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2012年5月の記事

2012年5月24日 (木)

eMetrics: Marketing Optimization Summit サンフランシスコ報告会/清水誠氏

一番印象に残ったのは最後の「もっとエラくなろう」というメッセージ。

後に続く人たちのためにも地位向上が必要だということは
私もずっと意識していたので強く共感しました。

先駆者が報われない日陰のままでは、
果敢なチャレンジは続きません。

 

また、「会社や国に囚われない」という言葉も
清水さん自らが実践されているだけに一層の重みを感じました。

さすがトップランナーだと思いました。
陰ながら応援しています。

 

以下、講演メモです。
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【ターゲティング】

●ターゲティングはありがたい
 ・広いUSでは、他の週の情報はノイズ
 ・「ローカル」が好き
 ・元々クーポンやクチコミが広がりやすい
  →コピーのクーポン券でも平気でまわる

●レビューが機能している
 →Yelp(レストラン検索)が2012年上場
 →「評価の評価」で浄化。質の良いレビューが残っていく。
 →色々な意見に寛容

●ターゲティングも上手にやれば、嫌われずうまくいく。ロイヤリティも高まる

 

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【生活に密着したデジタル】

●閉店やガレージセールをメールで連絡

●ロケーション系はFoursquareよりShopkick
 →来店や特定商品のQRコードスマホでポイントが貯まる

●BESTBUY(セレクトショップ的な家電)
 →BESTBUYで見て、スマホで安売り店で買う(ウィンドウショッピング化)

●郵便が便利。オンラインで完結するので郵便局がガラガラ。
 ・クレジットカードが使える
 ・オンライン割引がある
 ・伝票をプリンタで印刷できる
 ・モバイルアプリ
 ・配達のメール通知
 ・住所変更や転送設定
 ・Webのライブチャットによる問い合わせ対応
 ・オンライン見積り

 

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【アプリも役立つ】

●ヘアサロンのオンライン予約(GreatClips)
 →近くの店舗を検索でき、待ち時間も表示。チェックインもできる。

●分譲/賃貸住宅(Truia, Zillow)
 →地図上で検索でき、価格も表示。ブラブラ散歩しながら探せる。

 

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【過去の効果測定から未来予測へ(Predictive Analytics)】

●あるメーカーでは2年後の購入まで顧客の興味関心を維持する必要があり、
 エンゲージメントを中間ゴールとして設定。
    →クリックなどのアクションを重み付けし、スコアリング
     ・メールの開封
     ・クリック
     ・各種登録
     ・Webの閲覧
     ・ソーシャル(いいね!やフォロー)

●スコア別に顧客をセグメントしてメールアプローチしたら、
 メールの開封率やクリック率が予想通りに。

●解析の目的が過去の効果測定ではない(予測ができる)

●次のアクションを可能にする
 ・マーケティング施策やコンテンツの改善
 ・アクションの制度と数を増やす

●「メールは何通売っても無料だから、ガンガン打つ」ではなく、
  きちんと予測をして、意味のあるメールを配信する

●次に活かすために(顧客行動を予測するために)何ができるか?

 

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【システムの連携】

●複数ツールの組み合わせによる役割分担が前提
 ・データ収集(SiteCatalyst+DataWarehous)
 ・分析(統計処理:SAS, SPSS, R/GUI:Tableau, SnapLogic, Adobe Discover)
 ・コミュニケーション(視覚化、共有、配信のダッシュボード)

  →各ツールがAPIで連携できるようになっている。
  →各パーツを開発するベンチャーがどんどん出てきている(ijent等)

 

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【視覚化の技術】正しく伝えよう

●ほとんどのダッシュボードは失敗作
 →ゴテゴテと飾りをつけることで、余計な情報が割り込んでしまっている

●「ダッシュボード」という言葉自体が良くない
 →そもそもダッシュボード(計器)のようにしてはいけない。

●ゲシュタルト心理学が参考になる

●グラフ改善の実演
 1.立体を解除
 2.背景色を削除
 3.棒グラフを三角(円錐)から四角へ
 4.軸上の区切り線を削除
 5.数値の小数点を削除(どれも.00の場合)
 6.単位を独立さえる
 7.「凡例」を上に
 8.棒の色を変更(コントラストをつける&比較対象は意味)
 9.比較対象の棒グラフをマーカーに変更(差がわかればよい)
 10.推移なので折れ線に変更
 11.軸を調整(差がわかりやすく)
 12.ラベルを線の横に
 13.色をグレー化
 14.値を差額のみに集約(実数でなく差が知りたいので)
 15.値を割合に変更(予算に対しての割合が知りたいので)

