「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、
【実録】36回のABテストでCV率8.3倍を実現するまでの全記録｜MarTechLab（マーテックラボ）
皆さんこんにちは。ギャプライズ鎌田（@kamatec）です。 突然ですがまずはこの図をご覧ください。 7ヶ月でCV（コンバージョン）率8.3倍。 これは、私たち改善チームが実に36回、ほぼ週1回のペースでABテストを繰り返し到達した数字です。 下記はチーム内で実際に利用していたABテストアイデアを集約していたスプレッドシートですが、検討したテストアイデアだけでいえばなんと120個ものアイデアが出ていました。 今回は、この36回のABテストにおいて “どのような思考プロセスのもとそれらが実行され、最終的にCV率8.3倍を実現したのか？” についての詳細を明らかにしていこうと思います。 ABテストは成功した時以上に、失敗したテストからどのような気付きを得るかが重要です。そこで成功例だけではなく、実際の失敗例とそこで改善チームがどう新たな仮説を構築するに至ったのかまで解説していきます。 それでは
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