Proになった理由 写真はFlickr使っているし、キーワードはあっても良いし、アクセス解析もGoogle Analyticsで十分だし、ブログ10個も作ったら大変過ぎる気がするので、ほとんどメリット無いのだけどProになってみました。お盆休みの開放感による気の迷いがプロになった理由だと思います。 ブログ機能はこれまで使っていたものよりも使いやすくて、良いと思います。 はてなスターはコメント書くのは気がひけるけど読んだことを伝えられる機能として気楽に使えて、良いと思います。 自分で残すか決められる足あとみたいな感じだろうか。 このブログを私の「脳内のふるさと」にしたいと思います。今週のお題「ふるさと・夏」。 はてなブックマークとかサービスがいろいろあって未だによくわからないです。それがはてなたる所以かな、違うよね。 はてなブログの前もはてなのアンテナ機能とか使っていてとても重宝していました

2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。

Webサイトの見た目を改善するために、これまでたくさんの「配色デザイン」の本や記事が投稿されてきました。これらの情報を使えばあっという間にサイトの配色を決めることができます。 ただその配色、「自分が好きな色」になっていませんか？ それぞれの商品やサービスの配色には「正解」があります。 今回「サイト」「ロゴ」「コンバージョンボタン」に分けて、それぞれに対して有効な色や法則をまとめてみました。 自分のウェブサイトではどんな色が一番理想的なのか、実例を参考にしながら導き出してみましょう！ また、この記事は無料でPDFとしてダウンロードも可能です。配色デザインを考える際にお手元に置いておくのがおすすめです。 【PDF】【成果を上げる色の選び方】色彩心理学から学ぶ サイトカラーの「正解」>>無料ダウンロード そもそもなぜ「色彩」が大切なのか？ 引用元：Why All Sale Sings Are R

しつこいようだが接客で大きくコンバージョン率をあげることができる。 (何倍にもすることが可能だ) 通販においてその手法はRFM分析を用いたアプローチや趣味趣向でセグメントしそれにあわせたメルマガ等が主流である。 未だ日本では珍しいがチャットを用いた1 to 1（ワントゥーワン）のWeb接客がアメリカや中国などで成果をあげている。 アメリカのライブパーソンが発表している改善数値は以下の通り。 ・コンバージョン率： 15〜30%増加 ・購入数： 10〜15%増加 ・収益： 全体収益が12〜25%増加 ・平均購入額：購入1件あたり35%増加 ・顧客満足度： 85%以上がサービスに満足と回答−リピーターが増加し、返品が減少 #電話やEメールでの問い合わせに迅速に対応し、サービスコストを削減することが可能。 では日本国内ではどのようなチャット提供会社があるのか、その比較をしてみたいと思う。 #スマホ

1. コードフォーマット パッケージとして提供されている HTML-CSS-JS Prettify を導入する。使い方はソースコードで右クリックして、Prettify Codeを選択。ショートカットは　Shift + Command + H。しかるべきところでの改行と、インデントをまとめてしてくれるのでたすかります。 コードフォーマットの設定 Prettify Code コードフォーマットにおけるデフォルトでのインデントの設定はスペースです。設定変更や拡張子の追加などを行う場合は、Performance→Package Setting → HTML/CSS/JS/Prettify → Set Prettify Setting と進むと、設定ファイルが表示されます。(コマンドパレットからも呼び出し可。) インデントの設定を変更する場合は インデントの文字をスペースからタブに dent_cha

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先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており