リアルアクセス解析

こんにちは、雪の降らない新潟でウェブ解析をやっている、提案型ウェブアナリスト兼ウェブ解析士の杉山です。

あるようで無かった、ウェブ解析の最前線に立つ小川さんと、ウェブ解析士協会代表理事、江尻さんの対談。

Chromeのサードパーティークッキー、AIや自動分析、SafariのItpなど、今後のウェブ解析の行方は？対談の中で特に気になった5つをピックアップしました。同時接続人数も最大70名を超えており、30分ほどの延長となりましたが、多くの方が視聴しコメントをされていました。

2020年とそれ以降どうなるか？

小川さん（以下、小）Chromeが2年後に向けてサードパーティークッキーを使えなくする。UAを廃止して固定化するという検討も進んでおります。取得出来る情報自体が大きく減ってくるのは間違いないでしょう。

blog.chromium.org

groups.google.com

江尻さん（以下、江）ここ数年では一番大きい変更ではないんじゃないですか？

小：複数回来てもらうことでコンバージョンに繋がるサイトや、同業他社が多いところ、ECサイトなんかが集客しずらくなってくる。Safariがすでに違う方式で取り組んでいますね（ITP）。

そのため集客については今まで以上に、ブランド認知（サイト名や特徴を覚えてもらう）が大切になってくることは間違いありません。戦いにくくはなるかと思いますが、その分様々な可能性があるのかなと感じています。

江：広告主とユーザーのいい接点を作っていくということですね。

これから先はどうなるか？

江：2025年とするとどうなっていくと思いますかね？

小：逆に5年前と比べると実際そんなに変わっていないんじゃないですか？

ソーシャルやアプリの台頭はありましたので、Webサイトそのものの重要度は相対的に下がってきているし、今後もその傾向は続くでしょう。

江：2015年はRTBみたいな、アドテクとかですかね？。

小：そうですね、広告周りが進化していったり、画像動画・SNS系とかですかね。

今後はVRとかARもウェブマーケティングや解析の対象範囲になってくるでしょう。それに伴って、先ほどもお話ししたようなプライバシーの問題も今後大きなテーマになってくるでしょうし。

江：VRとか、ARが出てくると、そこの広告やユーザー行動のトラッキングが必要になってきますね。

小：そうですね、ウェブサイトだけの分析はすでにきつくなってきていますね、サイトは無くならないけれど、ソーシャルメディアやアプリなどの範囲自体は確実に広がっていって、そっちも見ないとわからなくなっていくし、実際に見る案件も増えています。

江：僕らがウェブ解析と言った時に「ホームページを解析」してるけど、変わるよねってことですね。

小：そうですね、解析ツールがどうなっていくかはわかりませんが、分析の自動化も少しずつ進んでいくとは思います。そのため分析そのものよりは、データの設計の部分は2025年も確実に存在するし、重要度は増すかなと。

江：他には「個人情報を守る」ということも大事な仕事になってくるんじゃないかと、例えばログデータ取らないなどマスキングすることも重要になってくると思ってます。

小：そういった仕事が増える可能性もありますね、解析で取得出来るデータで何がOKかNGか我々がしっかり認識し、ウェブ解析士協会としても発信する責任があるかなと。

江：VRやARなど、トレンドを知ることが重要ですね。オウンドメディア＋αが必要になってきています。

Cookieに代わる対応策はあるんですか？

小：FingerPrintingとかですかね*1。

江：Googleは嫌がっていますが。

小：後は、ユーザーが同意した上での会員登録をしてもらうような仕組みとかをサイト側が整えるなどかなぁ。

江：ユーザーが望まない形で個人情報（Cookie）を使うのがアウトになりますね。

小：そうなっていくでしょうね。ただ取得出来るデータが減っても、分析や改善は出来ると思っています。例えば、5年ほど前にGoogle アナリティクスでは検索キーワードが取得できなくなりましたが、それでもどうにかなっていたりするので。

AIや自動分析が進む中でどう生きて行けばいいのか

江：僕らはAIにとって変わられるんですかね？

小：AIとか自動分析は進んだ方がいいですね。むしろ、とって変わられた方がいいと思っています。

ここ数年、データ設計の仕事がすごく増えました。設計が間違っていると正しいデータが取れないし、自動分析しても精度落ちますよね。

江：リスティング広告とかもだいぶ変わってきてますよね、解析も上手く使えるように設計する、そうなっていくんですかね？

小：改善案を考えられる時間が相対的に増えるので、我々にとっては追い風かなと。AIは今あるデータでしか判断できないが、改善案は人間が考える必要があり、自分の引き出しやノウハウから出てくるものですし、そこは無くならないと思います。

小川さん、江尻さん、二人の今後のウェブマーケティングのあり方について。

小：一つだけあるとしたら、ユーザーに取って価値のあるKPIとか数字をを考えて、設定して行って欲しいですね。

例えば、コンテンツ（オウンドメディアなど）はユーザー（読んだ人に）の態度変容をさせることじゃないですか、旅行したい、やってみたいなど。そこをどうにか計測していくことが重要かなと。

ユーザーに取って価値があるか無いかの指標を測る、ウェブマーケティングを意識していただけると良いかなぁと思います。

江：ユーザー軸のKPIやウェブマーケティングと言うことですね。それは僕は全く同感で、もう一つ言うと、そいういった事を経営層とか幹部層に適切に伝えて納得してもらいやすいのは、多分マーケターではなくて解析士なんかじゃないかと思っています。

小：そうですね、満足度が高いユーザーは繰り返し来てくれるとか、購入してくれる確率が高いなど、データで分かれば、そこもきれいに繋がりますね。ちょっと中長期的な指標になるかと思いますけれども。

江：中長期的な指標を大事にして、ユーザーを見ましょうということですね。

視聴しての感想

他にも音声検索や、アクセス解析の力をつけるための方法、地方のウェブ解析士の活動についてなどもありました。

比較的共通して言えることは「ユーザーの事を見て、解析設計や分析、改善提案を進めていく」事が大事かなと感じました。

地方にいると、ウェブの技術の進み方に必ずしも対応できると限らない（資金的にも、人員的にも）企業さんもいるのですが、無理して対応するのではなく、ユーザーを見て、できることをやっていこうかと思います。

ウェブ解析士協会では、もしかしたら今後も対談があるかもしれないとの事です、気になる方はこちらからどうぞ！

（一社）ウェブ解析士協会

www.waca.associates

www.youtube.com

江尻さんTwitter

twitter.com

 小川さんTwitter

twitter.com

私が代表を務めている HAPPY ANALYTICSではウェブサイトの分析・コンサルティング・勉強会などを業務としており、その料金を公開しています。

happyanalytics.co.jp

例えばコンサルティングであれば以下の通りです。

勉強会であれば以下のページをご覧ください。

happyanalytics.co.jp

このように料金をオープンにしており、また会社の大小や、依頼主との関係性などは考慮しない一律の値段となっております。カスタマイズの大小によって若干値段はぶれますが、8割くらいの案件は書いてある通りそのままの値段です。

この記事では「どのように料金を決めたのか」そして「公開している理由」について紹介をいたします。基本、社員は私（と奥さん）しかいないので、それを前提にした記事内容となっております。

注：2020年1月時点の内容と状況であり、今後変わる可能性があります＋既にこの記事を読んでいらっしゃる時点で変わっている可能性があるのでご了承ください。

勉強会の場合の料金体系

勉強会については割とシンプルです。外部でご講演の依頼をいただく際に、依頼元から提案いただく料金を参考にしています。

外部からの講演依頼金額は１回あたり数万円～数十万円くらいです（テーマや講演時間によって変動）。そこで社内勉強会や社員研修等でも、同じくらいの金額を意識し5万円/1時間を基本としています。

稼働1時間で5万円は高いのでは？という意見もあるかと思いますが、勉強会に関しては「今までの知見」と「資料作成時間」もあるので、これくらいの金額で行っております。

なお、該当セミナーや勉強会の参加人数で値段は変えていません（また主催者が有料or無料で開催するかも考慮していません）。

人数が多いと金額を上げるという考え方もありますが、人数が多いほうが「解析の事を伝えられる人数が増える」という事を私としてはメリットに感じているので、人数によって変えない形をとっています*1。人数によって変えるのが面倒というのもある。

複数回の開催で、間で宿題を出してフィードバックを行っていく形式だと、その部分での工数が発生するので金額が変わってきます。
基本的にはなんとなく「相場」があってそれをベースに考えているという感じですね。

コンサルティングの場合の料金体系

コンサルティングの場合は大きく分けて３種類あります。

１：分析やレポート作成など具体的な作業が発生するもの

２：知見を提供するためにミーティング等に参加する

３：その他もろもろ

それぞれについて説明していきます。

１：分析やレポート作成など具体的な作業が発生するもの

こちらに関しては（想定）稼働時間　×　時間単価　で工数を計算しています。案件をいただいた時に、かかる時間を今までの経験から算出します。例えばある案件でかかる時間が10時間だとしましょう。

その後に、10時間　×　時間単価　＝　見積もりのベースとなる金額

という形で算出しております。

時間単価に関してはある程度、自分の中でガイドラインがあり、

1.5万円～3万円/時間
１人月（160時間）換算で　240万円～480万円

といった金額帯になります。時間単価の幅は難易度や希少性によって変化します。例えば英語で資料作ったりすると単価が高めになるので。

valueagent.co.jp

例えば上記記事で紹介されている、金額のざっくり1.5倍～2倍くらいかなと。また他のコンサルティング会社やツールベンダーのコンサルティング費用などを元に設定をしております。

ウェブアナリティクス界隈の（自称）上位プレイヤーの一人としては、安すぎるのはあまり良い影響がないと考えており、これくらいの金額感で行っています。*2

なお金額のレンジに関しては会社規模等では変えておりません。あくまでも案件の難易度やスキルの専門性（例：英語でTableauを使ったレポート作成と分析を行うなど）などによって変わってきます。

【余談】成果報酬型に関して

コンサルティングを成果報酬型にするのが良いのでは？という話を時々聞きますし、私も何度か検討しました。例えば「サイト改善によってコンバージョン率や数が●●まで上がったら■■万円とする。上がらなかった場合は0円あるいは最低コストとする」みたいな契約形態です。

今まで何度か提案をしたり、議論したりしたのですが結果実現に至っていません。そして実現に至らない理由は双方にあるのかなと思っています。

 

コンサル側からすると（事前ヒアリングや調整していたとしても）提案施策を実行してもらえない可能性がある。あるいは聞いた話だと、契約終えた後にその施策が実行されていたという話も。

クライアント側からすると、大体事前に決裁を取るが、決裁金額がFIXしないため社内で通しにくい

 

「施策が実行される可能性が極めて高い＋相手が役員や社長でそういった予算レンジがあっても決裁可能」及び「条件定義が明確に出来る」場合に限り実行出来る可能性があるかなと。ということで色々と難しいなと。

時間単価に関しては色々とご意見あるかとおもいます。「安すぎる」「高すぎる」などありましたら、ぜひコメント欄か個別にご連絡いただけばー！ 

２：知見を提供するためにミーティング等に参加する

こちらに関してはシンプルに講演と同じ感覚で決めております（5万円/時間）。

知見提供には「ミーティング中にGoogle アナリティクスのアカウントを見せてもらいその場で分析して改善案を出す」「実施予定のキャンペーンや施策に関してのアドバイス」「先方のレポートや施策の数値を見ての振り返りや改善点の提示」など多岐に渡ります。

なので基本的には「知見」に対しての費用という考え方になるので、勉強会と同じにしています。

３：その他もろもろ

例えば「ニフティライフスタイルの社外取締役」「ウェブ解析士協会の顧問」といったちょっと特殊なパターンの場合です。

この場合は作業量とは必ずしも比例せず、「私の名前や経験・知見を利用していただく」という側面もあるので、都度の判断となっております。この辺りは一般化するのが難しい感じですね。基本的には月での固定金額という考え方になります。

何故、金額を公開しているか？

コンサルティングや勉強会・セミナーなどを行っているサイトでは、金額感を出していない会社も結構あります。しかし弊社ではこの辺りの金額は全て出すようにしています。

出していない会社に関してはそれぞれの理由があるとは思いますが（同業他社対策・見積もりに幅を持たせておきたいなど）HAPPY ANALYTICSでは金額を公開するほうが楽なので公開をしています。

出している３つの理由は

１：オープンにすることでお問い合わせ時の受注率が上がりやすい

２：会社規模等によって金額を変えることが無く、やりとりを減らせる

３：自分自身のユーザー体験から出すべきだと感じた

となります。

１：オープンにすることでお問い合わせ時の受注率が上がりやすい

オープンにしておくことで金額感が合わない場合の問い合わせを減らすことが出来る。つまり事前に期待値を調整出来ることにより、「見積もりを出した後に金額が高いからやっぱりやめる」といった失注ケースを大幅に減らすことが出来ています。

依頼主そして弊社にとってお互いに工数削減を出来るし、依頼主が値段を見て断りたい時の理由を考えるメールを作ったり、などの手間も省けるのも良いかなと。

また金額を出しているため、コンペにもなりにくいです*3。

２：会社規模等によって金額を変えることが無く、やりとりを減らせる

書いてある通りですが、あくまでも内容と工数で決めているため、記載している金額より極端に高く・安くなることはありません。

そのため値段交渉も応じてはいないし、依頼主も金額感が分かっているので、最初の打ち合わせから具体的な内容についてお話することができます。

特に私のような会社だと、自分の工数に上限があり、こういった部分でのやりとりに時間を使うのがもったいないというのもあります。

また新規案件の場合、打ち合わせ時に「大体どれくらいの金額になりますか？」と聞かれるのですが、すぐその場でだいたいの金額を伝えちゃいます。自分が社長だからというのもありますが、想定工数×単価＝金額　なので、想定工数さえその場である程度分かれば、すぐにお伝え出来るためです。

【余談】

会社規模によって金額を変えないは賛否両論あるかと思います。私の会社のコンサルの金額感だと、手掛ける案件は、どうしても小規模の会社だと金額が合わないこともあるでしょう。

 

しかしそのような場合は、正直分析やコンサルにお金払うより、集客やサイトのコンテンツ作りにお金を使ったほうが良いのかなと思ってもみたり…

 

ただ制作会社や広告代理店の場合は、その会社の規模関係なく、その先のクライアントの数や規模によるので、費用対効果は合うかなと！

３：自分自身のユーザー体験から出すべきだと感じた

単純に金額書いてあったほうが分かりやすいし、嬉しいよねという自分自身が事業会社で働いていた時の経験が大きいかなと。10年以上事業会社で働いていましたが、コンサルやツールの選定などや調査などに関わることが多かったのですが、値段が掲載されていないとどうしても後回しになりがちなんですよね…

掲載されているだけで、問い合わせや検討の優先順位が上がりやすいかなと。それだけでも同業他社との差別化になるのではと思っております。ただ掲載しない理由もよくわかるので、一概に正解とは言えませんが。

まとめ

というわけで「料金の決め方」と「公開している理由」について紹介をしてきました。あくまでも私個人の考え方ですし、今後も変わっていく可能性があります。しかし１つの参考になればと思い、記事を書いてみました。

以下の「資料・ホワイトペーパー」のページでは、「コンサルティング」及び「勉強会」に関してより具体的な金額や事例、勉強会のラインナップなどを記載した資料をダウンロード可能です。

happyanalytics.co.jp

興味がありましたら、ぜひご覧くださいませ！

HAPPY ANALYTICSの稼働やお金周りが気になる方は、以下の記事もどうぞ！

analytics.hatenadiary.com

こんにちは！

アパレル、旅行、不動産を軸にWebアナリスト として活動している花輪（はなわ）です。

2020年1月11日に宣伝会議の「編集・ライター養成講座　総合コース」で開催された、「グーグルアナリティクスの読み解き方」の回に参加してきました。100名以上が参加している人気の講座シリーズです。

www.sendenkaigi.com

今回の講座は、記事やコンテンツの分析や改善方法についてのコツを教えていただきましたので、可能な限り参加した内容を紹介します。

講座の講師は、Webアナリストとしてご活躍されている小川卓先生です。

本日のテーマは、ウェブサイトの「コンテンツや記事におけるグーグルアナリティクスの読み解き方」です。

ポイントは大きく分けて３つあります。

１．コンテンツを評価する方法

２．Googleアナリティクスの活用

３．記事のSEOについての考え方 

こちらのポイントについて、順番にご紹介していきます。

１．コンテンツを評価する方法

評価するために大切な考え方があります。それは、良いコンテンツの条件を知り、コンテンツの評価を数値で見られるようになることです。

コンテンツを作ったのは良いけど、評価は多数決で決めている、分析ツールを導入したけど、どの数値をみたら良いかわからないなど困ったりすることがあるのではないでしょうか。

良いコンテンツの条件とは、「ビジネスとっての価値があること」＆「ユーザーにとっての価値があること」です。

ビジネスにとっての価値とは、コンテンツを掲載する会社にとって有益であること。つまり、会員登録や商品の購入、資料のダウンロードにつながったということです。次に、ユーザー（コンテンツの読み手）にとっての価値とは、コンテンツを閲覧した結果、極論ですが人生変わりました。ダイエットに取り組もうと思った。などユーザーに有益な情報を与えることができたということです。

ビジネスにとっての価値を数値で見るためには、４つの力で評価を行います。

ユーザーにとっての価値を数値で見るためには、ユーザー視点のKPIで評価を行います。

４つの力について

 各項目の詳しい分析方法は、後ほど紹介しますが、４つの力でビジネスの評価をみるということです。

ユーザー視点のKPIについて

KPIとは、Key Performance Indicatorの略です。

ユーザー視点とは、作ったコンテンツを読んだユーザーに対して、どのような価値を提供できたのか？どうなって欲しいのか？ということです。

例えば、コンテンツを読んだユーザーが、とても役立つ情報だった。何かをやってみようと思った。飲み会のネタでお話しようと思った。といった内容が含まれていることが必要です。

評価するための数値は、ユーザー数　OR ユーザー比率です。何人に影響を与えられたのかが把握できるためです。また、記事内容によっても変わってきますが、シェアした人数、定期的に閲覧してくれる人（ファン）なども見ます。

それでは、実際にGoogleアナリティクスで、どのように見れば良いかを紹介します。

２．Googleアナリティクスの活用

今は大半の企業の方々がGoogleアナリティクスを導入しています。

なぜ利用しているかというと３つの理由があります。

①無料。

導入のハードルが低い。有料の場合、導入する価値試算などがあり、稟議をあげたりと手間がかかります。

②Googleが提供していて、高機能。

③情報が充実している

それでは、４つの力について、説明していきます。

集客力：該当ページがどれくらい読まれているか。

サイトに訪問、流入してきた数で、多いほど、多くの人にとってニーズがあることになります。

閲覧力：該当ページがどれくらい読まれているのか

平均ページ滞在時間。このページに平均どのくらいいたのか。どの記事が長く読まれていた記事なのか。記事の文字数と滞在時間を比較して読みやすい構成になっているかチェックします。また読了率なども確認します。

