文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
コンテンツマーケティングを因数分解する｜實川 節朗（じつかわ）
Reproでマーケティングをやっている實川（じつかわ）と申します。以前MarkeZineさんでコンテンツマーケティングをテーマに登壇の機会をいただきまして、その際に語ったことを改めて整理するnoteです。 登壇の内容について、ありがたいことにレポート記事を作っていただきました！ 【理論編】【実践編】【Q&A】という3部構成です。 このnoteでは、このまとめにも収めきれなかった内容を解説していきます。 さて。コンテンツマーケティング、やってますか？ 正直、ムズイですよね。 最初からぶっこみますが、世の中のコンテンツマーケティング、ぶっちゃけ6~7割くらいは成果出てないんじゃないかというのが長年関わってきての感想です。 なぜコンテンツマーケティングは失敗するのか僕の考える失敗理由は大きく分けて2つです。 ①成果が出るまでやっていない ②戦略を間違えている これに加えて「施策の精度が低い」とい
【一問一答】「 ゼロパーティデータ 」とは？：同意を得たファーストパーティデータ | DIGIDAY［日本版］
マーケティング業界において、またひとつ、ややこしい新語が加わりました。「ゼロパーティデータ」です。これは、オーディエンスデータを勝手に取得するのではなく、適切に要求して得たデータのこと。今回のデジタルマーケティングの新語について解説する「一問一答」シリーズでは、このゼロパーティデータについて解説します。 マーケティング業界において、またひとつ、ややこしい新語が加わりました。「ゼロパーティデータ」です。 英国の個人情報保護監督機関であるICO（Information Commissioner’s Office：情報コミッショナー局）は、広告業界が現在、オープンエクスチェンジで行っている個人情報を使用した広告売買が一般データ保護規則（General Data Protection Regulation：以下、GDPR）に違反しているという警告を発しました。それだけではなく、ICOは7月8日、ブ
【図解】グーグルのリンク評価20の原則【2019年版】（前編#1～#10） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
22年前、グーグルの創業者らがPageRank（ペイジランク）を発明し、それ以降のウェブが変わった。既存のランキングアルゴリズムと比べてPageRankが大きく違っていたのは、次の点だ： ウェブ上のリンクを票と見なす。最初の段階では、票はすべて平等だ。 得票数が多いページほど重要度が増す（そして、より上位に表示される）。 重要なページほど票の重要度が増す。 しかしグーグルは、そこで止まらなかった。さらに、 アンカーテキストトピックモデリングコンテンツ分析トラスト（信頼）シグナルユーザーエンゲージメントなど、検索結果をよりいっそう改善する要素を取り入れたのだ。 リンクはもはや平等ではない。いや、平等とはほど遠い。 ランド・フィッシュキンがこの記事のオリジナルバージョンを公開したのは、2010年だ。はっきり言って、それはSEOの世界を震撼させた。ここでは、彼のオリジナル記事から非常に多くの部分
SaaSのコホート分析でよく使われるレイヤー・ケーキ・チャートの作り方 - Qiita
初めに SaaS（Software as a service)やサブスクリプションのビジネスは売り切りのビジネスとは異なり、月または年ごとに定期的な収益をあげていくモデルです。そこでMRR（月間定期収益）やARR（年間定期収益）というものをモニターしていくことになります。 加えてただMRRやARRをモニターするだけではなく、毎月なり毎年なり、獲得した顧客がどのようにサービスを継続しているかをモニターすることも重要になります。 こうしたデータを可視化する時によく使われるレイヤー・ケーキと呼ばれるチャートがあるのですが、今日はこちらの作り方を紹介します。 準備 今回はExploratoryを使って、簡単にレイヤー・ケーキ・チャートを作成する方法を見ていきましょう。Exploratoryは30日間フル機能の試用ができますので興味があれば、お試しください！ Exploratory無料トライアル -
ユーザの平均継続期間が「1/解約率」で求められることの数学的証明 - it's an endless world.
