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
アナリティクスアソシエーション (a2i) ｜アナリティクスの協議会
セミナー オンライン オンラインセミナー「GA4エキスパートのイチオシ分析手法解説 ～ 木田さん直伝 GA4とBigQueryでユーザー最適化 ～」｜2024/9/4(水) GA4のエキスパートに、イチオシ分析をご紹介いただくシリーズの第三弾は、木田和廣さんによる「GA4のユーザー分析」です。 GA4がUAから大 …
Yahoo! JAPANのデータを活用したコンサルティングでマーケティングを支援する「Qubitalデータサイエンス」発足
『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
リクルートが競合になった時の傾向と対策（自分用） - 起業工学
リクルートさんが本日、Airレジ（エアレジ）を開始しました。 ▶エアレジ：Airレジは、ビジネスをするうえで大切な会計業務を支えるクラウドレジアプリです。お店にとっての使いやすさを第一に、実際に利用する人が求める多くの機能を実現しました。もう高い利用料を払って POS レジを導入する必要はありません。注文や会計、売上管理を軽やかに、確実に支える Airレジがあれば、あなたが大切にしたい「おもてなし」に充分に力を注ぐことができるようになります。（HP抜粋） http://airregi.jp/campaign/?utm_source=facebook&utm_medium=mw25&utm_campaign=tyuushou&utm_term=campaign2 「スモールB向け決済」は非常にホットな市場で、店舗のPOSも含めた「スモールB向け決済」で先行されている会社さんは、ユビレジさんと
アンケートは「回収率」が重要！ 信頼性が有効回答数よりも高くなる理由 | リサーチ／データのリテラシー入門——調査統計の基礎知識
母数の少ない統計でも、アンケートに答えた人の割合（回答比率・回答率）の高さが、信頼性につながる理由を解説します。回収率が低いと、調査結果に偏りが生じてしまい、真実と大幅にずれてしまう問題が起こります。そうした偏りを少なくするために、必要なサンプル数をはじきだす計算式と、サンプル数と回答比率と誤差の早見表を紹介します。 回答「数」が多い調査と、回収「率」が高い調査、どちらが信頼できるか？前回、調査対象者を選ぶときにはランダム性が重要であるという話をしました。そうしないとサンプルが偏るためです。しかしサンプル自体が偏っていなくても、実際の回答者が偏っているとやはり使えない調査となってしまいます。 数字を絡めた具体例でお話します。次の2つの調査を比較してみましょう。 サンプル数10万人（無作為抽出）、回答数1万人の調査（回収率10％）サンプル数1000人（無作為抽出）、回答数900人の調査（回収
内閣府が「ネット調査と訪問調査でどんな差が出るか？」を詳細に報告していた | Web担当者Forum
少し古い記事になるが、内閣府が以下のようなコンテンツを公開していた。 → インターネットによる国民生活に関する意識調査 ～ 世論調査との比較分析 ～ http://www8.cao.go.jp/survey/sonota/h19-internet/index.html わかりやすくいうと、「ネットリサーチを使った調査と、調査員による個別面接聴取による調査とで、どんな違うが出るか調べてみた」というものだ。 2007年7月調査のものなので、2008年版が出たら記事として取りあげようかと思っていたのだが、編集部コラムのネタが切れてきたので出してしまおうと思う。 同じ設問でネットリサーチと訪問調査をそれぞれ行っているのだが、まず、それぞれの調査の共通点と相違点をまとめてみよう。 2つの調査に共通すること・調査項目 現在の生活について（生活の向上感、満足度等）今後の生活について（生活の見通し、力点等
DAUを評価指標から捨てた会社の話 #tokyowebmining
2013/05/18に#TokyoWebminingで話した資料です。 大人の都合でグラフの縦軸と横軸がありません。 基本的には横軸は時間（day）と、縦軸はUUです。Read less
生産性の高いマーケティングや経営には何が必要か 「ビッグデータ」の前に、普段のデータの見方を考える | JBpress (ジェイビープレス)
ビッグデータという言葉に、近頃ますます脚光が当たっている。雑誌ハーバード・ビジネス・レビューの2012年10月号（英文版）でも、“GETTING CONTROL OF BIG DATA”という特集が組まれている。 マーケティングの雑誌でビッグデータが取り上げられることは非常に良いことである。また、多くの議論がなされることも望ましい。 ますます科学的なマーケティングが進むことになるはずである。しかし、課題もある。それは、日本企業のマーケティング担当者中には、統計の専門家、数学の専門家が少なく、基本的なデータの理解に間違いが生じやすい点である。 そこで、今日は平均値という、一番なじみの多い値のマジックについて、少し考えてみたい。 平均値は、統計の1つの代表値にすぎない 読者に平均値の定義の説明をする必要はないだろう。だれでも、平均値は計算できるだろうし、報道やビジネスにおいても、例えば、「平成
A/Bテストの数理 - 第1回：人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