誘導力：該当ページからどれくらい離脱しないか

直帰率は、サイト外から入ってきて、そのままサイト外に出て行った。離脱率は、そのページが最後で、サイト外に出て行った。という違いに注意してください。どちらにせよ、低ければ良く。高ければ悪い。です。

成果：ページを経由して成果にどれうらいたどり着いているか（成果への貢献度合い）

事前に設定が必要です。直接売り上げにつながるもの（資料ダウンロード、商品などの購入、会社へのお問い合わせ、会員登録）です。コンバージョンと合わせてみると、よく見られているけど、成果にまでつながらない、つながった記事が把握できます。

Googleアナリティクスは、分析するための指標がいくつもあり、私も初めはどれから見たら良いのか、また自分の見たい指標から見るなど、流れに沿った見方ができていませんでした。

まずは集客からみて順番に成果までつなげるという流れの分析をしていくことが重要だと感じました。

講義の中では具体的なTIPSや２つのページを見てどちらのページの方が閲覧力や誘導力が高いか？というワークなども行われました。

次に、良いコンテンツはどのようなキーワードで流入してくるのか？また、コンテンツを作成する上で、決めたキーワード以外でどのような点を考慮すれば良いのかをご紹介します。

３．SEOについての考え方

検索エンジンからの流入を意識する場合、キーワードに基づいたコンテンツ拡充を行うことがポイントです。狙うべきキーワードを洗い出し、関連キーワードを整理します。

SEOをしっかり行えばコンテンツへの検索数が増え、広告費での集客比率が減り、コスト減といったメリットがあります。デメリットとしては、検索数を増やすために中長期的な時間がかかります。

SEOは短期的に効果をあげるというより、計画をもって中長期的に行っていくことが大切になります。

対策するキーワードは、以下２つを意識して行います。

　・検索数が多くて、自社の順位が低いワードを優先

　・サイトの成果につながりやすいキーワードであることも大切

そこで、自社サイトの検索の効果を測定したり、エラーを発見したりするツールが「サーチコンソール」です。

自社に検索順位が何位で、どのようなキーワードで入ってきているかも詳しく把握できます。

サーチコンソールを使って「流入が多くて順位が低い」かつ「自社サイトに関連するキーワードをピックアップしましょう（種キーワード）」、その後に関連するキーワード（サジェストキーワード）を見つけていきます。

サジェストキーワードはツール等を利用して発見してみるとよいでしょう。

集客を増やす方法は、基本的には検索順位をあげることが必要です。検索順位を上げれば、クリックが増え集客につながるためです。しかし、検索順位を上げるとどの程度リ流入が増えるのかというと、例えばモバイルの場合、検索順位が10位と3位を比較すると、クリック数の桁が一つ増えます。

キーワード検索する人のユーザーニーズについても把握しておかないと良いコンテンツ記事は書けません。キーワードごとにどの、ユーザーニーズを満たすものなのかを整理した上でコンテンツを検討しましょう。 

Know（知りたい）

ニーズは、「早く・正しく・詳しく知りたい」となります。例えば、「KPIとは」というキーワードに対して作成するコンテンツは「Key Performance Indicator」がはじめに記載されていることです。また詳細としては、KGIとKPIの関係や実際の事例などがあるとよいでしょう。

Go（行きたい）

ニーズは、「安く・賢く・ストレスなく移動したい」となります。講座では「成田空港から羽田空港への移動」を例に考え方が紹介されました。

Do（実行したい）

ニーズは、「ラクしたい・失敗したくない・継続したい」となります。実行をする上で色々な課題に対しての解決案を提示することが重要になります。習い事やプログラミングの習得などもここに該当するでしょう。

Buy（買いたい）

ニーズは、「失敗したくない・得したい・○○から買いたい」となります。家電製品や化粧品の購入なんかをイメージすると分かりやすいかなと。

まとめ

コンテンツは作って終わりではなく、リライト・改善がとても大切です。意外と過去に書いてあるものが上位に掲載されていることもあります。重要なのは、地層（良いコンテンツ記事）を作っていくことです。

最新の記事、昔の記事という分け方では無く、バズる記事、コンスタントに見られる記事という記事のパターンに対して、どちらの記事を作成しているのかを意識しながら作成することが大変重要です。

参加した感想

こちらで全てのことは紹介できませんが、講座はポイントごとに事例や先生が実際にツールを触りながらの説明があり、伝え方はとても工夫がされていて、すごく理解しやすい講座内容となっています。

他の講座も受けようかと思っております。参加させていただき、ありがとうございました。

解析以外にも編集・ライター養成講座では30名を超える講師から学べる非常に豪華な講座となっています。興味がありましたらぜひ宣伝会議の講座をチェックしてみてください！

www.sendenkaigi.com

本日は、2020年1月14日に開催された「提案型ウェブアナリスト育成講座」のレポートをお届けします。

第4期生の8回目となる今回は、講師である小川卓が「よく使う15の分析方法」と「改善案の考え方」、そして本講座のテーマでもある提案に必要不可欠な「プレゼンテーション方法」と受講生の宿題へのフィードバック、という内容で構成されました。

計3時間という長丁場ですが、受講生とコミュニケーションを取りながら、時おり冗談も交えつつ和やかな雰囲気で進行。このような参加型の講座は、少人数制ならではですね！休憩時間には（ここには書けませんが）赤裸々な案件のお悩み相談*1や、雑談の中で小川卓のここだけ話が飛び出すなど、充実の内容でした。

第8回目のアジェンダ

• 私がよく使う15の分析方法
• 改善案の考え方
• プレゼンテーション方法を学ぶ
• 宿題フィードバック

このレポートでは、一部を抜粋してご紹介します。

私がよく使う15の分析方法

このパートでは、小川卓がWebアナリストとしてよく行うGoogle Analyticsを使った15個の分析について、実際の事例を交えながら講義が行われました。

最初に取り上げられたのは、PVが少ないサイトでも活用できるユーザーエクスプローラを使った分析方法。分析する際の視点、仮説の立て方、ユーザー分類事例などが紹介されました。

なかでも小川卓が好きだと公言したのは「フォームの1つ前のページ分析」で、フォームに遷移する1つ前のページにフォーカスした分析。もともとポテンシャルがあるページを特定し、そこへの流入率を上げる、というのは今日から取り入れたい考えですよね。

当日紹介された15の分析方法は下記のとおり。

1. ユーザーエクスプローラの分析
2. 訪問とCVの訪問回数別分布
3. 訪問回数別の行動分析
4. 新規訪問者のコホート分析
5. 購入回数別の行動分析
6. エリア別の分析
7. 年代・性別ごと気づき
8. 曜日・時間別の分析
9. 主要ページの遷移率分析
10. 詳細ページ閲覧回数とCVの関係
11. デバイス×新規・リピートの遷移状況
12. 検索導線別の数値
13. コンテンツ貢献分析
14. フォームの１つ前のページ分析
15. マルチチャネル分析

受講者に配布されるスライド資料では、それぞれGoogle Analyticsのどのレポートを用い、どのような内容で分析し、どういった気づきが得られるかを事例とともに簡潔に説明されていてこれだけでも満足してしまいそうな内容。

有用なケースや頻度などの解説が為されており、闇雲に全てを実行するのではなく適切な分析の選択に役立てることの重要性が分かります。受講者からも、「こういった場合はどうか〜」「手順って〜ですか？」など具体的な質問も時折飛び出し、意気込みが感じられました。

対象となるサイトやサービスによって適切な方法は異なりますので、マッチした分析を選択できるようにレベルアップできるといいですよね！

改善案の考え方

一旦休憩を挟み始まったこのパートは、冒頭の「分析で得られる気づきは3つしかない

」という一言から始まりました。

言われてみればなるほど…となるのですが、分析で得られる気づきは下記の3種類に分類されます。

得られた気づきから、改善の考え方もいたってシンプル

Google Analyticsをはじめとする各種ツールは、残念ながら「案」を教えてくれません。改善のアイディアを教えてくれることは無いのです。

小川卓も冗談ぽく「理想のツールは表グラフ一切なし！ログインするとあなたのサイトはこことここを直せば売上2倍ですよ！と教えてくれるツール。それが実現したら、この講座も必要ありませんね。」と笑っていましたが、「分析はどんどん自動化されていくが、考えるところは暫くまだ人間の仕事でしょう。そこに価値がある。」と続けていました。

そして、改善案そのものの出し方について、本題に入っていきます。印象に残ったものをいくつかお伝えします。

まず始めに話されたのが、サイト内の他のページを確認する方法。自社内で比較して改善案を出すもので、ブログとメルマガの事例が紹介されました。

数値を根拠に「良い」「悪い」を判断し、比較して改善案を出すことが可能なので、改善の成功確率が高くなります。

ブログは、ランディングした記事から回遊し複数ページ見てもらうことを目的とした場合、どんな導線が良いか。効果が高かった実際の改善案が紹介されました。こちらについては、過去に小川卓がはてなブログ記事でも書いていますので興味があればご覧ください。

メールの改善事例では「最悪オブ最悪」と評されたメルマガをどう変えたか、笑いを交えつつ最終的にはそのメルマガからの売上を約8倍に上げた改善手法を受講者に公開しました。

他にも他との「比較」を行う方法として、競合他社サイトと比較して改善案を出す方法も紹介。具体的なサイトをもとにした解説に、受講者からは感嘆の声も出る盛り上がりを見せておりました。

大切なのは、仮説を持って同業他社と比較すること。そうすることにより、見た目や印象の改善案ではなく、改善したいKPIに効く施策を見つけやすくなる、というのがここでのキーワードでした。

印象的だったのは小川卓の「Webサイトは水族館だと思っている」という考え方。導線があって、何をどう見せるか、次にどこに移動したいと思ってもらうか、確かに水族館はとてもよく考えられていますよね。Webサイトも、ユーザーのニーズを想定しコンテンツを用意するだけでは50点。気持ちを考慮した導線を用意したいものですね！

他にも、どのサイトでも使える改善施策の考え方や改善案のストック方法など、日々使えるTIPS紹介がありましたが、ここでは省略。気になる方は個別に問い合わせてみてください。

プレゼンテーション方法を学ぶ

ウェブアナリストの中には、分析をするのは得意でもプレゼンが苦手…という方も多いのではないでしょうか。

ここでは「説明時におさえておきたい3つのポイント」や「コミュニケーション10か条」、「説得力を出すための注意事項」などについて話されました。長い講義も終盤となり、リラックスムードの中笑いを交えつつの説明でしたが、内容はいたって真剣！

プレゼンの際に「実行する時間が無い」「どれくらい数値が上がるの？」なんてヒヤッしがちな質問の裏には、どんな意図が隠されているのか。相手が求めている「自分の中での納得感」と「他の人（上司や施策担当者）に説明する」理由について説明がありました。求められているのは精度ではなくロジック！これをクリアできれば実行できる可能性が高くなるという話には一同納得でした。

講座はここまで。最後に宿題のフィードバックをして終了という流れです。宿題は個々の課題によって異なり、フィードバックは個別に行われ内容もかなり具体的。

かなり盛りだくさんの内容ではありましたが、受講者は自らの業務に活かせるポイントを各々に見つけており、講座はあと2回残っているものの早速実践へ前向きな様子が見られました。

最後までお読みいただきありがとうございました！本レポートを通して「提案型ウェブアナリスト」への理解が深まれば幸いです。

happyanalytics.co.jp

HAPPY ANALYTICSも創業（2017年1月4日）から丸３年が経ち、４年目に入りました。最初の３年間はゴールやKPI設定などは敢えて行わず進めていたのですが、4年目に入るという事で、2020年の目指す方針やKPIなどを整理してみました。

相変わらず社員は自分（＋奥さんのみ）ですが、スタッフとして入っている工藤さんや飯村君に共有するためにも資料に落とし込んでみました。目標や方針、KPI設計大切！とセミナー等は良く言っているので、それをちゃんと自分の会社でも実践しようかなと。

というわけで資料は以下からご覧いただけます（公開用の数値等を一部マスクしています）

www.slideshare.net

主なポイントは以下の通り！

・３年間で色々なことが出来た

・業務効率化もしっかり出来た

・４年目はリーチ出来る人数を増やしていきたい

・主要KPIは「有効コンタクト人数」「案件数」「外注費」

・分析を通じて幸せに出来る人数を増やしていきたい！

といったところです。

現在はこれをモニタリングするためのレポートをGoogleデータポータルで作っています。各種データを１か所にまとめ、判断がしやすいようなレポートを準備しておりますので、これもまたどこかで機会があれば共有したいなと。

2020年も引き続きよろしくお願いいたします！

こんにちは、新潟でほそぼそとウェブ解析をやっている、提案型ウェブアナリスト兼ウェブ解析士の杉山です。なかなか解析の事で実際に学べる所は少ない、地方なんかは特に無いかと（新潟では…）そんな中でオンラインでも参加できる小川さんの講座に参加してみました。

 今回はその内容を流れに沿って気になったところを中心に紹介いたします！

講座名：提案成功率を上げるデータ分析と活用（全3回）

Schooで行われるオンライン講座の第1回目（全3回）の講座です。内容としては初心者（GA触り始めた！）でも気軽に参加出来る内容でした、大事なのは考えることなので、第2回、第3回からでも参加してみてはいかがでしょう？

次回予定。Schoo第2回講座ー2月4日（火）20時〜21時

（無料会員でも生放送は視聴可能、コメントもできますよ！）

schoo.jp

講座の目的

（主にウェブサイトの改善を中心に）データから気づきを発見し改善案が提案できるようになる。

第1回（今回）；データから気づきを発見出来るようになる。課題やポイントの発見。

第2回（2月予定）；改善案の考え方。どうやったらアイディアが出るのか。具体的なアイディアの出し方

第3回（3月予定）；お客さんや上司に改善案を伝えて、どういうふうに実行していくのか？どういうふうに評価していくのか？

と言った内容で、全3回を通して改善案を提案できるように成長したいと思います。個人的には第3回が最大の壁とは思っていますが…

データを活用する上で大切なのは「データ」ではない

例えばこんな感じでデータが大量にあるのを、見せられてもどこを見ていいかわからないので、なんだかよく分からないし、ここだけ見ていても気づきとか、改善案とかなかなか浮かばないと思います。

今回やっていきたいのは、どうやってデータから気づきを発見するか。データを活用する上で大切なのは、なぜデータが上がったか、下がったか、原因を考えて気づきを得ることが大事。

そこから改善案を提案して実行して、はじめて成果が出ると思っています。

データから気づきを発見する方法
データをただ眺めていても改善案はでてこない…そこでどうやって気づきを得るか2つの方法を紹介

【トレンドー粒度を変えて見てみる】

時間軸で数値を比較することで変化が分かり、変化から気づきを得られる。

前月比；売上が上がった
前年同月比；前年に比べると下がってしまっている。

ワーク

下の画像にあるGoogle アナリティクスの訪問数のグラフ。上下とも同じサイト、で期間も一緒です。唯一違うのは上は月単位、下は週単位のグラフになっています。
このデータからどのような特徴や気付きがあるでしょうか？

中田さん；上の月単位を見ると上下はあるものの、数値が伸びている。

渋谷さん；ピークは初売り？EC?

　小川さん＞確かにサイト種別を考えてみると良いかも知れません。

佐藤さん；冬季に高くなる傾向

　小川さん＞それ大事ですね。上のグラフを見ると分かりますが、いわゆる季節要因ですかね。冷房とか売っているサイトなら夏は伸びますし。

このデータには1ヶ所変なところがあります、こういった事が起こるのに起こらない、いわゆるトレンドから外れているといった所です。

トレンドから外れた値も大事ですよね、想定していた訪問数より多かったり、少なかったり。

横山さん；2018年1月は暖冬だった？
長谷川さん；2018年1月は大雪

　小川さん＞相対している感じですけど、2018年1月は引っかかりますね！

そろそろ答え合わせです、中田さんがおっしゃったように、緩やかに成長していってるサイトです。

秋から冬にかけて伸びているサイトです、2月には下がる傾向ですが、ここで注意、2月は1月と3月に比べ、日数が少ないので必ず1割減ってしまうんです。

週別で見たときに結構凸凹がありますが、下がっている所の規則性がわかれば、下がっている部分は必要以上に心配しなくて大丈夫です！

こちらのサイトはBtoBサイトなので、土日やGW、年末など、企業が休みに入る時は下る傾向にあります。

2018年の1月が2016年や2017年に比べ、伸びが少なくトレンドから外れていた。

山の所の増えているところはノーリファラーで流入元が不明だった。社長さんに話を聞くと、2018年は年賀メールを出し忘れていて、流入が減ってしまっていた。

改善策；メールをきっかけに製品を思い出してくれていたので、メールを来年は必ず出しましょう！

減ってしまった理由が見つかったので、改善案につながりました。

トレンドのパートではもう１つワークがありましたが、気になる方はぜひ動画の方をご覧ください！

schoo.jp

トレンドから発見できること

【規則性】決まった動き

【特異点】想定外の動き

こういった事を自社サイトで見て、気づきをいくつか文章にしてみるということが、分析をする1つ目の方法です。

セグメント

データを分けて比較してみましょう。
データを分けると新規の方のコンバージョン率が低い事が分かるので、リピーターを増やさなきゃいけない事が分かりますね。

ワーク

・男女での違いをコメントしてください。
・このサイトはecサイトです、何を売っているか推測してみてください。

北田さん；女性はパパっと買い物して、男性は比較検討してる感じですね〜
まつのさん；男性は半分が新規、女性はほぼほぼ新規…
松橋さん；婚活サイトかー。男性が多くリピーターが多い。
　小川さん＞そうですね、ただこちらは購入するサイトです。

購入単価と、時系列で見ると大きなヒントですね。なにか気づきません？
19日辺りが思い切り上がって23日以降がほとんどないです。

答えは単価の高い、男性向けアクセサリーブランドのサイトです。

男性；自分の物を探しにサイトに訪問。繰り返し見に来る。毎回買うわけではない。
　　＞リピーターが多くなり、コンバージョン率が低い。

女性；自分のを探しに来ているわけではない。買うつもりで来ている。
　　＞新規が多くなり、コンバージョン率が高い。

他にはコメントのもありましたが「女性は指名買いが多い」たしかにそうなんですよ。

原因を聞きに、実際に店舗に行って、店長さんに話を聞くと、芸能人と同じものを付けたいニーズがあることに気づきました。

そこから、サイトの改善として

女性向け；愛用・着用芸能人一覧ページを作ったところ
　　　　　ブランド名+芸能人で検索1位、実際にページを見ている8割が女性

とサイトの改善に役立ちました。

大事なのはデータを分けて見たことです、男女で分けた事で違いが分かり、なぜ違いが発生するのかを考えたり、分析して行けます。

セグメントから発見できること

【規則性】似たような特徴がある

【特異点】想定外の特徴がある

こういった形でデータを分けると気づきが発見しやすくなります。

まとめ
データから気づきを発見する方法

トレンドとセグメントの活用
　＞説明ができる特徴を見つける為に規則性と特異点を見つける、気づきを発見する為に想定外で増えている、減っている所を見つける。

1つでも2つでも見つかれば改善案の提案につながる事が出来る。
サイトの規模に関わらず、具体的な使える改善案の提案は次回の講座でお伝えします！

受講しての感想
受講生コメントにもありましたが

「データ分析が上手い人は分析自体よりも説明力がうまいような気がする。いかにに相手を納得させるか、あーそうかーと思わせる説明力が圧倒的に高い」

確かにこれ、納得の授業でした、

この話も第3回の講座であるそうですし、一方的なオンライン講座ではなく、講師に直接コメントを届けられるのは楽しいですね！小川さんも学生代表のアシスタント中田さんもコメントを拾ってくれるので、Schooの生放送授業、おすすめです！