グロース分野においてユーザがそのサービスを平均でどのくらいの期間使ってくれるか？という数値は重要な値です。 例えば、広告の費用対効果を見るためにも計算するLTV(Life Time Value)。 LTVはユーザを1人獲得することで平均でどのくらいの売上に繋がるかという値ですので、平均継続期間×ARPUという算出方法になります。 ここで、ARPU(Average Ravenue Per User)のほうの計算は簡単です。 1ユーザあたりの売上を表す数字ですので一定期間の売上/ユーザ数、以上です。 しかし、ユーザの平均継続期間はどのように計算するべきでしょうか？ 離脱したユーザのデータを基に算出しようとしても、それはあくまでも「離脱したユーザ」の平均値となり全体の平均とは異なる明らかに誤ったサンプルから得られた結果となってしまいます。 そしてもちろん、多くのユーザはまだそのサービスを使ってい
CXを紐解き、顧客目線のアイデアを刺激するメディア |
KARTE Friends StoryCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」をご利用頂いているお客様（KARTE Friends）によるCX向上のストーリー。 記事一覧
収益を最大化するレベニューマネージメント | keywalker
1.収益を最大化する、レベニューマネージメント インターネットの発達のお陰で、売上が伸びている割には、収益率が減少し予測通りの利益が得られにくい状態は、近年多くの事業で課題になっています。 ネット環境が発達する以前の、消費者は売り手の情報を頼りに、サービスや商品の購入を行う、一方通行の状況でした。ネットの普及とともに、価格・商品やサービスの内容を手軽に比較して、売り手側の情報より多くの比較を行うことで、その消費行動が決定づけられるようになりました。 売り手側は、多くのサービスや商品のそれぞれについて、戦略や価格調査を行うには膨大な情報を収集分析する必要がありますが、消費者は購入しようとするサービスや製品について限られた範囲で、検索エンジンや比較サービスなどを使って比較的簡単に検討することが可能となり、商品購入時の情報量はむしろ売り手の情報を上回っているといえます。 ダイナミックプライシング
あのGoogleアナリティクス実践本が全文無料公開！インターネット最高 | DevelopersIO
世の中よくないこともいろいろあるけれど、いい時代だと思わされるときもあります。例えばこういうニュースが舞い込んだときなんかには！ということでインプレスが運営するWebサイト「できるネット」が太っ腹企画を展開。Webコンテンツを触る（直感的＆直情的な）人ならば誰しもが持ってることでおなじみの一冊、木田和廣著「できる 逆引きGoogleアナリティクス」が全文無料公開されています。多大な感謝かよ〜。 『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ』全文公開の記事一覧（目次）- あの定番書がすべて読める！ | できるネット 「逆引き」は必携Googleアナリティクス本のひとつ 星の数ほどあるWebマーケティングツール郡の中でも夏の大三角形レベルでエッセンシャルなアクセス解析ツールのGoogleアナリティクス（以下、GA）。ある程度直感的に使えはしますが、幅広い機能性が
ECのカゴ落ち、理由は「送料・手数料の高さ」／10代のQR決済利用率は約3割【ジャストシステム調査】
『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
【iOS/Android/Web】もったいない！！アプリ作ったのにRepro使ってないなんて - Qiita
アプリ作ったのにRepro使ってないなんてもったいない！！ Reproという「代えのきかない唯一のマーケティングプラットフォーム」を紹介したいと思います はじめに 相変わらず煽り記事しか書けないおかむーです。 この記事でわかること Reproというマーケティングツールについて知ることができます アプリを作るときに毎回苦労していたことがちょっと楽になります チョトだけハンズオンがあります これまで使っていたツール アクセス解析系ツールは入れていてもマーケティング系ツールはあまり馴染みが無いのではないでしょうか GA(GoogleAnalytics): アクセス解析 パフォーマンス計測 Fabric: クラッシュ＋リアルタイムリテンションやNewUser FacebookAnalytics: GAとかと変わらないですが出せるグラフが少し違ったりする AppAnalytics: Appleさんが
モバイルアプリが削除されるまでの期間は平均6日未満――Adjust調査 - ITmedia マーケティング
