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2012年9月の記事

2012年9月19日 (水)

Webアナリスト養成講座/LPOとA/Bテスト/春元和正氏

今回の講師はVOYAGE GROUPの春元和正さんでした。

※以前、アクセス解析サミットでの講演を拝聴して、
 一度コッテリお話伺いたいと思っていたので、念願叶いました。

LPO、A/Bテストにおいて「大切にすべき考え方」など本質的な内容で
豊富な経験からにじみ出た言葉には重みを感じました。

 

これはA/Bテストに限ったことではないですが、
やはり大切なのは「人の姿(状況・心理)を想像すること」だと思います。

しかしながら、例えば「AとBの画面案のどちらが良いか?」を考える際も

 「Aはごちゃごちゃしてわかりづらいから、シンプルなBの方がよさそう」
 「人の顔が入っているから、Bの方がよさそう」

といった、いわゆるユーザビリティセオリーに沿っているかどうかで
ついつい考えてしまいがちです。

 

 こんな状況の、こんなニーズを抱えた人が訪問していて、
 こういうことを思うんじゃないだろうか?

といった「血の通った」想像がベースになければ、
ユーザー不在の理論よがりな打ち手になってしまう危険性があります。

※ページをパーツに分けて多変量テストを行う、といったやり方は
  まさにそうなりがちなのかもしれません。
  (もちろん、「多変量テストがダメ」ということではありません)

 

また、短いサイクルでテストを繰り返し、改善を積み重ねていくスタイルは
まさにリーンスタートアップそのもので、

 「テスト案のブレストして、その日のうちにテスト開始」

というスピード感には正直驚きました。

そのために一番重要なのは

 「結果で判断するのが、一番早くて明確だから、実際にやってみよう」

といった風土を組織やチームに根付かせることで
春元さんのチームでも数年かかったそうです。

 

以下、講義メモです。

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

【第1部 ランディングページ最適化とは】

●LPOが重要なのは収益を上げるため

●いわゆる「セオリー」が必ずしも良い結果を生むとは限らない。
 →赤いボタンが負けることもある
 →前提条件を明確にすることが重要

●各種テストはLPOをするための「手段」にすぎない。

●LPOを考える上でポイントとなるのはどこか
 1.ゴール設定
 2.定量化したユーザ理解
 3.仮説と検証

●収益につながるゴールを見つける。
 →最終的にお金になるポイントを見つける

 ※例えば「会員登録フォームの項目数を減らす」という施策。
   会員数を増やすという観点なら少なくしたほうが良いが、
   もし追加情報を取得することで購買につながり、
   そのほうが最終的な売上が上がるなら、項目は増やしたほうがよい。

●経営指標は遠いので、ウェブサイトの数値に落としこむ
 →ウェブでのどの数字を上げれば、最終的に売上や利益へとつながるのか?

●ユーザーを理解する。
 ・どういう人が
 ・どこからきて
 ・何をしたいのか

  ※Webは人の顔が見えないので難しい

●例えば、GoogleAnalyticsで以下の情報から捉えてみる。
 ・どういう人が:ユーザー
 ・どこからきて:トラフィック
 ・何をしたいのか:流入KW

●ユーザーに直接聞いてしまう
 →アンケートフォームお客さまの声も集計することで、定量データとして把握できる。

  ※カンパイル(kampyle)というWebの訪問者にその場でアンケートを取得するツールもある
   http://www.kampyle.jp/

●対象ユーザー数の多いところを改善しないと最終的な成果も小さい。

●LPOとは「どういう人に」「何を」「どう提供するのか?」

●VOYAGE GROUPのコーポレートサイトは直帰率を下げることを目標にした。
 →目的のコンテンツに迷わず辿りつけたかを指標とする

●A/Bテストのいいところは

 ・外的要因に左右されないこと
  →「前後変更テスト」だと時期による差が影響する

 ・結果がでるまで時間がかからない

 

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

【第2部 テストをどのように活用するか】

(実際のテスト時に考えた仮説と結果の解釈を考える)

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

【1】会員登録ランディングページの事例

 ・位置付け:アンケートに答えるとポイントが貰えるサイト
 ・ゴール:会員登録完了
 ・サービスの内容や特徴よりしっかり説明することで、14.2%改善。

(事前仮説と考察)