第2回：分析結果から精度が高い改善案を考える方法を学ぶ
2月4日（火）20時〜21時
 

schoo.jp

オンラインで学べるのはこちらも気になります
Googleマーケティングツール オンラインカリキュラム（初心者向け）
 

happyanalytics.co.jp

オンライン講座の第１弾「提案型ウェブアナリスト育成講座　オンライン版」に続き、オンライン講座の第２弾 「Google マーケティングツール講座」をリリースいたしました！

happyanalytics.co.jp

こちらは初心者向けの講座で、以下の章立てとなっております！

序章・本講座の目的
１章・Google Tag Manager（タグ管理ツール）
２章・Google サーベイ（ユーザー調査ツール）
３章・Google アナリティクス（アクセス解析ツール）
４章・Google オプティマイズ（施策の実行とテストツール）
５章・Google サーチコンソール（Googleの検索に関する情報ツール）
６章・Google マイビジネス（オフィスや実店舗お持ち方の向けツール）
７章・Google データポータル（レポート生成＆分析ツール）
終章・最後に

ウェブサイトやビジネスを成長させるために必要な各種Google 関連のツールの設定方法・活用方法などをまとめた動画シリーズとなります。

３つの魅力を簡単に紹介いたします！

１：実装と設定をとにかく丁寧に説明する

多くの初心者がつまづくのが最初の設定部分です。本やヘルプに書いてある通りに行っているのになぜか上手くいかない、あるいは、導入されているのを前提に説明されている　といったケースに当たったことありませんでしょうか？

本動画シリーズでは設定の部分を「資料」と「実際の画面操作（デスクトップキャプチャ）」両方でフォローをしています。

この組み合わせにより、初心者でも確実に登録や設定、利用が出来ることを意識しました！

２：ツールの操作説明にとどまらない

単純な使い方動画であれば、私も取り組まなかったかと思います。操作説明に終わらず、気づきが発見出来るための方法、実際の数値の例、そしてツール同士の連携方法など周辺情報を重視した内容としています。

ツールを単体で使うことが目的では無く、サイトやビジネスを改善する事が目的なので、その観点を活かした内容となっています。

３：量も質もしっかり！

１０年以上ウェブアナリストとして自ら分析に取り組み、ツール利用をしてきました。そのため単純な使い方ではなく、色々な活用ポイントもお話ししております。

そして資料も全てダウンロード可能（全384ページ）で動画も8時間を超える形になっています。資料を手元において一緒に操作してみるのも良いでしょう。

＋１：質問掲示板も用意されています

使ってみてわからないことがあれば質問掲示板で聞いてください！私の方から回答をお返ししますので、途中であきらめたり、分からなくなったりしてしまうことを避けることができます。

申込・利用期間・料金等に関しては、以下ページをご確認ください！

happyanalytics.co.jp

今後もニーズに応じて様々なコンテンツを作成していきたいなと考えております。

こういった講座があったら嬉しいなどあれば、ぜひお教えください！*1

　新年あけましておめでとうございます。秘書です。

　年末年始のカレンダーは並びが良く、9連休ほどのんびりできた方もいらっしゃったのではないでしょうか。たっぷり気力を溜め、2020年が皆様にとって大きく飛躍する1年になりますと幸いです。

　小川は、昨年から継続しているデジタルハリウッド大学院の授業、および、自社開催の「提案型ウェブアナリスト育成講座」に続き、1月7日夜にスクーのオンライン講座を全国に生配信させていただきます。さらに愛知県→大阪→幕張→福島 と全国を巡る予定です。本年もどうぞよろしくお願い申し上げます。

それでは小川の直近の活動全10件をお知らせさせていただきます。

※2020年1月7日時点の情報です。 詳細はリンク先をご確認の上、お申込みください。

（時系列）

 ■１．スクー：提案成功率を上げるデータ分析と活用

　データから気づきを発見するための方法を学びます。

たくさんの数値を並べて、穴が開くほど、データを見ても何を改善すべきかがわからないことはありませんか。気づきを発見するための考え方を身につけて実践できるようになりましょう。

　この授業ではツールの使い方ではなく、社内あるいはクライアントに対して 施策を実行してもらうための方法を学びます。ワークを中心にデータから気づきを発見し、改善案を考え、どういったコミュニケーションを行えば良いかを実践的に学ぶことが出来ます。サイト規模や種別関係なく使える方法をお伝えしていきます。（公式サイトより引用）

schoo.jp

■２．宣伝会議：編集・ライター養成講座

　メディア・コンテンツ業界の変革の中で、今活躍する現役一流の編集長・ライターからプロの仕事のセオリーを学ぶ 編集者・ライターなど、メディアやコンテンツに関わる仕事は、従来は一握りの、限られた人にしか門戸が開かれていませんでした。 ところがWebメディアの種類が増えると、大手メディアや企業でも、雑誌、フリーペーパーに留まらず、Webサイト、ソーシャルメディア、メールマガジンなど、多様な手段を用いて情報を発信するようになり仕事が倍増。 今、メディア・コンテンツ業界では仕事を掴むチャンスが拡大しています。 一方で、個人ブログの企画・執筆スキルでは、有料メディアやクライアントが提供する企業のブランドコンテンツなどには対応できず、アルバイト採用・ボランティアライターなどで仕事に関わることはできても、仕事にできない、と言われます。 プロの編集者・ライターの世界においては、紙・Webどちらもハイブリッドに書き分けられ・企画できる人材が優遇され、旧来メディアに依存した編集・ライティング力を刷新する必要性や、Webディレクター自身にも、コンテンツを企画し、文章を書く力が求められています。

　そこで本講座では、メディア業界のプロフェッショナルの講師から仕事の基礎・流儀を学ぶと同時に、紙・Webのハイブリッドな情報発信の中で成功を掴んでいる企業の実務家による最前線の取り組み、それを支える仕事のノウハウを学習します。 座学だけでなく、紙・Webで異なるメディア毎の特徴や、読者インサイトを捉えた多くの課題トレーニングに取り組むことで、現場で即戦力として活躍できる編集者、ライターを養成いたします。 こうした「編集力」や「伝えたいことを伝える」スキルはあらゆる仕事の現場で応用できるため今すぐにメディア業界への就職・転職を考えられている方でなくても今後のキャリアアップに向けた大きな力になります。 マスコミ教育で半世紀以上の実績を持つ宣伝会議の編集・ライター養成講座から、あなたの編集者人生、ライター人生、情報コンテンツの作り手として、新たな第一歩がスタートします。（公式サイトより引用）

www.sendenkaigi.com

■３．公益財団法人あいち産業振興機構：ウェブサイトの分析を基に精度が高い改善案を考えるための方法

　ウェブサイトの分析・改善を通じてビジネスに貢献しませんか！

　このセミナーは、

◆アクセス解析ツールの使い方はわかるが、分析結果の活用が思うようにできない。

◆サイト分析を、もっと効果的にサイト改善に結び付けたい。

◆社内で分析担当が自分一人しかいないので、相談相手がほしい。

など、ウェブサイトの分析→改善でお悩みの方には、是非お薦めしたい内容です。 講師には、ウェブ解析界の巨匠、小川 卓　氏　をお招きしています。 みなさんの悩みを解決する、「ウェブサイトの改善術」を是非マスターしてください。（公式サイトより引用）

www.aibsc.jp

■４．IT Search+スペシャルセミナー：データ解析の達人に学ぶ! Google アナリティクス分析＆活用講座

　IT Search+編集部が厳選した有識者を招いて開催している「IT Search+ スペシャルセミナー」。今回は、毎回大好評をいただいているセミナー「データ解析の達人に学ぶ!Google アナリティクス分析＆活用講座」を再講演いたします。

　多くの指標がある中で、どの数字に着目し、どういった気付きを得るべきかなど、Google アナリティクスを使いこなす方法について解説します。月間1億超のアクセスを誇る巨大サービスをはじめ、さまざまなWebサイトに関わり、常時改善を続けてきた小川氏。その知見が披露される今回の講演は、Webサイトの運営に関わる方なら必聴です。（公式サイトより引用）

news.mynavi.jp

■５．第4回 Japan IT Week 関西セミナー：「数値を見るだけではなく、サイト改善に活かすためのウェブ解析～解析がビジネスに活かせない５つの理由と解決方法～」

　Googleアナリティクスなどのウェブ解析ツールを導入したが、見るだけで終わっていないだろうか？思いつきではなく、データに基づくサイト改善を実行するために必要な考え方、そして上手く行かない理由を解決する方法を、豊富な事例と共に解説する。 （公式サイトより引用）

d.japan-it.jp

■６．Japan マーケティング Week【春】セミナー：「ウェブサイトのPDCAは回せていますか？データから改善案を考える方法」

Googleアナリティクスなどのアクセス解析ツールを導入している企業は多いと思う。しかし数値をなんとなく見ているだけで、サイトの改善などには活かせてないのではないだろうか？本講座では事例を中心に、どのようにデータから気づきを発見するのか。そして、データに基づいた改善案を考えるための方法を紹介する。（公式サイトより引用）

reed-speaker.jp

■７．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座

　情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。（公式サイトより引用）

www.sendenkaigi.com

■８．【無料＆初心者大歓迎！】第19回解析相談＆アナログゲーム大会

　小川自主開催のイベントです。普段は講師として登壇することの多い小川ですが、こういった機会に皆様とお話しができればと考えております。

• ウェブ解析の相談にのります（事前予約制）
• スイーツ＆コーヒーを飲みながらアナログゲームで遊びます（飛び込みOK）

に分かれますので、どちらかお好きなほう（ももちろん両方でも結構です）にお参加ください。 

■９．宣伝会議：データマーケター育成講座（2020年1月開講分）

　勘、経験、度胸に頼って曖昧に終わらせない、根拠のあるデータを示していけるマーケターになる ビジネスに活かせるデータ分析ができるマーケターを目指していただきます。 講座で学ぶ全体像は次のようになります。

　Step01.データを活用したマーケティング戦略の組み立て方

　Step02.課題に応じたデータ分析の考え方

　Step03.ビジネスに活きる具体的な手法・分析力強化

事例を交えた講義、ワークショップで、データ分析を駆使するマーケティングの考え方

を身に付けます。（公式サイトより引用）

lp.sendenkaigi.com

■１０．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 実践コース

　Web上での顧客体験を向上させるためには、分析の目的を「企業成果を確かめる」といった観点から「顧客を理解する」といった観点で捉えなおすことが重要です。

　ただ単に数値やグラフを眺めるだけでは、改善点が見えないばかりか、闇雲にサイトの改修を行うなど、手間をかけた割には効果を実感できなかったり、社内に成果を示せずに予算やリソースを減らされてしまうということにもなりかねません。

　講座では、従来行っていたPVやUU、直帰率、滞在時間といった指標の確認ではなく、操作性において迷いはないか、満足いただきLTVを高められているかなどといった、顧客の行動や態度の変化を読み解くためのノウハウを学びます。（公式サイトより引用）

www.sendenkaigi.com

 以上10件です。皆様のお役に立てますと幸いです。

本年もどうぞよろしくお願いいたします。

2019年も皆様お疲れさまでした！今年も1年間の取組を色々と振り返っていきます。最初に書いておきますが、長いので実家に帰省中とか、暇なときに一読いただければ！

過去の振り返り記事へのリンクは以下からどうぞ。

２０１８年
仕事内訳・稼働時間・収入など、ウェブアナリストとしての法人設立2年目を振り返る(2018年版) - Real Analytics （リアルアナリティクス）

２０１７年
仕事内訳・稼働時間・収入など、法人設立１年目を振り返る（ウェブアナリストの場合） - Real Analytics （リアルアナリティクス）

２０１６年
 2016年の稼働報告と来年に向けて - Real Analytics （リアルアナリティクス）

• 簡単に自己紹介
• 2019年の主な取り組み
• 稼働時間
  • 仕事内容の内訳
  •  セミナー
  • 各種コンサルティング
  •  
  • 執筆
• 会社（HAPPY ANALYTICS）
• 収入
• 去年設定した目標と今年の振り返り
• 来年に向けての取り組み
•  最後に

長いので3行にまとめると

１）稼働時間1740時間と2018年比で10%減。売上は2018年と同じ。セミナー件数はほぼ横ばい（2015年の会社員時代と比べて売上は約４倍）

２）自社「HAPPY ANALYTICS」の仕事が主に増加。役員コンサル業務量が減少。売上比率も育成講座など自社の案件比率がアップ

３）Salesforce / Pardot などバックエンドの仕込みが一通り完了。来年伸ばすための準備が出来た感じ

簡単に自己紹介

ウェブサイト分析や改善提案、コンサル、講師、執筆などを行う「ウェブアナリスト」として活動しています。リクルート・サイバーエージェント・アマゾンジャパン等の事業会社で10年以上働いた後、2015年にフリーに。2017年1月に「HAPPY ANALYTICS」として法人化。単著6冊、その他共著多数。詳しくは以下公式プロフィールサイトをご覧ください。

 Taku Ogawa（小川 卓）

2019年の主な取り組み

２０１９年１月

・自社へのSalesforce の導入完了
・広島県庁のコンサル案件のため何度か広島へ（～３月まで）

２０１９年２月

・デジタルハリウッド大学院の講義が終了。今年も大勢の方に参加いただきました。
・moodleを使って有料動画販売サイトのサイト作り

２０１９年３月

・めっちゃでかいモニターを購入(5120x1440)　今年一番の買い物！

Philips（フィリップス） 48.8型 湾曲型 HDR400対応 スーパーウルトラワイド液晶ディスプレイ 499P9H1/11

• メディア: Personal Computers

 

・3月末にAdobe Summit@LasVegasに参加。情報とモチベーションのアップデート

・内閣官房の「未来技術×地方創生検討会（第３回）」に登壇
www.kantei.go.jp

 ２０１９年４月

・Adobe Summit 報告会 2019を開催

www.creativevillage.ne.jp

 ・秘書との共著「いちばんやさしい Googleアナリティクス 入門教室」発売

analytics.hatenadiary.com

 ２０１９年５月

・中上級者のウェブアナリストを対象とした、自社主催の全10回講座「ウェブアナリスト育成講座」を第３期生スタート。育成講座に関してはこちらをどうぞ happyanalytics.co.jp

・自社サイトをリニューアル
（私個人が作っていたものを、制作会社にお願いしてちゃんと作成！）

analytics.hatenadiary.com

２０１９年６月

・顧問を勤めるウェブ解析士会議 2019で登壇

www.waca.associates

・Pardotの導入決定

www.salesforce.com

２０１９年７月

・４つほど新規案件が一斉スタート。ばたばたしました！
・ウェブアナリスト育成講座のオンライン版を販売開始

analytics.hatenadiary.com

２０１９年８月

・アナリストのキャリアに関するイベントを主催

「データ分析」は職業として（今後も）成り立つのか？～データアナリスト・ウェブアナリスト・データサイエンティストのキャリアパスと業界の展望～ | Symbiorise（シンビオライズ）

・ニフティライフスタイルの社外取締役に就任

analytics.hatenadiary.com

２０１９年９月

・ウェブアナリスト育成講座３期生卒業

analytics.hatenadiary.com

・noteでの執筆開始（ただの日記帳です）

note.com

２０１９年１０月

・ウェブアナリスト育成講座第4期開始（第4期は6名）
・富山・名古屋・富良野と各地で講演
・初めての台湾旅行！

 ２０１９年１１月

・ウェブ解析士大阪講演登壇

analytics.hatenadiary.com

 ・この月も富良野・大阪・福岡と色々な場所で登壇を！

 ２０１９年１２月

・新規スタッフの募集＆８人の面談実施

・デジタルハリウッド大学院でのアクセス解析の講義開始（今年で6年目）

稼働時間

2016年～2019年の稼働時間は上記の通り（移動時間除く・作業時間含む）。

年間で集計すると

2016年：約1,700時間（月平均142時間）

2017年：約2,100時間（月平均175時間）

2018年：約1,873時間（月平均156時間）

2019年：約1,740時間（月平均145時間）

去年より月平均で11時間減。今年も移動時間含んでいないので、それを入れると多分月200時間くらいな感じかな。でも去年より少しだけ負荷が減った実感はありました。

来年以降もこれくらいの時間を目標にしたいと考えています。去年より月のバラツキが少ないのが良いですね。

仕事内容の内訳

今年は大きく自社の仕事シェアが増えました。HAPPY ANALYTICSのインフラ回り、動画講座の準備、スタッフ採用などに時間を使った感じですね。

実時間で見ると以下の通りです（数値は全て「時間」）。

それぞれの定義は以下の通りです。

 

■役員コンサル

Chief Analytics Officerなどの役職あるいは社外取締役として働いている、UNCOVER TRUTH、FaberCompany、Sozo、日本ビジネスプレス、ニフティライフスタイル（NEW！）５社の合計。

■個人コンサル

株式会社HAPPY ANALYTICSとして直接依頼を受けている分析やコンサル案件

■セミナー

デジタルハリウッド大学院の客員教授、社内勉強会、講演依頼をいただいての外部セミナー登壇など

■執筆
書籍の執筆、監修や外部媒体（雑誌・ネット）等での連載など外向けの文章を書いている時間

 

■会社(HAPPY ANALYTICS)
経理回り、毎月のミーティング、オンライン講座回り、MAツールの活用など、依頼を受けて行っているお仕事以外が中心

それぞれについて詳しく見ていきましょう！

 セミナー

前年比で微減しましたが、ここ数年で大きく変わった感じはないですね。宣伝会議や翔泳社を中心に、新規やリピートの講演が半々くらいといったところでしょうか。逆にこれ以上増やすのも現実的ではないですからね…

 今年も全国各地から、勉強会や講演依頼をいただき色々な所でお話させていただきました。東京以外では、北海道・新潟・石川・富山・栃木・大阪・愛知・広島・福岡・宮崎　といった感じです。どこでも大変楽しくお話させていただきましたー。

