Google Analytics 4 で正しく理解しておくと安心な「指標」８選（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytics 4 の本格利用がGoogle Analytics終了とともに始まり、多くのサイトや企業が移行を完了したと思われます。しかしGA4は新しい計測形式になり、混同しやすい内容が増えました。特に今までGAを使っていた人ほど、誤った理解で設定を行ったり、数値の定義を間違えて理解してしまいます。 そこで今回は誤った理解をされがちな数値を８個まとめてみました。普段なにげなく使っている指標も実はこんな仕様だった！というのを理解しておくと、適切な指標を選んだり、説明できたり出来るようになります。 みなさんが正しく仕様を理解できているかを１つずつチェックしながら、ぜひ本記事をご覧ください。 「設定」編も参考にしてみてください。 Google Analytics 4 でミスされやすい・誤解されやすい「
GoogleAnalyticsのAPIとGoogleAppsScriptでGoogleAnalyticsのレポートを自動化する方法 - Bowyer Tech Blog
Google AnalyticsのデータをGoogle スプレッドシートに書き写し、自分たちで利用しやすいように加工して使うケースも少なくないと思います。毎日必要なデータをGoogle Analyticsを開いて手動で書き写すのはとても面倒でコストがかかりますね。Google AnalyticsにはCore Reporting APIと呼ばれるAPIが公開されていて、それを使えばデータを取得することが出来ます。 Googleスプレッドシートを使っているのであればGoogle Apps Scriptを使うことでJavascriptの実装と同じ用にプログラムを記述することが出来ます。 この記事ではGoogle Apps Scriptを使い、Google AnalyticsのCore Reporting APIを叩いてGoogleスプレッドシートに自動で日々の検索流入のデータを記録する方法を紹介
これからGoogle Analyticsを勉強する方へ：GA歴1年半の人がした勉強方法 - Ray's blog
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2012-04-03
いまや文庫本マーケットの2割以上を占めるライトノベル。 2011年のライトノベル市場は274億円と推定され、まだまだ伸びしろのある成長市場だ。 出版月報2012年3月号「2011年文庫マーケットレポート」より そして、2011年の文庫本販売シェアにおけるライトノベルが占める割合は、全体の23.5%。 4.3冊に1冊はライトノベルだった、といって差し支えないかと思います。 グラフで見ると、この位。 販売部数で言うと、文庫全体の推定販売部数が2億1,229万部なので、ライトノベルだけで約5,000万部*1ということになります。 ということで、データは、出版月報2012年3月号の特集「2011年文庫マーケットレポート」から。 文庫本ジャンル別販売シェア 取次POSデータ(冊数ベース)からの販売シェアは、2010年、2011年で下記の様に変化。 種別20102011 一般文庫66.965.6 ライ
Perception Gap: 認識の違い
また、「コミュニティへの参加」が目的だとする消費者は20%しかいないのに対して、企業側はその3倍を超える61%が「消費者はコミュニティへの参加に興味を持っている」と考えていることになる。同じように「（企業と）つながっている気分」になる消費者に比べて、企業側はその2倍もそうだと思っている。 消費者は、もし自分達のメリットになったり、企業を信頼できたり、そして、自分達が求める価値を獲得するために必要なチャネルがソーシャルメディアだと決断すれば、企業側と相互のやり取りを行う。消費者が求める価値は、クーポンであったり、特別な情報のこともある。ソーシャルメディアを通じて企業側とエンゲージすることにより、消費者は企業とつながっているという気分になることもあるが、親密になりたい（つながりたい）という思いが相互やり取りの理由ではない。 企業側が期待するように、今時の消費者は決してナイーブではない。計算高く
UserLocal ID Center
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アトリビューション分析は本当に必要なのか？
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ニコニコ動画のコメントの年齢分析したら中学生がほとんどだった件 - いろいろ作りたい
要約というか言いたいこと 調べてみると、ニコ動のコメントは10代によるものがほとんどだった（特に中学生）。 コメントの空気は彼ら小中学生が作っているんじゃないのか。 価値観がかなり違うんなら分けた方がいいんでないか。 最近のニコ動コメントと空気 最近ニコ動のコメントを見ていて、なんとなくコメントがつまんないなあと思う。 喧嘩のコメントは論外だけど、普通のコメントでも 「うーん・・・そこでウける？」 「この曲そんなにいいかなあ・・・」 みたいに、「みんな」との感覚のズレが昔に比べると目立つようになってきたように思う。 どうやら自分はニコ動内での標準的な価値観のラインから逸脱してしまったのか。 だとしたら、その「標準的な価値観」とは誰がどのように作りだすのか？ 実際そこにいる人と表面上そこにいる人の違い 普通に考えると、その「標準的な価値観」は、その場にいる人間の平均的なものになるはず。 10
【2011年5月最新版】直近決算発表に基づくmixi、GREE、Mobage、Amebaの業績比較：In the looop：オルタナティブ・ブログ
