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{lang: 'ja'}今日は「メディアサイトにおける「施策」と「成果」の紐付け」の2/2のお話をします。前回の記事はこちらです。合わせてお読みください。 トラッキングコードのカスタマイズ トラッキングコードをカスタマイズし、ページが表示される毎に異なった(=ユニークな)イベントを発生させます。Google Analyticsはイベントの固有性を_trackEventメソッドの第二引数である「アクション」で判断していますのでページが閲覧されるたびに「アクション」を乱数で変化させます。(イベントトラッキングの仕様についてはGoogle Analytics Codeの記事をご参照下さい。) 具体的なコードは以下の通りです。(工夫してあるところは赤字にしてあります。) <script type=”text/javascript”> var rand = Math.floor(Math.rando
{lang: 'ja'}今日はメディアサイトにおける「施策」と「成果」の紐付けという話をしたいと思います。 メディアサイトが収益増加を目的としてバナー広告、メールマガジンの配信、リスティング広告やSEOなどの施策を実施する場合、施策ごとの成果を紐付けて分析することができれば、収益に貢献している施策の予算を増加し、そうでない施策に改善を施すことにより、マーケティングROIのが向上し、より効率よく目的を達成することができるであろう。という前提に立っています。 メディアサイトの「施策と成果の紐付け」を行うには、リードジェネレーションサイト(※)とは異なった方法が必要と思われるため、その方法を解説します。 ※リードジェネレーションサイト:「申込み」や「資料請求」などの訪問者のアクションをリードとして集めることを目的としたウェブサイト。 メディアサイトにおける「施策」と「成果」の紐付け 前段落で「
{lang: 'ja'}今日はGoogle Analyticsの新バージョン(version5)から実装された、「マルチチャネル」機能における「コンバージョンセグメント」を利用して、ギャップ分析を実施し、その分析に基づいてアクションを起こす。という話をしたいと思います。 本ブログでは、「マルチチャネルを活かすのも仮説」の記事でマルチチャネル機能を利用してアクションを起こすにはユーザー側に仮説が必要なことを指摘しましたが、その記事に続く、マルチチャネル機能についての第二弾の記事ということになります。(本記事の理解の助けになりますので、まだの方は是非、お読み頂ければと思います。) マルチチャネルにおけるコンバージョンのセグメントのひとつの利用方法として参考になれば嬉しいです。 ギャップ分析とは ギャップ分析とは、「あるべき姿」と「現状」の違い(=ギャップ)にフォーカスした分析を意味しています。
{lang: 'ja'}久々の(2ヶ月ぶりの)ブログ更新となりました。 さて、本日(2011年8月29日)、Googleアナリティクス公式ブログでも正式にアナウンスがあったマルチチャネルですが、時々、「どうやってアクションにつながる知見を取り出せば良いか分からない」という声も耳にしたりします。 私なりの考えをまとめてみました。以下の考えが全てではないと思いますが、参考になれば嬉しいです。 アクションと仮説 Web解析の結果からマーケティング上の、もしくは、サイト最適化上のアクションにつながる知見を引き出すには「仮説」が必要だというのは5月にスピーカーをさせて頂いたどこどこJPのセミナーでも一貫した基調の趣旨としてお話させて頂きました。 2011年5月24日「どこどこJP」セミナーで使ったスライドの1枚 逆に言うと、Web解析のレポートをいくら見ても何をしてよいか分からないという方は、仮説が
今日は、Google Analyticsに気象情報(天気、最高気温、最低気温)を取り込む。というお話をします。 筆者はWeb解析業界に6年いますが、これまで、見たことも聞いたこともないので、もしかしたら、日本初!かもしれません。 しかし、気象情報をGoogle Analyticsに取り込むことにどんな意味があるのでしょう?そこからお話を進めたいと思います。 Webマーケティング上のアクションを起こすことの重要性 Google Analyticsに気象情報を取り込んだとしても、Webマーケティング上のアクションを起こせなければ意味がありません。GAのレポートを眺めて悦に入っているだけでは、何の改善も起きないからです。 アクションを導くのは仮説 そうはいっても、レポートを眺めているだけでは、アクションが起こせないという場合があります。その原因は、レポートをただ漫然と眺めているからです。レポート