セミナーはどれも印象的だったのですが、敢えて５つあげるとすれば

１：内閣府の未来技術×地方創生の検討会でゲストスピーカー (2019/03/13) 

滅多にない機会なのでたのしませていただきました。未来技術×地方創生をテーマにお話をさせていただくという内容です。ここ数年、いくつかの観光協会での講演やコンサルティングなどに携わっていたこともあり、お声がけいただいた感じですね！

事前打ち合わせのすぐ上の会が大臣の部屋というのもなんか不思議でした。政府系の案件は６年ほど前に外務省で勉強会の講師をした時以来でした。

２：Adobe Summit報告会(2019/04/18)

こちら毎年行っているAdobe Summitの報告会を開催させていただきました。今年は元Adobeで現在も大活躍中の清水誠さんとの発表でした！

最新のトレンドをお伝え出来ますし、みなさんのワクワク感が伝わってくる楽しいイベントです。来年もAdobe Summitに行くので、開催予定です！

３：ウェブ解析士会議＠東京（2019/06/15）＆ウェブ解析士会議＠大阪(2019/11/23)

昨年に続き東京で、そして今回初開催の大阪で登壇をさせていただきました！

東京では「人を動かすためのレポート作成術」そして大阪では「ポイントは「最初の１時間」にあった！分析と改善案出しを効率良く行う方法」というテーマでお話しをさせていただきました。 

Photo by GOUTEN

どちらも大勢の方に聞いていただき評価も高かった（東京は4.7点/5点、大阪は4.8点/5点）のでありがたい限りです！またお久しぶりの方＆はじめましての方に沢山会えるのも嬉しいですね。

４：ウェブアナリストキャリアイベント(2019/08/02)

数少ない自分企画イベントですね。今回はアナリストのキャリアを考えるという事で、尾崎さんとしんゆうさんと於保さんに登壇いただきました！

twitter.com

twitter.com

twitter.com

おかげさまで非常に好評なイベントで、大勢の方に参加いただき、懇親会でもたくさん議論できました！開催してよかったですー

５：ミエルカユーザー会(2019/09/19)

社外取締役CAOを勤めているFaberカンパニーのSEOツール「MIERUCA」こちらのユーザー会で登壇させていただきました！

ミエルカの開発開始時から携わっていたので、ここまで大きくなった（講演時点で1,000社以上の導入）のは感慨深いですねー。詳しい内容は以下にてレポートが上がっております！

mieru-ca.com

地方での講演はどれも楽しく、１つに絞り込めませんでした…

各種コンサルティング

役員コンサル（386時間【2018年】⇒ 261時間【2019年】）

良い意味で落ち着いてきましたね。新たにニフティライフスタイルが加わり、それ以外のCAO業務が多少落ち着いてきた感じです。緊急登板であったり、社内や社外向けの勉強会活動であったりが中心という感じです。

最も長くCAOとしてかかわってきた２社（UNCOVER TRUTHとFaber Company）に関しても、引き続き勉強会と社内アナリスト向けのコンサルが中心といった感じで続いております。

ニフティライフスタイルに関してはキックオフなんかにも参加させていただき、来年以降更に活動の幅を広げていけたらと考えております！

個人コンサル（799時間【2018年】⇒ 598時間【2019年】）

コンサル案件に関して件数は大きく変わっていないものの

１）定例的なコンサルが例年より多かった
２）一部の分析業務等に関しては、ウェブアナリスト育成講座の卒業生にふっている

などもあり、稼働としては抑えることが出来た感じです。

時期によって変わりますが、定期的にミーティングをしたり、スポット（数か月～半年くらい）で分析を行ったりと、同時進行している案件は大体１０～１５社になります。例えば2019年12月時点では14社ほど見ています。

昨年と比べると入れ替わりは５～６件といった感じでしょうか。相変わらず大企業、外資系の製薬会社、広告代理店、制作会社、ベンチャー企業まで対象会社やサイトは様々です。

今年は分析そのものという案件より「ウェブサイト作成のためのRFP作成」「観光系のマーケティング調査」「SEOや広告回り」「ビジネスプラン設計」など案件の幅が少し広がりました。

基本的には「アクセス解析（敢えてこの名称を使うが）」を中心に据えるという事は変わりませんが、私の方で対応できる範囲であれば、更に幅を広げていければなと考えております！

執筆

今年は秘書の工藤さんと書いたGA本がオフラインではメインの執筆でした。おかげさまで何度か増版もかかり、電子書籍合わせて1万部近く売れたようです。

analytics.hatenadiary.com

引き続きネット媒体ではいろいろな所で執筆させていただいております。

・KOBITで時々書いています

kobit.in

 ・JBpressでもブログを不定期に書いています

www.jbpress.co.jp

・UNCOVER TRUTHでもいっぱい書いています

www.uncovertruth.co.jp
・他にも以下のような媒体で、執筆あるいは登場しています
www.mediatechnology.jp

webtan.impress.co.jp

sakumaga.sakura.ad.jp

markezine.jp

mieru-ca.com

ix-careercompass.jp

ix-careercompass.jp

会社（HAPPY ANALYTICS）

HAPPY ANALYTICSは、私と、社員ではないですがお手伝いいただいている方が現在2名います。秘書の工藤さんと、MA回りを見てくれる飯村くんです。2019年も、この3名体制で進めました。

今年の会社としてのチャレンジは「オンライン育成講座の開講」「SalesforceとPardotの導入と活用」あたりですかね。引き続き毎月ミーティングをしながら沢山ことを議論して決めてきました。

 そのあたりも含め、最新のシステム構成図は以下の通りになっています。

収入

月別の売上（毎月の口座への入金額）での推移は下記のとおりです。さすがに実数だすとアレなので、なんとなく相対的に見ていただければ(フリーになった2015年4月より掲載）。

そして年単位で見た時は以下のような感じです。 

2014年（Amazon在籍時の給料＋講演や執筆などの合計）を100として計算。2015年4月にフリーになった当時と比べると、収入は大きく伸びました。去年と比較してほぼ一緒ですね。現在のやり方での一つの限界値かなと。

内訳で見ると

・主な収入増加としては自社主催の勉強会やオンライン講座（オンライン講座は現在の所10人弱にご利用いただいています）

・主な収入減少としては役員コンサルとセミナー微減といった感じでしょうか。

Salesforceでも2017年分までは案件や売上情報は入っているので、来年はSalesforceのダッシュボードで上記グラフ等は表示したいところです。以下のような感じで管理しています！（この辺りは飯村君のお仕事です）。

HAPPY ANALYTICSは７月始まりなので、ちょうど半期終わったところです。半期の前年比較(2019年7月～12月 vs 2018年7月～12月)で言うと+23%と幸先は良い感じです。

2019年は 多少稼働を減らしつつ（家族の時間を少し増やし）収入は維持出来たので良かったのではないでしょうか。来年に向けての仕込みもいくつか進めているので、それも来年更に花開いてくれればなと！

月を軸にしたデータも、確認してみましょう。

仕事時間はバラツキがありませんでしたが、収入に関しては結構月によって変わりますね。振込タイミングが違ったり、３か月に一回請求の案件だったりがあるので、こんな感じになっております。

 来年に関しては最後でも触れますが、（多少コストを増やしても）、更に売上確保しにくことを考えても良いかなと思っています！

去年設定した目標と今年の振り返り

去年書いたのは以下の通り。

2019年は自分の範囲を少し広げつつ、リード獲得の強化　及び　その時の案件増に対応出来るための、分析を依頼できる人材を増やす（接点強化＆育成）活動も行います。

 

この辺りは2018年にトライアル的にチャレンジしており、数名に複数の分析案件を依頼させていただき、無事に納品いただきました。

 

リード獲得に関しては、営業面においてサポートいただける人員が増えます。Salesforceなどもしっかり活用していこうかなと。なので来年は私＋3名体制で頑張る予定です。

ざっくりこんな感じでした。

分析や執筆などを依頼できる人材は育成講座の卒業生等を含め増やすこともできましたし、今年もいくつかの案件を実際にお渡しすることもできました。この活動自体は引き続き行っていきたいなと。

私＋３名体制ではなく、私＋２名体制＋スタッフという感じに来年はなりそうです。誰か１人にがっつりお願いするより、能力ある人に都度分析や執筆などを行ってもらう予定です。今年末に初めた寄稿記事系は、今後も更に増える予定ですー！

リード獲得の強化に関しては、まだまだという感じですが仕組みと数自体は増えてきているので、今後は適切なコミュニケーションをとっていきたいですね！

来年に向けての取り組み

来年（こそ）は情報発信やMA回りを強めていく方針です。
動画配信＆メルマガ配信は来年１月～３月の間に開始予定です。

またオンライン動画コンテンツも更に拡充予定です。まず第２段として１月上旬に「ウェブマーケティング活動を行うためのGoogle プロダクト群」的な初心者向けの動画シリーズを販売開始します！

リード獲得を少し意識した取り組みをしつつ、自社サイトでしっかり可視化＆分析出来る体制も整えていきます。

来年半ばくらいに、アクセス解析＋Salesforce＋Pardotの活用事例をお話しできる機会がありそうなので、それを１つ目標に頑張ってみようかなと。今後はこの回りの設計等のコンサルも出来るようになると良いなぁ…と。

他にも色々企画は用意しており、改善施策を紹介する掲示板的なものを来年前半にはリリース予定です。来月、開発会社との打ち合わせです。

 最後に

今年もたくさんの方にお世話になったり、お会いしたりと楽しい１年間でした。会社を作ってから丸３年が経ち、無事に仕事を行えて来たことに感謝です！辛いこともほとんどなく楽しい日々を過ごしております。

基本的にはあまり飲み会とかに行かず（多分今年は10回くらいしか行っていない）、地道に仕事している感じです。ただ「情報発信する人に情報は集まる」という信念のもと、来年は今以上に（アクセス解析界隈以外にリーチ出来るように）発信量と質を上げていきます。

そんな活動を通じて、世の中にウェブアナリストが増え、１つでも良いサイトやサービスが生まれることを１インターネットユーザーとして願っております！

2020年もどうぞ、よろしくお願いいたします！

今回の記事は、ウェブアナリスト・コンサルタントとして株式会社プリンシプルで活躍されているRayさんにご提供いただきました。

大作です！ありがとうございます。*1

twitter.com

それでは、早速どうぞ！

• Firebase Analyticsについて
  • ①イベントヒットデータとしての集計
  • ②自動収集イベント
  • ③BIツールに接続する際はBigQueryを
  • ④カスタム定義がユーザープロパティに
  • ⑤カスタムレポートが存在しない
  • ⑥データ保持期間設定が厳しい
• Firebase Analyticsをより活用するポイント
  • ①BigQueryと接続してより詳細なデータを入手・可視化
  • ②AnalyticsデータからセグメントをしてA/Bテストをしながらアプリ改善
  • ③広告やGoogle Play、Slack等とも連携が可能
• これからFirebase Analyticsの導入をされる場合
  • ①収集すべき指標
  • ②どこまでFirebaseを利用するか
  • ③モバイルアプリ向けGAを利用していた場合：過去のアプリデータを保存
  • ④App+Webプロパティの導入
• まとめ

従来、Google社はWEBサイトのアクセス解析に加えモバイルアプリの計測をするためのモバイルアプリ向けGoogleアナリティクス（以下、「モバイルアプリ向けGA」）を提供していました。

専用のSDKをモバイルアプリに実装することで、アプリ内の各ページの閲覧数や、クリック等のイベントトラッキング等のデータ集計を行い、それらをセグメントのデータ解析を行うことができました。

ですが、2019年10月より順次モバイルアプリ向けGAのサービス終了がアナウンスされ、今後もGoogle社のツールでアプリ解析を行うには「Firebase 向け Google アナリティクス（以下、「Firebase Analytics」）に移行する必要があります。

また、関連アップデートとして2019年8月よりアプリデータとWEBデータを統合して分析ができるGAの新機能「App+Webプロパティ」もベータ・リリースされました。

Firebase AnalyticsデータをGAとリンクしてGA側で「App+Webプロパティ」として閲覧できるようにすることで、GAのUI・機能を用いたアプリ分析とWEB・アプリの行動データを統合した分析が可能になります。

この記事では、Firebase Analyticsへの移行を検討する担当者の方や、アプリ分析ツールとして導入検討をしている担当者向けに、

• Firebase Analyticsの特徴やモバイルアプリ向けGAとの比較
• Firebase AnalyticsとApp+Webプロパティを連携した時のメリット
• Firebase Analyticsデータの活用方法

という3点をおさえながらFirebase Analyticsの活用方法をご紹介させていただきます。

Firebase Analyticsについて

アプリ分析ツールという点では従来と同じですが、実際に収集するデータや収集方法等については全く別といえます。

Firebase Analyticsとアプリ用GAの違う点は多々ありますが、その中でも特に気になった点をいくつかご紹介します。

①イベントヒットデータとしての集計

　従来の計測では、ユーザースコープやセッションスコープ等、複数のスコープでデータが集計されていたので、ユーザー別の行動履歴が見れる [ユーザーエクスプローラ] レポートや [行動フロー] レポート等が利用可能でした。

　一方、Firebase Analyticsの場合、基本的にヒットスコープでの計測設計となっています。

　そのため、標準レポートで閲覧できるレポート内のグラフのほとんどは、イベント単位での集計がされています。

　これにより、例えば従来はWEBと同じように目標コンバージョンの一致タイプは4種から選択ができました。

　　・到達ページ

　　・滞在時間

　　・ページビュー数 / スクリーンビュー数（セッションあたり）

　　・イベント

しかし、Firebase Analyticsではイベントのみで指定が可能です。

　今までの目標到達プロセスの指定は一致タイプが「到達ページ」の時のみURLベースでの指定が可能でしたが、Firebase Analyticsではイベント単位での指定ができるようになっています。

　また、Firebase Analyticsでは目標コンバージョンと目標到達プロセスはそれぞれ独立して設定できるようになっており、目標コンバージョンは30個、目標到達プロセスは200個まで作成可能になりました。

　ですので、コンバージョンまでの経路が複数考えられるWEBサイトでは、従来よりもどの遷移パターンでコンバージョンしているかを分析することが可能です。

②自動収集イベント

　Firebase AnalyticsはSDKを実装することで、アプリ内で行われた初回の定期購入（App Store・Google Play経由の決済のみが対象）やアプリのクラッシュが発生した時等のイベントデータを自動収集してくれます。

　※自動収集の種類は下記ヘルプドキュメントをご確認ください。

support.google.com

　今までの場合、イベントトラッキングはじめ標準のSDKで計測できない計測項目は別途実装が必要でしたが、上記の通り、Firebase Analytics用SDKを実装する場合はカスタムで取得しなければならないイベントデータがあるかどうかをチェックした上で実装を行います（作成上限は500個です）。

③BIツールに接続する際はBigQueryを

　従来であれば、WEB・アプリデータは各BIツールから直接プロパティ・ビューを指定して抽出ができました。

　しかし、Firebase AnalyticsをデータポータルやTableauに接続しようと考えた際、2019年12月現在では直接接続することはできず、BigQueryを介して接続する必要があります。

BigQueryを利用することで、Web UI上のレポートで得られる情報より多くの情報を得ることも可能です。

　BigQueryのスキーマの詳細については、下記ヘルプドキュメントをご確認ください。

support.google.com

 　上記の理由から、外部ツールで分析する場合はSQLスキルが必要であることと、BigQueryの利用料金がかかってくること等が注意点です。

　BigQueryはストレージ、エクスポート、クエリ実行などそれぞれが課金対象で、一部を定額課金とすることも可能です。

　あらかじめチェックを行った上でFirebase AnalyticsとBigQueryを接続するようにしましょう。

cloud.google.com

④カスタム定義がユーザープロパティに

　ユーザースコープのカスタムディメンションにかわる機能として、ユーザープロパティという機能がFirebase Analyticsには存在します。

　カスタムディメンションの無料版の上限数は20個でしたが、ユーザープロパティは1プロジェクトあたり25個まで作成可能です。

　どのような可視化をすべきか等の理由から、ユーザープロパティの設計は導入段階から入念に検討していく必要があります。

⑤カスタムレポートが存在しない

Firebaseプラットフォーム上には、カスタムレポート機能が存在しません。

基本的には標準で用意されている固定のレポートのみが利用可能です。

ただし、この問題についてはApp+Webプロパティと接続することで、 カスタムレポートに類似した機能である [探索] 機能が使えるようになります。

　[探索] はデータポータルのようなUIでカスタムレポートを作成することが可能です。

　カスタムレポートのフラットテーブルと似た機能である [データ探索] の他、下記のレポートを作成できます。

　・ [目標到達プロセスの分析]

　・ [セグメントの重複]

　・ [経路分析]

　・ [ユーザーエクスプローラ]

　「①イベントヒットデータとしての集計」に記載した行動フローやユーザーエクスプローラをはじめ、従来のGAに存在していたグラフは、Firebase Analytics利用時には [探索] 機能で独自に設定していく必要があります。

　カスタムレポートでは、ディメンションは最大5個、指標は10個まで指定が可能でしたが、 [探索] では行が5個、列が2個、指標が10個まで指定可能となっており、TableauのようなBIツールとまではいきませんが、より深堀り分析に向いた機能といえます。

　また、セグメント比較できるよう、レポートの設定画面でセグメントを4個まで指定が可能となっているのも従来とは異なる点です。

　加えて、セグメント作成時に [オーディエンスを作成する] というチェックボックスにチェックを入れると、オーディエンス*2を作成することができます。

　作成したオーディエンスは、後述するアプリにおけるプッシュ通知の配信対象する等が可能ですので、分析目的だけでなく、Firebaseを軸としてアプリ構築・運用をする場合は特に活用していきたい機能です。

⑥データ保持期間設定が厳しい

　GDPR（EU一般データ保護規則）が施行されるタイミングから、GAにはユーザー情報に関するデータの保持期間を指定できる設定メニューが追加されました。

　GA管理画面だと

• 　14か月
• 　26か月
• 　38か月
• 　50か月
• 　自動的に期限切れにならない

　と選択肢の幅がありました、

　Firebaseでは

• 　2か月
• 　14か月

　のみが選択可能と変更されています。

以上のことから、便利になった反面、以前はできたことができなくなっていたり等がいくつか見られます。

ですので、導入する際は計測項目や可視化方法等は改めて設計し直す必要があります。

Firebase Analyticsをより活用するポイント

Firebase Analyticsは、Firebaseというアプリ構築基盤の中の1つの機能であることから、モバイルアプリ向けGAよりも、更にデータ活用がしやすい基盤が整っていると考えています。

こちらも、いくつか例を挙げさせていただきます。

①BigQueryと接続してより詳細なデータを入手・可視化

　GAであれば、有償版の360はGAの管理画面から簡単に接続が可能でしたが、無償版利用だとAPIを利用してデータを取得し、BigQueryに転送する必要があるため、ハードルが上がります。