 ・ポイントに興味がある媒体に出稿。
   →つまりポイントが欲しい人が訪問

 ・ポイントを貯めたい人には不信がある。
   →潰れてポイントが使えなくなる、など

 ・そこで、ちゃんとしたサービスを提供してることをきちんと提示してみた。
   →手順などをできるだけ丁寧に説明し、不安を取り除く

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

【2】FX比較サイトの事例

 ・位置付け:FX会社の比較サイトのトップページ
 ・ゴール:掲載FX会社への遷移数
 ・投資スタイル診断を画面上部で全面展開したところ、40%改善。

(事前仮説と考察)

 ・「FX比較」というKWで検索経由で多く訪問。

 ・アクセスログを見ると、画面下部の「投資スタイル診断」を押す人が多かった。
   →「初心者が多いのでは?」と見込んで、診断を一番上にしてみた。

 ※ちなみにトップページを回収したのはPV数が多かったから
   →大きく変えたほうが、明確な大きな結果がでるのでオススメ

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

【3】会員登録ランディングページへの自社媒体誘導バナーの事例

 ・位置付け:アンケートに答えるとポイントが貰えるサイト
 ・ゴール:バナーのクリック
 ・他社広告っぽくないバナークリエイティブに変更したところ、40%改善。

(事前仮説と考察)

 ・アンケート結果を知りたくて、検索経由で訪問している。

 ・他社の広告でなく、このサイトでの登録であることをアピールしてみた。
   →ボタンクリエイティブをサイト内のものと揃えたり、他社商品を出すのは避けた。

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

【4】ECナビ 商品一覧ページ

 ・位置付け:価格比較サイト
 ・ゴール:詳細ページへの遷移数
 ・商品の詳細説明を省いて画像とタイトルのみにしたところ、31.8%改善。

(事前仮説と考察)

 ・カテゴリーを絞り込んで、ケーキを探している人が訪問。

 ・情報を盛り込み過ぎることで、わかりづらくなってしまっているのでは?
   →比較をしやすくしてあげたほうがよいのではないか

 ・詳細ボタンはなくしてリンク数は減ったが、遷移数はかえって増えた。
   →当初、社内では強い反対が出た。結局はやってみないとわからない。

 ・さらに説明ボタンもなくして、グリッド表示にしたらもっと良くなった。
     →結果、この商品一覧自体なくなった。

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

【5】プロバイダーナビ 商品詳細ページの事例

 ・位置付け:プロバイダ比較サイト
 ・ゴール:申し込みボタンのクリック数
 ・キャンペーン終了までの1秒単位のカウントダウンを入れたところ、14.2%悪化。

(事前仮説と考察)

 ・グルーポンのようにカウントダウンを入れたらよいのでは?と思い、すぐテスト。

 ・カウンターにすることで不信感を与えたのではないか。

 ・そもそも、ユーザーは「7日」という数字に特に切迫感を感じないのではないか。

 ・「締切が近いと結果は違うのではないか?」という意見(仮説)も出て、
  「締切1日前」のみやってみたりもしたが、結果は変わらなかった。
   →プロバイダーのような吟味して選ぶものについては1日で選ぶということはないのでは?

 

●「こんな人が訪問しているのでは?」を想像することで、テストアイディアがどんどんでてくる。

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

(テストツールの現状)

●選定基準
 ・導入が簡単
 ・分析を主業務としていない人にも比較的使いやすい
 ・高くない

●Google Analytics ウェブテスト
 1.テストが簡単にできる
 2.Googleアナリティクスの目標はURLとイベントが指定可能
 3.テスト結果をセグメント
 4.Google Website Opitimizerを統合
 5.多変量解析はまだ
 6.結果が出るまで2週間、3ヶ月後には自動停止
 7.オリジナルページとテストページは同じドメインで

●Optimizely
 1.導入が簡単(タグ1本挿入だけ)
 2.結果がリアルタイムで出る
 3.高くない(プランは月17$~、71$がメインのプラン)
 4.デザイナーだけでテストを回せる。
  →Google Web Optimizerだとタグをどう入れるかなどのシステム的知識が必要

