DESIGN IT!Conference 2009で考えたこと
今回のカンファレンスは良い意味で期待を裏切られ、数日経ってようやく暗雲の先が見えてきた。
イベントの真の狙いは何か？
僕は、DESIGN IT!はWeb系のお馴染みイベントの一つだと思っていた。CSS NiteやWDEのように恒例化し、お馴染みの講師や若者が集まる場を期待していた。
ところが、DESIGN IT!magazine...
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企業のＣＭＯ、ＣＣＯ
クリス・アンダーソンの本「フリー」を監修者であるインフォバーンの小林代表から直接いただいた。実に光栄な話。週末読みます。小林社長有難うございます。 http://www.freemium.jp/ ち... ベム
情報共有するならツイッターより電子メール
ソーシャルメディアへの共有支援ツール「Tell-a-Friend」を提供しているソーシャルツイストが、そのツールの利用状況を分析。世間ではソーシャルメディアが盛り上がっているが、情報を共有する手段としては電子メールやインスタントメッセージングのほうが利用されている。ソーシャルネットワークで情報を共有するときは、フェイスブックが利用されることが多い。情報共有手段としては、ツイッターはマイスペースよりも利用されていない。
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SocialTwist Social Media Sharing Trends 2009
http://tellafriend.socialtwist.com/sharing-trends-2009
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SocialTwist Social Media Sharing Trends 2009
http://tellafriend.socialtwist.com/sharing-trends-2009
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ソーシャルメディアを測る100の方法
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
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
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
2009/11/19のcomScoreのリリースから。
ハロウィーン関係では衣料品系も賑わったようだ。ショッピング系もそろそろ年末商戦に向けての賑わいを見せ始めている。
関連リンク：
米2009/9ウェブサイト利用、テレビ新番組でテレビサイトが好調（comScore）
米2009/8ウェブサイト利用、ユーモアやライフスタイルのカテゴリーが上昇（comScore）
2009/8米ウェブサイト利用、フットボール、ショッピング、ニュースが好調 （compete）
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
2009/11/19のNielsenのブログから。
関連リンク：
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：
米SNSでの動画消費時間は、この1年で倍増（Nielsen）
米オンライン動画サイト、Huluが2.2％のシェアで2位（comScore）
動画サイト月間1人当たり178動画もみている（独2009/8）（comScore）
米動画サイト、利用時間はこの1年で25％増、YouTubeがトップ（Nielsen）
2009/8米Google月間動画視聴数が100億回を超える（comScore）
2009/8米オンライン動画視聴時間、月間で3時間25分（Nielsen）
米SNSでの動画消費時間は、この1年で倍増
米商務省の2009Q3EC統計、4半期ぶりに対前年同期比増
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
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
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
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
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
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。
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
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
CSS Nite in Ginza, Vol.42（Shift 3）の事前登録、残少
12月17日、アップルストア銀座にて2009年のWeb制作トレンドを振りかえるイベントCSS Nite in Ginza, Vol.42（Shift 3）を開催します。
椅子席（84席）の事前登録が終了。残り、立ち見席が40席を切りました。ご興味ある方は、事前登録をお願いします。
CSS Nite in Ginza, Vol.42（Shift 3）の事前登録、残少
12月17日、アップルストア銀座にて2009年のWeb制作トレンドを振りかえる... CSS Nite実行委員会
CSS Nite in Ginza, Vol.41が終了しました
2009年11月19日、アップルストア銀座 3FシアターでCSS Nite in... CSS Nite実行委員会
ツイッター利用者の影響力計測ツール
2009年11月11日、エデルマンが「TweetLevel」を公開。ツイッターのユーザー名を入力するだけで、影響力、人気度、積極性、信頼性を評価できる。
