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■ これから米国発のデータは暫く年末商戦データで賑やかに
このところブログで紹介するデータをかなり絞り込んできているので、量的には少なくなってきましたが、逆に見やすくなったかもしれません。
量と質の問題は難しい課題なんですが、データは幾らでも作れますから、あまりゴミのようなデータを流布しないためにも、少々絞っていく方針でしばらくいくことになると思います。
米国に目を向けると、彼らの年末商戦はオンラインだけでなくリアルでも小売マーケットで大きな売上規模になるため、10月くらいから去年の振り返り記事のようなものが出始め、11月に入ると予測やスタート状況のデータなども出始めています。
先々週になりますが、米Census Bureauから2012Q3の小売市場のデータが出てますが、ECは対前年同期比で二桁成長が続いていています。
日本の年末商戦はそんなに特別な盛り上がりが社会全体にあるようには感じませんが、米国と日本と、年末年始に掛けて、様々なユニークなデータが賑わって欲しいと思います。
日本は年末まで選挙関連のデータで賑わいそうですが、それに埋もれないような元気が出るようなデータや分析のリリースが増えることを願ってい
ます。
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■ リニアとノンリニアは意識してなかった
私が記事や本を書く場合に常に意識していることは、フローをストックにして、使いまわすということを前提にスタートするということです。例えば、ウェブメディアの記事→セミナー→本→eラーニングのコンテンツのように展開していきます。
最近動画コンテンツも作っていこうと考えていたのですが、違和感を持っていました。この違和感は、自分が動画を見る側になった時、全編見るだろうかと考えた時、否だからです。たとえそれが5分か10分でもです。何故なら一定の時間を拘束されるからです。
映画のような娯楽コンテンツでもない限り見る方に相当な覚悟がいる。しかも提供側の視点からすれば、教育的な内容のものは5分や10分では精々一つのことしか言えない。それで本当に目的を達成できるのか。手間と成果のバランスが悪過ぎるのです。
http://www.advertimes.com/20120507/article65121/
この記事↑を見て頂ければと思うのですが、メディアにはリニアとノンリニアの軸があるということで、動画はリニアなコンテンツに分類されますと言われて、ああ、これが私の違和感の理由だと思いました。
ウェブコンテンツでも広告のランディングページで縦長で1ページで完結させるフォーマットの是非などもよく議論になりますが、リニアでコンテンツを見せるということに置き換えられます。Flashが批判されるのは、強制的にリニアで見せられるからとも言えます。
上記のページの筆者はストックとフロー、権威性と参加性、リニアとノンリニアの3軸がメディアには重要と述べるわけですが、様々なことが腑に落ちました。
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2012/11/16のcompeteのブログから。
http://blog.compete.com/2012/11/16/gift-cards-top-the-list/
11月4日までに42％人がまだ年末商戦のための買い物をしていないということなので、58％の人は、何らかの年末商戦行動には入っているということだ。
面白いのは、何を買ったのかを10/1～10/7、10/15～10/21、10/29～11/4で聞いている質問の結果だ。10/1～10/7はまだ全体に低調で特徴は出てないが、10/15～10/21は衣服、おもちゃ/ゲーム、本が割合としては高いが、これが10/29～11/4になると、ギフトカード、衣服、おもちゃ/ゲーム、家電、本となる。
当然業界の人はいつから年末商戦が始まるのかは知っているんだろうけど、業種に亘ってみてみると、いろんな波が押し寄せているというのが感じられて面白い。
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13 years ago
2012/11/16の米Census BureauのThe 3rd Quarter 2012 Retail E-Commerce Sales Reportから。
http://www.census.gov/retail/mrts/www/data/pdf/ec_current.pdf
季節調整後（Adjusted）で2012Q3の小売市場全体は1,092,210百万ドル、うちECが5.2％の56,988百万ドルとなった。四半期別で過去の推移を見ると、EC比率は4.7％→4.8％→4.9％→5.1％→5.2％と着実に増加している。
対前年同期比で、小売市場全体の伸びは8.9％、7.5％、6.4％、4.3％、4.6％と直近の2四半期は5％を割って成長が少し鈍化しているが、EC売上の方は15％前後の高成長を維持している。
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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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