By: Joss Winn
※こちらは初級ウェブ解析士学習用自分用メモです
[ウェブ解析をとりまく環境 モバイルの解析、ソーシャルメディアの現状と解析、インターネット視聴率]
モバイル解析
■解析が困難な理由。その対策
→JS/cookieに非対応。ビーコン型アクセス解析困難。
→対策；imgタグ、php埋込みビーコン型解析
→キャリアによってリファラ取得不能。参照元、検索ワードも取れない
→対策：auソフバンは殆どの機種で対応。docomoはアクティブの50%端末で対応
→キャリアゲートウェイ経由でIPアドレスが変わる。セッション、ユニークユーザー管理困難
→対策：端末独自の識別方法(UID、EZ番号)で可能
■PCとフィーチャーフォンの違い
・IPアドレス
→キャリアゲートウェイ経由。UAを元にした解析が困難
・ユニークユーザー数
→IPによる解析困難なのでUIDや製造番号など使う
・製造番号は避けたい理由
→製造番号はdocomoで確認ダイアログが出てしまう
→機種変更で変わってしまう
・UIDの取得
・docomo
・<a href=”a.html?uid=NULLGWDOCOMO&guid=on”>リンク先</a>
・uidは公式サイトで取得可能。uidは非公式サイトで取得可能。
・auソフバン
・拡張ヘッダを使う
・管理権限を持ったウェブサーバーではアクセスログに追加出力
・そうでないなら対応したアクセス解析を使う
■ウェブ解析におけるPCスマホフィーチャーフォンの違い
・リファラ
・PCスマホ→○ フィーチャーフォン→☓
・クッキー、JS
・PCスマホ→○ フィーチャーフォン→☓(JS使えない)
→スマホもブラウザ設定によりファーストパーティクッキーしか受け付けない設定があるので注意
・機種名、OS，キャリア名
・いずれもUAで取得可能
・機種名→フィーチャーフォン、スマホで取得可能 キャリア→複数キャリアで使用されるスマホは困難(特にiPhone)
・ユニークユーザ
・PCスマホ→クッキーで取得 フィーチャーフォン→端末識別番号UID
・回線接続判別
・PC→○ フィーチャーフォン→困難 スマホ→wifiなら特定可能
■スマホアプリ
・アプリ経由のサイト訪問
→参照元が取れないのでURLパラメータやリダイレクトページ使用
→初回起動にサイト訪問させる→DLから初回起動までの期間、割合が計測可能
・アプリ内のウェブ解析
→アプリ開発ソフトかアクセス解析SDK使用
■スマホアプリのウェブ解析はPCなどと違う
・ページビュー概念がない。ボタンクリック計測による解析
・セッション数概念がない。ネット非接続でも使える。その場合の対策が必要
・DL数などアプリベンダーの管理画面数字と照らしあわせた解析が必要
■スマホのウェブ解析活用
・ユーザー分析による解析
→PCの流入比率、スマホでの流入比率を照らし合わせる
→特にスマホはUI面がシビアなのでそこも数字に現れてくる
・流入分析による解析
→ある検索ワードでスマホ流入が多ければスマホに特化した内容、表示にするなど
→広告流入活用(リスティング、CPC広告、アドネットワーク、リワード広告(アフィリエイト)
・サイト内分析による解析
→ユーザーシチュエーションを考慮した改善。どういう状況で使っているのか
・今後の解析と注意点
→O2O
→PCとスマホのユーザーID結びつけ一元管理
→個人情報のとりすぎ注意
→バージョンアップ次の不具合が多い
■スマートフォン解析ツール
・サーバーインストール型、パケットキャプチャ型→利用できる
・ウェブビーコン型→サードパーティークッキーを使ったツールはセッションを繋げられないケースが有る
ウェブ解析からデジタル解析へ
■デジタルマーケティング
・PCだけでなく様々なデバイスを総合して解析→ウェブ解析から広い範囲のデジタル解析へ
→例：スマホで訪問後PCサイトで購入。クーポン利用で店舗誘導。PC見積もりコールセンター注文。
→様々なサービスの効果測定用タグが増え、一元管理して解析するワンタグというサービスもある
■ウェブ解析の新たな局面
・同一ユーザーの判別で、クッキーを使ったセッション管理などが見直されている(GAはクッキー使わない方式)
・ユーザーIDなど把握できている場合はそれをつなぎ合わせる
・クーポンIDを発行。店舗で使用により、どこで情報を取得したか分かるようにする
→オフライン測定。
・GAではカスタムディメンション機能によりCRM情報をアップロードして管理が可能
■今後ウェブ解析で把握すべきデータ
・ブラウザに頼らない解析単位の定義
→アプリ遷移やオフラインコンバージョンなど総合的にマーケティングするため
・デバイス、ブラウザ、アプリ間の連携