今日は、こちらのAnalytics Impactという海外ブログで紹介されている。”Get more than 5 custom variables in Google Analytics” (Google Analyticsで、6個以上のカスタム変数を使う)を検証した結果をお話したいと思います。 スコープは1(ビジター)としました。 ちなみに、このブログ記事のことは、@naoki_nakajima さんが教えてくれました。ありがとうございます。 まずは、ページに埋めたコードですが、原文は非同期トラッキングコードの書式ではないので、それを非同期トラッキングの書式に直しました。(図1ご参照。また、コピペされる方用に、主要コード2行を以下にテキストで貼りつけました。) _gaq.push(['_setMaxCustomVariables',10]); _gaq.push(['_setCust
今日は、Google Analyticsの新しいバージョン(version5)のカスタムレポートに新たに加わった「指標グループ」についてレビューしたいと思います。 「指標グループ」は何を可能にしてくれて、現行バージョンでも設定できる「タブ」とはどう異なるのか? 「タブ」と「指標グループ」はどのような関係? など(まだ、ベストプラクティスと呼べるほど煮詰まってはいまいませんが)、私が考える推奨利用法です。 「指標グループ」がどこにあるか確認する。 図1で新Google Analyticsのカスタムレポートのどこに「指標グループ」という設定項目が加わったのかを図示しています。 (図1) 新規カスタムレポート作成画面を開いたところ。Google Analytics version5(beta)に新たに加わった「指標グループ」が確認できます。 カスタムレポートの構成要素の一つであり、機能としては、
今日は2011年3月17日に英語版公式Google Analyticsブログで発表された、Google Analytics version 5 のベータ版のレビューをしたいと思います。(これまでのバージョンが4と呼ばれていなかったので、いきなり5か?という話もありますが、ビーコンとしてGAに送信されるパラメータの一つで、バージョンを表す utmwvの値がこの記事の執筆時点で、4.8.9なので、現状のバージョンが4だったのでしょうね。) 新バージョンのレビューは本来は、新たに追加された機能を網羅的に行うべきなのでしょうが、私が「いいね!」と思う最大の点が、「カスタムレポートにフィルタがかかること」ですので、その点に集中してレビューしたいと思います。 現状(本記事執筆時点の2011年3月27日)はベータ版ですので、今後、画面上の表記も含めて変更になる可能性があります。ご注意ください。 レポート
今日は、Google Analyticsの「ページ解析」と、「閲覧開始後の遷移」についてお話したいと思います。 ページ解析(は2010年10月末に大幅に機能向上した、解析対象サイトへのクリック数等重ねあわせ表示機能です。対象とするページから、リンク先ごとに、全クリック数の何%クリックされたのか?をダイレクトに表示してくれます。 また、「ページ解析」アドバンスセグメントとも連動しており、クリック数を「新規セッション」や「Yahooを参照元とするセッション」に絞り込むことができますし、同様なことを「フィルタ」を使って実現することもできます。 一方、以前からある「閲覧開始後の遷移」レポート(昔は「ページ遷移」という名前でした)も、訪問者が解析対象ページから閲覧を開始した後、次にどのページに遷移したのか?を教えてくれるレポートです。 広い意味では、「ページ解析」も「閲覧開始後の遷移」も、訪問者のサ
今回は、「失敗しないプロファイル運用」のお話をしたいと思います。 皆さんは、1つのサイトを解析するプロファイルをいくつ作ってますか?おそらく、大抵の方が、「1サイト、1プロファイル」で毎日の解析を運用していることと思います。 ですが、失敗しないプロファイル運用としてお薦めなのは、プロファイルを3つ作ること。 ひとつは、全くフィルタを掛けない状態のプロファイル もうひとつは、データが汚れても良い(※)テスト用のプロファイル そして最後が、日常的にレポートを確認するための本番プロファイル です。 (※)データが汚れるとは、意図しないデータがGoogle Analyticsのレポートに記録されてしまうことを指しています。 失敗しない運用のためにはプロファイルは3つ作る フィルタは、ちょっとしたミスで、レポートが意図しない結果になってしまいまう場合がありますので、本番用プロファイルに紐付ける前に、
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