UX流Web解析

UX流Web解析
ユーザー視点で解析を設計する

2012-9-28
サンクトガーレン / IID / Adobe
清水誠

Disclaimer
 本資料は「清水誠」の個人的な見解を表したも
のであり、所属先の見解とは異なることがありま
す。

2

自己紹介

「Webを便利に」 since 1995
ユーザーのためのWeb・製品を実現したい
６．CRM
マーケ５．アクセス解析
ティング
２．ユーザー
４．CMS エクスペリエンス
３．アジャイル開発テクノロデザイ１．Webディレクター
７．ユーザー視点ジーン
の製品改善

3

自己紹介
「良いものは広めたい」熱が高じて渡米、
好きなツールをUX視点で改善中
ユーザー

4

２００９〜２０１０楽天でアクセス解析を全社展開

2010.5.27 『アクセス解析サミット2010』より

5

の社外CMOを兼務

http://www.sanktgallenbrewery.com/
6

の社外CAOを兼務

Chief Analytics Officer

7

悩ましかったこと
 アクセス解析で成果が出ない
 価値を分かってくれない

伝え方と進め方に問題がある

8

誤解していたこと
 ツールを導入すれば終わる
 アクセスを解析すれば良い
 効果測定とPDCAが大事

9

UX流Analytics
とは

10

UX流Analytics ３つのステップ
1. ユーザー視点でコンセプトを明確にする
 図解が有効
2. 知るべきことを知る

3. 改善プロセスをプロトタイピング

11

１．ユーザー視点で
コンセプトを明確にする

コンセプトダイアグラムで図解しよう

12

コンセプトダイアグラムとは
 サイトのコンセプト（存在意義）を図解したもの
目的：誰が何をするためのサイトなのか？
施策：そのためにどんな機能・コンテンツを
提供しているのか？

13

地ビール販売ECの例
飲んでいいね!
知ってみたい

いろいろ種類を選んで

飲む方法を調べ

買って／行って
バーで
飲み、対話し
もっといつも
14

機能・コンテンツの役割対話し
ブログ
知って
• 広告
• 検索特徴お知らせ
• 提携SHOP

商品
選んでカタログ
買い方方法を調べお店
検索
注文
飲み、
15

コンセプトダイアグラムの意義
 サイトの目的と位置づけが明確になる
 全体像を俯瞰できる
 多様な軸が見つかる

• 関係者間で理解を合わせられる
• Web解析の要件定義になる

16

 図解が有効
 数字は「取れる」のではなく「取る」

17

２．「知るべきこと」を知る
 改善につながらないことを知ってもムダ
 「なるほど」で終わるデータは見ない
 常識やツールのデフォルトを捨てる
平均閲覧
訪問回数直帰率
ページ数
Google ８．０７．６７５％
Yahoo! １．２１．４２６％

So What？
アクションできない

18

知ってもアクションできないことは
知る必要がない

19

「知るべきこと」を知る方法
1. サイトのコンセプトから抽出する
 設計時の仮説は何だったのか？
 ゴールから指標に分解する
2. 体制や施策からボトムアップ
 各部署は何にお金をかけているのか？
 機能やコンテンツ、施策の意義は？

20

機能・コンテンツの役割対話し
ブログ
知って
• 広告
• 検索特徴お知らせ
• 提携SHOP

商品
買い方方法を調べお店
検索
注文
飲み、
21

メルマガ購読者数
測定可能な指標対話
クリック数ブログ
知ってリプライ・
• 広告
新規
• 検索特徴お知らせコメント数
訪問者数
• 他のSHOP 閲覧
商品・商品数
お店/イベント
買い方方法を調べ閲覧回数
お店
検索
新規買って／行って
購入者数注文
リピート
購入者数飲む。

22

メディアサイトの例
1. ニーズの高いテー 7. 最適な読者に広告
マに力を入れたいを届けたい
2. 最適な編集者をア 6. 反響を知って、今後の 8. よくクリックされる広
サインしたい執筆の参考にしたい告枠を確保したい

