲージメント


ユーザー エンゲージメントについては、定番の指標に絞って監視するほか、ソーシャル メディア関連の指標を織り交ぜることでソーシャル チャネルでの成果を調べる方法が考えられます。この用途では、日単位のアラートと週単位のアラートの両方が役立つでしょう。

ソーシャルでの共有が 5 件を超える(期間:日)

具体的な設定はビジネスによって異なりますが、サイトのコンテンツがソーシャル メディアで共有(シェア)された回数は、コンテンツ マーケティングにおいては欠かせないデータです。

直帰率が 10% 以上増加 / 減少している(期間:週)

有効性について議論はあるものの十分に注目する価値のある指標で、エンゲージメント関連の改善点や問題点の発見に役立ちます。個々のランディング ページにそれぞれアラートを設定すれば特に効果的です。

平均セッション時間が 20% 以上増加 / 減少している(期間:週)

直帰率と同様、必ず有効な情報が得られるというわけではありませんが、ユーザー エンゲージメントに関する改善点や問題点の発掘に役立つ指標です。アラート内にあるレポートへのリンクをクリックすると、変更に寄与したページがハイライト表示されます。


5. コンバージョン


大規模な e コマースサイトでは、一般的なコンバージョン率だけでなく、さらに幅広いデータが求められるはずです。平均注文額(AOV)、収益額、トランザクション数などをアラートで監視すれば、有益な情報が得られるかもしれません。AOV などの指標は、オンライン販売している商品の種類や売上のトレンドに大きく左右されるため、幅広い変化を総合的に捉えられる月単位のアラートも有効です。

コンバージョン率が 10% 以上増加 / 減少している(期間:週)

設定しているコンバージョン目標の数によって、得られる情報は異なります。総合的なコンバージョン率の変動を監視するほか、重要なコンバージョン目標のそれぞれについて個別にアラートを設定するアプローチも考えられます。


6. 設定


アトリビューションの方法が原因でトラフィックの変化が生じるケースもあります。次のポイントと各種関連指標に注意しましょう。

AdWords のキーワードが「(not set)」のケースが 20% 以上増加 / 減少している(期間:週)

[適用対象] に「キーワード」を選択し、完全一致で値を「(not set)」と指定します。このアラートに反応があった場合、検索マーケティングの担当者と協力して、キャンペーンの設定に問題がないか調べる必要があります。

キャンペーン パラメータが抜けているセッションが 100 件を超える

徹底するのが難しいこともありますが、広告キャンペーンのリンクは可能な限り適切にタグ付けして追跡するべきです。適切なボリュームや期間はビジネスによって異なりますが、条件設定の一例としては [適用対象] に「メディア」を選択し、正規表現一致で値を「(not set)」と指定します。アラートが反応したら、検出されたセッションをさらに詳しく調べ、アトリビューションから漏れているトラフィックを明らかにしていきます。

終わりに


何年も Google アナリティクスを扱っているプロフェッショナルの方であれ、Google アナリティクス アカデミーで勉強中の初心者の方であれ、デジタル マーケティングに携わるすべての人にとって、アナリティクス データの自動監視は今や必要不可欠な要素となっています。ベテランになればなるほど、重要な変化を自分で探し出す代わりにアラートとして自動的に受け取ることの有効性を実感されていることと思います。とはいえ、アラートを受け取った後に必要な作業は、従来と変わりません。手間を惜しまずデータを分析し、的確なインサイトを掘り起こす姿勢が勝負を決めます。



投稿者: Daniel Waisberg / Valentina Borovaya(Google アナリティクス チーム)
noreply@blogger.com (Bruna)

製品責任者 Dylan Lorimer が語る Google サーベイ

9 years 1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 「Behind the Scenes with Dylan Lorimer, Google Surveys Product Lead」を元に構成しております。
Google アナリティクス ソリューションの新サービス Google サーベイが先週発表されました。Google サーベイは、モバイル端末やウェブを通して、信頼性の高い消費者調査をスピーディーに実施できるサービスです。アナリティクス ソリューションの他のサービスと同様に、意思決定の精度を高め、マーケティング活動の影響を理解し、ブランドの状態を把握するためにご活用いただければと考えております。


今回は、Google サーベイのリード プロダクト マネージャー Dylan Lorimer を迎え、Google アナリティクス ソリューション全体におけるこのサービスの位置付けや今後の展望について話を聞きました。

Q: Google サーベイとは?

Lorimer: Google サーベイは、データに基づく意思決定を迅速に行うためのオンライン市場調査ツールです。ウェブやモバイルアプリ「Google アンケート モニター」で、消費者の代表的なサンプルを対象に調査を行うことができます。Google サーベイは、2012 年より提供され、1 週間に 100 万件ものアンケートが実施されている「Google 消費者アンケート」の後継サービスでもあります。


Q: Google サーベイと Google サーベイ360 との違いは?