モバイルアプリのユーザーには、最後にアプリを開いてから平均して6日間未満でアンインストールする傾向があることが明らかになりました。 モバイルアプリ分析のAdjustは、ユーザーのアプリ削除・再インストール活動を分析した調査結果を発表しました。 アプリの入手方法を「オーガニック」と「有料」（広告経由）で比較すると、若干ながらオーガニックユーザーの方がアンインストールまでの時間が長いことが分かりました。また、プラットフォーム別にみると、iOSユーザーはAndroidユーザーに比べ、アンインストールまでの時間が若干長い傾向があります。といっても、これらは全て6日未満の範囲にとどまっています。 エンターテインメント系アプリは半日後には削除 関連記事 AIによる効率的なオーディエンスセグメントおよびリターゲティングを実現：Appier、「CrossXマーケティングプラットフォーム」にリエンゲージメン
使いこなし高難度「直帰率」「PV/セッション」「滞在時間」3大指標の正しい使い方（後編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
これらの指標が有益である場合○1 コンバージョンファネルの診断に用いる場合「直帰率」「訪問あたりの閲覧ページ数（Pages per Visit：PPV）」「サイト滞在時間」――これらの指標が複雑さを秘めているのは確かだ。 こうした指標を何に利用すべきかと言えば、それらが真に有益なのは、コンバージョン分析などの診断に使う場合だ。 たとえばコンバージョンファネルを見てみよう。僕たちのコンバージョンファネルは次の画像のようにものだ。人々はトップページを通じて、または僕たちのブログやニュースセクションを通じて訪れ、それから（願わくは）製品ページ、価格情報にアクセスし、コンバージョンに至る。 これらすべてのページで、「直帰率」「PPV」「サイト滞在時間」などの指標を確認できる。そしてその指標は、これらのページの一部を変更する場合に役立つ。 それが大きな変更であろうと小さな変更であろうと、その結果「コ
STP分析のやり方とは？メリットや注意点、成功事例を解説
STP（エスティーピー）分析とは、「セグメンテーション」「ターゲティング」「ポジショニング」から構成されるマーケティングの分析手法です。STP分析を実施することで、自社や商品・サービスの立ち位置を明確化できます。 定番のマーケティングフレームワークですが、特にマーケティング初心者の方は何から始めていいかわからない方も少なくありません。 そこで、STP分析の基礎知識とSTP分析を行うメリット・注意点、成功企業事例について解説します。STP分析と併せて活用したいフレームワークも紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。 STP（エスティーピー）分析とは STP分析とは、「セグメンテーション（Segmentation：市場細分化）」、「ターゲティング（Targeting：狙う市場の決定）」、「ポジショニング（Positioning：自社の立ち位置の明確化）」の3つの英単語の頭文字をとって名付けられ
「広告」がなくなる日。｜KEITA MAKINO | DE Inc.
---------------------------------------------------- ※この記事は、2018年に書いたもので、書籍「広告がなくなる日」のきっかけになったものです。本に関してはこちらに書いているので、もしよかったらご覧ください！ 「広告がなくなる日」特設サイト ---------------------------------------------------- 新卒で博報堂に入社し、広告の仕事をはじめてから九年が経ちましたが、近頃は「広告」がなくなる日のことをいつも夢想しています。 広告というのは、基本的に「コスト」です。プロダクトやサービスを生みだす本業の「生産」とは違います。とても残念なことに、社会のよりよい成長に広告が貢献することは、とても稀です。 テレビで目にするような15秒のCMを一本つくるのに、数千万円の制作費がかかります(たった15秒！)
マーケター必見！ 総務省の｢統計ダッシュボード｣のスゴい充実度
総務省はこのほど、国勢調査や経済センサスなど国勢に関する統計データを｢統計ダッシュボード｣というウェブサイトにまとめ、公開をはじめた。総務省がもつ統計データを、表示する数値やグラフを動的に切り替えられるグラフィカルなシステムと組み合わせることで、広く活用してもらうことが目的だ。これが非常によくできているのだ。 ｢統計ダッシュボード｣では、約5000の統計データを｢人口・世帯｣｢労働・賃金｣など17の分野に整理して収録。グラフは全部で55種類あり、サイト上で関連データの追加や削除、時系列比較や地域間比較などが可能となっている。 総務省のリリースによれば、特にビジネス（民間）での利用について｢オープン化された公的データを地域やビジネスの視点から活用し新たなアイデアを創出｣することを狙いとしている。
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