●人間の感覚の70%は「目」
 →視覚化によりパッと見で全体把握ができる

●ダッシュボードのよくあるミス
 1.詰め込みすぎて画面に収まっていない
  →ひと目でわかることが重要

 2.グラフの種類が不適切
 ・伝えたいことが伝わりやすい形態(比較なら棒グラフ、推移なら折れ線、等)
 ・ファネルの形でなく、ドロップ率付きの棒グラフ

 3.余計なコンテクストを交えない。
  →メーターなど余計なメタファを使うなど。

 

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【UXとAnalytics】

●統合で付加価値を出そう(ルー・ロゼンフェルド)

●サイト内検索は宝の山
・検索されたキーワードとコンテンツを照合して、足りないところを改善
 →キーワード群×コンテンツ群でマッピング
 →サイト内検索だと訪問KWからはわからない「足りない」ものがわかる

●ニーズに合わせて検索結果を改善

●「どこのページで何を検索したか」までをみる

●検索エンジンをチューニングした際に、検索の品質を定量評価
 →1位表示されるべきページが何位で表示されるかを数値化
   (1位からの距離、割合)

 

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【EVANTAGE】解析しやすいサイトを作るエージェンシー

(B2B企業の事例)

●以前は資料請求をさせてリード獲得していたが効率が悪かった(1Lead=0.5%)

●データを取りやすいサイトにした
 →閲覧行動によりどんな訪問者かを特定しやすくした。
    ex.エリア別イベントページでどこの会社かを特定。
       商品のどこを見たか(クリックしたか)で興味を特定
 →CookieIDを振りつけて、訪問者ごとに各種データを蓄積

●閲覧行動により地域情報などからどこの会社かをアタリを付けて電話。

 

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【最期にメッセージ】

●体験して感じよう
 →出張して話を聞くだけでなく、生活に入り込む。

●真似でなく参考に
 →そのまま真似してもダメで、参考程度に留める。

●もっとエラくなろう
 →我々は新しいことに取り組む先駆者。偉くなる義務がある。
 →若い人達がフォローしやすい、認められやすい状況に。

●掛け算で価値を出そう
 →異質のものを掛け合わせることで、お互いの価値を高める。
 →異質な分野の人々とコラボしたり、自分の中で色々な分野の経験を組み合わせたり。

●会社や国に囚われない
 →日本人は必要以上に、日本人であることや日本はどんな国かを主張する
 →そうではなく「あなたはどんな人なのか」を話す
 →気軽に海外に飛び出せばよい。最悪戻ってくればいいので。

 

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【質疑応答】

●購買がオフラインの場合
 ・オンラインでコンバージョン行動を決めて計測し、オンラインで計測を完結。
  (オフラインの結果は追わない)
 ・資料請求等のリード獲得時にVisitorIDを一緒に突っ込み、オフラインでの購買と紐付け

 

************************************************************

 

2012年5月17日 (木)

アクセス解析サミット2012[4]/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/ドクターシーラボ西井敏恭氏

今年のアクセス解析サミットで最も印象に残った講演です。

一つ一つは当たり前のことなのかもしれませんが、
着実に取り組むことで大きく成果を出せているようでした。

ご本人は謙遜してらっしゃいましたが、
これはなかなかできないことだと思います。

 

また、指標の定め方がポイントで、
それにより場当たり的に安易な施策に走ることなく
「優良な顧客を獲得し、リピーターを大切にする」という正しい方向に
チームを導いていることが非常に印象的でした。

 

以下、講演メモです。

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<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>
ドクターシーラボマーケティング部 西井敏恭氏

 

(本日の内容)

 1.ドクターシーラボと通販
 2.売上アップのための現状分析とEコマースでのKPI設定
 3.ウェブ分析の三次元化とマーケティング施策
 4.今後の課題と取り組みについて

 

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【1.ドクターシーラボと通販】

●2001年からの立ち上げ・成長期は純広告やサンプリングで大幅に成長
 →2006年からは伸び悩み。Webは伸びても通販全体ではマイナス。

●新規は取れている
 →商品力の問題?販路同士でバッティング?外部要因?

