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マーケティング視点でとらえるアクセス解析 - 株式会社真摯

マーケティング視点でとらえるアクセス解析 - 株式会社真摯

アクセス解析とKPI設計をマーケティングフレームワークから捉えるための資料です。
1. アクセス解析の3つの側面
2. 目標と結果のギャップを見る
3. マーケティングフレームワークから考えるKPI設計
4. 分析の際の5つの視点
5. 指標や項目の正しい 理解

株式会社真摯 https://cinci.jp/

Yasuki Ichishima

November 19, 2014
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Transcript

  1. アクセス解析概要 1. アクセス解析の3つの側面 2. 目標と結果のギャップを見る 3. マーケティングフレームワーク から考えるKPI設計 4. 分析の際の5つの視点

    5. 指標や項目の正しい理解 ※本日は「アクセス解析」を「Web Analytics, Digital Analytics, Analytics」を表す言葉して用います。 3
  2. Web analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of

    internet data for purposes of understanding and optimizing web usage. Wikipedia 1. measurement 計測 2. collection 蓄積 3. analysis 分析 4. reporting 把握 6
  3. Plan Do Reporting Analysis Action Value 分析、改善案 検証 適用 戦略策定

    サイト目標、KPI設計 サイト構築、 アクセス解析ツール 実装、設定 把握 集客施策、サイト運用 サイト改善 課題発見、改善施策案 改善試行 価値の最大化 計画 実行 価値最大化 マーケティング ROIの可視化 Hypothesis 仮説 戦略更新 【参考】真摯が考える、Webビジネス改善のサイクル 課題想定 効果測定 モニタリング 定義(サイトの役割や目標、KPI) 適切な計測(ツール導入、設定) 現状の把握 (モニタリング、効果測定) 1 分析から改善へ (仮説と根拠を元に改善案) 2 3 7
  4. Plan Do Reporting Analysis Action Value 分析、改善案 検証 適用 戦略策定

    サイト目標、KPI設計 サイト構築、 アクセス解析ツール 実装、設定 把握 集客施策、サイト運用 サイト改善 課題発見、改善施策案 改善試行 価値の最大化 計画 実行 価値最大化 マーケティング ROIの可視化 Hypothesis 仮説 戦略更新 課題想定 効果測定 モニタリング アクセス解析が積極的に関わる部分 定義(サイトの役割や目標、KPI) 適切な計測(ツール導入、設定) 現状の把握 (モニタリング、効果測定) 1 分析から改善へ (仮説と根拠を元に改善案) 2 3 8
  5. アクセス解析の3つの側面 計画 把握 分析、改善案 定義と正しい計測 ⚫ 戦略策定 ⚫ サイト目標、KPI設計 ⚫

    アクセス解析ツールの実装、設定 現状の把握 ⚫ モニタリング ⚫ 効果測定 分析から改善へ ⚫ 仮説からの詳細分析 ⚫ 根拠を元にした改善案の提示 ⚫ 施策の実施 11
  6. 起きてほしいこと 想定していること 結果 実際に起こったこと 事業戦略 ビジネスゴール サイトの役割 ユーザーシナリオ KPI アクセス解析データ

    電話などの問い合わせ、営業結果 経営上の数字 ウェブ上の数字 目標と結果のギャップを見る この違いと原因を分析するのがアクセス解析の一つの方法 結果だけで判断することはできない 15
  7. 目 的 Objectives 戦 略 Strategies 戦 術 Tactics タ

    ー ゲ ッ ト ・ イ ン サ イ ト Target Insights タ ス ク Tasks 期 間 Term 優 先 度 Priority 評 価 Measurements ゴ ー ル Goals 「OGSM」というフレームワーク 18
  8. 目 的 に 紐 付 く 戦 略 戦 略

    ご と の ゴ ー ル 目的とゴール、戦略と評価軸を整理 19 プ ロ ジ ェ ク ト の 目 的
  9. 戦 略 に 紐 付 く 戦 術 戦 術

    ご と の ゴ ー ル 、 目 標 値 戦 術 ご と の タ ー ゲ ッ ト 戦 術 ご と の ゴ ー ル 到 達 度 を 測 る 指 標 や 方 法 タ ス ク 、 期 間 、 優 先 度 目的とゴール、戦略と評価軸を整理 20
  10. 戦 術 ご と の ゴ ー ル 到 達

    度 を 測 る 指 標 や 方 法 ここに 見るべき指標が この指標を改善すれば プロジェクトのゴールが 達成に近づく、はず 目的とゴール、戦略と評価軸を整理 21
  11. AARRR (by Dave McClure) 27 Acquisition Activation Retention Referral Revenue

    Startup Lifecycle Stage where / what channels do users come from? ユーザーはどこで見つけるのか? PR、キャンペーン、広告、検索、ブログ記事… what % have a "happy" initial experience? どれだけのユーザーが最初の重要な体験をするのか? 新規登録、新規投稿、新規アクション、トライアル… do they come back & re-visit over time? ユーザーは再訪問するのか、継続利用するのか? 再訪問、再ログイン、アクション数n回… do they like it enough to tell their friends? ユーザーは気に入って誰かにオススメするか? 紹介&インセンティブ、レビュー、SNSで紹介… can you monetize any of this behavior? 収益化できているか? 有料プラン、ヘビーユーザー、手数料… Dave McClure - Product Marketing for Pirates: AARRR! - Master of 500 Hats http://500hats.typepad.com/500blogs/2007/06/internet-market.html
  12. Lean Analytics Stage (by Alistair Croll & Ben Yoskovitz) 28

