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hiromi-ibukuroに関するnabinnoのブックマーク (5)

  • 【速報4】待望の「新しいセグメント機能」は、「ユーザー」レベルでデータを絞り込める!(第76回) | Googleアナリティクスとは/衣袋教授のGoogleアナリティクス入門講座

    Googleアナリティクスの多くのレポートで実行できる機能に、セグメント機能というものがある。これは特定の条件で集計データを絞り込むものだ。データ分析で非常に重要なこのセグメント機能だが、大幅なリニューアルが行われている。 2013年11月現在では、 古いセグメント機能である「アドバンス セグメント」のままのアカウント新しいセグメント機能が使えるアカウントの2つが併存しているが、年内にはこの新しいセグメント機能への完全移行が予定されているようだ。 「アドバンス セグメント」は「訪問」レベルで絞り込む機能だが、新しいセグメント機能は「ユーザー」レベルで条件を指定することまで可能だ。これは、アクセス解析を行う者にとっては、待ちに待った機能強化だと言える。これまで「ユーザー」レベルで集計データの絞り込みができないことが、Googleアナリティクスの大きな弱点の1つだったからだ。 そこで今回はその

    【速報4】待望の「新しいセグメント機能」は、「ユーザー」レベルでデータを絞り込める!(第76回) | Googleアナリティクスとは/衣袋教授のGoogleアナリティクス入門講座
  • Google アナリティクス完全マニュアル ┃ 株式会社クロス・フュージョン

    このページは「Google アナリティクス完全マニュアル」販売のページです。販売はすべて終了しました。 コンテンツの詳細はこちらのページをご参照ください。サンプル版(PDF21ページ)はこちらをクリックでどうぞ。 <提供形態> 下記の4種類がありました。販売はすべて終了しましたが、過去情報として掲載しておきます。 1.PDF廉価版はAbilie経由で販売していました。なおAbilieのPDF販売は、特定のアプリ経由でしかそのPDFを閲覧できないという仕組みで、印刷、テキストコピー、ファイルコピーの何れもできませんので、多少使い勝手が悪いです。また単品販売でバージョンアップなどもありません。 2.PDF通常版は単品販売でバージョンアップなどもありません。PDFファイルの形でご提供します。紙への印刷はできますが、Acrobat体でもテキストのコピーはできません。 3.PDF更新版は年間購読制

  • Insight for WebAnalytics

    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。 続いて、仕事時代の最終ステージ。なおこの回顧録には自分以外に登場する人達がいるが、直接的な人物名の記載はない。但し一部所属や肩書などの記載から推測できる場合はあるが、自分との関係性の文脈で必要最小限にしか触れていない。 ・独立時代 さあ、いよいよ自分で会社を作って仕事だ。初めから誰かを雇う積りはなく、大きくする野望もなく、最後まで一人取締役のみという株式会社だった。初めからある程度の仕事は持っていて独立できたので、いろいろと試行錯誤する時間が持てたことも幸いし、幕を閉じる2023年まで

  • 「訪問数」を理解する[第11回] | Googleアナリティクスとは/衣袋教授のGoogleアナリティクス入門講座

    前回から引き続き、主要なディメンションや指標と、それらを見るレポート群について解説する。 前回は、「ページビュー数」と「イベント数」について説明をした。今回は、「訪問数」を取り上げる。 アクセス解析では当たり前に使われていて、いまさら解説の必要がないと思うような基的な用語も、じつはGoogle アナリティクス特有の仕様だったり、意外と正しく理解できていなかったりする場合もある。知ってるつもりの人も、注意深く読み進めていただければと思う。 訪問数、訪問の定義とは?「訪問数」とは、文字どおり、Webサイトへの「訪問」の回数を意味する。では「訪問」とは、どのような定義でカウントするのだろうか。 概念的に言えば、「訪問」とは、Webサイトにおける連続した利用行動の塊(一連の利用行動)のことを意味する。 たとえば、サイトがお店だとすれば、お客がお店に入ってから出て行ったところまでが1訪問ということ

    「訪問数」を理解する[第11回] | Googleアナリティクスとは/衣袋教授のGoogleアナリティクス入門講座
  • 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、

    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
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