　しかし、Firebaseは各プロジェクトの管理画面からBigQueryへの接続が可能となっています。

　GAの標準レポート自体は深堀り分析にあまり向いていないので、データをエクスポートし、かつBigQueryでしか確認できないようなより詳細な情報量が扱える点は非常に有用と思います。

②AnalyticsデータからセグメントをしてA/Bテストをしながらアプリ改善

　Firebaseプラットフォームには、収集したAnalyticsデータをより活用していくための下記のような機能が備わっています。

　・In-App Messaging

　　「ある商品を購入した」「あるページを見た」等が発生した時にアプリ内メッセージを表示

firebase.google.com

　・Cloud Messaging

　　特定のセグメントに対してプッシュ通知を送信

firebase.google.com

　・Remote Config

　　新しいバージョンを公開する前に、一部のアプリ内機能を変更

firebase.google.com

　・A/B Testing

　　上記のような機能を対象としたA/Bテスト機能

firebase.google.com

　これらは、Analyticsデータをもとに独自にセグメントを作成して配信することが可能です。

　アプリ内でFirebaseを利用する箇所がAnalyticsのみの場合は難しいですが、「Firebaseを使って分析～アクションまで活用していきたい」という場合には、各SDKを実装して積極的に使っていきたい機能です。

③広告やGoogle Play、Slack等とも連携が可能

②で記載したセグメントは、広告のターゲティングリストとしても活用可能です。

また、モバイルアプリ向けGAで廃止となっていたGoogle Playと連携してアプリ内購入データを閲覧できるようにしたり、検出されたアラート情報をSlackの特定channelに通知させる等といった使い方もできます。

これからFirebase Analyticsの導入をされる場合

最後に、これからFirebase Analytics SDKを利用したい企業の担当者向けに、導入に向けて検討すべきポイントをご紹介します。

①収集すべき指標

以下のような観点から足りない指標を検討していきます。

　・KGI・KPIに関わるかどうか

　・レポートで確認できるようにしたい

　・セグメントをしてプッシュ配信をしたい　等

Firebaseは自動収集イベントがありますが、それに含まれていないが必要な指標がないかどうかを検討する必要があります。

②どこまでFirebaseを利用するか

　Firebaseプラットフォーム内の各機能は、それぞれのSDKを実装することで動作します。

　そのため、AnalyticsだけであればAnalytics SDKのみの実装ですが、Cloud MessagingもとなるとCloud Messaging SDKの実装も必要となります。

　他社のアプリ分析ツール等も導入されるのであれば、一旦アプリ運用のタスクを一覧にし整理する必要があります。

③モバイルアプリ向けGAを利用していた場合：過去のアプリデータを保存

　過去データと比較できるようにする場合、データの保存方法も検討する必要があります。

　Google社からアナウンスされているモバイルアプリ向けGAの提供終了までのスケジュールは以下のようになっております。

support.google.com

　・これらのプロパティに関するデータの収集と処理は、2019 年 10 月 31 日に停止します。それ以降のデータは、これらのプロパティでは使用できません。 

　・これらのプロパティの過去の履歴データは、2020 年 1 月 31 日までアナリティクスのインターフェースや API 経由で引き続きアクセスできます。

　・Google アナリティクス開発者サービス SDK のサポートがすべて終了すると、Google アナリティクスのインターフェースでも API 経由でも、これらのプロパティにアクセスすることはできなくなり、それらのデータは Google アナリティクス サーバーから削除されます。

 

 　また、GTMの削除スケジュールは以下の通りです。

support.google.com

・2019 年 6 月 30 日: [以前の Android] や [以前の iOS] の新しいコンテナを作成することができなくなります。 最新の [Android] や [iOS] などの他の種類のコンテナは、引き続き作成可能です。 

 

・2020 年 : 以前のモバイルアプリ コンテナはアプリで機能しなくなります。リクエストに対しては「204 (no content)」のレスポンスが返されます。従来のモバイルアプリ コンテナは Google タグ マネージャーから削除され、アクセスできなくなります。

正確なタイムラインがまもなく、2020 年 1 月 31 日以降に表示されます。

 　タグマネージャからコンテナが削除されるスケジュールについては、2019年6月時点で「2020年3月31日」とアナウンスがされていましたが、現在は曖昧な表現に変更されました。

　　また、英語版ヘルプドキュメントでは以下のように記載されています。

　　・2020: Your legacy mobile app containers will no longer work in your apps. 

　　　Requests will return a 204 (no content) response. 

　　　Legacy mobile app containers will be removed from Google Tag Manager and will no longer be accessible. 

　　　Exact timeline coming soon – no earlier than June 30, 2020.

 

　上記のことから、過去データも引き続き閲覧できるようにするためには、遅くとも2020年1月31日までにエクスポートを行う必要があるので、利用されている場合は優先的に対応することをおすすめします。

④App+Webプロパティの導入

カスタムレポートを利用する目的等でも充分導入価値があると思います。

上記の目的でApp+Webプロパティを利用するには、下記いずれかの作業を行う必要があります。

　◆Firebaseをまだ利用したことがない場合

　　１：https://console.firebase.google.com/ にアクセスし、 [プロジェクトを追加] をクリック

　　２：プロジェクトの作成（手順 3/4）にて、 [このプロジェクトで Google アナリティクスを有効にする 推奨] を有効にする

　◆Firebaseは利用しているがFirebaseプロジェクトとGoogle Analyticsを連携していない場合

　　１：Firebase管理画面の [プロジェクトの設定] > [統合] > [Google Analytics] にアクセス

　　２：[Google アナリティクスの構成] にてGAアカウントを選択し、有効にする

　◆2019年7月以前からFirebaseとGAを連携している場合

　　１：Firebase管理画面のAnalytics Dashboardに表示されているアップグレードの案内バナー、または [プロジェクトの設定] > [統合] > [Google Analytics] にアクセスし、連携設定のアップグレードの案内リンクをクリック

誤った連携を行ってしまった場合は、下記手順で解除可能です。

　　１：Firebase管理画面の [プロジェクトの設定] > [統合] > [Google Analytics] にアクセス

　　２：ページ上部に表示されている [Google アナリティクスのプロパティ] の右端にある [︙] > [このプロジェクトからアナリティクスをリンク解除] にて解除

　補足ですが、App+Webプロパティを利用する上での注意点としましては、Firebase AnalyticsとApp+Webプロパティでヒット数のカウント方法が異なる点です。

　Firebase Analyticsはヒット数上限はありませんが、App+Webプロパティは従来のGAと同じく、プロパティあたり1,000万ヒット/月の上限があります。

developers.google.com

まとめ

GA関連のアップデートはここ数年は大分落ち着いてしまいましたが、2018年～2019年にかけて、モバイルアプリ計測のアップデートは非常に変化が多かった時期です。

変化が多かったものの、ヘルプドキュメントから情報を探すにはGA用とFirebase用と見比べる必要があり少々手間がかかるので、今回1つの記事に概要部分ですが情報の集約を行いました。

こうしてまとめてみると、Firebase Analyticsは、モバイルアプリ向けGAと比べて、よりアクションに繋げやすいツールになった印象です。

モバイルアプリ向けGAの提供終了まで1か月ほどとなったタイミングで恐縮ですが、ぜひFirebase AnalyticsならびにApp+Webプロパティのご活用をぜひご検討ください。

＝＝＝＝

簡単に掲載の経緯など

早い者勝ち！（既にお声がけありそうですが！） https://t.co/Wo7HS3j43v

— Taku Ogawa （小川　卓） (@ryuka01) 2019年12月26日

Rayさんが掲載先を募集していた
↓

Twitterでリツイートした

↓

小川さんの所で掲載可能？

↓

OK！

という感じです！

Rayさんとはa2iでご一緒に登壇させていただくなど、ご縁があったので私としても大変嬉しいです。

a2i.jp

今回は素敵な原稿ありがとうございました。

引き続きどうぞよろしくお願いいたします！

こんにちは！

リスティング広告運用のフリーランス「アミジャット」として活動している、提案型ウェブアナリスト３期生の田島佑哉です。

amijat.work

今回は、宣伝会議のアクセス解析講座「改善案の考え方と継続改善」に参加しました。

私が今回の講座で関心を持った項目は「継続的な改善活動を行うための取り組み方」です。アクセス解析に限らず、日頃の業務の中で『最初は頑張れるけど、“継続”することがなかなか難しい』とい人も多いのではないでしょうか。

今回の「改善案の考え方と継続改善」では、“継続するコツ”も教えていただきましたので、伝えられる範囲内で講座内容を紹介します。

講座の講師は“ウェブ解析界のアカムトルム”こと、小川卓先生です。

アクセス解析講座の内容

今回のテーマは「改善案の考え方と継続改善」で、DMAICプロセスでの「Improve：改善」と「Control：定着」に該当する内容でした。

「改善案の考え方と継続改善」で伝えていたポイントは、大きく分けてこの3つです

1. アクセス解析の分析結果から改善施策を考える方法
2. 実施した改善施策を評価する方法
3. 改善施策を継続的に続ける方法

それぞれのポイントについて、どのような話をされたか紹介します。

①アクセス解析の分析結果から改善施策を考える方法

アクセス解析は難しいと思われがちですが、分析結果から得られる気づきと改善への考え方はとてもシンプルです。

• 良い点を見つける⇒どうやって増やすか？
• 悪い点を見つける⇒どうやって減らすか？
• 特徴を発見する⇒どうやって活用するか？

ここから具体的な改善施策を考えるコツは、「自サイトをよく見る」「同業他社サイトと比較する」「世の中の“良い”施策を保存する」です。

まず、アクセス解析数値の良い・悪いには理由があります。事前に『なぜ、その数値になったのか？』を仮説立ててから同業他社サイトを比較することで、サイトの見た目にとらわれることなく、「改善したいKPIにつながる施策」を発見しやすくなります。

そして、普段の生活の中で『このサイトのこの仕組みが良いな』と感じたときは、キャプチャーにとって残しておくことで、施策案のストックにつながります。

人間はすぐに忘れてしまう生き物。

『あの入力フォームを真似したいけど、どのサイトだったかな？』

と思い出せないこともしばしば。

少しでも気になったサイトに出会ったら、スクリーンショットでパシャリと保存しておきましょう。

また、アクセス解析の数字から考えることも大切ですが、「ユーザーの気持ち」から考えることも大切です。ワークでは「結婚式場の「チャペル紹介」ページの構成案を考える」を実施しました。

ウェブサイトに慣れてくると、ページの構成案も“よく見かけるテンプレート”に収まりがちですが、「ユーザーがそのページを読み終わった後の気持ちを想像してコンテンツを用意する」ことが必要とのこと。

「アクセス解析の分析数値」と「ユーザーのサイト上での“気持ち”」の両方を読み取るスキルが重要ですね。

②実施した改善施策を評価する方法

改善施策を実施すると、

『施策で直帰率は改善したけど、コンバージョン数は変わっていない』

↓

『この施策って効果があったの？無かったの？』

と、判断に迷う人もいるのではないでしょうか。

施策の成果を評価する際のポイントは、施策が直接影響を与える「直接指標」（直帰率や滞在時間など）と、サイトのコンバージョンに該当する「成果指標」の2軸で評価することです。

施策の評価を片方の指標で評価すると、間違った判断をしてしまい、方針を決められなくなってしまいます。

また、講座の中では『施策のテスト期間はどれぐらいが適切か？』といったFAQも紹介しました。個人的には「ABテストの真理」の解説が面白かったです。

なんでもかんでも「ABテスト」を実施して、「ABテスト」を実施することが目的になってしまっているという話も良く聞きます。

・なんのためにABテストを実施するのか？

⇒仮説を検証するため（ユーザーのことを知るため）

・細かな部分のABテストを繰り返しても効果は出にくい。

⇒実施する前に『もし自分だったら、そもそもAとBの違いに気づくか？』と考えてみる。

ABテストは「何を検証したいか」を明確にしたうえで、施策案の幅もできるだけ広げましょう。

③改善施策を継続的に続ける方法

改善施策が継続しない（PDCAが止まってしまう）理由を、ステップごとに把握することが必要です。そして、継続的に改善を行うコツは4つです。

１：プロセスを可視化する

施策を実施するためには、別の部署や外部会社との連携が必要となります。

また、プランを考える時間や、施策をサイトに反映する作業など、時間的コストや人的コストが発生します。この部分が複雑に分かりにくくなっているため『手間がかかる』と感じてしまい、PDCAも止まりやすくなります。

そのため、

・施策の実施を最終承認するのは誰か？その際に必要な資料や手続きは何か？

・施策の実行者（社内エンジニアや制作会社など）と評価指標を共有できているか？

など、「Plan⇒Do⇒Check⇒Action⇒Plan」のプロセスを事前に整理することで、どこでPDCAが止まってしまっているかのボトルネックを発見しやすくなります。

また、プロセスのフローチャートを可視化することで、社内や社外との認識合わせも実施しやすくなります。

2：「施策内容」と「数値の変化」を一体化したシートを作成する

訪問者数や直帰率などの月次推移レポートを数値だけで作成すると、『この月に直帰率が変わっている理由は？』といった気づきを発見しにくくなります。

施策内容と数値の変化を合わせて確認できるシートを用意することで、施策の効果をより具体的に把握できるようになります。

Googleアナリティクスのメモ機能を使って、「〇月〇日：LPのファーストビューを××に変更」と、実施施策の履歴を残している人もいるかと思いますが、そのメモ機能の施策内容を数値レポートに反映するイメージです。

3：施策結果の要点を1枚にまとめたサマリーシートを作成する

重要な情報をより多くの人に短い時間で伝えるため、要点を「1枚のみで3分で読める内容」にまとめたサマリーシートを作成すると有効です。

私はリスティング広告運用の成果報告レポートに、このサマリーレポートを作成するようにしています。（定例ミーティングは短時間で終わらせたいので…）

4：施策を皆で「KPT」で振り返る

KPTとは

・Keep⇒実施して良かったことで、今後も続けたいこと

・Problem⇒今回気づいた課題で、次回は直したいこと

・Try⇒新しく試してみたいこと

を確認して決めることです。

デザイナーやエンジニアなど、施策に関わった皆で「KPT」を振り返ることで、施策実施に一体感が生まれ、PDCAの取り組みも前向きに振り返ることができます。

アクセス解析講座「改善案の考え方と継続改善」に参加した感想

色々なセミナーに参加していますが、「成功事例」や「勝ちパターン」の紹介だけで終わってしまうものが多いです。

実際、私も自分で勉強会を主宰したときは、「皆で考えよう」よりも「成功事例を紹介」の方が、参加人数が多かったです。ただ「成功事例」や「勝ちパターン」といったものは、どの案件にも応用できる部分と、その案件だから成功した部分の両方があります。

小川先生も講座の中で『紹介した施策の成功事例を真似して欲しいわけではなく、成功を発見するためのプロセスを覚えて欲しい』と仰っていました。

実施した施策の全てが成功するとは限らない中で、「成功を発見するまで挑戦する」という“マインドセット”を持たせてくれる講座だと感じました。※“マインドセット”は最近覚えた言葉だったので、カッコつけて横文字を使ってみました。

最後に、アクセス解析講座に参加させていただき、ありがとうございました！

先週末「ウェブ解析士講演＠大阪」で登壇をさせていただきました。

web-mining.doorkeeper.jp

先日、講演のアンケート結果の内容と集計を拝見させていただきました。

おかげさまで高評価をいただけたのですが*1、今回の登壇にあたり意識したポイントを紹介しておきますね。いろいろな講演手法があるかと思いますが、１つの例という事で気になる部分だけ取り入れていただければ嬉しいです。

参加者の人数やレベルに関係なく役立つポイントを入れてみたつもりです。

８つのポイントは以下の通り！この後、時系列で詳しく説明いたします。

 

ポイント１：参加者全員に自分に関係する内容だと思ってもらうこと
ポイント２：誰もが実行できる内容でないと意味がない
ポイント３：誰もが実施できる内容だが、私ならではの実績や凄さを伝える
ポイント４：最初にアイスブレイクを行う事
ポイント５：短いワークを入れること
ポイント６：後に印象に残る、覚えやすい内容にする
ポイント７：共感×ホラーストーリーの組合せ
ポイント８：資料を後で見れば良いやはなく、参加してよかったと思わせる

お題を決める

ウェブ解析士協会の関西支部長の稲葉さんから、ご講演依頼をいただきました。テーマや概要は以下の通り！

（他にも登壇時間や日時等詳しく書いておりましたが、いったんここを抜粋）

テーマはアクセス解析であればなんでもＯＫな感じでしたので、何を話すかを考えることに。せっかくなのでFacebookでちょっと意見聞いてみよう！という事で書き込み。

というわけで、八木さんにコメントをいただきこちらのテーマで行こう！と決めました。

「分析最初の１時間で何をする？」というお題をベースに中身を考えてみました。中身を考える際に意識したのは

ポイント１：参加者全員に自分に関係する内容だと思ってもらうこと

です。

ウェブ解析士講演＠大阪は、ウェブサイトの分析を行っている方もいますが専業の割合は少ないことは過去の東京の講演からもわかっています（大体２割切るくらいかなと）。多くの方は自社のウェブサイト担当者あるいは制作会社や広告代理店のようにお客様のサイトの集客やサイト改善の側面を一部支えているという方が多いのです。

また対象の規模も月間１００万PVのようなサイト規模が多いサイトばかりではないでしょう。ということで、今回のポイントとしては

「サイト規模・業種関係なく役立つ情報にしよう」という事に決まりました。これは自分にも関係ある内容だと思っていただければ、その後の聞く姿勢も変わってきます。

話した内容は３つあるのですが、その３つとも「サイト規模関係なく使える」というところを意識しました。八木さんに以前お伝えした内容は主にその３つの１つ目の内容でしたので、こちらを広げることにしました。

そして伝えて感心してもらうことが目的ではなく、その後実行してもらわなければ意味がありません。そこで意識した２つ目のポイントが

ポイント２：誰もが実行できる内容でないと意味がない

ということです。関係あっても「難しそうだから」とか「小川さんだから」と思われてしまえば、そこで止まってしまいます。特殊な実装や設定が無くても、そして極論言えばアクセス解析の用語がほぼ分からなくてもできる！という事が大切でした。

今回紹介した方法のうち３はGoogle アナリティクスの画面を使いますが、残りの２つはアクセス解析ツールにログインせずとも利用できる内容です。

ただ、これは矛盾するようですが、以下のポイントも重要になってきます。

ポイント３：誰もが実施できる内容だが、私ならではの実績や凄さを伝える

という事です。ここは細かく分けると２つで「ちゃんと発表者がその内容をやっている」ということと「その内容を圧倒的な量をやって成果を出している」という事です。そのためには実際にやった内容を見せることが一番！

