Insight for WebAnalytics

ソーシャルメディアを測る100の方法

16 years 1ヶ月 ago
http://blog.360i.com/social-media/100-ways-measure-social-mediaから。
スイマセン、備忘録なので、そのままオリジナルの英語をコピペしただけ。いつか訳すかも。

1. Volume of consumer-created buzz for a brand based on number of posts
2. Amount of buzz based on number of impressions
3. Shift in buzz over time
4. Buzz by time of day / daypart
5. Seasonality of buzz
6. Competitive buzz
7. Buzz by category / topic
8. Buzz by social channel (forums, social networks, blogs, Twitter, etc)
9. Buzz by stage in purchase funnel (e.g., researching vs. completing transaction vs. post-purchase)
10. Asset popularity (e.g., if several videos are available to embed, which is used more)
11. Mainstream media mentions

12. Fans
13. Followers
14. Friends
15. Growth rate of fans, followers, and friends
16. Rate of virality / pass-along
17. Change in virality rates over time
18. Second-degree reach (connections to fans, followers, and friends exposed – by people or impressions)
19. Embeds / Installs
20. Downloads
21. Uploads
22. User-initiated views (e.g., for videos)
23. Ratio of embeds or favoriting to views
24. Likes / favorites
25. Comments
26. Ratings
27. Social bookmarks
28. Subscriptions (RSS, podcasts, video series)
29. Pageviews (for blogs, microsites, etc)
30. Effective CPM based on spend per impressions received
31. Change in search engine rankings for the site linked to through social media
32. Change in search engine share of voice for all social sites promoting the brand
33. Increase in searches due to social activity
34. Percentage of buzz containing links
35. Links ranked by influence of publishers
36. Percentage of buzz containing multimedia (images, video, audio)
37. Share of voice on social sites when running earned and paid media in same environment
38. Influence of consumers reached
39. Influence of publishers reached (e.g., blogs)
40. Influence of brands participating in social channels
41. Demographics of target audience engaged with social channels
42. Demographics of audience reached through social media
43. Social media habits/interests of target audience
44. Geography of participating consumers
45. Sentiment by volume of posts
46. Sentiment by volume of impressions
47. Shift in sentiment before, during, and after social marketing programs
48. Languages spoken by participating consumers
49. Time spent with distributed content
50. Time spent on site through social media referrals
51. Method of content discovery (search, pass-along, discovery engines, etc)
52. Clicks
53. Percentage of traffic generated from earned media
54. View-throughs
55. Number of interactions
56. Interaction/engagement rate
57. Frequency of social interactions per consumer
58. Percentage of videos viewed
59. Polls taken / votes received
60. Brand association
61. Purchase consideration
62. Number of user-generated submissions received
63. Exposures of virtual gifts
64. Number of virtual gifts given
65. Relative popularity of content
66. Tags added
67. Attributes of tags (e.g., how well they match the brand’s perception of itself)
68. Registrations from third-party social logins (e.g., Facebook Connect, Twitter OAuth)
69. Registrations by channel (e.g., Web, desktop application, mobile application, SMS, etc)
70. Contest entries
71. Number of chat room participants
72. Wiki contributors
73. Impact of offline marketing/events on social marketing programs or buzz
74. User-generated content created that can be used by the marketer in other channels
75. Customers assisted
76. Savings per customer assisted through direct social media interactions compared to other channels (e.g., call centers, in-store)
77. Savings generated by enabling customers to connect with each other
78. Impact on first contact resolution (FCR) (hat tip to Forrester Research for that one)
79. Customer satisfaction
80. Volume of customer feedback generated
81. Research & development time saved based on feedback from social media
82. Suggestions implemented from social feedback
83. Costs saved from not spending on traditional research
84. Impact on online sales
85. Impact on offline sales
86. Discount redemption rate
87. Impact on other offline behavior (e.g., TV tune-in)
88. Leads generated
89. Products sampled
90. Visits to store locator pages
91. Conversion change due to user ratings, reviews
92. Rate of customer/visitor retention
93. Impact on customer lifetime value
94. Customer acquisition / retention costs through social media
95. Change in market share
96. Earned media’s impact on results from paid media
97. Responses to socially posted events
98. Attendance generated at in-person events
99. Employees reached (for internal programs)
100. Job applications received
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

2009/10米サイト利用、ハロウィーンなどでカードやギフトサイトが上昇

16 years 1ヶ月 ago
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

米オンライン動画視聴時間、月間1人当たり3時間半を突破

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/19のNielsenのブログから。
動画利用者数は138百万人で、対前年同月比14.8%増、月間の延べ閲覧動画数は同26.2%増、月間の一人当たり閲覧動画数は同9.9%増の81、閲覧時間は同23.8%増の3時間33分。

YouTubeが圧倒的な1位、2位はHulu。



関連リンク:

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米商務省の2009Q3EC統計、4半期ぶりに対前年同期比増

16 years 1ヶ月 ago
The Census Bureau of the Department of Commerceが2009/11/18、米国の2009年第3四半期の小売売上統計を発表した。 http://www.census.gov/retail/mrts/www/data/html/09Q3.html

