「とりあえずアクセス解析」のアクセス解析って何? – サイト改善のサイクル、再考(2)

このエントリーは、前回の「サイト改善のサイクル、再考」の続きです。

「アクセス解析」と言っても、「現状把握」と「分析」、「KPI設計」などはそれぞれ取り組んでいる領域が全然違うよ、というお話。
「とりあえずアクセス解析やってください」というオーダーをいただくことがあります。こちらとしては警戒心を伴って身構えるオーダーなのですが、「アクセス解析すればなんでもわかる」と過剰な期待と希望をもって声をかけて来ている印象があります。

いやいやそんなことはありません、「はい、アクセス解析です」とお皿を出すような感じで何かが出てくることはありません。戦略も戦術もゴールもシナリオも何もいただけないかぎりは。

「アクセス解析」って何でしょうか。

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サイト改善のサイクル、再考(1)

考え方の共有です。Webサイトを改善する際の、あるいはWebが関与するビジネスの立ち上げからひとつ上のステップに向かうまでのサイクルを、去年の秋頃から再考していました。上の図がそのサイクル。「改善の分解」。

別に「Webサイト」という枠に限らず、広告や集客の領域などに置き換えていただいても構いません。

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Web担当者向け通信講座「WEB担当者通信」

WEB担当者通信

Web担当者向けの通信講座「WEB担当者通信」が正式にスタートしました。僕は講師として参加しています。

WEB担当者通信

7月の終わりに丸山さんからお話をいただき、いろいろ詰めるところはあったのですが、アクセス解析担当の講師として参加いたしました。

すでに1回分、モニターを募集してテスト運用したのですが、講師が出した課題に対する参加者の様々な回答を見ることができて、とてもおもしろいです。この講座は課題がしっかりしていないとおもしろくない仕組みのはずなので、課題をがんばって考えないといけないですね。意外に難しいんですけれども。

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結果を出すためには複数の施策を一気にやる勇気も必要

効果検証が前提なら、できれば複数の施策を同時にしない方がいい」というエントリーを以前書いたのですが、改善結果にインパクトが求められるときは、小さな改善を繰り返していても結果が出にくかったりします。有意な改善結果が出るかわからないレベルの小さな改善を繰り返すのではなく、一気にまとめて施行して「結果を出すぞ」という勇気もときには必要です。

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価値を伝えること

『ヤフー・トピックスの作り方』という本を読みました。1年前の本ですね。ヤフー・ニュースのトピックス編集部長が書かれています。

ヤフー・トピックスの裏側というか、どのようにしてトピックスが選ばれて、どう13文字に表現しているかという裏話もおもしろいのですが、考えさせられたのはメディアとしての社会的な意義や倫理観について書かれている部分。ひいては、コンテンツを発する側(企業のWebサイトや、たとえば僕のブログも)としての心がけにつながってきます。

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それは「おもてなしの言葉」か

先日、あるサービスからメールでご案内が届いたのですが、その件名にドキッとして、真っ先にそのメールをクリックして読みました。どんな件名だったと思います?

「(Webサービス名)ユーザー削除のご案内」

「えっ?」とちょっとなりますよね。何か利用規約に反することでもしたのだろうかとか、数秒間の短い間にいろんな思いが駆け抜けます。

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スマートフォンに機種変更したら、携帯メルマガが機能しなくなった

携帯メルマガがスマートフォンに届いても、ユーザーはリンク先を閲覧できない上に購読解除もままならなくてハッピーじゃないし、メルマガを送る側もハッピーじゃない、そういうことがあるというお話。

※このエントリー記事は2011年8月に書いたものです。ここで例として触れている2社のメルマガ媒体は、現在は適切に解除方法の提示や移行などの対応されている旨を付記しておきます。

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仮説を立てること、気づくこと

仮説を立てるということ。あるいは気づくということ。状況から仮説を立てて結果を分析することは結構あっても、ある程度の結果から仮説を見つけて改めて状況を分析し直すというフローは案外むずかしいんじゃないかなと思います。

漫然とTwitterのタイムラインを眺めて、興味深い法則に気がついた。
それは、500人以上フォロワーのいるユーザーの大半は、「フォロワー数 / 被リスト数」がおよそ10という値になる。ということだ。

fladdict – Twitterのフォロワーに関する10:1の法則、メモ

この法則の「10:1」が正しいのかはさておき、Twitterの「フォロワー数」と「被リスト数」の割合に法則性があるのではないかと気がつくところがうらやましくもあります。細かいことを言えば、「被リスト数」はユニークではないので(同じ人から複数のリストに入れられることもある)、「フォロワー数<被リスト数」になる可能性も物理的にはあるのですが、それを「フォロワー数500人以上」とフォロワー数の母数をある程度確保することで、回避しているのだろうな、と。

とまれ、「指数」として非常におもしろいと思います。

それでも、Twitterのフォロワー数が1,000人の人と10,000人の人では、同じ指数でもまた意味やニュアンスが異なってきますよね、きっと。フォロワー数が10,000人のように大人数になると、この指数は下がってくるのでは?(リストの機能をよく知らないユーザーが多くなってくるでしょうから)。

僕は、フォロワー数が866、被リスト数が145なので、指数は約「6」でした。えーっと、「ある業界の権威とかご意見番」って、そんな恐ろしい…。しがないフリーランスなのですが…。でもなぜか被リストは多いよなと感じてました。全然僕からはフォローしてなくて恐縮なのですが。