国内4大ソーシャルアプリ・プラットフォーム、mixi、GREE、Mobage、Amebaの2011年1-3月期の四半期決算発表が出揃った。現在、4社の外部環境は、多機能携帯の成熟やスマートフォンの急成長、さらにFacebookなど海外勢の急追などで激変期にある。それらを踏まえ、今回の調査では、現業績やサービス比較に加え、各社の戦略などもあわせて分析してゆきたい。 なお，この分析レポートは，各社が投資家向けに公表している最新の決算報告，および広告代理店・クライアント向けに発行している媒体資料を主要な情報ソースとしている。あわせて、ネットレイティングス社「Neilsen/NetRatings NetView」およびビデオリサーチインタラクティブ社「Mobile Media Mesurement」による視聴データ調査、関係者ヒアリングもあわせ、多面的な考察を試みた。 また、当記事においては，それ
/ WSJ日本版 - jp.WSJ.com - Wsj.com
アパラチコラで過ごす優雅な時間 メキシコ湾沿いの入り江に面した米フロリダ州の小さな町アパラチコラ。こじんまりした海辺のホテルに宿泊し、バーで新鮮なシーフードを味わえるほか、地ビールの醸造所もある。綿花や漁業で栄えたこの町には、グリークリバイバル（ギリシャ建築への回帰）様式の優雅な住宅が散見される。数キロの沖合に浮かぶセントジョージ島には白い砂浜が広がる。
自由回答データを定量的な切り口で分析するには？ ― ＠IT情報マネジメント
Webなどを通じて、顧客や利用者の意見を集めることが簡単にできるようになってきた。しかし、非定型の自由回答データは非常に有意義な意見を得ることができる反面、分析するのに手間が掛かる。手軽に定量分析する方法はないだろうか？ Webや電子メール、ケータイの普及で、幅広くさまざまな意見を募ることが安上がりにできるようになってきました。最近ではブログやSNSなどのCGMと呼ばれる口コミ系メディアも花盛りです。 Webアンケートも広く行われていますが、アンケートの回答は「出題側の仮説に影響される」という制約があり、“意外な発見”にはなかなか結び付きません。 一方、メールなどで寄せられる自由回答や意見・要望はそうした制約もなく、何かビジネスのヒントがありそうですが定量的な分析ができないという弱みがあります。せいぜい分析者が文章を読んで主観的に解釈するぐらいにしか活用していないのではないでしょうか？ あ
ソーシャル・メディアは宝の山（前編）｜豊富な消費者情報を活かすも殺すも企業次第 - CIO Online
FacebookやTwitterから顧客データを収集し、ソーシャル・メディア上にコミュニティを築くのは容易なことではない。本稿では、ソーシャル・メディア・データをビジネス・データと結び付け、自社製品のアピールやサービス向上に努めるCIOの取り組みを紹介する。関連トップページ： CIOの役割 経営革新 情報共有／コラボレーション ソーシャル・メディアは宝の山（前編） 豊富な消費者情報を活かすも殺すも企業次第 2011/01/31 FacebookやTwitterから顧客データを収集し、ソーシャル・メディア上にコミュニティを築くのは容易なことではない。本稿では、ソーシャル・メディア・データをビジネス・データと結び付け、自社製品のアピールやサービス向上に努めるCIOの取り組みを紹介する。 企業にとって、顧客の意見は“常に正しい”。仮にまちがった意見だとしても、簡単に無視することはできない。しか
アクセス解析は「起きた結果」であって、それだけでは「起きてほしかったこと」の分析はできない - makitani.com
アクセス解析は、あくまでそのWebサイトで起きた「結果」であって、それだけではそこで起きてほしかったことの状況まではわかりません。「結果だけ」を見てもそれはただの「量」でしかないため、「測定しました」という事実の提示と、ほんの一部の部分最適化の提示までしかできません。 「効果を検証する」というのは、「起きてほしいこと、想定していること」と照らし合わせて初めてできます。「こうなってほしかったけれど実際はこうだった」「これぐらいが目標だったけれど結果こうだった」となれば、「目標に達するには、何を、どこを、どう改善すればいいのか、どうすればいいのか」という視点で、Webサイトの中身や施策を見ることができます。それが検証です。 つまり、そもそも事業戦略やビジネスゴールがないことには、アクセス解析の結果だけを見ても何も言えないわけです。 事業戦略やビジネスゴールは、すでに必ずあるはずです。再定義の必
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
RFM分析でCRMがうまくいかない理由 – マーケティング is.jp
先日、この「マーケティングis.jp」のWikiで、RFM分析が取り上げられていました。その更新をお知らせする公式アカウント（@marketingis）のツイートに気軽にRTをしていましたら、「このRFM分析の問題点について記事を書いていただけると……」なんていう難題（笑）をご提示されましたので、今回こうして記事を書かせていただきました。 では、さっそく本題に入っていきたいと思います。 RFM分析の隠れた問題点 この「RFM分析とは何ぞや？」ということに関しては、すでに概要がWikiにもまとまっておりますので詳細は割愛させていただきますが、簡単に言うと、R（Recency：最終購買日）、F（Frequency：購買頻度）、M（Monetary：累計購買金額）の3点を切り口に、これら3つの指標を掛け合わせて顧客をランク付けするというものです。そして、R・F・Mを掛け合わせた指標が高いほど、優
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[PDF] 不安な個人、立ちすくむ国家 〜モデル無き時代をどう前向きに生き抜くか〜 平成29年5月 次官・若手プロジェクト | 産業構造審議会総会（第20回）‐配布資料 | 経済産業省
http://blackmelonbooks.blog48.fc2.com/blog-entry-71.html
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【画像/動画】“メディア”ではなく“メディアっぽいもの”に進化した「ニコ動」の現状 ニワンゴ杉本誠司社長が講演