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アクセス解析サミット2012「データをアクションに!」5/17(木)に行ってきました


この記事の所要時間: 1112

アクセス解析イニシアチブ、(財)川崎市産業振興財団主催の
アクセス解析サミット2012「データをアクションに!」に行ってきました


アクセス解析イニシアチブ「アクセス解析サミット2012」
http://a2i.jp/special/summit2012/

毎年恒例のアクセス解析イニシアチブ主催のアクセス解析サミット
データをアクションに!アクセス解析サミット2012に今年も参加させていただきました。
このサミットでは、毎年濃いセッションをお聞きすることができ
また、すぐにでも実践することができる本質的なヒントを多く得ることができるので
いつも楽しみにしているのですが、今年も多くのことを学ぶことができました。



諸事情あり、全てのセッションを網羅することはできませんでしたが
個人的に大事な点をメモすることができましたので
復習をかねてまとめさせていただければと思います。

データ解析はイシューからはじめよ

ヤフー株式会社
安宅 和人 氏

(交通機関の乱れのより途中からの参加)

イシュードリブン

問題を解くより見極めること

多くの情報が手に入る時代だが
二次情報(断面)ではない一次情報(実物)にふれること
情報に触れる時は、意図的にざっくりやる
情報収集に時間をかけすぎ。
知りすぎるとバカになる。

問題はわかっているという態度がプロジェクトを滅ぼす最大の理由

仮説ドリブン
ストーリーライン作り
イシューの分解
ストーリーライン化
分析イメージ作り

死ぬまで働けば分析ができるようになるわけではない

分析の本質は、
2点比較
傾向
パターン

イシュー視点での比較の軸の抽出、選択が分析の鍵

安宅氏の好きな言葉

難しいことは易しく
易しくことは深く
深いことは面白く

ブルーハーツ マーシー

印象的だったこと

参加できなかった前半部分の補完を含め、皆様のtwitter をまとめさせていただきました
データをアクションに!アクセス解析サミット2012「データ解析はイシューからはじめよ」まとめ – Togetter

以前に安宅氏の書籍である
イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」を読まさせていただいたのですが、
そちらに記載されている内容を中心にわかりやすくご紹介していただきました。
犬の道にならないようにイシューを見極め、解の質を磨き続けることは
簡単にできることではありませんが、意識的に取り組むことで少しでも質を高めて行ければと思います。

イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」を読みました

ビッグデータ時代における顧客インサイトに基づく、適切なコミュニケーションデザインによるカスタマーエクスペリエンスの向上について

株式会社スタートトゥデイ
清水 俊明 氏

利用金額は他社さんとさほど差はないが
zozoでは、アクティブ率が高い。
売上が伸びてきているのは、アクティブ率も要因の1つ。

zozoに付随するサービスも貢献している。
すぐに購入するわけではなく、SNSが初回接触のこともある。
多彩なサービスを展開することで、間口がひろがる

どんなブランドや服でも自社で採寸し独自のフォーマットでDB化している。
お客様にはここがこのまれている。
戦略ターゲットを定めインサイトを明確に、最適なコミュニケーションデザインを実施
クロスメディアマーケティングの促進

ビッグデータを活用するシステムコンセプト
顧客の日々の行動や心の変化を捉える
変化の裏側にある、心の有り様を想像
一人一人に合ったzozoならではの気配り、思いやりを創業し、おもてなし

CRMからCFMへ
CFMお客様と長期的に友好な関係を気づくこと
いつもそばにいる友達のように

お客様がメッセージに最も耳を傾きやすいときにコミュニケーションをすることが重要ではないか
タイミングが悪いと、ただの広告になってしまう。

CFM戦略に基づくEBM
イベント抽出
レコメンド生成
配信リスト作成
顧客に送信

数字をつきつめていき、それで疲弊していくのではなく
会社のオリジナリティを重視する

印象的だったこと

セッションを通してユーザーであるお客さんのことを一番に考えて施策をしているなと感じました。
お客さんと友達のような関係を気づくことというブレることのない戦略があるからこそ
施策や検証が明確になるのだろうと感じました。

