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アクセス解析に関するflarのブックマーク (4)

実践★Adobe Analytics
実践★SiteCatalystは、Adobe Analytics（旧SiteCatalyst, Discover）を使ってみて分かったことを掲載する個人サイトです。作った便利ツールや翻訳情報、活用／実装テクなどを公開しています。
flar 2010/11/08
アクセス解析

CMS
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Google Analytics、77の注意点（追記有）
本記事は2010年8月時点でのものです。バージョンがあっていない場合や、サイト分析の本質的な考え方以外は、参考にはなりませんのでご了承ください。 Google Analytics を理解する上で、覚えておいた方が良い計測仕様や算出方法をまとめました。ご指摘や間違い等ございましたら、コメントかメンション頂けると幸いです。１．$インデックスって何？コンテンツ>>上位のコンテンツ、で表示される値。そのページを経由してコンバージョンされた値の合計を、そのページセッション数で割ったモノ。アシストなどのイメージ。２．閲覧開始後の遷移とナビゲーションの違いコンテンツ>>上位のコンテンツ>>ページ詳細、と表示し、閲覧開始後の遷移は、直後に遷移したセッション数。ナビゲーションサマリーは、閲覧開始に限らず、その前後のPV数の割合。３．ページ滞在時間は差分を取るページ遷移をして、その時間の差分を取
flar 2010/08/24
アクセス解析
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コンバージョン率2.8%、カート放棄率59% - この平均データをどう活用するのか？ [アクセス解析tips] | 衣袋宏美のデータハックス
こういった疑問はどのようにして解消すればいいのだろうか？そしてその際に注意するべき点にはどういうものがあるのだろうか。行動に繋がらない競合比較データに意味はないあなたのサイトのコンバージョン率が5％だったとしよう。そして競合調査データによって、仮にあなたの業界におけるサイトのコンバージョン率の平均が2％であるという数字だけがわかったとする。この場合「平均より上だ！よし、OK」となって安心する。もちろん、具体的な改善行動にはつながらない。では、あなたのサイトのコンバージョン率が0.5％だった場合はどうか。業界平均値2％より低いため、あわてて目標値を1.0％に設定するかもしれない。目標設定をして、何かに取り組まなければならないという姿勢を示した行動自体は正しいが、業界の平均値がなぜ自社の4倍も高いのか、その理由がわからないのならば、その場しのぎの場当たり的行動になってしまう。そもそも、
flar 2010/05/27
米国125のECサイトの平均データ

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ビジネス
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事例紹介 – ウェブサイトのリニューアルを成功へ導いた「WWF Japan」のアクセス解析への取り組み
A/Bテスト 5 Ads Data Hub 1 AdSense 5 AdWords 19 AdWords 連携 21 AMP 4 Analytics 基本 5 API 2 BigQuery 11 Cookie 1 CPA 1 DCM 1 DFP 3 DoubleClick 11 DoubleClick Campaign Manager 1 DoubleClick for Publishers 3 e コマース 2 Firebase 8 Firebase Analytics 4 Firebase 向け Google アナリティクス 2 ga.js 2 GA4 12 GACP 18 GCP 1 Google Cloud Platform 1 Google Consumer Surveys 2 Google Insights for Search 1 Google アドマネージャー 1 Goo
flar 2010/05/26
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