3. ライターのパフォー
マンスを知りたい
4. 読んだ後の満足度
編集長を高めたい集客担当広告営業
9. 読みやすいレイアウ
トにしたい
5. 反響を知って、今後の
10.回遊性の高いナビ
執筆の参考にしたい
編集者ゲーションにしたい

ライターデザイナー
23

広告

SEO 集客 UV

ソーシャル購読人数訪問回数 PV

コンテンツ
関連リンク PV÷訪問回数広告表示
魅力度スクロール
回数

滞在時間
広告
読了
売上
キャッチ度

内容の魅広告クリッ
コンテンツと広力ク率
告のマッチ度
マッチ度
訪問とコンテン
ツのマッチ度
24

訪問
ニーズ保存

表示共有

期待意見
読了

興味を持ち消費し満足する
• 検索トレンド • 訪問 • 関連クリック
• クリック率 • PV • 印刷
• 滞在時間 • 再訪問
• スクロール • シェア
• ページめくり

25

編集者期待度リーチ度満足度 SNS共有率
タイトル訪問回滞在時リンク
記事タイトルライター新規率読了率はてブ Twitter FB 平均
CTR 数間 CTR
Aさん 4.5% 720 55% 1:11 38% 3% 2.7% 1.0% 1.7% 1.8%
Web解析のススメ清水誠 2.3% 80 60% 2:30 40% 1% 7.0% 1.0% 2.0% 3.3%
Dropboxの驚き機能清水誠 10.0% 1,800 85% 0:05 5% 5% 0.0% 0.0% 0.0% 0.0%
ビッグデータ事例日本太郎 1.1% 280 20% 1:00 70% 2% 1.1% 2.0% 3.0% 2.0%
Bさん 2.0% 300 55% 1:00 50% n/a 2.0% 1.0% 10.0% 4.3%
デジタルマーケティング到来日本太郎 2.0% 300 55% 1:00 50% n/a 2.0% 1.0% 10.0% 4.3%

26

指標をツリー化することが重要
 何が何と関係しているのか？
 最終的なゴールに結びつくのは何か？

27

 図解が有効
 数字は「取れる」のではなく「取る」
 誰が何を知るとアクションできるか

28

３．改善プロセスをプロトタイピングする
 誰が何をいつ見るべきか？
 数値が変化した時のアクション方法は？
 最適なレポートの視覚表現方法は？

指標
KGI
指標
ゴール
指標
KGI
指標

29

ツールを使う前に紙で考える
 理想のレポートを描いてから設計へ

30

ソーシャルメディアの場合

Ningで構築した
SNS 「eVar7」

31

ユーザーの変化を軸にする

ニーズ

レベルUP
読む／知る

会員になる Empowered

集まる
32

１．どんなニーズ？

ニーズ  どんなニーズ？
 どのコンテンツを閲覧？

レベルUP
 ニーズは満たされた？
読む／知る


集まる
33

２．会員登録は意味あるのか？

ニーズ

レベルUP
読む／知る
 会員登録すると利用
頻度は高まる？

集まる
34

３．何がきっかけで再訪問？

ニーズ

レベルUP
読む／知る

 最適な更新頻度は？
 新しい情報は見つかったか？
集まる
35

４．イベントの内容とタイミングは適切か？

ニーズ

レベルUP
読む／知る

 どの程度検討したか？
 誰にとって魅力的？
集まる
36

５．イベント経験者とは？

ニーズ

レベルUP
 参加後も訪問しているか？
読む／知る
 サイト利用はどう変わるのか？


集まる
37

知るべきこと＝アクションできること
 どんなニーズ？
 どのコンテンツを閲覧？
 ニーズは満たされた？
 参加後も訪問しているか？
 サイト利用はどう変わる？  会員登録すると
利用頻度は高まる？

 どの程度検討したか？
 最適な更新頻度は？
 誰にとって魅力的？
 新しい情報は見つかった？

38

運用で悩ましいことも考慮
 コンテンツの内容と更新タイミングは？
 思いつきで時々更新しているけど…
 メール配信は効果あるのか？
 義務的に送っているけど…
 会員登録は意味あるのか？
 意味あるなら促進するけど…
 ログインを必須にすべきか？
 減りそうなので完全オープンにしているけど…