●低迷を脱出したキーワード
 1.強みを持ったWEBサイト
 2.効果を可視化させる

●ドクターシーラボは現場(医療現場)で患者の声を聞けることが強み。
 →患者が求めている商品が開発できる

●コールセンターの指標を変えた
 →「1件あたりの通話時間短縮」から「顧客から感謝の言葉をもらえること」を第一に。

●WEBサイトでも「お客様とのコミュニケーション」を中心に。
 ・クチコミは誹謗中傷以外は全て開示
 ・4年前から自社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企画はほぼユーザー参加型の企画を実施
  →自社コミュニティ参加数11.3名
  →FacebookやTwitterも特に人を集めるようなことはしていない

●継続的にコミュニケーションをとっていることでユーザーも参加しやすい雰囲気に。

●WEBサイトはただ「商品を買えればいい」という自動販売機にしない。

 

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【2.売上アップのための現状分析とEコマースでのKPI設定】

●ツールがバラバラだったので、一つのツールで集約してみれるようにした。
 ・誰が見ても簡単である
 ・効果が重複しない
 ・PCとモバイルが一つのもので見れる
 ・気になった数字を深入りして調査できる
 ・リアルタイム性がある

●売上を「プロモーション軸」や「ユーザー軸」で因数分解し、現状把握。
 ・流入元セグメント(直接流入、自然検索、アフィリエイトなど)
 ・前年実績を元にセグメント別に目標を立てる
 ・各施策がどの数字に影響するかを担当者に考えさせる
  →売上が4年で400%になった

●その結果、プロモーションが適切に
 ・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
 ・削減したコストを有効なプロモーションに活用
 ・年度の売上予測がほぼぶれないようになった
 ・売上が予測から外れた時は異常値を発見→改善

 

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【3.ウェブ分析の三次元化とマーケティング施策】

●顧客軸別セグメントで問題を把握
 ・初回サンプル顧客
 ・初回購入顧客
 ・二回購入顧客
 ・リピート購入顧客
 ・離反傾向顧客
 ・離反顧客

●流入経路と購入データを結びつけることでCPO、CPAだけでなく効率的な投資ができる
 →初期獲得、リピート購入で投資すべきところがそれぞれ違う

●TOPページを顧客別に最適化

●外部のDSP広告などにも自動でオファーを最適化
 →中のデータを外部広告に反映。

●スマートフォンへのインタレスト

●WEBプロモーションの広がり
 ・年代別属性別顧客ランク別のサイト内バナー出し分け
 ・キャンペーン時のサイト訪問を顧客セグメント別に解析
 ・DSP広告、ターゲティング広告などへのオファー出しわけ
 ・プロモーション別でのLTVを測定→予算の最適化
 ・メール配信の最適化

●既存顧客の売上を上げるほうが新規を獲得するより5倍簡単。
 →顧客別セグメント施策を実施することで、リピーターを動かせせる。

 

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【まとめ(初期段階)】

□なぜ売上が悪いのかわからないく
□どの施策が良いのかわからないく
□どこに予算や人を投下するかわからないく

 ↓

●ツールを集約して施策の指標(KPI)を統一く
●WEB担当者全員がツールを見て施策を実施できる体制にく
●目標値を明確にして、担当者が次に取るアクションを考えやすく
 ・施策や目標、予算決定の明確化
 ・売上目標が計画化

 

【まとめ(現在)】

□個々の施策が成熟して打ち手が見えないく
□アクセス解析データだけでは限界

 ↓

●2次元(サイトのみ)の解析から、顧客情報などを組み合わせた3次元の解析にく
●マーケティング施策の多様化(リマーケティング広告など)く
●マーケティング施策の自動化(DSP、レコメンデーションなど)
 ・マーケティングの多様化
 ・施策の高度化

 

【課題と取り組み】

●DSPやリマーケティング(リピート向けにも使用)など広告指標く
●購入まで検討期間は長いが、影響度が高いと思われるソーシャルメディアの流入指標く
●コンテンツの価値が高いと思われる動画の視聴と解析

 

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【そのほか】

●ツールはActiveCORE。ドクターシーラボ用にカスタマイズしてもらっている。
 ・スタッフがきちんと数値を見るようになったことが大きい
 ・売上目標などに計画性が立つようになった