ソーシャル解析データから学ぶ、Facebookページ、Twitterのエンゲージメント向上事例

株式会社ユーザーローカル
渡邊 和行 氏

運用アカウントの分析
傾聴戦略
会話戦略
活性化戦略
支援戦略
統合戦略

事例
カルビー オリーブオイルポテトチップス
Twitterを活用したお題投稿キャンペーン
どのような反応があるか分析する
人数だけを把握するのではなく、どのような人がいるのか把握する
当選したことをブログに書いてくれる人もいた
アンバサダーの発見、インフルエンサーではない
自社の商品が好きである、以前にキャンペーン参加などのエンゲージメントがある

どのような人なのか把握してコミュニケーションの優先度をつくる

コミュニティのHUBになるような人を見つける
コミュニティの中で影響力を持つ人を発見する

うまくいく会社とそうでない会社の違い
ブランドの理解と投下するネタの質

印象的だったこと

ソーシャルメディアを通じてお客さんとなる可能性のあるユーザーと
コミュニケーションをとる際に見るべき指標や持つべき視点をツールや事例を交えてご紹介いただきました。
ただ、運用するだけでなくどこを目標として運営するのか、
施策の何を検証するのかに着目点をおいて運用することの大事さを感じました。

SUUMOのスマートフォンを圧倒的No.1にせよ

株式会社リクルート
勝田 良介 氏

SUUMOアプリの集客と開発
アプリはSUUMOアプリの他、住宅ローン、物件見学、ゲームも
内部解析 アクション効率最適化
外部解析 ダウンロード効率最適化

SUUMOにおけるデバイス別の特徴サマリを仮説をもって検証する
ブラウザとアプリの新規ユーザー比率が高いのはどちらか
スマホはPCより直帰率が低いのではないか
滞在時間はアプリの方が長いのではないか
デバイスによって利用時間に差があるのではないか
iphoneとAndroidのスマホブラウザの利用に違いはないか
サイトとアプリの平均PVに差があるのではないか

SUUMOにおけるアクセス解析
iphoneとAndroidで資料請求が多い導線は異なるのではないか
資料請求以外でみるべき指標があるのではないか
スマホ独自のGPS機能は本当に使われているのか
電話でお問い合わせは資料請求以上に使用されているのではないか

印象的だったこと

スマートフォンでのアクセス解析の面白さや有料集客の面白さなどのお話を聞くことができました。
特にスマホアプリ内でのアクセス解析の事例やスマホアプリのダウンロード計測まわりのことには無知だったので非常に興味深かったです。
ビジネスやサービスによるかとおもいますが、上記にあった仮説などは十分に検証してみる価値はあるかと思います。

メーカーECにおけるビジネスバリューを生み出すウェブ解析の取り組み

株式会社ドクターシーラボ
西井 敏恭 氏

売上が上がらないのは、広告に問題があるのか?それとも商品力?販路?外部要因?

低迷を脱出したキーワード
強みをもったWebサイト
効果を可視化させる

Webサイトの役割と方針
Webサイトを「商品を買えればいい」という自動販売機にしない

患者が求めている強みをweb サイト戦略に反映させるか
クチコミは誹謗抽象以外はすべて開示
自社CGMにてユーザーとのコミュニケーションを促進
通常のWeb企画はユーザー参加型の企画を実施

売上アップのための現状分析とEコマースでのKPI設定

過去に売上をあげるためにやっていたこと
売上予算内で広告をうつ
売上がいかなければ割引オファーのメルマガをだす

しかし、効果の測定をするときに
ツールがバラバラのため、成果がずれてしまっていた。
1つの解析ツールで計測できるようにした。

解析ツールの指標
誰がみても簡単
効果が重複しないいうに広く使えるもの
PCサイトとモバイルサイトで同じものを使う
数字を深堀して調査できる
リアルタイム性

現状分析を正確に行うことでプロモーションが適切に
各担当者が実施すべき目標が数値化された
予算が最適化されて、コストが大幅に削減することができた
削減したコストを有効なプロモーションにまわすことができた
年度の売上予算がぶれない売上となった
売上が予測から外れた時に異常な部分を特定し改善する事ができるようになった