そのため資料には入れずにその場でお見せしただけですが、実際の私が行った事例を紹介しました。見た方の多くは「ここまでやっているんだ！」と思ったのではないでしょうか。自分自身が実感してやっていないと、説得力に欠けてしまいますからね…。

資料の作成

ここからは資料の作り方の部分になります。ウェブ解析士の大型イベントの良い所は、CSS Niteの創始者である鷹野さんの資料レビューを受けられるという事です。そのため表現や誤字脱字、よりよく伝える部分はアドバイスいただけるので、中身ついて集中することができました。

今回資料を作成する上で特に意識したのは以下の３つです

ポイント４：最初にアイスブレイクを行う事

こちらに関しては結構ギリギリまで悩みました。結果として「今回の資料を最初にダウンロードできますよ。こちらのURLにアクセスして名前・メールアドレスを入力すればダウンロードページにアクセスできます。その代わり月１回程度、小川の近況などを伝える営業メール送りますけどね！」という形で正直に話したところ、（少し）笑っていただけたので良かったです！

そして次に意識したのは

ポイント５：短いワークを入れること

１時間で出来るというのを感覚的に分かってもらうためには、参加者に「あ、これは確かに短時間でも役立つ情報が得られた」と納得していただく事が大切です。そのため短めのワークを入れました。

このワークに関しては「短ければ短いほど今回の内容を実感しやすい」という事が伝わります。ですので10分間でも良かったのですが、あえて短い時間にしています。また実際の講演の時にも「だいたいサイトの滞在時間って数分ですよね。メモする時間を含めたとしても５分間あれば判断できますよね」という事を伝えています。

またワークの内容もシンプルであればあるほど良いです（そして新たな示唆が得られればなおよいです）。何故なら難しすぎると参加しにくくなってしまい、それが理解の促進を妨げ、理解度も納得度も下げてしまうからです。

そしてシンプルなワークであればあるほど「自分でもできる」と思ってもらえる可能性があがります！

ポイント６：後に印象に残る、覚えやすい内容にする

印象に残らないと意味がありません！という事で資料を作成する際に、以下のことに気をつけて実践しました。

・伝えるべきポイントは３つに絞る

色々話したくなるが、個人的に３はキリが良い数値だと思っており（２だと少ない、４以上だと覚えられない）という事で３を使うケースが非常に多いです。

・覚えやすい名称を使う

今回は敢えて「３Kシート（仮説・検証・改善）」という名称にしました。特に名称は今まで決めていなかったのですが、覚えてもらうためにもネーミングをつけました。またポイントととしてKは「英語の頭文字」ではなく「日本語の頭文字（Kasetsu・Kenshou・Kaizen）」としたところも覚えやすさを意識してものです*2

・最後のメッセージは１つにする

３個紹介するのですが、言いたかったことは１つですという形で、本当に重要な１行に絞りました。これであれば、３つの内容は覚えきれなくても１つであればいけるかな！という思いと、１つの文章の方が締まりが良いからです。

さて、資料が出来たら当日の発表*3です。

当日の発表

さて当日の発表です。６時間を超えるイベント中でトリの１つ前です！皆さんもお疲れですが熱意は高いのが伝わってきました。会場の後ろで他の方の講演内容や雰囲気はつかんでおりましたので、望みやすかったです。これは先に登壇された皆様と司会・スタッフの皆様のおかげです。感謝！

私の番になりました。プレゼンで意識したことは２つで、どちらも最初の数分に集約されていました。

ポイント７：共感×ホラーストーリーの組合せ

「共感」と「ホラーストーリー」に関してはプレゼンの講座でも著名な西脇さんの内容に感化されて準備したものです。

analytics.hatenadiary.com

http://analytics.hatenadiary.com/entry/2019/08/03/191640

今回の講演の掴みは

「ウェブサイトを分析する前って不安ではありません？（ホラーストーリーの提示）」

↓

「小川自身も、この仕事を行っていて一番不安になるのは分析前のタイミングです。改善案が出せるかいつも不安です（私自身もそう感じていることで安心してもらう）」

↓

「ですが今回紹介する誰でもできる方法を使えば、分析の不安をなくすことができ、時間短縮してよい改善案を出すことができるようになります（サクセスの提示）」

という流れにしました。これにより、聴衆を巻き込みやすくなるという考え方です。「小川さんも不安に感じていることを知り、安心しました」というコメントもいただけたので、多少は上手くいったのかなと！

ポイント８：資料を後で見れば良いやはなく、参加してよかったと思わせる

これも非常に大切です。そのため私自身は全てを資料に書くという事はしておらず（後では便利なのですが、会場では字が多すぎて読みにくい、あるいは、文章に集中してしまうため）トークでカバーするようにしています。

もちろん重要なポイントは書いておくのですが、ちょっとしたポイントや質疑応答に関しては会場ならではのメリットです。もちろん他の人と話し合うワークも参加者ならではの特典です。

まとめ

 改めて８つのポイントは以下の通りです

 

ポイント１：参加者全員に自分に関係する内容だと思ってもらうこと
ポイント２：誰もが実行できる内容でないと意味がない
ポイント３：誰もが実施できる内容だが、私ならではの実績や凄さを伝える
ポイント４：最初にアイスブレイクを行う事
ポイント５：短いワークを入れること
ポイント６：後に印象に残る、覚えやすい内容にする
ポイント７：共感×ホラーストーリーの組合せ
ポイント８：資料を後で見れば良いやはなく、参加してよかったと思わせる

様々なことを書いてきましたが、あえてまとめるのであれば「参加者に自分事化してもらう」という事に尽きるかなと。

最初に登壇された松尾さんがおっしゃってた「人は物語を求めている」ということで、今回は講演までに流れを物語化してみましたが、いかがでしょうか？（笑）

私自身としてはまだ改良ポイントもあると思っていますし、いつか夢の5点満点を目指してこれからも邁進してまいります！！！

こんにちは。
ネットサーフィンしていると見ているページの改善がしたくてたまらなくなる、提案型ウェブアナリスト兼ウェブ解析士の井水（いみず）です。

本日は、SEOやコンテンツマーケティングで有名な、Faber Company（ファベルカンパニー）の、Googleアナリティクスの勉強会に潜入してきました。

はじめは参加レポート程度で記事作成を考えていたのですが、社内でこんなサイト改善のノウハウや事例が学べるなんてずるい！と思いつつあれもこれもと使えそうなものをこっそりメモしつつ・・・（笑

詳細や事例の多くは公開できませんが、ダイジェストならOKということでシェアします。講師は、はいそうです「Faber Companyの社外取締役 Chief Analytics Officerでもある、ウェブ解析界の巨匠、小川卓先生」です

本日のテーマはというと、こちら。

ウェブサイトにおける「一覧・詳細ページ分析改善案の考え方」

です。

ご存知の通り、コンバージョンUPのためにめちゃくちゃ貢献してくれるページたちの改善です。では、さっそくまいりましょう。

一覧ページの改善の考え方

小川さんの経験上、一覧ページの改善はどんなサイトでも改善すると良い共有点があるようです。そこで一覧ページならではの分析＆改善ポイントとして、まずは以下3つを抑えるとのこと。

１. 一覧ページの目的は適切な選択肢を提示し選んでもらうこと
２. ヒートマップを活用して、利用されている箇所を明確にする
３. 絞り込み・お気に入り利用促進を狙う

それでは見ていきましょう。

１．選択肢を提示し選んでもらう

例えば不動産賃貸サイトの場合、ユーザーが一覧ページを見る際は何かしら希望の条件で絞り込んで物件を見ます。その際にどんな条件で絞り込んだ場合に、コンバージョンに結びつくのかを知ることが大切です。

＊絞り込み条件ごとの各指標まとめ (PPS = Pageview per session です）。

その結果、ユーザーにとってどういう条件で探すことが物件選びの決め手となるのか、そして、どれが成果につながっているのかを確認できます。上記のデータを見るだけでもたくさんの気付きがあるのではないでしょうか。

理由がわかれば、特集ページを作成する、優先的にレコメンドするなどの施策に繋がっていきます。まずユーザーがどういった手法やニーズで情報を探そうとしているのかを把握しましょう。 

２. ヒートマップを活用して、利用されている箇所を明確にする

一覧ページの閲覧箇所をヒートマップで確認すると最上部と最下部が見られていることがわかります。

最上部はもちろん関連性の高い物件が出ているので、よく閲覧される傾向にあります。そして情報があるところの最下部は、そこでいったんスクロールが止まるため、目に入りやすくなります。逆に真ん中のエリアは見られていないことが多いようです。

離脱を防いで、一覧ページから詳細ページへ遷移すればするほど、コンバージョンにも結びつきやすくなりますが、一般的な遷移率は5割〜7割くらい。この数値は「エリア」「条件」など絞り込みをさせればさせるほどその率は上がっていきます。

では、どのように絞り込みを促すとよいのでしょうか？
またどのように一覧ページの改善につなげると良いのでしょうか？

3. 一覧ページの改善方法
一覧ページを改善する際に押さえておきたいポイントは以下の３つです。

・絞り込みをしてもらうための機能×出すタイミング×出す場所

・一覧→詳細→CV（一覧情報少な目）一覧→CV(一覧情報多め）

・適切なものが無い時の「横ずらし」を提案する

ひとつ前提として押さえておきたいことが、ただ絞りこませるだけでなく「絞り込めば理想の物件に出会える」という直接的ポジティブコピーとセットにすることが重要です。

一覧ページに出している（各商品）情報が少なければ「詳細へ」に誘導するかがポイント。しかし一覧ページでの情報が多めだと詳細に行かずにコンバージョンしてもらうためのボタンが必要にになります。

更にユーザーの思いとして、1位ページ目にいい内容がでてこなければ、2ページ目にいっても、今以上に欲しい商品が出てこないと感じています。

その対策として1ページ目が終わると次の一覧ページ誘導するのではなく、別の条件の検索（絞り込み）を提案するということが効果的です。

具体例を見ていきます。

事例１）物件サイトで、一覧ページにさらに以下のような情報を加えるたことで遷移率が大幅にUPしました。

事例２）
ヒートマップで離脱が多くなっている箇所を特定して新たな検索提案しました。

以上絞り込み機能の利用促進の事例でした。

詳細ページの改善案の考え方

詳細ページならではの分析ポイントがあります。
それは以下の３つです。

１. いかに複数の詳細ページを見てもらうかがCVアップの鍵
２. ページ内のどの機能が利用され興味を持たれているのか
３. 商品状況をデータで取得して分析できる状態にする

それでは見てまいりましょう。

１. いかに複数の詳細ページを見てもらうかがCVアップの鍵

買い物をするつもりのユーザーの多くは指名買いではない限り、自分の欲しい物をわかっていないという傾向にあります。解決したい「こと」はあるけど、それに必要な「もの」が分からないという事です。

サイトにある商品を比較してもらうことでユーザーが自分の欲しい物を、より明確にすることが可能になり判断ができるようになります。そこで大切なのが、いかに複数の詳細ページを見てもらうかという視点です。 

ではどのように詳細ページを複数見ても得ばよいのでしょうか？
その対策を紹介します。

まず複数の詳細ページを見てもらうためにはレコメンドが鍵になります。

その上でのポイントは、譲れる条件と譲れない条件を分析から整理し「譲れる条件」をレコメンドするです。

例1）不動産物件を選ぶ場合
５万円以内の物件を探している人に８万円の物件をススメても絶対に刺さりません。

例2）旅行の場合
台湾旅行のプランを探している人に、ラスベガスのプランをレコメンとしても選ばれません。

これらからわかるように譲れる条件を察知してレコメンドするようにしましょう。
またレコメンドする理由をあえて記載することもユーザーの納得につながり評価を得やすいです。

２. ページ内のどの機能が利用され興味を持たれているのか

レコメンドのUIはABテストがオススメ（件数・情報量・並び順）です。
こちらは、やってみて良いものを採用することが確実です。

またヒートマップツールでどの機能のニーズが高いかを把握し、利用を促進することも良いでしょう。

その際の確認ポイントとしては、

・CVあり・CV無しのセグメントで分析
・スクロールの離脱ポイントを対策する
・閲覧時間が長いところへの対策、情報の必要あり/なしの切り分け

などが挙げられます。

次は技術的には高度になりますが、とても有効な方法を紹介します。

３. 商品状況をデータで取得して分析出来る状態にする

Googleアナリティクスを設置するだけでは取れないデータを、カスタムディメンションをつかって取得するという手法です。

 例えば商品ごとの在庫やセールの有無です。
これらを取得することで、

・在庫なしのページをどれくらいみられているか
・値引きしている商品とそうでない商品どのくらい購買に差が出るのか

などがわかります。

一般的に売れてる商品はよくチェックされますが、お客様が買いたいと思っている商品なのに在庫不足のものは売れない商品と見られがちです。これは機会損失を招きます。

これらはデータ取得のために工夫が必要ですが、有効なデータは取得すると改善が加速します。 

どんなページでも使える改善案の考え方

一連の改善ポイントを学んだ上で最後はグループワークを行いまいした。
テーマは以下です。

Q. 結婚式場のチャペルのページのレイアウトを考えてみましょう。

さて、各チームに別れて皆さん色々なアイデアが飛び交います。

でた意見の一部を紹介します。

・チャペル全体像を移した写真
・花嫁のこだわりを叶える設備やスタッフ
・音楽を流す

などなどどれもユーザーのニーズに応えられそうな内容が盛りだくさんでした。

結果、
小川さんからの回答は・・・

ユーザーのニーズに合わせてコンテンツを入れる→50点

気持ちを考慮したコンテンツと導線を用意している→100点

よくユーザーのニーズに応えるコンテンツを作るとはいわれますが、もう1点「読み終わった後の気持ちを想像しコンテンツを用意する」という点を意識してページを作る。

つまりコンテンツづくりはそのページに何が必要かだけでなく、次に何が必要になるかをセットで考えることが重要とのことです。

私もワイヤーフレームはよく書くのですが、コンテンツを作って公開後にリンクを付け足していく、ボタンを目立たせる経験が多々あり。また他社の分析で導線を整理するだけで成果が上がったことも多々あり。

作ってから交通整理をするのでななく、目的地へ迷わずたどり着ける道を作ることがコンテンツ制作のあり方だと改めて感じました。

その後は質問タイム、沢山の質問がでてこれまたFaber Company社員さんの熱量が感じられました。

最後に

本セミナーの学びとして、記事を読んでくれた方が次に役立ちそうな、小川さんの記事のリンクを付けておきます！

www.mediatechnology.jp

それはHappy Analytics!!

こんにちは。秘書です。

小川の直近の活動をお知らせさせていただきます。

11月は、北海道→大阪→福岡→大阪　と全国を飛び回るスケジュールです。開催地の皆様にご挨拶できることを小川も楽しみにしております。

また自社開催「提案型ウェブアナリスト育成講座 第4期」を10月に開始しました。受講中の皆様は非常に熱心に勉強していただき、メキメキとレベルアップ中です。12月からは毎年恒例のデジタルハリウッド大学大学院の全10回の講座も始まります。大学院のほうは、初級者向けの講座です。

12月7日には4ヶ月ぶりの「無料解析相談会＆アナログゲーム大会」を開催いたします。

常連の方も初めての方も、小川の30分間を独占して相談できますので、ぜひお申し込みください。（相談が事前予約制、ゲームは飛び入りOKです。相談した後にゲームしていく…という流れももちろんOKです。）※以下No.6をご参照ください。

それでは御覧ください。

※11月11日時点の情報です。 詳細はリンク先をご確認の上、お申込みください。

（時系列）

■１．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 大阪教室

情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。（公式サイトより抜粋）

www.sendenkaigi.com

■2．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 福岡教室

情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。（公式サイトより抜粋）

www.sendenkaigi.com

■3．ウェブ解析士協会：よっしゃ、やろか！ウェブマーケ！ ウェブ解析士会議2019 in Osaka

モバイル保有率が9割を超える今日、ウェブは単なる情報発信のツールから、企業活動の中心へと変化してきています。

顧客とつながりを持ち、より良い関係を構築していくことが企業活動の本質です。それを「勘や経験に頼る」のではなく「データを活用した適切な判断」を行うことで、ビジネスゴールの達成につながります。

事業の先にある “未来” はどんな社会なのか？
目的を達成するために “何を” すべきか？
実施した施策は “本当に” 成果に貢献しているのか？
成功と失敗を判断して “次に” 取るべき行動とは？

これらを俯瞰し自ら成長できるウェブマーケターとして活躍していくため、業界の最前線で活躍する講師陣より専門的知識と実践的スキルを学べるイベント、それが「ウェブ解析士会議 2019 in Osaka」です。

ウェブ解析士の方はもちろん、社内のウェブ担当者・Web制作者やマーケターなど、ウェブマーケティングに興味があり、これから学んでいきたい方はどなたでも参加できる”オープンイベント”です。

セミナーイベント後の懇親会では、講師陣や参加者との交流を通して協力し合える新たな仲間ができ、次の一歩を踏み出せる一日となることでしょう。

※これからウェブマーケティングを学びたい方など、ウェブ解析士資格をお持ちでない方も気軽に参加して楽しめるイベントです。（公式サイトより抜粋）

web-mining.doorkeeper.jp

■4．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 実践コース

Web上での顧客体験を向上させるためには、分析の目的を「企業成果を確かめる」といった観点から「顧客を理解する」といった観点で捉えなおすことが重要です。ただ単に数値やグラフを眺めるだけでは、改善点が見えないばかりか、闇雲にサイトの改修を行うなど、手間をかけた割には効果を実感できなかったり、社内に成果を示せずに予算やリソースを減らされてしまうということにもなりかねません。講座では、従来行っていたPVやUU、直帰率、滞在時間といった指標の確認ではなく、操作性において迷いはないか、満足いただきLTVを高められているかなどといった、顧客の行動や態度の変化を読み解くためのノウハウを学びます。（公式サイトより抜粋）

www.sendenkaigi.com

■5．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座

情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。（公式サイトより抜粋）

www.sendenkaigi.com

■6．【無料＆初心者大歓迎！】第18回解析相談＆アナログゲーム大会

小川自主開催のイベントです。普段は講師として登壇することの多い小川ですが、こういった機会に皆様とお話しができればと考えております。

• ウェブ解析の相談にのります（事前予約制）
• スイーツ＆コーヒーを飲みながらアナログゲームで遊びます（飛び込みOK）

に分かれますので、どちらかお好きなほう（ももちろん両方でも結構です）にお参加ください。 

www.facebook.com

■7．MarkeZine Academy：Googleアナリティクスレポート作成実践講座 ～自動化で効率UP＆伝わる提案＆報告レポート作成術～

本講座は、実務でGoogleアナリティクスを使用していて、レポートを作成しているが、クライアント・上司への説明がうまく表現できない中級者の方を対象に「伝わる」用途別のレポート作成テクニックをお教えする講座です。