 

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

【質疑応答】

●結果差が小さい場合によく見られる傾向。
 ・ユーザー理解が薄い
 ・テストの仕方が細かい(タイトルだけ変える、など)

●最低1週間は回す。1ヶ月で止める。
 →長く置きすぎても意味が無い。短くても結果が小さい。
 →悪い場合はすぐ止める

  ※統計的には「期間」より「数」で判断。有意差ツールで調べる。

●できれば、テストはA/Bの2つにすることを推奨。
 →多くパターンをつくると、検証に耐える母体数が確保できなくなる。

●経験則上、多変量テストでやって1位になったものが、良い結果にならないことが多い。
 →計算上、10%上がる場合もそうはならない。
 →勝ったものと次のものをさらにテスト、というやり方のほうがよい。

●テスト案作成から実施の流れ
 ・毎週1時間ブレストの場を設ける。
 ・ページを見ながら「どんなユーザーが、どんな目的できているのか」を考える。
 ・どうしたほうがいいかをどんどん言い合う。
 ・そして、その日のうちにテストを始める。スピード命。

●基本的に普遍的なセオリーを貯めようとはあまりしていない。
 →状況次第で結果が異なり、普遍的なものは少ないため。
 →言葉がひとり歩きするケースが怖い。
 →強いて言えば、コントラスト(背景と文字)をつける、は普遍的といえそう。

●テスト結果についての要因仮説はさらにその仮説を元にテストを行うことで検証する事が多い。
 →バナーの場合、媒体や場所を変えて再度やってみたり、といったこともある。
   (ただその場合、ユーザーが異なるので、よい検証とならないことが多い)

●セオリーを作ることが目的ではなく、あくまで売上を上げること。

●1%の改善を100回やるイメージ。その1ページの改善を行う。

●このような考え方が根付いた組織を作ることが重要
 →最初は「意味あるのか?」という人もいて、数年かかった。

●すぐ手を動かせる人が、いることがスピードアップの秘訣。

 

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

【関連URL】

●アクセス解析イニシアチブの活動報告
  http://a2i.jp/activity/activity-report/13254

●UIO戦略室ブログ(自社でのA/Bテスト事例を公開)
  http://uio.voyagegroup.com/

●GUESS THE WINNER(WIDERFUNNEL提供のABテストQuizサイト)
  http://www.conversionskills.com/

●WHICH TEST WON?(こちらもABテストQuizサイト)
  http://whichtestwon.com/

 

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

 

2012年9月13日 (木)

広告貢献度可視化セミナー

GMO NIKKO社主催のWeb広告/ソーシャルメディアについてのセミナー。
広告貢献度可視化をテーマに、様々な事例が共有されていました。

ATARA杉原さん、Fringe81田中さん、Google伊藤さんによるパネルディスカッションも
見応えのある内容でした。

※特にお名前.comでの事例(ターゲットを絞ったCVパス分析と予算シフト)は
  非常に興味深かったです。

 

近年、テクノロジーの進化により、様々なことができるようになり、
よりユーザー心理に寄り添った打ち手が可能になってきました。

その分、広告代理店だけでなく広告主も、深い知識とスキルが求められますし、
そして何よりも顧客についての理解・想像力が問われます。

大変ですが、面白くなってきました。

 

以下、講義メモです。

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

<2012/9/13 広告貢献度可視化セミナー>

アドテクノロジーを活かした次世代マーケティング
広告貢献度の可視化をテーマにした新たな取り組みに関して

 【1】ソーシャルメディアを活用したマーケティング事例

 【2】アドテクノロジーの最新活用事例と考察

 【3】パネルディスカッション

 

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

【1】ソーシャルメディアを活用したマーケティング事例

※SNSの費用対効果をどう見るか?何をKPIとすべきなのか?
  KPIの考え方の事例

 

(GMOアドパートナーグループの新卒採用Facebookの事例)

●新卒採用Facebookで学生のためになるコンテンツを提供
 ・社員の日常、休日紹介
 ・広告業界を目指す学生向けのリンク数(競合他社も含む)
 ・適職偉人診断(いわゆる診断コンテンツ)