●体制は「広告チーム(新規獲得)」「PCチーム」「携帯チーム」
 ・チームは「対象顧客」でわける(広告チームは新規顧客担当、PC/ケータイチームはリピーター担当)
 ・「広告チーム(新規獲得)」は初回購入だけでなく、初回購入から1年後までの購入金額をコミット
  →これによりLTVの悪いお客さんを狙わなくなる
 ・「PC」「携帯」チームはリピート購買が指標
  →再購買喚起のためリマーケを行ったりする
 ・休眠会員も新規チームが担当。新規とほぼ同じの購買率のため
  →リマーケ施策をリピーター施策に渡すのとトレードオフに

●アフィリエイトのリピート率が低高いのは
 ・媒体を選んでいる(カード会社系など。モバゲーなどはダメ)
 ・サンプル配布では使わない(質が悪いリストになるだけ)
 ・獲得後1年間の購買金額で効率を見る
  →購買金額は昨年度の実績で割り出す

 

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【関連URL】

●つあーめん(西井さんの旅行記)
  http://www.geocities.co.jp/SilkRoad-Ocean/9703/

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
 (前編)http://a2i.jp/activity/summit/12315
 (後編)http://a2i.jp/activity/summit/12305

●アクセス解析サミット:その他の講演
 [1]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/1suumo-d9dd.html
 [2]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/2ibm-coremetric.html
 [3]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20123club-panas.html
 

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アクセス解析サミット2012[3]/CLUB Panasonicにおけるウェブマーケティング/パナソニック 中村愼一氏

以下、講演メモです

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<パナソニックの会員サイト CLUB Panasonicにおけるウェブマーケティングについて>
パナソニック 中村愼一氏

[CLUB Panasonic]CRM活動が目的。規模(ユーザー数&アクセス数)が重要

 

【SEO対策】

●ダイエットナビ:食事・運動・ダイエット方法などについて1万ページ以上
 ・SEOでの来訪者が87%。毎月数十万人の新規ユーザーが訪問
 ・ダイエットで1位表示
 ・ロングテール:52149ワード
 ・新規ユーザー66%
 ・リスティング広告換算で13,8億/年の効果

●みんなのレビュー:30カテゴリー
 ・みんなのレビューをみてPanasonic商品を購入した人が44%。
 ・商品登録しないと投稿できない(なりすましが難しい)
 ・注目のキーワードは実は人力で選出している。
  →大変だが、ユーザの興味関心への気づきになる。

●月間の自然流入キーワード数(数)を定点的にウォッチ
 →ロングテール化しているかを見ている。

●主要なキーワードでの順位を定点的にチェック

●有料広告で獲得した会員がその後定着しているかをきちんとチェック
 →GAの「カスタム変数+会員DB」分析で検証

●「会員登録」と「愛用者登録」を$インデックス設定して評価し、優良コンテンツに絞り込み
 →新バージョンでは使えないのでアドバンスセグメントで計測

●サイトとメールマガジンからのリンクに「キャンペーン変数」UTMパラメータを設定し、関係者全員で共有

 

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【まとめ】

●チーム内でデータを元に客観的に共有する
・すべての活動は検証できることが基本
・数値化、できるだけ金額効果換算にしていく
・データを元にPDCAアクションにつなげる
・CLUB Panasonicの貢献度をわかりやすくする

※Googleアナリティクスの標準の機能でも十分にPDCAは回せる

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【関連URL】

●CLUB Panasonic
  http://club.panasonic.jp/

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
 (前編)http://a2i.jp/activity/summit/12315
 (後編)http://a2i.jp/activity/summit/12305

●アクセス解析サミット:その他の講演
 [1]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/1suumo-d9dd.html
 [2]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/2ibm-coremetric.html
 [4]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20124ec-f3e8.html

 

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アクセス解析サミット2012[2]/IBM Coremetricsの利用事例紹介とユーザー行動データのアクション化/cci根本朗生氏

以下、講演メモです。

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<デジタルコミュニケーション最適化を加速させるデータデザイン~IBM Coremetricsの利用事例紹介とユーザー行動データのアクション化>
cci根本朗生氏

●cciでは2年前にデータデザイン部を立ち上げ。分析を強化。

●データをアクションにつなげるのは難しい。その理由は・・・
 ・データを個(ユーザーベース)で追っていない(アクションに繋がるような示唆が得られない)
 ・分析系と実行系の非連携(やっている人が別々)

