敢えて誤解を与えかねないタイトルにしてみましたが、言いたいことはデータをじっくり見ている時間もない方は、とにかくテストしてユーザに決めてもらうのも一つの方法だということです。 アクセス解析データも所詮は数字の羅列で、それを単に眺めてもサイトの改善策は書いてありません。ある一定規模のサイトで、ウェブがビジネスにインパクトを与える会社(サイト)ならともかく、中小企業がこれに時間を割く余裕はあまりないでしょう。 我々アクセス解析を毎日やっている人間ならいざ知らず、普通の会社は、そんな時間があれば、お客様のことを考える方に時間を費やしたいと思うのは無理もありません。しかしそういった方々こそ、実はサイトのテストをやってみることをお勧めしたいと考えています。なおここで言うテストとは、サイトのA/Bテストのことです。ユーザビリティテストなどの定性テストではありません。
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 2009/2/19のIAB UKのニュースから。 http://www.iabuk.net/en/1/lightspeedandiabresearch190209.html 英国のインターネット利用者に対する調査の結果。全ての年代で、夕方が広告に対して最も注意を払いやすい時間帯だという。若年層は、朝から晩に向けて徐々に関心が上がっていく傾向があるらしい。対して高年齢層は午後9-12と午後2-6時にピークがあるという。 時間帯以外では、何をしているときに広告への関心が高まるのかという部分
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 1月から3月までの毎日のアクセス(PV数、ユニーク・ユーザ数、セッション数のいずれもとしておこう)水準が同じだとした場合、月次データのPV,UU,セッション数は同じになるだろうか? さて答えは次のうちのどれが近いと思うか? A.まあ大体同じになるはずでしょう、そりゃ B.正月はアクセスが少ないから、1月が少なくて、2-3月は同じくらいじゃないの C.2月だけUUが少し、PVとセッションは1割減くらいじゃないの 以下の答えを読む前に、正解とその理由をまず考えておこう。 まず、毎日のアクセ
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Jason Burby & Shane AtchisonのActionable Web Analyticsから。 各項目で十分できているなら5点、全くダメなら1点としてそれぞれの点をまず付けよう。 1.自分のウェブにたいして合意された成功指標(何を達成したら成功とするか)を持っているか? 2.殆んどの関係者が全体の成功指標を同じように認識しているか? 3.主要なサイトの行動を金額評価したことがあるか? 4.潜在的な財務上の影響の観点から、プロジェクトに優先順位を付けているか? 5.ビジ
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Avinash KaushikのWeb Analytics AN HOUR A DAYから。 コンバージョン率を解決することが、全てのトラフィックを解決することなのか?全ての顧客のサイト経験を改善することになるのか?違うだろう。 サイトを調査しに来た顧客、会社を知るためにサイトに来た顧客、サポートを求めてサイトに来る顧客セグメントの全ては、決してあなたのサイトで購入することはない。これら全てのセグメントは、マーケットの条件やあなたの会社が取るキャンペーンやブランディングなどの行動や競合
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。 1訪問あたりの平均ページビュー数(Average Page Views per Visit) 1訪問あたりの平均ページビュー数は、訪問者がサイトをどれくらい強制されて、あるいは容易にナビゲートされたかを示す、すぐれた指標である 定義(Definition) ある期間におけるページビュー数の合計を、同期間のセッション数の合計で割ったもの。 ページビュー数÷訪問(セ
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。 一人あたりの平均訪問(セッション、ビジット)回数(Average Visit s per Visitor) 特定期間の一人あたりの平均訪問回数は、平均的な訪問者の興味の度合いや運動量を理解するのに役立つ指標である。 定義(Definition) ある期間における訪問回数の合計を、同期間のユニーク訪問者数で割ったもの。 総訪問(セッション、ビジット)回数÷ユニーク
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Paul Holsteinのブログから。 http://paul.webanalyticsdemystified.com/2008/08/15/conversion-factors/ 訳すの面倒というか備忘録なので、英語そのままで。 Trust Elements: - Safe Shopping Icons (hacker safe, BBB) - Toll Free Number visible - Address visible - Quality of Design - Qual
ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。 Avinash KaushikのWeb Analytics AN HOUR A DAYから。 データに基づいて意思決定を行う文化への鍵は、データに基づいて意思決定を行う伝道者のような管理者であり、必要な7つのスキルがあるという。今回はその内の3つを紹介する。こんな人材はいないよなあと思いつつ理想は高くというところか。 1.仕事への深い情熱 ウェブ解析は、つらく悲しい圧倒される仕事で、答えを見つけるのが難しい。どうやって来月もうまくいかせようかといった、典型的な質問を乗り越えられるような
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