●診断コンテンツの広がり(波及)の可視化を試みた

 ・広告→サイト
       ↓
      各SNS→サイト
             ↓
           各SNS→サイト

●広告からの直接流入が2138に対し、友達が友達を連れてきた数は3021
 →波及で連れて来る人の方が多かった。

 ・総訪問数:5159
 ・直接効果:2138
 ・波及効果:3021
 ・波及率:141%   ※つまり、1人が1.4倍の人を連れてきた

(詳細の数字)

 ・リクナビからの誘導:2138
 ・2次波及:630
 ・3次波及:504
 ・4次波及:386
 ・5次波及:384
 ・6次波及:336
 ・7次波及:307
 ・8次波及:272
 ・9次波及:203

●その結果、ソーシャル就職人気企業ランキングで上位に。
 →広告代理店としては電通・博報堂につく3位に。

●まとめ
 1)ちゃんと運用するとイケてる学生をたくさん集めることができる
 2)学生に会社のリアルな空気感を伝えることができる
 3)広告だけじゃなくてもターゲットを呼ぶことができる

●PC、SP、FPでの各ソーシャルの利用状況をそれぞれ調べてみた(デバイス×SNS)
 →「Twitter×スマートフォン」の組み合わせが一番強い。(25,000)

   Twitter:60000
   Facebook:27000
   mixi:23000

   SP:47000
   PC:35000
   FP:28000

 ※数字は丸めたもの

●クリエイティブ視点でもメディア予算の最適化が考えられるのでは?

 

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【2】アドテクノロジーの最新活用事例と考察

 (1)アドテクノロジーを用いた広告貢献度可視化のポイント

 (2)最新のリターゲティング事例

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

(1)アドテクノロジーを用いた広告貢献度可視化のポイント

●アトリビューション分析
 →成果に至るまでにユーザーが行ったアクションを「可視化」し、その貢献度を分析すること

●アトリビューションマネジメント
 →分析により導きだした貢献度に応じて広告予算の再配分を行うこと

 ※例えば…

   媒体A(View)
    ↓
   媒体B(View)
    ↓
  媒体C(Click)
    ↓
    CV

 ・媒体Cのみ評価       :ラストクリックモデル
 ・媒体A~Cそれぞれ評価  :均等評価モデル
 ・媒体Aのみ評価        :ファーストタッチ評価

●分析と施策を行えるのであれば、どの手法も正解。
 →施策につながるような分析・モデル選択を行うことが重要。

●広告貢献度可視化は「アトリビューション」「ステージ」「マイクロコンバージョン」で構成
 →今回は「アトリビューション」の説明

●広告貢献度可視化の重要な要素「態度変容」

 ※例えば、会社帰りに以下のようなことがあって缶ビールを買った場合、
  どれを評価するか?

    1)交通広告のある電車に遭遇したこと
    2)缶ビールの写真にそそられたこと
    3)家路にコンビニがあった

●「ミッションに沿った指標設定」「態度変容の可視化・数値化」が重要

●検索行動において
 ・Bigwordの検索数は多いが、競合が多いため、金額だけ見て離脱するケースが多い。
 ・一方、ブランドワードの検索で流入してきたユーザーはサービス内容まで吟味。

   →コンバージョンのボリュームを向上させるために、ディスプレイ広告を用いて
    ブランドワードの認知+特徴の明確化を行い、ブランドワードで検索させる

●ビュースルーサーチクエリー(VSQ)の取得
 →単価が低く収まり、かつブランドワードの検索に流れるKWを見つける

●ユーザーが広告を見た後に検索に動き、自社サイトに流入した時に
 どのようなキーワードで検索していたのか?を可視化する

●VSQ単価:一つのVSQを生み出すの必要なコスト
   ・投下コスト:180万円/VSQ数 353  → VSQ単価 5099円
   ・投下コスト:200万円/VSQ数 1049 → VSQ単価 1907円

●バナー上でブランドワードを目立たせて記載してみた
 →VSQ数は約4倍に(40→120)、VSQ単価は約1/4(7500円→1833円)