季節変動調整前の数字で、小売売上高が9,281億ドルで、そのうちE-Commerceによるものが320億ドルで3.4%を占めた。対前年同期比で、小売全体は-7.8%だがECだけでは2.1%プラスになった。





関連リンク:

米商務省の2009Q2EC統計、対前年同期比-4.5%

米商務省の2009Q1EC統計、対前年同期比-5.7%

米商務省の2008年EC統計、対前年同期比マイナスとなる
米2008Q3のEコマース、対前年比成長率の減速が進む

米2008Q2のEコマース、対前年比成長率が1桁に縮小

Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

2013年に世界の携帯端末(Netbookなども含む)の6割以上が通信キャリアのチャネルで販売

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/18のIn-Statのリリースから。
http://www.instat.com/press.asp?ID=2668&sku=IN0904446SI

ヨーロッパやアジアのキャリアはNetbookの扱いが増えている。

・2013年まで年平均成長率は22.3%と予想
・2013年にはNetbookの31%が通信キャリア経由で売られていると予想
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米ネット検索語、H1N1と豚インフル合わせると1ヶ月前から倍増

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/19のHitwiseのリリースから。
H1N1が115%増で、豚インフルが18%となっているらしい。また複合語を見るとともに"ワクチン"や"兆候"が多い。

検索語からの流出先はともにCenters for Disease Control and PreventionやWikipediaが多い。




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国内ビジネスアナリティクスソフトウェア市場、2013年には1,800億弱の規模に

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/19のIDC Japanのリリースから。

・2008年の国内ビジネスアナリティクス(以下、BA)ソフトウェア市場規模は1,241億2,900万円、オラクルが0.9 ポイントのシェアアップで首位を堅持

・今後5年間、市場は年間平均成長率 7.5%で拡大、2013年には1,783億3,600万円に達すると予測。世界同時 不況を乗り切るためにBAソフトウェアの活用が広がる

・ユーザー調査結果によると、BAソフトウェアの導入は大企業中心で、中堅中小企業の導入率は低い。導入時 におけるコスト面の障壁を下げるサービスメニューの準備が有効


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2009Yahoo! Japan検索ワードランキング1位はYouTube

16 years 1ヶ月 ago
2009年1月1日~2009年10月31日までの結果だ。
http://searchranking.yahoo.co.jp/ranking2009/general.html

上位8位までは、前年と全く同じ。16位までは完全にナビゲーショナルなワードだ。17位が郵便番号、21位に翻訳というナビゲーショナルではないものが来ているが、上位は目的サイトがはっきりしている。

総合ランキングのトップ10
1.YouTube
2.mixi
3.2ちゃんねる
4.Google
5.楽天
6.Amazon
7.ニコニコ動画
8.goo
9.Jal
10.MSN
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

2009/10米検索エンジンシェア、Googleが73.6%(compete)

16 years 1ヶ月 ago
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

リクルートのアクセス解析レポートが見れるセミナー、12/10に実施

16 years 1ヶ月 ago
2009/12/10の翔泳社とアクセス解析イニシアチブの共同主催セミナーです。
http://markezine.jp/a2i_seminar/

私は前座で短く話しをしますが、アクセス解析のコンサルタントやデータを利用しているリクルートが解析レポートを実際どのように作って、活用しているのか具体的に話してくれます。

また主要ツールベンダーさんが、そういったエンドユーザのレポートを作るために、(ツールにどんな機能(メニュー)があるかということではなく)どのようなサポートをしているのかをお話して頂きます。具体的には下記のベンダー様をお呼びします。

「Visionalist (ビジョナリスト)」
「ComfyAnalytics(コンフィ・アンリティクス)」
「sibulla(シビラ)」
「User Insight(ユーザーインサイト)」
「Web Analyst(ウェブアナリスト)」

各社のサイト上だけでは伝えきれない、各製品の特徴をしっかりと理解できるチャンスです。

【セミナー概要】
日時:12月10日(木)午後2時~午後5時半
主催:翔泳社 MarkeZine編集部/アクセス解析イニシアチブ
場所:東京都千代田区六番町1-7 Ohmae@workビル
定員:90名
対象:インターネット事業担当者・責任者/マーケティング担当者・責任者/企業をサポートする制作会社にお勤めの方/コンサル会社にお勤めの方
参加費:1万円(税別)
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

「Google Analyticsを使ったWebアクセスログ解析とサイトへの反映」が既に満員のため、定員増

16 years 1ヶ月 ago
2010/1/9(土)11時-18時に行なうするCSS Nite LP, Disk 8「Google Analyticsを使ったWebアクセスログ解析とサイトへの反映」が、50日前にして満員になったそうです。
http://cssnite.jp/archives/post_1695.html
http://lp8.cssnite.jp/


やはり「Google Analytics」の集客力は凄い。取り敢えず枠を90人増員するということのようです。ベルサール神田で9,000円です。懇親会もあるようで、朝から晩までと盛り沢山。

11:00
Google Analytics ベーシック
80分
小杉 国太郎(グーグル)

12:45
仮説検証型、かつ4つの対顧客戦略でデータを見る~Google Analyticsを使った分析のあるべき流れ
60分
衣袋 宏美(クロス・フュージョン)