次のような課題をお持ちの方は、レポーティングスキルの向上・効率UPが望めます。

分析結果をクライアントや上司にうまく伝えることができない・・・
定期レポートを作るたびに時間がかかって仕方がない・・・
レポートの内容がほとんど活用してもらえない・・・
改善提案レポートの作り方がわからない・・・

講義では、日次・週次・月次別に異なるレポート作成のポイントや、Analytics Edge、Google Data Studio、Google Spreadsheetを使って、気づきが発見しやすいレポートの作成テクニックを、余すことなくお教えします。（公式サイトより抜粋）

event.shoeisha.jp

 以上です。皆様のお役に立てますと幸いです。

どうぞよろしくお願いいたします。

2019年8月24日に弊社HAPPY ANALYTICSが主催している「ウェブアナリスト育成講座」第３期生が卒業を迎えました。全１０回×３時間で行っているこのヘビーな講座を合計８名の方が最後まで駆け抜けてくれました。

happyanalytics.co.jp

ウェブアナリスト中上級者向けの講座として、去年の５月に開校。第１回（2018年5月～9月）、第２回（2018年10月～2019年2月）、第３回（2019年5月～9月）という感じで合計30名の方に受講いただいております。

毎回少しずつブラッシュアップしながら実践で使える内容を中心に開催しています。

早速、何名からか、参加コメントいただいたので掲載しておきますね！（随時追加予定）

 会社組織で継続的な改善を行う方法（KPTでの振り返りなど）。社内で発信することの大切さを学びました。すでに社内でも実践し始めています。モチベーションとスキルの高い方たちと一緒に課題を進められて気づきや発見も多く、楽しく受講できました。
（叶内 貴彦さん）

 

業務で必要な、ヒアリング、設計書、解析ツールの設定など実務で必要な内容を幅広く学び、課題を提出することで知識の定着に繋がった。（木村 誠宏さん）

今まで読んでいた分析関連の本も、「あ、こういう事を言ってたんだ！」と違って見えてきました。それも今回の講座を通じて、理解が深まったおかげです。受講を検討されている方は、お仕事の繁忙期をずらされた方が良いかと思います。それほどヘビーですが、こんなに効いた宿題は初めてです。大変満足しています。（浅川 恭平さん）

参加者の作成資料やプレゼンテーションを見ることができ、そこからの気づきも多かったです。ピリピリとした雰囲気の研修かと覚悟していましたが、実際は『楽しく、クールで、セクシーな研修』でした。（田島 佑哉さん）

第３期生はバックグラウンドも大きく違う中（今回は富山と滋賀からの参加者も！）、それぞれ自分の強みを活かしつつ、本講座で更に成長いただいたのではいかな？と感じています。講座はあくまでもスタートで、ここからの皆さんの取り組み次第で更に成長いただければと！願っております。

なお、育成講座の卒業生は卒業生のSLACKに入っていただき、そこでQAや小川の方から案件の紹介などをしております！

４期生の募集！

というわけで、現在４期生の募集を開始しています！（１か月くらい前から開始していましたが）というわけで、実は申込〆切が９月３０日（月）になります。現在の所、４期生は６名の申し込みがあり、開催は決定しています！

詳細のスケジュールや料金に関しては、以下ページに掲載しておりますのでぜひご覧ください。全１０回とかなりハードな内容ですが、ウェブアナリストとして成長の機会を提供できるかなと！

happyanalytics.co.jp

またタイミングが合わない！という方には、オンライン版の講座も用意しております。こちらは６カ月間、講座内容の動画を見ることが出来る＋質問＋課題フィードバックを行うという内容になっています。

happyanalytics.co.jp

今後もオンライン・オフライン通じて分析に関する講座を開催していきたいと考えております！ぜひ興味がありましたら、チャレンジしてみてくださいな！

　こんにちは。秘書です。

　秋になったかと思えば、台風に猛暑に、落ち着かない日々が続きますね。台風の被害に遭われた皆様にはお見舞いを申し上げます。

　小川は9月～12月にかけて全国への出張が続きます。9月26日に石川県金沢市、その後10月3、4日に富山県富山市、10月7日に愛知県名古屋市、10月10日、11日に北海道富良野市...と全国各地を回ります。現地の皆様よろしくお願いいたします。（何か美味しいもの情報がありましたらお寄せください ♪）

　また、10月18日には、「本気でデータ領域でキャリアを積んでいきたい」人のためのキャリアイベントに登壇します。この先1年以内の転職をお考えの方はぜひお申し込みください。

それでは、一覧をご覧ください。

※9月10日時点の情報です。 詳細はリンク先をご確認の上、お申込みください。

（時系列） 

■1．MarkeZine Academy：2日で分かるWebマーケティング基礎講座

（公式サイトより抜粋）Web担当者・マーケティング担当者を中心に、社内研修では学ぶことが難しいWebマーケティングの幅広い知識を、手法別ではなく体系的に学べるということで、全国から参加いただいている人気講座です。

　本講座の全10コマそれぞれの担当講師は、MarkeZineが自信を持ってオススメする実務の最前線で活躍されている一流のマーケターです。

event.shoeisha.jp

■2．MarkeZine Academy：Googleアナリティクスレポート作成実践講座 ～自動化で効率UP＆伝わる提案＆報告レポート作成術～

（公式サイトより抜粋）本講座は、実務でGoogleアナリティクスを使用していて、レポートを作成しているが、クライアント・上司への説明がうまく表現できない中級者の方を対象に「伝わる」用途別のレポート作成テクニックをお教えする講座です。

　次のような課題をお持ちの方は、レポーティングスキルの向上・効率UPが望めます。

• 分析結果をクライアントや上司にうまく伝えることができない・・・
• 定期レポートを作るたびに時間がかかって仕方がない・・・
• レポートの内容がほとんど活用してもらえない・・・
• 改善提案レポートの作り方がわからない・・・

　講義では、日次・週次・月次別に異なるレポート作成のポイントや、Analytics Edge、Google Data Studio、Google Spreadsheetを使って、気づきが発見しやすいレポートの作成テクニックを、余すことなくお教えします。

event.shoeisha.jp

■3．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 金沢教室

（公式サイトより抜粋）情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。

　そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。

www.sendenkaigi.com

■4．富山県新世紀産業機構：Google アナリティクス（初級・中級）［インターネットビジネスセミナー］

（公式サイトより抜粋）

　初級：大切なのはわかるけど、サイトへの集客やサイト内改善が出来ていない。そんな悩みを抱えてはいませんか？多くの方がインターネットを活用し判断や購買をしている今だからこそ、ウェブサイトの重要性は増しています。アクセス解析ツールGoogleアナリティクスを活用する事で、サイト規模関係なくどのように気づきを発見し、サイトを改善する方法を事例中心にご紹介いたします。

　中級：サイトの理解促進に繋がるGoogleアナリティクス、そして検索流入のために必要なサーチコンソール。これら２つのツールを活用した集客＆サイト改善の分析方法を紹介いたします。データから気づきを発見するための３つの手法を中心に、ワンランク上の活用方法を紹介いたします。

www.tonio.or.jp

■5．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 名古屋教室

（公式サイトより抜粋）情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。

　そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。

■6．宣伝会議：【無料体験講座】Googleアナリティクスなどの解析ツール活用したWeb改善講座 実践コース

（公式サイト「実践コース」より抜粋）Web上での顧客体験を向上させるためには、分析の目的を「企業成果を確かめる」といった観点から「顧客を理解する」といった観点で捉えなおすことが重要です。ただ単に数値やグラフを眺めるだけでは、改善点が見えないばかりか、闇雲にサイトの改修を行うなど、手間をかけた割には効果を実感できなかったり、社内に成果を示せずに予算やリソースを減らされてしまうということにもなりかねません。講座では、従来行っていたPVやUU、直帰率、滞在時間といった指標の確認ではなく、操作性において迷いはないか、満足いただきLTVを高められているかなどといった、顧客の行動や態度の変化を読み解くためのノウハウを学びます。

　→こちらの講座の無料体験版のご案内です

www.sendenkaigi.com

■7． クリーク･アンド･リバー社：データキャリアカンファレンス　～データ業界キャリアアップセミナー～

（公式サイトより抜粋）「転職した理由や背景」、「転職活動の進め方」をはじめ、「データ業界でどう働くか」、「どのようにしてキャリアを積むか」などを業界の現状や今後の見通しを踏まえてお話しいただきます。ウェブアナリストやデータサイエンティストなど「分析」に携わるお仕事をされている方や、今後携わりたいと考えている方にとって キャリアパスを考えるうえでのご参考になれば幸いです。未経験者からマスターまで、幅広い方にご参加いただければと思っておりますので、お気軽にお申込みください。また希望者には、個別相談会を承ります。セミナー内の質疑応答の時間では聞くことができなかったこと、個別で相談したいことなど、ぜひご参加ください。

このイベントは、「本気でデータ領域でキャリアを積んでいきたい」人を対象にしています。この先1年以内の転職をお考えの方に、お聞きいただきたい内容です。

www.creativevillage.ne.jp

■8．宣伝会議：Googleアナリティクスなどの解析ツールを活用したWeb改善講座 

（公式サイトより抜粋）情報サイトやECサイトなど、ほとんどの企業がWebサイトをビジネスに活用する時代になりました。現在ではWebサイトが企業の「顔」になっているところも数多くあります。 Webサイトを運営する上で必要不可欠なのが、「アクセス解析」「分析」「改善」のプロセスです。

　そこで本講座では、Webサイトの分析に優れた力を発揮する解析ツールを用いて分析手法やサイトの改善方法をレクチャーします。

■9．宣伝会議：データマーケター育成講座【2019年9月開講分】

（公式サイトより抜粋）「その施策の裏づけは？」と問われて、即答できますか？ 目標・KPIの設定、データの取得方法、データ分析など、 数値を基にマーケティングを実践する力を身に付ける 分析・統計の専門家ではない方が、 マーケティング施策にデータ分析の視点を取り入れることを重視した講座です。 成果を出すための筋道を導き出せる、マーケターの技術を身に付けます。

www.sendenkaigi.com

 以上です。皆様のお役に立てますと幸いです。

ウェブ解析士マスターとして活躍中の永井さんよりご献本いただきました。ありがとうございます＆発売おめでとうございます！

現場のためのGoogleアナリティクス Webサイトを分析・改善し倒すための技術

3点でまとめると

１）誰向けの本か：自社サイトやお客さんサイトを実際に分析する担当者向け。特にそこから改善案を考えないといけない人用。

 

２）ここがオススメ！：各章の最初に、まずどこまで分析するべきか？という説明を行い、その後に実際に操作や説明を行い、最後に改善案の事例や進め方を教えてくれる　という構成が分かりやすい！

 

３）書籍で学べないもの：Google アナリティクスの実装方法やGoogle Tag Managerの使い方

 

 

Google アナリティクスだけの本ではない

Google アナリティクスの本ではあるのですが、Google アナリティクスの使い方は全体の半分くらいです。その分、しっかり分析する目的や、何故分析するのか？を教えてくれる内容になっています。

そのため、「このレポートの使い方を知りたい」という用途には向いていませんが、「サイト全体の集客や導線の分析をしたい」という知りたいこと軸で分析するのにとても分かりやすいです。

各章の構成が、それを表しています。以下、ご覧ください。「導線分析」の章です。

 このように、章の最初に「どこまでやるべきか」というのが書いており、章の終わりに

「改善の5STEPへ落とし込む」という形になっています。まず全体像とどこまで分析するべきなのかを理解する事で、何のためにこのレポートを見るのか？という事が伝わります。そして実際に操作の説明があり、最後にその結果を受けてどのように改善施策と評価の話に繋がっていくという形です。

この流れの通りに実行していけば気づきが発見出来て、改善に繋げられる構成となっています。

改善の5STEPが気になる方は、ぜひ本書をお買い求めくださいな！第1章で詳しく説明がなされています。

Google アナリティクスの操作方法を一通り理解している方であれば、各章の最初と最後をしっかり読めば自分の武器が増える！という印象を受けました。私もいくつか今後の使わせていただきたい気づきがありましたー。

章構成は以下の通りです（Amazon 説明文より引用）

【目次】
▼第一部 大前提となる基本知識と前準備
第1章 ウェブサイトの分析と改善に最低限必要な基本知識
第2章 絶対に外せない「コンバージョン設定」のポイント

▼第二部 ウェブサイトを徹底的に分析し、改善施策を打ち出すための技術
第3章 「ユーザー属性分析」　～アナリティクスの至る所からユーザー属性を抽出し、目的と掛け合わせた分析によって具体的ユーザー像を得る

第4章 「デバイス分析」　～注力するデバイスカテゴリを見極め、ユーザーにとって使いやすいサイト、サイト運営者にとって成果の出やすいサイトを目指す

第5章 「集客分析」　～集客分析レポートを使いこなし、ユーザーをサイトに誘導しているきっかけを突き止める

第6章 「検索キーワード分析」　～ダイレクトにユーザーニーズを把握する分析スキルを身に着け、成果につながるウェブ改善を実現する

第7章 「コンテンツ分析」　～役割の明確化とターゲットの絞り込みで響くコンテンツを考案する

第8章 「導線分析」　～サイト内遷移・各ページ間の遷移など、課題の場所によってレポートを使い分けて改善につなげる

第9章 「コンバージョン分析」　～主要指標でサイトの基礎状態を把握し、直接効果と間接効果で施策の効果を見極める

Appendix　分析をさらに効率化するためのテクニック

 

本書に含まれていない内容

主に実装とGoogle Tag Managerに関しては本書の範囲外になります。そのため、既にGoogle アナリティクスが実装・設定されているサイトで利用するのが前提かなと思っています。

その中で、分析上必要という事もあり、目標設定（第2章）とサーチコンソール（第6章）に関しては詳しく説明がされています。

まとめ

タイトルにも書かせていただいた通り、Google アナリティクスだけではない一冊となっており、立ち位置としては「Google アナリティクスの基本的な操作や用語はなんとなく理解している。これから自社やお客さんの分析をしないといけないが、どう進めればよいのかわからない…」という方に向けた一冊なのかなと。ですので、まさに「私それです！」という方にはかけがえのない一冊になるでしょう。

繰り返しになりますが、各章の構成は今まで他のGoogle アナリティクス本には無かった構成になっているので、何のためにどこまで分析するんだっけ？と悩んでいる方にとっても納得感が高い一冊かなと！

現場のためのGoogleアナリティクス Webサイトを分析・改善し倒すための技術

2019年8月28日（木）に「ニフティライフスタイル株式会社」の社外取締役に就任いたしましたので、ご報告です！

www.niftylifestyle.co.jp

ニフティ株式会社の子会社として、2018年2月に設立された会社で、2019年8月時点で以下４サービスを取り扱っている会社になります。

myhome.nifty.com

job.nifty.com

onsen.nifty.com

otayori.nifty.com

就任の経緯　と　小川は何をするのか？

ニフティとは、2015年から、ウェブサイト改善のコンサル案件などを複数回、ご一緒させていただきました。また社内の勉強会やワークショップの講師などでもお話しする機会をいただいておりました。代表取締役社長の成田さんとはそのころからのお付き合いとなります。

小川がChief Analytics Officerを勤めているUNCOVER TRUTHの案件でも「@Nifty不動産」のコンサルティングに携わっていたりもしました。以下、参考記事。

marketing.itmedia.co.jp

ニフティの子会社として、ニフティライフスタイルが設立された際に、成田さんが代表取締役社長に就任されました。そして今回、会社の更なる飛躍を実現するために、社外取締役をという事で、お声がけいただきました。

私が持っている知識で少しでも貢献出来ればという事でお引き受けいたしました。当面は取締役会に定期的に参加しながら、既存サイトに関してもサポートやアドバイス、ウェブマーケティングの社内教育などに携われればと考えております。

今、担っている他の仕事や役職などは特に変わりなく、新たに機会をいただいたという認識で相違ありません。良いシナジーを作れればと考えております。というわけで、引き続き、よろしくお願いいたします！

おまけ

小川、なんか色々やっているので、現任の役職（全て現任）を整理してみました。

 * CAO = Chief Analytics Officer

本記事では、beBit が提供している解析サービス USERGRAM を紹介いたします。筆者がChief Analytics Officerを勤めている日本ビジネスプレスのサイト「JBpress」で実際に分析した例などについても触れながら、サービスの特徴を見ていきます。

2019年7月時点のレビュー記事になります。最新のサービスについてはUSERGRAMのサイト等をご確認ください。

ツールの利用金額は月額20万円～になりますが、こちらに関してもPVによって変動するため個別にお問い合わせをお願いいたします。

www.bebit.co.jp

サービス紹介に入る前に、まず前段として「ユーザ単位での分析の必要性」について触れます。

最初に：ユーザ単位での分析の必要性

アクセス解析ツールが使いにくい理由の一つに「訪問単位のレポートが多くて、ユーザのことが分からない」という課題があります。そのため「アクセス解析ツールってどうも気づきが発見しにくい」と思っている方も多いのではないでしょうか。

ウェブサイトの分析において大切なのは、訪問単位だけではなくユーザ単位での行動を可視化していくことです。ある人が３回サイトに訪れて、最初の２回の訪問は、時間をかけてサービスのことを知るために色々なページを見ていたとしましょう。その後、サービスのお問い合わせしよう！と決めた人が、３回目はサイトに訪れて一直線にお申込み。

この時に、多くの解析ツールのデフォルトである、訪問単位でコンバージョンの貢献を見ると成果に貢献したコンテンツが分かりません。成果に貢献したコンテンツやページはユーザ単位で見る必要があります。

 訪問単位で見てしまうと、ユーザの態度変容を追う事も難しくなります。多くのサイトでは１回の訪問だけで成果に繋がることは少ないです。複数回サイトに来て検討を重ね、態度変容が進みゴールにたどり着くわけです。

このようなユーザ行動の分析をするためにGoogle アナリティクスであれば「ユーザ エクスプローラー」という機能が用意されています。便利な機能なんですが、利用勝手はそれほど良くなく、１つずつ見ていく必要があります。

今回紹介する「USERGRAM」はGoogle アナリティクスの「ユーザ エクスプローラー」の考え方や機能を更に見やすく・分かりやすく・気づきを発見しやすくすることで、使い勝手の良いツールとなっております。それではさっそく見ていきましょう。

USERGRAMの利用開始まで

サービスを申しこんだ後に、まず行う作業はタグの発行です。USERGRAMは多くの計測サービスで利用されているタグ方式（計測記述を計測対象に埋める方式）を採用しています。

 設定できる項目や詳しい手順に関しては記事の最後に追加しております。興味がある方は、そちらもあわせてご覧ください。Google Tag Managerを使った実装にも対応しております。

特定ユーザの表示と、行動をチェックする

ここからは実際に画面を見ていきましょう。まずTop画面です。

 様々な機能がありますが、最初に行うのは「ユーザを検索」機能を活用することです。上部にある「ユーザを検索」を押すと、絞り込み画面が出てきます。ここで抽出したいユーザ群を決めます。最初、特定のコンバージョンを達成したという条件を利用してみましょう。特定の会員IDの人を分析したい場合は「サービスID」を利用します。