●リスティング広告への影響をCTRとCPCでプロットするとVSQ数、CTRが伸びていった。

 ・VSQ数自体が大きくならない場合
    →クリエイティブの変更を検討

 ・VSQ数大きくなるがCTRが、向上しない場合
    →バナークリエイティブとリスティング広告のTDの関連が弱い

 

(認知速度効率の概念)

●IPF:Impressin Per search Flow
 →1ブランドワード検索流入に用いた広告表示回数(小さいほどよい)

  A:100万impで100人のブランドワード検索流入:10,000 IPF
  B:100万impで50人のブランドワード検索流入:20,000 IPF

●IPFは「速度効率」、CPCは「費用効率」として利用

 ・スピード重視のキャンペーンの場合はCPCよりIPFを重視
 ・とにかく安くの場合はCPCでを重視

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

(2)最新のリターゲティング事例

●DMPの活用(Data Management Platform)

●来訪回数により、リータゲティングクッキーを分ける
 →見込み客が高いユーザに関しては、高い単価でのリターゲティング配信を行い、
   見込み度が低いユーザーには、単価を下げて「育てる」運用

●通常設定(120日以内にLPに1回訪問)だとCVR0.2%、CPA7.5万円だが、
 DMP活用により(30日以内にLPに3回訪問)CVR1.6%、CPA6250円
  →ただし後者のみの運用だとCVの絶対数は減るので、
    通常のリターゲティングも並行して行う。
     (見込み度に合わせて、単価のメリハリをつける使い方)

 

(リスティング広告との活用事例)

●コンバージョンのボリュームを増やすために片方の媒体で取れているキーワードに対しては
 リターゲティングで刈り取るイメージで運用を行う
  →例えば、Y!では取れているが、Googleで取れていない検索KWについて
    強めでリターゲティングを行う

●コンバージョンまでの時間が長いキーワードは早急な刈り取りを行う

 …例えば、

  ・証券:4時間
  ・アドロン証券:15分
  ・口座開設:3日

 だとすると、「口座開設」で検索してきた人だけに
 訴求を変えながら積極的にリターゲティングを行うことで、
 コンバージョンの速度効率を上げ、コンバージョンの底上げを行う

  →刈り取りまでの期間を縮めることで、刈り取れる数も上乗せできる

●アドテクノロジーを用いた施策は設計する人間により効率が決まる。

 

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【3】パネルディスカッション

 アタラ合同会社 杉原 剛氏
 Google 伊藤 裕揮氏
 Fringe81 田中 弦氏
 ファシリテーター:GMO NIKKO 谷本秀吉氏

  ・テーマ①:アトリビューションマネジメント
  ・テーマ②:第三者配信ツール
  ・テーマ③:キャペーンの統合管理
  ・テーマ④:デジタルマーケティングの未来

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

[テーマ①:アトリビューションマネジメント]

●アトリビューションで何を導くか?何がゴールか?

●改めて「アトリビューション」とは…

 「消費者の態度変容」を促すために、
 ますます多様化・複雑化する消費者の購買行動を「可視化」し、施策全体を見た上で、
 企業経営の一環であるマーケティングを再構築するための取り組み

●新しい指標の持ち込みは社内の反発を招く場合がある。
 →既存の考えを壊したり、ある立場の人を追い込むことになるので。

●シンプルに成果につながることを明らかに。

●まずは現状の可視化から行うべき。

●成果の重み付けのモデルは状況に合わせてカスタマイズが必要。

●事業のステータスやビジネスモデルによっても違う。
 →立ちあげ期はファーストタッチ重視、成熟期はラストクリック重視、など

●複数のモデルを同時に試して、どれがよいかを比較して見極める手もある。
 →ただし分析のコストがかさんでしまう

●わからなければ、まずは均等配分モデルから始めるのがいいのではないか。

●日本では去年までは懐疑的だったが、今年度は獲得系のところも取り組みつつある。

●米国ではアトリビューション分析専用ツールや統合キャンペーン管理ツールの実装が進みつつある

●1000万円あったら、全額広告費に使うのではなく、1割を情報取得のための解析ツールに当てたほうが効率が上がる場合がある。

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

[テーマ②:第三者配信ツール]

●純粋にデータ量が多いので「判断材料が増える」
 →最終的に使うかどうかはともかく、テラクラスのデータ量が手に入る。
   アクセス解析ツールなどではデータを捨ててしまっており、分析しようにもできない。

 

(お名前.comの事例)

●前提として「既存客より新規客をどう増やすか」が事業課題。

●バナー広告をクリックしてのCVは全体の4.3%
 →残りの95%をどう評価するか?