39

ディメンション（区分）と指標に分ける

対象（セグメント／日付範囲）

指標
ディメンション

40

ディメンション（区分）と指標に分ける
区分指標対応アクション
ニーズ別閲覧コンテンツコンテンツやイベントの企画へ
満足度内容を改善
コンテンツ別会員登録への貢献度登録促進コンテンツを強化
イベント別検討率（新規vsリピーター）イベント内容の参考
申し込み率イベント企画の参考に
同時会員登録者数イベント内容の参考
会員／非会員別再訪問率会員登録を促進すべきか判断
再訪問時の閲覧記事数コンテンツ更新頻度の参考に
イベント参加経再訪問率イベント内容の参考に
験別
閲覧コンテンツ参加者フォローを改善

41

誰がいつどの指標を見るのか決めておく

指標グループ

SNS共有率
リーチ度
切り口見るべき人

ニーズ
期待度

満足度
コンテンツテーマ別 ○ ○ ○ ○ ○ 編集長、編集者、ライター、集客担当、広告営
編集者別 ○ ○ ○ ○ 編集長、編集者
担当者ライター別 ○ ○ ○ ○
編集者、ライター
担当記事別 ○ ○ ○ ○
チャネル別 ○ ○ ○
集客メディア別 ○ ○ ○ 集客担当
キーワード別 ○ ○ ○
広告枠別 ○ ○ ○ 広告営業、デザイナー
広告
広告別 ○ ○ ○ 広告営業
デザインテンプレート別 ○ ○ デザイナー

42

見る人の目的に応じたレポートをデザイン
 グラフの種類（表／棒グラフ／折れ線…）
 粒度、精度、比較対象など

43

ダミーデータでロールプレイする
 どんな洞察が得られ、どんなアクションが
可能になるのかを体感してもらう
 意見を元にレポートを改善する

レポート作成はサイト構築と同じ
44

事例：B2Bで
UX×ANALYTICS
• eMetrics San Francisco 2012での
• EVANTAGE Consultingによるセッション

45

課題
 サイトでの資料請求はCVRが１％未満
 「Webは効率が悪い」
 営業部門の役に立たない

46

解決アプローチ
 会社名を入力してもらえるメリットを提供
 どの会社からアクセスしているのか特定
 スコアリングによってリードに重み付け
 営業チームに見込み客リストを提供

47

サイトの企画・設計段階から
 エンゲージできる機能を豊富に用意

通常の問い合わせ
フォームに加え、代理
店検索、キャンペーン
応募、説明会に参加、
などエンゲージできる
機能を豊富に用意

48

クリックから興味関心を推測
 クリック箇所や閲覧ページを計測

49

見込み客のカルテを生成
 どこの企業が何に興味を持ったか？

50

Webが営業活動を強化できた
 ５０％の訪問者にアプローチ可能に

51

事例：製薬サポートサイトで
UX×ANALYTICS

• eMetrics San Francisco 2012での
• Semphonic社によるセッションより

52

患者とマーケティングの接点

53

非ECサイトは解析が難しい

54

セグメント別アクションを計測→間接貢献

55

ログインなしでもセグメント分けできる

56

誰のためのサイト？
 何でも（Non-Branded）
 患者「医師に聞く質問」ダウンロード
 医療従事者「問診ページ」閲覧
 ファン（Branded）
 患者「患者の声」閲覧
 医療従事者「処方」閲覧

57

重要ページへのアクセスを増やす

58

セグメント別にエンゲージメントを係数化

59

複数のアクションを足し込みスコアリング

60

ポイント
 ビジネスに直結する数字を選ぶ
 因果関係を理解する
 他の調査手法も組み合わせる

61

事例：製品カタログサイトで
UX×Analytics

• 国内で取り組んだ事例

62

コンセプト：ロイヤルティのランクUP

無関心潜在顧客既存顧客ファン

Loyalty

63

施策：ランク別のコンテンツを提供
 閲覧コンテンツからランクを推定

1.無関心 2.潜在顧客 3.既存顧客 4.ファン
何ができる？で良さそう。他も欲しい。全部集めたい。
心理も難しそう。でも今は不要。
ニーズの自覚がニーズがあれば持っていない製新製品につい
行動なく、自分では特定製品につ品でも調べてみていち早く調べ
調べないいて調べるるる
ブランド名や製会員登録／メルマガやRSS （最高ランク
ランクUP なので無し）
品名で検索しサログイン購読
条件イト訪問