→ユーザーIDでユニーク特定
・オフライン測定
→ID発行、コールセンターとウェブの連携
・顧客データの理解と連携
→取得方法や管理方法で異なる。どうウェブ解析に取り入れるか。結びつけるか。
■新たな局面でウェブ解析が直面する課題
・部署横断の理解
・個人情報の管理
・DNT(Do not Track)個人情報取られすぎで拒否できる動き
■今後のウェブ解析士に求められる役割
・PCウェブにこだわらないソリューションの提供
・オンライン・オフラインのベネフィット提供
・データによる顧客満足度重視のマーケティング
・組織間理解と個人情報保護
・現状に合わせたマーケティング
→無理に連携しない
ソーシャルメディアの現状と理解
■企業のソーシャルメディア活用法
・ソーシャルメディア活用は注意が必要
→従来はオウンドメディアとペイドメディアだけだった。コントロール出来ていた。
→SNSはアンコントローラブル。炎上起きる。対等にコミュニケーション必要
・ソーシャルリスニング(傾聴)
→ユーザーのつぶやきをピックアップ。プロモーション、製品開発に活用。新しい発見。
・発信ユーザーに企業側が発信(発信)
→親しみのある情報発信、オトクな情報など。宣伝は避ける。
・対話して回答(対話)
→アクティブサポート
■ソーシャルメディアの種類
・フロー型
→twitter
・ストック型
→youtube、まとめサイト
■伝達方法
・ソーシャルグラフ
→人との繋がり
・インタレストグラフ
→興味関心の繋がり
■ソーシャルメディア定量的効果測定の指標
・リファラ
・友達(ファン)数
・コメント数
・シェア数
・いいね数
・定性的なデータ
→コメント内容でネガティブ・ポジティブ判断(テキストマイニング)
・リファラ(詳細情報なし)
→メディア別セグメント別
・リファラ(詳細情報あり)
→別ツール使用。発信ごとの反応詳細把握。
・いいね数RTフォロワー数あしあとシェアPV
→イベント前後波及調査、リスト化。属性調査
■企業のソーシャルメディア活用の目的
・手法が確立されていない
→ブランドイメージ向上など長期的な目的が多い
・ブランドイメージ向上
・ユーザーロイヤリティ(忠誠度)向上
→エンゲージメントを深める行動。双方コミュニケーション
■測定方法とツール
・プロモーション前後のクチコミの差
・自社ブランドのシェア(SOV シェアオブボイス)を測定(cf 牛丼なら吉野家でしょ)
・自社ブランドのユーザー評価、風評
・ツール：クチコミ係長、Social Insight、Engage Manager
インターネット視聴率の現状と解析
■インターネット視聴率
・テレビの視聴率と同じくインターネット版の視聴率
・許諾を得たユーザーのPCにソフトをインストールしてデータを入手
・特に競合サイトへの流入要因など、自社サイトのアクセス解析では測れないところが分かる
■日本のインターネット視聴率プロバイダー
・ビデオリサーチインタラクティブ
・ニールセン
・コムスコア
・Alexa(無料)
■調査手法
・パネル方式
→調査対象・データ提供者の募集方法、規模。統計手法も各社違う。
→ビデオリサーチインタラクティブ、ニールセン
メリット：競合比較できる/統計的な情報でマクロ情報ウェブ戦略活用/デモグラフィック情報とのサイト利用比較。
デメリット：PCのみのデータ/パネル品質に左右される/利用者少ないサイトは解析困難/家庭からのアクセスのみ。
・ハイブリッド(ユニファイド)方式
→パネル方式にポータルサイトのウェブ解析データ、サーバーベース方式をマージ
→コムスコア
メリット：さまざまなデバイスのアクセス、WiFi通信環境情報も把握
■海外のインターネット視聴率プロバイダー
・無料でも情報価値があるサービスも
■インターネット視聴率分析手法
・テレビと違いクロス分析が可能
・ユニークユーザー、ビジターが一番多い
・注意点
・自社のサーバーログ情報と比較して4、5倍差が出る。市場全体に拡大推計するため。
・活用
インデックス = (各項目のシェア/市場前他宇井のシェア)x100
(cf twitterの年代性別利用状況の例 200は平均の2倍)
■インターネット視聴率の可視化
→バブルチャート
縦軸訪問回数、横軸滞在時間、各ブランドサイトごと訪問数をバブルで今月先月比較。
■分析機能のオプション
・コムスコア社のセグメントメトリクス
・従来の年齢性別年収(デモクラシー情報)を元にした「ターゲット含有率」を行動ターゲットデータを元に
ヘビー、ミディアム、ライトで分け行動ターゲット含有率を可視化
→2つのサイトを比較し同じUV数に見えてもターゲット含有率が多いのはAの方が多かった、などが分かる