●CV経路分析を行い、ファースト重視評価を採用
 →しかも「バナーView」のみを評価。予算を配分。
 →新規獲得の上ではこの指標が一番有効とわかった。

●ノンターゲティングでも、いいサーチを生む媒体に予算を振るとリターゲティングを生む。

●アトリビューションマネジメントの成功ステップ
 1)ビジネスインパクト(≒売上)が高まる獲得を特定する
 2)第三者配信アドサーバ上でCV種別を分ける
 3)顧客別のCVパス分析をする
 4)ビジネスインパクトが高くなるアトリビューションモデルを採用する
 5)アトリビューションスコアに従った媒体・リアロケーション
 6)PDCA完成。改善の繰り返し

※「新規客を増やす」にあたって、既存客と切り分けて分析すると、CVパスが随分と違った。
  新規客のCVパスにのみ着目し、そこに効いている媒体を見つけた。

●すべてのCVを全数管理ではなく、ビジネスに効くCVに絞って、深く分析。

 (事例まとめ)

  1)コンバージョン時に新規顧客か既存顧客かを分けて第三者配信

  2)アトリビューションスコアをKPIに組み込んだことで別の視点での
    メディアプランニングを作成できるようになった

  3)ラストクリックではなく、ファーストタッチモデルを採用してKPI化し、
    PDCAをまわすことによりコンバージョン数やCPAの全数管理に加え、
    ビジネスインパクトの大きいところに予算を集中

 

●第三者配信ツールの設定については初期の設定の確認が重要。
 →例えば、自然検索とリスティングの切り分けができないツールが多い。

●リッチアド(動画広告)はクリックだけでなく、インタラクション(オンマウスなど)も取れる。
 →それにより、分析できるデータが10倍くらいに増える(わかることが増える)
 →ただし「そのデータがどういう意味なのか」をよく考える

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

[テーマ③:キャペーンの統合管理]

●米国では広告出稿、キャンペーンを統合管理していく流れにある。

●日本ではリスティングツールの導入ですら1%にも満たない(遅れている)

●結局、ツールを導入しても、使うのは「人」。
 →全自動では先細りになる。ノウハウを持った人が使わないとダメ。

 

::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

[テーマ④:デジタルマーケティングの未来]

●コンバージョンダブルカウント問題
 →2つのDSPから配信すると、実際には1CVでも、両方CVがつく。

●米国ではデータサイエンティスト職の募集が増えている
 →マッキンゼーの調査によると、今後データアナリストは10-14万人不足。
  ビックデータの解析から正しい意思決定ができる管理職/アナリストは150万人不足

   ※これは日本でも近いうちに同じ状況になるはず。

●ネットでつながると生産性が大幅に上がる

●非構造化データどころか、構造化データの分析すらまだまだ
 →やれることはたくさんあるはず。

●半歩先のところを見据えて、現状やるべきことをきちんとやることが重要
 →まずは自社の顧客データや商品データの分析からでも。

●広告主側のマーケッターとして必要なのは知識と実践。
 →新しい分野に一定の予算を投下するべき
 →安定してから使うのではなく、自分が育てるつもりで。

●広告代理店との付き合い方を変えたほうがよい。
 →媒体を持ってくる存在、ではなくサービスとして捉える。サービスの力で選ぶ。
 →コンペではなく、長期間付き合う。

●発注者側の責任を考えろ
 →発注する側のディレクションに問題がないかをまず考える

●パートナー像としてあるべき姿
 ・上流から下流までを見れる
 ・テクノロジードリブン
 ・広告にとらわれず、売上を伸ばす
 ・自己主張が強い。直言できる。
 ・成果に対して逃げない。期待を越える。

 

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【関連URL】

●アド論(GMO NIKKO社による情報サイト)
  http://ad-ron.jp/

 

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