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analyticsに関するgayouのブックマーク (5)

  • Spy - Webページ中でのユーザの動きをトラッキング

    MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました アクセス解析を使うとユーザがどう回遊しているか分かります。しかし、ページの中でどういう風に動いているかは分かりません。そこで何か問題にあってページを閉じてしまっている可能性もあります。 そんなユーザの操作を記録、再現してくれるのがSpyです。アクセス解析と組み合わせて使ってみると面白そうです。 Spyの使い方 Spyの動きです。自分が行ったマウス操作がそのまま再現されます。 Spyはページを表示した瞬間から記録が行われています。そしてデータを逐次アップロードできます。このデータをつなぎ合わせることでユーザが行った操作(クリック、ストロールなど)を再現できる仕組みです。プライバシーへの配慮は必要ですが、Webサイトのテストと組み合わせて使ってみても良さそうです。 SpyはJavaSc

    Spy - Webページ中でのユーザの動きをトラッキング
  • Customer Journey & Product Analytics Software Tool | Woopra

    Unify Seamlessly track and unify data across product, marketing, sales and support touchpoints with custom tracking and 50+ integrations. Learn more Analyze Customer Journeys, Trends, Retention, Segmentation and more. Whatever the question, there’s an analytics report with answers. Learn more

    Customer Journey & Product Analytics Software Tool | Woopra
  • 「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、

    「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
  • FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!

    FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ

    FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!
  • Webデータ分析&データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

    追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析(特に線形重回帰分析) 独立性の検定(カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定) 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析(バスケット分析・相関ルール抽出) 計量時系列分析 おわりに おまけ1:「素性ベクトル+分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2:グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ

    Webデータ分析&データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
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