    Alistair Croll & Benjamin Yoskovitz - Lean Analytics (2013) Empathy: 共感 Stickiness: 定着、継続 Varality: 口コミ拡散 Revenue: 収益 Scale: ビジネス拡張
  13. 29 Alistair Croll - OnLab Japan introduction to Lean Analytics

    slidesha.re/U6ppcx Lean Analytics Stage (by Alistair Croll & Ben Yoskovitz)
  14. OMTM One Metric That Matters 「一番重要な指標」を考える 30 ⚫ OMTMは一番重要な課題を解決する it

    answers the most important question you have ⚫ OMTMによって、譲れない一線を持てる it forces you can to draw a line in the sand ⚫ OMTMは会社全体に焦点を合わせる it focuses the entire company ⚫ OMTMは「試す文化」を作る it inspires a culture of experimentation Alistair Croll & Benjamin Yoskovitz - Lean Analytics (2013)
  15. 「あちら立てればこちらが立たず」に注意 31 4件 20件 35件 成約率 8% サイト 営業活動 問い

    合わせ フォーム 成約 有効 リード 案件 2件 20件 40件 成約率 2% 50件 CVR 0.5% 100件 CVR 0.8% up!! down!! 6月 9月 Web担当 営業担当 Web担当者と営業担当者のどちらを評価すべきか、会社として何が重要か why?
  16. 流入 行動 成果 (コンバージョン) 再訪 マクロからミクロへ ユーザー軸 +シナリオ 分析の際の5つの視点 トレンド

    ベンチマーク セグメント トレンド、セグメント、ベンチマーク ファネルの意識 マルチデバイス 34
  17. コンバージョン 流入 成果 回遊 意向 再訪 サ イ ト 内

    サ イ ト 外 集客 フォーム、カート、 アクション ファネルを意識すると、課題を認識しやすい 流入を増やす 回遊を促進させる フォーム離脱を 減らす 購入単価を上げる CPAを適切にする 会員を増やす 再訪問を促す 露出を増やす CVRを上げる 利用頻度を増やす 37
  18. S グループ(流入区分別、新規リピート別、etc.) セグメント ユーザー ⚫ 新規、リピートユーザー ⚫ 会員、非会員 ⚫ 通算n回以上訪問ユーザー

    ⚫ 初回訪問がX年X月のユーザー 成果 ⚫ コンバージョンした訪問 ⚫ コンバージョンしなかった訪問 流入区分 ⚫ 自然検索 ⚫ リスティング広告 ⚫ バナー広告 ⚫ アフィリエイト ⚫ 自社関連サイト ⚫ メルマガ ⚫ ソーシャルメディア ⚫ 一般サイト ⚫ 直接アクセス LP ⚫ トップページ起点の訪問 ⚫ 商品詳細ページ起点の訪問 ⚫ コラムページ起点の訪問 etc. モチベーション ⚫ 特定キャンペーン ⚫ 各種キーワードグループ ⚫ LPグループ 40
  19. forest 森 block 区画 tree 木 branch 枝 leaf 葉

    マクロ ミクロ すぐここを 見ようとする 「木の葉」を見る前に 「森」「木」の把握を 44
  20. 参照サイト グループから個へ、大局から詳細へ 流入区分(メディア、チャネル)から 個別の参照元へ 検索キーワード キーワードグループから 個別のキーワードへ キーワード キーワード キーワード

    サイト サイト サイト 指名系、非指名系、 お悩み系、etc. メディア、チャネル コンテンツ、ランディングページ コンテンツグループから個別のページへ ページ ページ ページ ディレクトリ、 機能別、etc. 流入区分 キーワード グループ コンテンツ グループ 45
  21. • 集客施策の課題 • 流入母数の確保 • 集客費用 • 広告内容 • 広告メッセージと

    ランディングページとのミスマッチ • 誘導の動線の課題 • 直帰率 • 平均PV数 • コンテンツ内容、見せ方 • フォーム到達率 • 意向への醸成不足 • 問い合わせへのつなげ方 • フォームでの離脱 • 集客コストと成果のバランス • ブランド想起 • 集客施策の露出頻度、リーセンシー • 流入経路別の ランディングページの内容 • 集客、流入 • 回遊 • 意向 • 成果 • 再訪 「見るべき指標」を 改善するときは、詳細を分析 特定施策経由の CV数が増えない CVRが上がらない 46 マクロ ミクロ
  22. アクセス解析の3つの側面 計画 把握 分析、改善案 定義と正しい計測 ⚫ 戦略策定 ⚫ サイト目標、KPI設計 ⚫

    アクセス解析ツールの実装、設定 現状の把握 ⚫ モニタリング ⚫ 効果測定 分析から改善へ ⚫ 仮説からの詳細分析 ⚫ 根拠を元にした改善案の提示 ⚫ 施策の実施 55
  23. 起きてほしいこと 想定していること 結果 実際に起こったこと 事業戦略 ビジネスゴール サイトの役割 ユーザーシナリオ KPI アクセス解析データ

    電話などの問い合わせ 経営上の数字 ウェブ上の数字 目標と結果のギャップを見る この違いと原因を分析するのがアクセス解析の一つの方法 結果だけで判断することはできない 56
  24. 目 的 Objectives 戦 略 Strategies 戦 術 Tactics タ

    ー ゲ ッ ト ・ イ ン サ イ ト Target Insights タ ス ク Tasks 期 間 Term 優 先 度 Priority 評 価 Measurements ゴ ー ル Goals 「OGSM」というフレームワーク 57
  25. 流入 行動 成果 (コンバージョン) 再訪 マクロからミクロへ ユーザー軸 +シナリオ 分析の際の5つの視点 トレンド

    ベンチマーク セグメント トレンド、セグメント、ベンチマーク ファネルの意識 マルチデバイス 58