検索結果が表示されます。

左側にあるアイコンは、「ユーザのデバイス（デスクトップかモバイルか）」と「ページビュー（アイコンの色と太さ）」によって形が変わります。

表示を切り替えると、グラフ形式でユーザの行動が可視化されます。これがとっても便利。ユーザの行動傾向を大雑把に把握できます。

横軸が時系列になっており、棒の高さが閲覧PV数を表しています。また青い棒のところでCVが発生しており、マウスオーバーすると具体的なPV数や、達成したCVを確認できます。アイコンの色の濃さによって閲覧しているPV数に違いがあることも分かります。

さて、この中で気になったユーザがあったら、アイコンをクリックしてみましょう。詳細画面が表示されます。

このようにユーザの１ページごとの細かい動きを確認できます。ここではアイコンの色はページの滞在時間に応じて３種類（４秒未満・４秒以上２０秒未満・２０秒以上）に分類されており、直感的にどのページに長く読んでいたかがわかります。

では、このユーザのコンバージョン（＝無料会員登録）した時の動きを見てみましょう。

「ル・マン」の記事を読んだ後に、同じく車関連の「ポルシェ」の記事を読んでいます。該当記事は、過去記事のために会員登録を行わないと２ページ目以降は読めない記事です。URLをクリックすると、右側にプレビュー機能が出てくるのは便利ですね！

そこで、ユーザは20秒ほどしてから会員登録説明ページに移動し、会員登録を完了しました。会員フォームの入力に２分かかっていることも分かります。またこのユーザの前後の訪問なども確認していくと「車や芸能系の記事に興味はあるが、政治にはあまり関心を示さない」「平日の午前中と夕方にサイトに訪れ、週末は来ていない」などよりユーザを想像しやすい知見を得ることが出来ます。ユーザに対してメモをつける機能もあるので、上記のような気付きをメモしておくとよいでしょう。

このようにユーザの行動を関単に追い、想像を働かすことが出来るのがUSERGRAMの大きな魅力です。

個々の動きでは無く、似たようなユーザ行動をグルーピングしよう！

闇雲にユーザの行動を見ても、「面白い！」とは思えて分析や改善にはつながりません。そこで大切なのが、「仮説を立てて分析したいユーザを絞り込む」そして「同じ行動をしたユーザを抽出し、ボリュームを把握する」という事です。ボリュームを把握出来れば、どのユーザ群に対して改善施策を行うのかも考えやすくなります。

これを手動で行おうとすると時間がものすごくかかる上に、どうグルーピングすればよいかが分かりません。USERGRAMではユーザを絞り込み、似たような行動をしたユーザをグルーピングする機能が最初から備わっています。

例えば「ある広告記事を読んでいる方」「広告から入ってきて、料金表を見た後に３日以内のコンバージョンした方」など分析したい対象を決めた後に、絞り込み機能を使って絞り込むとよいでしょう。

検索結果画面で「行動を絞り込む」ボタンを押すと、以下のような画面が出てきます。

「流入経路」「閲覧ページ」「イベント」「コンバージョン（種別と属性）」で絞り込むことが出来ます。

 

流入経路：リファラ指定・パラメータ指定・検索流入・広告流入・リファラURL・入口URL・入口ページタイトル

 

閲覧ページ：ページURL・ページタイトル

 

イベント：イベント種別・初回イベント・特定期間内でのイベント発生

 

コンバージョン：コンバージョン種別・コンバージョン属性・初回コンバージョン・特定期間内でのコンバージョン発生

 などで絞り込みを行うことが出来ます。また、複数条件を時系列で追加することもできますので、以下のような絞り込み条件も設定可能です。

上記の例では「Yahoo!から流入し、同じ訪問内で「中国」が入っている記事を読み、その後７日以内に無料会員登録をした」という設定を行っています。

筆者としては、条件の設定部分でもう少し自由度があるとよいなと思いました。例えばURLであれば含むだけではなく、含まないあるいは正規表現一致など。

仮説を立ててから絞り込みをすると、自分が知りたいことに対しての答えをより発見しやすく、またボリュームも把握できます。

更に便利なのが「行動パターン選択（β）」機能です。

こちらの機能では過去３か月の「訪問頻度」「コンバージョン頻度と回数」「累積PV数」「初回CVまでの日数」などを特徴量として利用し、検索結果のユーザを自動でいくつかのグループに分けてくれます。

似たようなユーザが自動でグルーピングされ、ユーザ行動を追うことが出来るので、特徴を関単につかむことが可能です。こちらの機能はβという事で、まだこれから様々な機能などが実装されていくかと思いますので、今後の機能追加に期待です。

筆者としては、各パターンがどのように分類されたかという詳細が見られたらうれしいですし、これらユーザが今後どのパターンのユーザに代わっていったか（つまりより良いユーザを増やせているか）を分析出来るといいなと感じました。

なお、検索結果のユーザデータをダウンロードすることも可能です。

ダウンロード後に更に集計・分析してみるのも良いですね。ただ、ダウンロードのデータに関しては、更に情報があると助かるかも。初回訪問日時・初回流入元・CV回数・CV時の流入元・累計閲覧PV数などがあれば、BIツールでの分析が更に捗りそうです。

３つのレポートを活用して、貢献に繋がったページや流入元を特定

ユーザ単位での機能を中心に紹介してきましたが、全体を見るためのレポートも３つ用意されています。それぞれ関単に紹介しておきますね。

CVに貢献したページレポート

CVに貢献したページをランキングで見ることが出来ます（ここでは「CV訪問数降順」で表示）。該当ページ経由で成果に辿り着いた回数やCV率が分かり、期間比較も可能です。簡単に成果に繋がったページが分かるので便利です。

CVページそのものや、入力・確認ページがCV数や率の上位に入ってしまうので、それらをフィルタする機能があると便利かも。

入口ページ

流入元

入口ページや流入元でも同様のレポートを出すことが出来ます。最初にこれらレポートを見て、絞り込みの条件を決めても良いかもですね。

他にもいろいろな機能が！

というわけで、まだたくさんの機能があるのですが、面白いな！と思ったものを２つほどピックアップしてみました。

ディスカッション機能

トピックを立てて、USERGRAM内でコミュニケーションを行う機能です。気になったユーザや、ツールの使い方、オススメセグメントなど社内での情報交換や議論に利用する事が可能です。

ユーザ注目ワード（BETA）

ユーザが見たページのタイトルを元にワードクラウドを作ってくれます。どういったテーマに興味があるかが直感的に分かります（サイト名などが入ってきてしまうので、特定のキーワード除外出来ると更に良さそう！）。

まとめ

USERGRAMはユーザ単位での分析を行うのに非常に便利なサービスです。他のツールでもとっても頑張ればできなくはないのですが（ローデータをダウンロードして自分でカスタマージャーニー的な図を用意する）圧倒的に時間がかかる上にスキルセットも求められます。それを関単に分かりやすく提示して、誰でも使える形にしているのが強みです。

どのサイトでも使えるかと思いますが、特におすすめしたいサイト種別が２つあります。

１つ目は、複数回訪問して検討を重ねるような行動や継続利用をするサイト。B to Bサイトなどがその代表格です。ユーザの行動をしっかり追いかけていくことによって、CVするユーザの特徴を把握する事で「リンクの導線を強めたほうが良いページ」「もっとコンテンツを拡充したほうが良いテーマ」「直すあるいは無くすべきページ」が見えてきます。

２つ目は、「訪問数がそれほど多くないサイト」です。どうしてもアクセス解析ツールだと、全体の傾向（あるいはそこからの内訳）を見ることが多いため、アクセス数が少ないと分析出来ることは限られています。逆にUSERGRAMは特徴的なユーザの行動をつぶさに見ていきます。そのため、仮説さえ決めて１０～２０人くらい見ていけば気づきは充分に発見できるでしょう。

アクセス解析ツールを活用した全体の分析が「マクロ分析」だとすれば、１人１人のユーザ行動を見ていくのが「ミクロ分析」です。マクロで課題や仮説を見つけ、ミクロでその原因や理由を探っていくというのが大切です（マクロ分析とミクロ分析はウェブ解析士協会の用語より引用）。またUSERGRAMの良い所は、ユーザ分類機能などによって、ミクロとマクロの分析を繋げられることです。

今までとは違った視点で、行動の原因を調べ改善に活かすためのサービス「USERGRAM」。私自身も分析の幅が広がる非常に良いツールです！

更に詳しく知りたい方、お問い合わせをしてみたい方は、USERGRAMのサイトの方からお願いいたします。

www.bebit.co.jp

巻末：USERGRAMの設定手順

こちらのシステム設定画面で

・計測対象サイト設定：計測対象のドメインを設定します

・コンバージョン設定：サイトの成果とするべきページの設定（URL等の設定はここで行わず、コンバージョンごとの専用タグが発行されるので、そちらを追加する）

・コンバージョン属性設定：コンバージョン時に変数（例：例えば購入完了であれば購入金額や商品、資料ダウンロードであればダウンロードした資料の種類）を取得する場合の設定画面

・イベント設定：リンクのクリックやタブ切替、ファイルダウンロードなどページの移動を伴わないアクション計測のための設定（Google アナリティクスのイベントと同じような機能）

上記で必要なものを設定し、計測タグ発行画面でタグを発行します（計測タグ種別ごとに発行）。

※サービスIDは、サイト側の方で会員IDを発行していて、これを取得したい場合に利用できる機能です。

そうするとタグが発行されるので、後はそれを実装するという形になります。今回、筆者がJBpressで実装したようにGoogle Tag Managerなどで実装するの可能です。

※コンバージョンは、該当ページのみで計測されるようにトリガー設定してください

www.bebit.co.jp

こんにちは、秘書です。

2019年8月2日に開催した弊社HAPPY ANALYTICS主催のイベントの様子を報告します。

概要

イベント名：　「データ分析」は職業として（今後も）成り立つのか？～データアナリスト・ウェブアナリスト・データサイエンティストのキャリアパスと業界の展望～

開催日時：　2019年8月2日（金）13:00～19:00

場所：　クリーク・アンド・リバー社（東京都港区）

本イベントは、150名の定員を大幅に超えた250名強の応募があり、業界注目のイベントとなりました。豪華登壇者と本テーマへの関心の高さが伺えました。

それでは早速内容を抜粋してお送りします 。

アナリストの未来は暗い！？

はじめにご登壇いただいたのは ブログ「データ分析とインテリジェンス」 にて日々情報発信されているしんゆうさんです。

しんゆうさんのお話は「データに関わる人」と「データ分析業界」を細かく分析し定義することから始まりました。データに関わる人は以下のように３つに分類しました。

• 分析する◯◯（マーケターや営業）
• アナリスト
• エンジニア

そしてアナリストを「他人が意思決定するために 必要なデータ分析を行う人」と定義されました。

また、日本のデータ分析事情について、古くからデータに基づく意思決定の文化がなく、「データサイエンティスト」や「AI」がもてはやされる昨今でさえ、がその状況はほとんど改善されていないと警笛を鳴らしました。データに基づく意思決定をする文化が全く進化しておらず、「意思決定を向上させるデータ分析」の 需要はほとんど増えていない、という現実を冷静に伝えられました。

その状況の中で、データ分析で仕事をしていく際の選択肢として以下を提示し、具体的なアドバイスを与えていただきました。

• 環境の良い企業に応募する
• 周辺領域に活動を広げてその中でアナリストをしていく
• 意地でもデータ分析業界がいいなら「成果が判りやすい」業種業態を選ぶ（金融、保険、ゲームなど）

また、周辺領域に活動を広げる場合…という文脈で話されていた

• 「アナリスト」と「エンジニア」の間　→　仮称「データ整備人」
• 「アナリスト」と「分析する◯◯」の間　→　「アナリティクスディレクター」 

については、しっかり定義されていないけど確かに需要がある仕事として、うんうんと頷いてしまった方も多かったのではないでしょうか？このようななんだかふわっとしている概念や、言葉だけが上滑りしている状況を丁寧に分析して言語化される点は特筆するものがありました。皆さんも自分のお仕事の実態を的確に捉えることができたのではないでしょうか。

しんゆうさんの講演では一見ネガティブな論調の中に、「このままでいいなんて思っていない」「ここからが戦いだ」などの強いメッセージが散りばめられており、業界や環境を冷静に捉えながらどのようにアナリストの未来を作っていこうか？という熱い思いが詰まっていました。

＜Follow-up＞

• しんゆう様のプレゼンテーション資料はこちらに公開されています：

https://speakerdeck.com/shinu/forecast-v2

124枚に渡る膨大な内容を短い時間でまとめていただいたため、当日ご参加された方も改めて読み返していただくとまた新しい発見があるかもしれません。また、しんゆう様の他のプレゼンテーション（ https://speakerdeck.com/shinu/ ）もアナリストの皆さんのお仕事やキャリアに関して示唆に富んだ内容が詰まっています。ぜひ合わせてお読みください。

• ブログ「データ分析とインテリジェンス」 https://analytics-and-intelligence.net/ 
• Twitterでしんゆうさんをフォローしましょう　https://twitter.com/data_analyst_

アナリストとして伸ばすべき５つの力とは？

 休憩を挟んで、弊社小川の講演が始まりました。

小川は、アナリストとして伸ばすべき５つの力について説明しました。

①設計力
②仮説力
③情報収集力
④施策実行力
⑤情報発信力

５つの力は端的に以下のように定義しました。

①設計力：　　ビジネスゴールやKPI に基づき取得するべきデータを決めて取得出来るようにする活動
②仮説力：　　分析から気づきを発見するために可視化したいことを明確にしその情報を入手するための活動
③情報収集力：　　施策を提案し、実際に反映させるための調整スキル（正確には「施策実行させ力」）
④施策実行力：　　業務を遂行するにあたり必要な知識や材料をインプットするための活動
⑤情報発信力：　　行った取り組みや有している知識を社内外で伝え、取り組みを認知してもらうための営業活動

どの力も極めて行くことは簡単ではなさそうですが、小川は自身の経験や具体的に今からできることを１つ１つ丁寧に説明したため、参加された皆様は、「明日からこれをやってみよう」というものを１つ以上は見つけられたのではないかと思います。

参加された皆さんに伝えられたいくつかのメッセージも紹介します。

• 好きじゃないと頑張れない、突き抜けられない
• 捨てる勇気が必要。10％減らそう
• 踏み出す勇気を持とう
• 成果を出すことから逃げない成果をアピールすることから逃げない
• 先導者になろう

そして、Make people HAPPY through ANALYTICS　の言葉で締めくくりました。

＜Follow-up＞

HAPPY ANALYTICSでは、分析について体系的に学ぶための講座として、対面型・およびオンライン型の２つの講座を準備しています。ぜひご活用ください。

• 提案型ウェブアナリスト育成講座＜第四期生募集＞　※こちらは対面型講座です
• 提案型ウェブアナリスト育成講座　オンライン講座　＜随時受付中＞　

意思決定側に近づけているか？

 クリーク・アンド・リバー於保様の講演を挟んで、尾崎隆様の講演が始まりました。タイトルは「大道を歩むか、それともけもの道に分け入るか」？本内容に関しては非公開ということで、概要だけお伝えいたします。

大道とはなんでしょうか？尾崎様が大道とけもの道の定義を説明し、聴衆が自分をどちらよりか？当てはめて見たところ、聴衆は「けもの道」派が９割を超えていました。

この講演で尾崎様が伝えたことは、

• 組織の意思決定に積極的に携わること
• 技術的、学術的スキルを磨き続けること

この２つのどちらかに寄らず意思決定やビジネスの芯に積極的に関わることかつ勉強もし続けることを伝えれられました。

また、データサイエンティストやアナリストの就職先は圧倒的に外資系が多く、勤務場所も海外が多い、という話をされていました。そのため、英語ができるようになることはアナリストのキャリアにとって圧倒的に就職に有利になると話されました。

尾崎様ご自身が、35歳からアナリストのキャリアを歩み始め、現在大企業で活躍するトップアナリストとして活躍されている点からも、非常に説得力がある内容でした。

＜Follow-up＞

尾崎様をもっとよく知るにはこちら。ブログでは研究者からアナリスト業界に進まれた経緯や思いも細かに綴られています。

• 尾崎様ブログ 「六本木で働くデータサイエンティストのブログ」
• Twitterで尾崎さんをフォローする　TJO (@TJO_datasci) | Twitter

ロールモデルが不在のアナリスト業界で・・・

 登壇社のプレゼンテーションの後には、４名の豪華登壇者が一同に会して、寄せられた質問に順番に答えるQAコーナーが設けられました。

例えばこんな質問が寄せられました。

1. そもそも、分析ってなんでしょう？ 手法やそれぞれの企業、文化によってやってること、考え方が色々あるため自分のやっていることを分析と呼んでいいのかよくわからなくなっています。
2. プロジェクトにおいて色々なことをアナリストがしていますが、会社内のアナリストの待遇があまりよくないと思ってます。社内での待遇を上げるためにどのようなことをしたらよいでしょうか。
3. 尾崎さんにご質問です。英語の「読み書き」は何とかできますが、「聞く話す」が難しいです。尾崎さんはどのように身に付けられましたでしょうか？
4. データ分析界隈におけるキャリアのロールモデルが身近にいなくて困ってます…
5. データ分析業界における機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いがいまだに分からない...
6. 要件定義ができるようになる過程について知りたいです。 講義なので体系立てて学べるものなのでしょうか。 経験して慣れるしかないのでしょうか。
7. どうしたらGAFA、Mで働けますか？
8. メガベンチャーで働く方が動かす金額や人も多いので成長速度や人脈の面では有利なのでしょうか？ 
9. 日本企業でデータ分析・活用が進まない理由は何だとお考えですか？
10. ポジティブに捉えればデータを活用できれば競合から頭ひとつ抜けるはずで、そういった事例はないのか、ないならそれはなぜなのか
11. 社内に対してデータ分析やデータに対するリテラシーを上げていくためにはどうすればよいでしょうか？ 

このような質問に対し、４名の登壇者が、包み隠さず本音で話され、質問コーナーは盛り上がりました。

イベントを通じて印象深かったのは、アナリスト業界にはロールモデルが身近に存在する状況ではない、という点です。そういう意味で、この場に居た皆様が先導者となり、この業界を形作っていく、という共通認識が形成した場だったのではないかなと思います。

最後に・・・

会場をご提供しただきましたクリーク・アンド・リバー社の於保（おほ）様および皆様に感謝申し上げます。

＜Follow-up＞

クリーク・アンド・リバー社の提供する「シンビオライズ」ではアナリスト人材の育成や紹介を積極的に行っています。ぜひ、ご登録ください。

• Symbiorise（シンビオライズ）https://symbiorise.com/

以上、このイベントに参加した皆様が、思い思いの理想的なキャリアを描いて前進して行かれますことを願っております。