印象的だったこと

アクセス解析と顧客解析を連携することでWebプロモーションへの広がりが生まれた
過去の購入、RFM 分析、顧客ランク、流入履歴、デモグラフィックデータなどを相互に連携することで
より効率のよいプロモーションを選択できる

「データ」×「心理」で成果創出!仮説実験型サイト運用方法論

株式会社ビービット
武井 由紀子 氏

ネットマーケティングを取り巻く環境の変化
環境の変化
競合ではなく顧客、ユーザーへの提供価値に主眼をおくことで利益確保可
デジタル化の進行
新たにデータに基づくマーケティング業務が発生
ネットマーケティングでは、ユーザー理解&データ活用(=ユーザー志向のPDCAサイクル )が不可欠

ユーザー中心のデータに基づくマーケティング
抜本的に戦略を見直したときに大きな成果
日々の業務の中で継続的に成果をだす

マーケティング現場におけるデータ分析の悩みと根本的原因
データ量の問題→事前に仮説がない
データの質の問題→ユーザーを見ていない、見方が足りない

後付けのデータ分析によるPDCA 改善は幻想。
必要なのは事前のユーザー仮説

ユーザー仮説をベースとした分析を実現する運用方法論
Assumption & Experiments
後付け分析ではなく、仮説先行型分析によってPDCA サイクルを回す方法

Assumption(仮説) 仮説なき実験は存在しない
ゴール定義→ユーザー定義

ゴール定義
最初にビジネスに貢献するゴールを決める
Webのゴールが測りづらい場合でも大雑把にビジネス貢献と紐づけてゴールを設定する
仮説なき実験は存在しない
的を決めずに矢を放っても当たらない

ユーザー定義
実現する個人をイメージできる状態をつくる
ユーザーなき改善サイクルでは、点の最適化にすぎず、成果は小さくまとまってしまう傾向がある
クリエイティブのみの改善サイクルになっていないか
ユーザー像やユーザーニーズに基づくコミュニケーション改善をすることで
ユーザー層の変化を捉えた対策を打つことが可能になる
頻繁にターゲットユーザーと接触する機会を持ち、ユーザーニーズをリアルに体感することが重要
インタビュー、社内ヒアリング、ユーザーになりきってサイト利用など

Experiments(実験) 失敗を恐れず実験を繰り返し、データを見て改善につなげる
施策→検証

施策
仮説に基づいた施策を高い頻度で打ち続ける

検証
施策を頻繁に打つためには、検証の高速化が必要
シンプルに施策の結果だけを
施策の結果に絞って検証し、細かい導線は見ず検証スピードを大幅向上
必要に応じて見るべき指標を深堀していく

実践手法のまとめ
確固たる仮説を持つことで、最低限のデータだけで分析、改善が可能
失敗しても学びがある
アトリビューション分析においても同じ考え方を用いると効果的にできる

印象的だったこと

今回のサミットでの1つめのセッションであるデータ解析はイシューもからはじめよでもあったように
分析をする前は、確固たる仮説が必要であるというお話を聞くことができました。
仮説を持つことで、見るべき指標がクリアになり検証もスムーズになることで
ネットを利用したビジネスの最適化を素早く回すことができるのだと感じます。

まとめ

今回のサミットでは、データをみる前にビジネスの本質を理解し
仮説をたてることで、検証の際に見るべきデータが必然的になり、
結果としてアクションにつながる、つなげやすくしていこうという印象を強くもちました
仮説精度を高めることは、簡単にできることではありませんが
可能な限りの高い質でのトライ&エラーを繰り返すことで高めていきたいと思った1日でした。

最後に、このような場をご提供いただきました
アクセス解析イニシアチブ、(財)川崎市産業振興財団の皆様
誠にありがとうございました

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