ランクUPをコンバージョンとして計測
64

知りたいこと：どのランクにリーチしたのか

65

演習１
 コンセプトダイアグラムを描いてみましょう
 登場人物は誰か？
 情報やモノ、お金の流れは？
 ゴール達成のために誰が何をしている？
 誰はどうなってほしいと思っているのか？

マップではない
意図（コンセプト）を表す

67

よくぶつかる壁
 サイトの構造に囚われる
 軸が見つからない
 図が複雑になる＝整理しきれていない

指標を考え、結果を見ながら
修正し、精度を高めていく

68

演習２
 描いたコンセプトを３分で説明してください
 何か発見はありましたか？

69

演習３
 指標のツリーを作成してください
 誰が何を知るための指標なのか？
 どんなアクションにつながるのか？

70

（参考）著書・訳書

参考図書

 商談に結びつける売上をあげるための
BtoBデジタルマーケティング入門
http://www.cms-ia.info/news/ebooks-published-2012/

 サイトサーチアナリティクスアクセス解析
とUXによるウェブサイトの分析・改善手法
http://ss-analytics.webnode.com

71

（参考）オンラインで読める記事

参考記事

 清水誠の「その指標がデザインを決める」
http://ascii.jp/elem/000/000/617/617806/

1. そのエラーページ、自己満足になっていませんか
2. エラーページのUXをGoogle Analytics+jQueryで解析
3. Facebookの「いいね！」で売上は増えるのか？
4. ゴールのないサイトでもコンバージョンを測る方法
5. 離脱率を使わずに迷子ページを見つける方法
6. サイト内検索で見つからないコンテンツを発見する方法
7. 楽天メソッドの長いページは分割したほうがいいのか？

72


参考記事

 清水誠のWeb解析ストラテジー
1. レポート分析のプロトタイピングで意思決定フローを作る
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1208/08/news003.html

2. メーカーサイトでもここまで分かる貢献度
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1209/14/news004.html

73


参考記事
 楽天経済圏を支えるアクセス解析の全貌
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1005/21/news003.html

 アクセス解析実践日誌
1. 縦長いページデザインは是か否か？スクロール量計測の裏側
http://markezine.jp/article/detail/10542
2. TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証
3. 外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか？
4. キャンペーンの間接効果は解析できるのか？
5. 中間指標を作り出すスコアリング手法の考え方
6. これからアクセス解析を推進する人たちに知っておいて欲しいこと
74


参考記事
1万円で真似できる“戦略的サイト運用術”
- 小さく作って速く改善
http://web-tan.forum.impressrd.jp/l/5465
1. サイトの「目的と構成」を、まず図解する
2. ソーシャルメディアからの「予測できない流入急増」もガッツリとらえて
改善する
3. ソーシャルとSEOを意識してサイト名を付ける７つのポイント
4. サイトに必要なコンテンツを“メタデータ”と“マッピング”で洗い出す
5. アクセス解析データも自動取得できる便利な「コンテンツ在庫表」を作
る
6. アクセス解析のデータ取得からレポート作成までを自動化する「GA
Client」を実践活用
7. 検索キーワードを自動分類して“ざっくり”分析するExcelの秘蔵テク
ニック

75

（参考）オンラインで公開された動画番組

IAチャンネル：自社サイト最適化講座
月１回、サイトオーナー＋専門家が対談
1. ニッセンの解析と改善 * ２回
2. 地ビールサンクトガーレンの事例 * ４回
3. IA対談 * ２回

http://www.ustream.tv/channel/ia2010

76

ありがとうございました。

過去の講演資料や最新情報は下記のサイトまで

解析清水 @mak00s

実践CMS*IA

http://www.cms-ia.info

77

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