Web解析Hacks
オンラインビジネスを成功に導くには、「誰が、いつ、どこに、なぜ」サイトに来たのかを管理者が理解できるようにWebサイトを構築し、計測・解析ソフトウェアを取り入れることが重要です。 本書は、サイト訪問者が残していく情報、データの意味、データの使い方などを明らかにする計測・解析ツールを十分に使いこなすためのガイドブックです。Web解析の基礎、実装とセットアップなど入門的なHackから、オンラインマーケティングやWebサイトユーザビリティの計測、オンラインショップの分析、Web計測アプリの自作まで、Web解析全般を100のHackで解説します。企業サイト、ポータルサイなどすべてのサイトオーナー、またWebディレクター、インターネット広告関係者必携の一冊です。 序文 クレジット はじめに 1章 Web計測の基礎 1. Web計測を語る 2. Web計測のベストプラクティス 3. 適切なベンダを選ぶ
Ptengineウェブ運営All-in-Oneプラットフォーム | ウェブの改善や改善業務はこれひとつで完結
サイト強化はこれひとつ はやく、大きな成果へ ヒートマップ、サイト解析、ページ編集、A/Bテスト、WEB接客、パーソナライゼーション 1つのタグ設置だけで、全てノーコードで使えます。
時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析
連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析（Time Series Analysis）とは？ 時系列分析（Time Series Analysis）は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学（Time Series Econometrics）」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR
Google Tag Managerのタグ移行作業を徹底図解！ タグの登録、埋め込み、公開まで
『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
1つの表だけでもここまで読める！ 逆転や落差から探すサイト改善のポイント | Web担当者Forum
アクセス解析を行うと、一般にはランキングデータが表示される。ページごとに、訪問者やページビューが多い順に並べられた表ということになる。まずは表1を見てほしい。これは典型的なアクセス解析結果の1つで、ページとそれぞれの訪問者数が表示されている（表1）。典型的なアクセス解析結果の一種として、このランキングデータを読み解いていこう。 多くの場合、企業人は「数が多いことが良いこと」と考えているため、こうした表を読み取るのが難しくなるのではないだろうか。たとえばこの表1を見ても、ランキングの上位には「当たり前じゃないか」という項目が並んでいる。 最も訪問者数の多いのは「トップページ」である。当たり前だ。次に多いのが「製品情報 トップ」で、トップページの3分の2にあたる人が訪れている。続いて出てくるのが主力製品である「製品A 扉」のページ。トップページや製品情報トップで中心的な扱いをされているし、他で
ここが変だよウェブマーケティング第2回 成功者はアクセス解析をこう活用する！ | ここが変だよWebマーケティング
集客のためによかれと思ってやっている、さまざまなマーケティング手法。なのに結果がついてこない、アドバイスを聞いてもなんとなく納得いかない……とお悩みの方は多いのではないだろうか。もしかしたらそんなあなたと、あなたの周囲のウェブマーケティングは、どこかが「変」なのかもしれない。 デジタルフォレスト 清水昌浩氏が、実話をもとにウェブマーケティングの問題点とその解決策を読み解くシリーズ。 「ここが変だよウェブマーケティング」、前回の記事では、ある会社の執行役員の事例を紹介して、勘と経験、周囲のアドバイスに頼るサイト改善が危険であること、そして集客力向上とコンバージョン誘導力向上の「合わせ技」が重要であることを説明した。 さて今回は、間違いだらけのウェブマーケティングと縁を切り、正しいページ分析を身につける極意をお教えしよう。 ウェブサイトも病気も、まずは診断コンバージョン数の伸び悩んだサイトを分
口コミの数だけ見ていませんか？ ― オンライン上で正しい口コミ分析を行うための3つのステップ
『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
Twitterは売上に貢献するのか？ TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証
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アクセス解析がダメな７つの理由（前半） - Real Analytics （リアルアナリティクス）
アクセス解析の仕事をしていると、アクセス解析さえあれば「キーワードを見ればユーザーのニーズや考えている事が分かる」とか「CVRを元に最適な集客プランはこの手法だ」とか「導線分析を行うことによってユーザーが一番コンバージョンする最適な経路ははこれだ！」とか思ってしまう事があります。 しかしWhat Web Analytics is Missing... という記事を読むと、改めてアクセス解析ツール（単体）の限界や課題点について考えさせられました。当たり前だけど、アクセス解析は万能ではなく、あくまでもユーザーの動きが結果として集計されているだけだったりします。 この文章ではアクセス解析ツールに対して感じている７つの課題に関して記載されています。「本当に知りたいビジネス要件について回答を教えてくれない」という意味で、全てのツールにあてはまる内容になります。その内容を紹介いたします。 ※記事の内容
「平均のひとつ覚え」から卒業 〜社会人なら知らなきゃ恥ずかしい統計の基礎知識 | Web担当者Forum
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
どんな読者が、どうサイトを見たかが分かる Web マーケティングツール[UseerInsight]
重要な流入チャネルである検索の見るべきデータを整理、上位サイトの傾向を分析、必要なキーワードを可視化します。
![どんな読者が、どうサイトを見たかが分かる Web マーケティングツール[UseerInsight]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8992379c2ca528bfb0e638031103e07e5dc03bd9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fui.userlocal.jp%2Fimages%2Fui2%2Ficons%2Fheatmap.png)
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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