【分析サービスのワークフロー】

(STEP0:下準備)
 ・クライアントヒアリング(課題抽出)
 ・ツール選定/導入
 ・分析フレームワーク
 ・購買ログデータ分析

(STEP1)
 ・基本分析
 ・仮説抽出

(STEP2)
 ・深堀分析
 ・ユーザーセグメンテーション
 ・シナリオ設計

(STEP3)
 ・アクション(広告施策/プロモーション施策)

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【ORDER SUPLIの事例】

●ヒアリングからわかったこと

 ・顧客のLTV管理ができていない
  -購入プロセスが把握できていない
  -顧客の引き上げができていない
  -オペレーション優先で、全体の分析が見れていない

 ・データとアクションの乖離
  -データを生かしきれていない
  -意味のあるデータが取れていない

●サイト行動データと購買ログデータが結びついていない。

●「顧客LTVの最大化」をマーケティング目標に設定
 →顧客LTVの観点でデータの一元管理するべく、Coremetricsを導入

●「初回購入月」で販売個数での積み上げグラフ化
 →継続購買の様子を可視化できる
 →ただし、顧客ステージを引き上げる施策に生きない

●IBM Coremetricsにより
 ・サイト来訪からリピート購入までのフローを見れる
 ・顧客ステージ別のユーザー数を可視化して追える

●超えるべき3つの壁がある
 ・初回訪問→初回購入
 ・初回購入→リピート
 ・単品購入→定期購入

●同じ「初回訪問→初回購入」でもユーザーによってルートが異なる
 →「訪問~購入」の時間でセグメント(「時間軸のゆれ」で分析)
 →訪問後、「すぐ購買」「時間を掛けて購買」「購買せず」「カート放棄」に分ける
 →カート放棄が5%もいることを発見

●セグメント毎にアプローチし、購買に近づける
 ・比較検討者:「差別的優位性」「ブランド優位性」「インセンティブ」
 ・カート放棄者:「背中Push」「当該商品の割引情報」「即時性」

※購買情報(LTV)との掛け合わせでユーザーをセグメントした上で把握/アプローチを行う

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【LIVE Profieによる事例】

●ターゲット層(閲覧・購買履歴)ごとにメールを打ち分けることで、CVR17倍、収益26倍。

●カート破棄者にEメールアプローチすることで、Eメール売上34%UP。

●商品カテゴリ閲覧の行動データ別にバナー配信し、獲得単価64%カット。

●閲覧・購入履歴に基づいたリコメンドでクロスセル売上149%UP。

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【まとめ】

●アクセス解析は「個」の時代に。

●Web広告自体も枠を買う時代からオーディエンス(個)単位に。

●つまり、データ収集、分析からアクション施策までシームレスに個で繋がる時代。
 →LTVの管理
 →時間軸で考える
 →シングルソースデータで扱える環境の構築

 

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【関連URL】

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
 (前編)http://a2i.jp/activity/summit/12315
 (後編)http://a2i.jp/activity/summit/12305

●アクセス解析サミット:その他の講演
 [1]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/1suumo-d9dd.html
 [3]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20123club-panas.html
 [4]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20124ec-f3e8.html

 

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アクセス解析サミット2012[1]/住まい探しサイトSUUMOにおけるスマートフォンマーケティング/リクルート勝田良介氏

スマートフォンサイトにおける様々な仮説検証の共有。

「とにかくやってみて明らかにしよう」というリクルート社らしい
フットワークの良さが印象的でした。

 

一番驚いたのは勝田さんはまだ社会人2年目だそうで、
ネット人材採用の第一号だそうです。

とても2年目とは思えない堂々とした発表振りで、
今後どう成長していくのか個人的には興味津々です。

 

以下、講演メモです。
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<住まい探しサイトSUUMOにおけるスマートフォンマーケティング>
リクルート勝田良介氏

●テーマ:検討層に対してスマホでどうするか?

