「Web解析ツール」は死に、「Predictive First」へと移行する - 絶倫ファクトリー
新卒でWeb系企業に入ってから6年間、webサイト改善の仕事に携わってきたけれど、いわゆるこの業界で言われる一般的な「Web解析」のやり方というのは、もう時代遅れなのではないかとこの半年くらい考えている。正確に言えば、Adobe Analytics（以下AA）やGoogle Analytics（以下GA)といった「Web解析ツール」を使ってWebサイトの課題を見つけて改善点を洗い出し云々……と言ったやり方は古いものになりつつあるのではないか、という話だ。 点の改善 線の改善 AAやGAといった従来のWeb解析ツールの弱点は、サイト全体でユーザがどのように動いているのか、つまりサイト上でのカスタマージャーニーを把握できないことだ。直帰率の高い入口ページを見つけて改善する、CVしているユーザがよく見ているページを見る……これらは基本的に課題がある、またはCVに寄与していそうな「点」を見つけて、
基本的にDAUもARPPUも無視しておりますというお話 : SociApp -Social Appの分析ブログ-
少し前にネット上で話題になっておりましたが、 ドリコムの方のtokorotenさんのスライド。 DAUを評価指標から捨てた会社の話 DAUって物凄く一般的なKPIだけど変動要素が大きくて当てにならないよねというお話。 ざっくりとDAUという指標で見るのではなくてもう少しきちんと解析してみようということ。 偉い人がDAUを見て一喜一憂するとかそんな会社大丈夫かいなと思いつつ、 ここに書いてあることは物凄く同意する箇所が多いです。 そもそもでDAUって変動要素が多すぎるし判断つきづらいんですよね。 もちろん継続率を上げるような施策はあるものの、 「これをやったからDAUに効く」とか「これが継続率対策に鉄板」というものは少ないんですよね。 このスライドにもある通り「どこ経由で入ってくるユーザーか」ということの影響の方が大きいです。 とはいえ個人的には流入経路とかを調査して解析するのはしんどいと思
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