Lorimer: Google サーベイ360 は、エンタープライズ(大企業)向けのフルサポート付き市場調査ツールで、Google アナリティクス 360 スイートの一部として提供されています。高度なオーディエンス ターゲティング、専任スタッフによるサポート、統合された料金請求など、大企業でのご利用に便利な機能を備えているのが特長です。これに対して Google サーベイは、高度なターゲティング機能はやや少ないものの、従量制のサービスのため、どなたでも気軽にご利用いただけます。Google サーベイは現在、アメリカ、カナダ、イギリス、ドイツ、メキシコ、日本、オーストラリア、ブラジル、フランス、スペイン、イタリア、オランダの 12 か国で提供されています。Google サーベイ360 は、アメリカとカナダでご利用いただけます。


Q: Google サーベイと他の市場調査ツールとの違いは?

Lorimer: 従来の市場調査では、報酬を条件に回答者として登録しているユーザーが時間のかかる長いアンケートに回答する形式が一般的でした。概して時間や費用がかかり、意思決定のための的確な材料をすばやく集めたいビジネスにとっては現実的な手段ではありません。Google サーベイは、質の高い市場調査を手軽に実施して、メディア パフォーマンスの測定プロセスに顧客の声が反映されるようにすることを目指しています。


Q: Google サーベイが Google アナリティクス ソリューションの一部となった理由は?

Lorimer: Google アナリティクス ソリューションは、消費者の性質や行動の理解に役立つ強力なツール群です。Google サーベイは、指標ベースのパフォーマンス測定だけではカバーできない部分を補い、多くのマーケティング担当者が必要としているクロスチャネル、クロスメディア型のマーケティング キャンペーンに対する顧客からの質的フィードバックを集めるのに役立ちます。
Google サーベイはここ数年、単体で成長してきましたが、Google がマーケティング担当者の生産性を高めるために Google アナリティクス ソリューションへの投資(Google 消費者アンケートで数年にわたって行ってきた取り組み)を行ってきたことを踏まえ、ポートフォリオの間隙を埋めるべきだと考えました。


Q: 実際の顧客による Google サーベイの活用例は?

Lorimer: 最近、VR(仮想現実)の先端企業である YouVisit は Google サーベイを利用し、VR について認識しているクライアントがどの程度いるのかを調査しました。推測では、かなりの数の消費者が VR のコンセプトを認識しており、そのうちの何割かは実際に体験してみたいと考えているものと思われましたが、VR コンテンツへの投資をクライアントから引き出すためには、具体的な説得材料が必要でした。VR を認知しているユーザーとVR を体験してみたいと考えるユーザーは、それぞれどれくらいいるのでしょうか?
これらの数字を明らかにするために、YouVisit は Google サーベイを利用することにしましたが、その結果は予想外に良いものでした。Google サーベイを通して得られた統計的に有意なサンプルにより、アメリカでは 2,300 万人ものユーザーがすでに VR を体験していることがわかったのです。このデータにより、YouVisit は自信を持ってクライアント教育に取り組み、VR のエンゲージメント促進効果を伝えることができるようになりました。

「Google サーベイを活用することで、エンドユーザーが没入型の体験に求めるものを理解するという目標を達成することができました。そのため、リアルでインパクトがあり、ユーザーの心に響く動画を製作できるようになっています。」– Suzanne Sanders 氏(YouVisit 社シニア マーケティング コミュニケーションズ マネージャー)

Q: Google サーベイの今後の展望は?

Lorimer: 今後の展望は明るいと言えるでしょう。このサービスは巨大なポテンシャルを秘めています。所在地、行動、広告との接触といったユニークなシグナルを基準に、マーケティング担当者やデベロッパーの方がターゲット ユーザーにアプローチするのをサポートできるのは嬉しいことです。アンケートを配信した回答者の数はすでに 1,000 万人を超えており、回答データを分析する作業自体が、ある意味ではビッグデータを扱うという課題となっています(Google が得意とするタイプの課題です)。お客様に実用的なデータを提供するために私たちができることは、まだたくさんあると考えています。調査ツールとしての Google サーベイは、より幅広いサービスを提供するための起点にすぎません。


今回の情報がお役に立てば幸いです。Google サーベイの利用に関心を持たれた方は、g.co/サーベイで詳細をご覧ください。


Happy surveying!


投稿者:Marisa Currie-Rose(Google サーベイシニア プロダクト マーケティング マネージャー)
noreply@blogger.com (Bruna)
確認済み
1 時間 38 分 ago
News, Tips and Tricks from the Google Analytics Team.Unknownnoreply@blogger.comBlogger394125
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