●基礎数値
 ・月間850万UU
 ・アプリ200万ダウンロード

●30種類のアプリをリリース(ローンシミュレータ・物件見学ノート・SUUMOJUMPなど)

●2年間でスマホ訪問者数が30倍以上に。
 →PCやガラケーよりも圧倒的に多い

●解析の目的を「アプリのダウンロード効率化」から「アクション効率化」へシフト。

●SUUMOアプリの基本導線は「トップ→物件一覧→物件詳細」

●「デバイス別の特長」や「アクセス解析」について思いつく仮説を洗い出し
 それを一つ一つ検証していった。

●スマホの普及率は急激に伸びている。
 →アクセス解析も同じスピード感で高めていないといけない

 

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  【デバイス別の特長についての仮説検証】

【仮説1】ブラウザの方が新規ユーザ高いのではないか?
  →アプリの多くのはリピーター(新規10%未満)。スマホwebはPCと同じ傾向で約35%。
  →アプリはストック価値が高い。ブラウザだけではスマホはおさえられない。

【仮説2】アプリの方が訪問者あたりの訪問数が多いのでは?
  →スマホwebより大幅に多い。スマホwebはPC並み。

【仮説3】スマホの直帰率は低いのでは?
  →ブラウザより大幅に低い。
  →Android>iPhoneなのは表示スピードの差では?

【仮説4】滞在時間はアプリの方が高いのでは?
  →スマホwebの約8倍。iPhone>Android。

【仮説5】スマホは夜寝る前の時間帯の利用者が多いのではないか?
  →スマホとガラケーは変わらない。
  →20時以降はタブレットの利用率が高く、日中より家で使われている?
    →タブレットへの広告配信は夜のほうが有効?

【仮説6】スマホブラウザはiphoneよりAndroidの方が高いのでは?
  →Android:iPhone=4:1(AndroidOSの2012年1月時点シェアは60.9%)
    →Androidはアプリを利用しない比率が高い。
      →マーケットの利便性の低さやデバイスの容量が少ないため?
        →有料集客がiPhoneに寄っている?

【仮説7】1訪問あたりのPVはアプリの方が多いのでは?
  →アプリの方が圧倒的に高い。特にAndroid。
    →Androidのほうが本気の検討者が多い?

 

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【アクセス解析についての仮説検証】

【仮説1】最も資料請求数が多い導線はiPhoneとAndroidで違う?
  →ブックマークからの資料請求数がiPhoneの方が多い(32%>12%)
  →iPhoneの方がUI仕様上すぐブックマークしやすい(ブックマークボタンが常に表示)
    →(さらなる仮説)Androidでもブックマークボタンを別途設置すると資料請求数が上がるのでは?

【仮説2】資料請求以外に見るべき指標があるのではないか?
  →「Webサイトで詳しく見る」「友達に教える」需要が高い(よく使われている)
    →(さらなる仮説)物件URLをPCに送信してPCで資料請求しているのでは?

【仮説3】スマホGPS機能は使われていないのでは?
  →「現在地から探す」の資料請求は少ない(GPS機能はあまり使われていない)

【仮説4】「電話で問い合わせ」は資料請求以上に多く使われているのでは?
  →資料請求数の1/10しかない。
  →半分以上の人が電話ボタンを押してからやめている。

※どのページ/イベントが使われていないのかを把握し、レビューコメントを毎日読むことで、
 カスタマにしっかり向き合い、開発案件に反映する。

 

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【気付いたこと】

●データを疑うところから始まることが多い

●開発スピードを優先する余り、ログの設計がおろそかになっているケースがある

●想像以上にiPhoneとAndroidに差がある

 

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【その他】

●スマートフォンは「有料集客」のダウンロード数の計測が難しい。
 →施策ごとのダウンロードが難しい。

●立ち上げブラウザ方式
 ・有料集客からのリダイレクトページにCookieを仕込む。
 ・初回アプリ起動時に「SUUMOの他のアプリを見ますか?」というダイアログを出す。
 ・ブラウザに遷移させ、Cookieを仕込む。
 ・その時に仕込んだCookieを照合する。
   →「いいえ」を選ぶと計測はできないので想定値で。

●データがないと意思決定ができない。ツールは導入するべき。

●代理店ですら予期せぬトラブルが多い。チャレンジしながら、転びながら進めるイメージ。

●まわりの人間がフランクに頻繁に声をかける環境。
 →そういった環境が人を育てるのではないか?

 

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【関連URL】

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
 (前編)http://a2i.jp/activity/summit/12315
 (後編)http://a2i.jp/activity/summit/12305

●アクセス解析サミット:その他の講演
 [2]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/2ibm-coremetric.html
 [3]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20123club-panas.html
 [4]http://kereru-biz.cocolog-nifty.com/blog/2012/05/20124ec-f3e8.html

 

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