インターネットメディア総括
■メディア別広告費におけるインターネット広告の現状
最新のデータが先日発表
http://www.advertimes.com/20140220/article148219/
・インターネットにおける広告費は媒体費、制作費と分けられる
・クリエイティブの工夫がますます重要
・実施企業：金融>サービス>卸・小売
・使われる広告の種類：バナー>メルマガ>テキスト
■インターネット広告における指標とメディア設計
目的によって様々な手法、形式の広告がある
リーチ
↑
レスポンス←→ブランディング効果
↓
ターゲット
・リーチ、ブランディング重視
→インプレッション
・レスポンス、ターゲティング重視
→コンバージョン型
リーチ・・・何人が見たか
フリークエンシー・・・一人が何回見たか
クロスメディア効果狙って活用される
■インターネットメディアの特徴とマーケティング連携
・インターネットメディアの特徴
→即応、リーチ、双方向性
・プレーヤーの種類
→ポータル、リッチメディア、メルマガ、アフィ、検索、DSP/SSP、レコメンド、ソーシャルメディア
■アドテクノロジーとウェブ解析環境
・アドネットワーク(媒体同士をネットワーク化。課金方式も統一：インプレッション課金)
・アドエクスチェンジ(上記に広告需要調整を加えたシステム)
・DSP(広告側)/SSP(媒体側)
・オーディエンスターゲティング(媒体が持ってるデータを活用、クッキー行動履歴)
→行動ターゲティング広告ガイドライン順守(JIAA)
・データエクスチェンジ(オーディエンスデータ整理・販売)、RTB(最高価格入札)
このへん読んで
http://dmlab.jp/words/d002.html
・レコメンド広告
→おもてなしバナー
・データフィード最適化(DFO)
→コマリン、フィードフォース
(この章はむずいので読みなおして。ググったりも。)
■インターネットを取り巻く環境
・家庭外からのネットが多くなってるよ
・スマホ伸びてるよ
・ソーシャルメディア利用増えてるよ
[表現方法 ウェブ解析士の行う業務、レポートの作成方法]
ウェブ解析の報告書・レポート作成
■要件定義の方法
・ビジネスモデルの把握
・ウェブサイトの役割の把握
→各種費用、どこがコンバージョンか。KGI設定
・関係者ヒアリング
→ゴールと売上、経費が正しいか
→KGI、KPI、KSFの整合性
→達成のための仮説
→目標達成近道、重要度、優先順位
→競合
→伸びそうなターゲット
→知りたいこと、解決したいこと
→報告に求める情報活用法、頻度
■報告書の作成方法
上記をまとめ、最終的にレポート設計
・KGI、KPI、KSF
・指標に対する売上コスト
・実現で測定すべき基本指標
・競合比較指標
・報告者の要望を満たす指標
・レポート設計
■レポート作成の注意点
・ページ番号、誤字脱字、バージョン、フォント、白黒でも見やすいか
・エグゼクティブサマリーをつける。全体の傾向を1、2ページで。
・上位報告対象者から順番にレポる。社長のは一番簡略。時間ないから。
・不明点は議論を促す。
■レポートの取り扱い
・社内回覧されるのでレポート内の事実だけ正として受け取られることが多々ある
→慎重に吟味
・「良い話を聞いた」で終わらせないために担当者へのアクションアイテム、納期など毎回進捗確認
表とグラフ
■表
・単純集計
・クロス集計(2つ以上のデータ)
■グラフ
・棒グラフ
→単純な量比較
・折れ線グラフ
→時間の経過の変化
・円グラフ
→構成要素比率
・散布図
→2つのデータの相関性
■バブルチャート
→3次元。丸の大きさで量を表すなどの表現
■2軸グラフ
→異なる単位や数の差が大きいデータを一つの図で表す
■レーダーチャート(スターチャート、蜘蛛の巣チャート)
→複数項目を一見してわかりやすく
■グラフ作成の注意点
・立体チャート、ふせんなど使わない
・メモリやバーは省略しない
・表現に合わせて正しくグラフを使う。軸の取り方、単位、基準値を用いる
■レポートの種類
・定期調査レポート
・スポット調査レポート
・ウェブサイト分析レッポート
・広告効果測定レポート
・アクセス解析レポート
・広告効果測定レポート
→電話、Faxなども含める
・ソーシャルメディア分析レポート
→特にイベント前後比較
・ユーザービリティ・ヒュースティックレポート
・ユーザーアンケート調査
・外部環境調査レポート
・競合分析レポート
・ミクロ分析レポート
・ウェブ解析のデータ・レポート
■関連リンク
初級ウェブ解析士学習メモ(1/3)
初級ウェブ解析士学習メモ(2/3)
初級ウェブ解析士学習メモ(3/3)