14:00
ユーザー行動をセグメント化して、サイト改善〜ユーザーの行動と気持ちに寄り添うセグメンテーション分析
60分
大内 範行(アユダンテ)

15:20
Web制作会社のための、顧客が逃げないGoogle Analyticsレポーティング~成果アップのための解析「報告」の実践
60分
石井 研二(HARMONY)

16:35
経営者視点のサイトリニューアル提案 ~Google Analyticsを使った経営成果の算出法
60分
権 成俊(ゴンウェブコンサルティング)

17:40
質疑応答
20分

http://lp8.cssnite.jp/
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2009/10米検索エンジンシェア、MS(Bing)は10%直前(comScore)

16 years 1ヶ月 ago
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2009Q3国内クライアントPC出荷台数、前年同期比12.0%減

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/18のIDC Japan のリリースから。
http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20091118Apr.html

・ 2009年第3四半期の国内クライアントPC出荷台数は306万台、前年同期比12.0%減
・ 家庭市場の出荷台数は144万台、前年同期比8.0%減

・ ビジネス市場の出荷台数は162万台、前年同期比15.2%減

・ Windows 7の発売開始に向けた在庫調整が入り、家庭市場の出荷台数が減少

家庭市場の出荷台数の内訳を見ると、デスクトップPC:32万台(23.4%減)、ポータブルPC:113万台(2.5%減)。これまで家庭市場を牽引していたMini Notebook(低価格PC)の出荷台数は前期の43万台から5万台減り、38万台。

2008年第3四半期にブームを巻き起こしたMini Notebookも一年が経ち、落ち着いた様相を示している。ビジネス市場の出荷台数は、金融危機の影響が残り、全体の台数は162万台(15.2%減)と落ち込んだが、官公庁や教育機関向け出荷は好調。



関連リンク:

2009Q3、西欧のPC出荷台数、対前年同期比微減

2009/9の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比100%を超える

2009年世界のPC出荷台数、Gartnerが2%ダウンに上方修正

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米16-17歳、52%が運転中に携帯で通話したことがある

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/16のThe Pew Research Center's Internet & American Life Project isのリリースから。
http://www.pewinternet.org/Reports/2009/Teens-and-Distracted-Driving.aspx
http://www.pewinternet.org/Reports/2009/Teens-and-Distracted-Driving.aspx?r=1

ちなみに米国では16歳から車の運転が出来るのか、よく知らない。同じく26%は運転中に携帯でメールをしたことがあるという。乗り合わせた車で運転手がそのようなことをしていたのを含めると48%になる。うーん、危険だ。
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

企業情報サイト評価 1位は2年連続サントリー

16 years 1ヶ月 ago
2009/11/16の日本ブランド戦略研究所のリリースから。
http://japanbrand.jp/corporate/release/20091116.html

日本ブランド戦略研究所は、有力企業251社の企業情報サイトについてユーザーからの評価を行い、その結果を公表した。1位は2年連続サントリーで、全てのコンテンツで安定した高い評価を得た。2位はリニューアルを行ったTOTOとなった。

Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

「Webアナリスト養成講座」元文学青年から超長文の書評を書いて頂きました

16 years 1ヶ月 ago
衰弱堂雑記から。
http://suijackdo.seesaa.net/article/133037612.html

「「オッカムの剃刀(Occam's Razor)」とは、14世紀のスコラ哲学者オッカムに由来する成句だ。おおよそ「説明するときは最小限の言葉で説明しろ」といった指針として用いられる。無駄な言葉を剃刀で剃り落としていけ、ということなのだろう。」

ということで、書評は幕があけるわけですが、小さな文字でびっしり5スクロールしないと読破できません。

「"Web Analytics: An Hour a Day"という原題を「Webアナリスト養成講座」と訳したことに、読む前に違和感を覚えたが、読後それは間違いだとわかった。もしあなたがいまWebア ナリストを志しているのならば、まずこの本を買い求め、通読すべきだ。そうすれば、きっとあなたはそれなりのWebアナリストになれるだろう。」

私も最初出版社から日本語タイトルを聞いた時、違うんじゃないかと思ったのですが、私自身原書を3回、日本語でも3回読んでしていますが、まあこれでも良かったかなと思っています。


関連リンク:
Webアナリスト養成講座の書評を発見
「Webアナリスト養成講座」の原著者の第2作「Web Analytics 2.0」が発売
ムラカミ カヨさんが「Webアナリスト養成講座」の書評を書いてます
「Webアナリスト養成講座」レビュー、ようやく長文あらわる
「Webアナリスト養成講座」レビューは書きにくいらしい
Webアナリスト養成講座の書評が漸く出てきた

「Webアナリスト養成講座」が湯川鶴章のIT潮流で紹介された
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))

中国のインターネット人口、この1年で31%増で2.2億人

16 years 1ヶ月 ago
Hiromi.Ibukuro@gmail.com (衣袋 宏美(いぶくろ ひろみ))
確認済み
32 分 15 秒 ago
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。Unknownnoreply@blogger.comBlogger9007125
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