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現場のプロがやさしく書いたWebサイトの分析・改善の教科書

マイナビ出版

2,980円+税

リクルート、サイバーエージェントで活躍した第一線のWebアナリストがサイト分析・改善の最新情報と事例を紹介・解説。豊富な事例と、明日からできる施策の数々をがっつり詰め込んだ、濃密な一冊です!

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内容紹介

(著者による「はじめに」より抜粋・編集)

本書はWebサイトのコンバージョンを増やすための主要施策の分析方法と改善の考え方をまとめた書籍になります。筆者の4冊目の書籍となりますが、最も「施策」と「実践」を意識した一冊です。

Chapter 1では、施策の説明に入る前に抑えておいていただきたい、コンバージョンの設定とデータの見方について説明をしています。コンバージョンの設定では「ビジネスロードマップ」という手法を使って、どのようにビジネスゴールとKPIを決めるかを事例を交えて紹介しています。また、データの見方に関しては、データからサイトの課題や特徴を発見するために「トレンド」と「セグメント」を使う方法を紹介しています。Chapter 1 の内容を理解し、実践することで、Webサイトを分析する目的と方法を学べます。

Chapter 2では、12個の施策を取り上げています。

  • 「自然検索・リスティング」
  • 「メールマガジン」
  • 「バナー広告」
  • 「ソーシャルメディア」
  • 「ランディングページ」
  • 「コンテンツ・特集」
  • 「カート・入力フォーム」
  • 「ブログ」
  • 「スマホサイト」
  • 「スマホアプリ」
  • 「ECサイト」
  • 「BtoBサイト」

と、多岐に渡る内容となっており、施策の基本的な知識や背景、分析方法と改善などを学ぶことができます。

皆さんが普段使っている施策であれば、効果を上げるための手法を学ぶことができますし、使っていない施策に関しては理解を深めることができるでしょう。また、ECサイトおよびBtoBサイトに特化した内容も取り上げています。 コラムもいくつか用意させていただき、より深いあるいはマニアックな施策や分析事例を読むことができます。

Chapter 3 に関しては、改善施策を行い、成果を出すためのプロセスにフォーカスしました。得られた気づきをどう施策にまでもっていくのか。そのために必要なPDCAの考え方と、実践方法を筆者の経験に基づいて紹介しています。

Chapter 4 は、Googleアナリティクスで絶対に抑えておかないといけない機能を紹介しています。本書ではGoogleアナリティクスを活用した分析手法を沢山紹介しています。Googleアナリティクスは更新頻度が高く、多種多様な書籍やリソースがあります。それらを参考にしていただきながらも、本書で外せない機能に関してはおさえておきましょう。Googleアナリティクスの使い方を学びたい方は、初心者向けの資料を用意いたしましたので、よろしければ本書のサポートサイトからダウンロードの上、活用してください。また、本書で紹介したいくつかのテンプレートも公開しています。

最後に、様々な内容を本書で紹介していますが、最終的に大切なのは皆さんが自分のサイトあるいはクライアントさんのサイトでその内容を実践してみることです。本書では施策や分析の考え方を事例を交えて紹介していますが、その内容が全てのサイトにおいて正しいとは考えていません。本書の考え方を元に、皆さんのサイトならではの「虎の巻」や「改善サイクルの回し方」を作ってください。その内容こそが、Webサイト改善の最高のコンテンツになるでしょう。本書がそのための一端を担えれば嬉しい限りです。

※本書では、説明で登場する範囲で、Googleアナリティクスの操作メニューについて解説していますが、Googleアナリティクスの使い方をトータルで解説する本ではございません。ご注意くださいませ。

書誌情報

  • 著者: 小川 卓
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2014-08-23)
  • 最終更新日: 2014-08-23
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 354ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF
  • 出版社: マイナビ出版

対象読者

著者について

小川 卓

1978年生まれ。ロンドン大学(UCL)・早稲田大学大学院卒。マイクロソフト・ウェブマネー・リクルート・サイバーエージェントなどで活躍。ウェブサイトの分析・改善施策の提案などを企業内および個人で行っている。
主な著書に『ウェブ分析論:増補改訂版』( SBクリエイティブ)『ウェブ分析レポーティング講座』(翔泳社)『クチコミページと社長ブログ、売上に貢献しているのはどちら?』(技術評論社)などがある。ブログ「リアルアクセス解析」を2008年より運営中。また全国各地で講演会や勉強会の講師を行っている。デジタルハリウッド大学大学院 客員准教授・アナリティクスアソシエーション プログラム委員・Adobe Analyticsユーザー会「eVar7」代表などを担当。

目次

Chapter 1 改善ポイントの見つけ方

Section 1 ゴールとKPIの設計(1)ゴールを設計する
  • ゴールを設定する大切さ
  • ゴールを設定するには
  • 良い目標設定と悪い目標設定の例
Section 2 ゴールとKPIの設計(2) 目標からKPIへの落とし込み
  • KPIを設計するには
  • 「ビジネスロードマップ」とは?
  • ビジネスロードマップのメリットと作成方法
  • Column Webサイトでビジネスゴールが達成されるサイトの注意点
Section 3 ゴールとKPIの設計(3) 目標設定とKPIの事例
  • ECサイト「メンズファッションプラス」の場合
  • 目標設定とKPIの事例
Section 4 データの見方と分析方法(1) 分析を始める前に
  • データから気づきを得るために必要なこと
  • 最初に「仮説」ありき
Section 5 データの見方と分析方法(2)
  • トレンドとは
  • アクセス解析ツールにおける事例
Section 6 データの見方と分析方法(3) セグメント
  • セグメントとは
  • 主なセグメント
  • セグメントを使った分析例(1) 直帰率×入口ページの場合
  • セグメントを使った分析例(2) コンバージョン×閲覧ページ
  • セグメントを使った分析例(3) トレンド×セグメントの合わせ技

Chapter 2 項目別の改善策とノウハウ

Section 1 自然検索・ リスティング
  • 1-1 自然検索の目的を定義する
  • 自然検索からの流入は、利用者が能動的に探しているしるし
  • SEOに関する基本的な知識
  • サイトの内容にマッチし、利用者にとって有益なコンテンツを作成する
  • 1-2 自然検索を分析する
  • 流入に関する分析
  • サイト内に関する情報
  • キーワードの分析を行う単位
  • 1-3 リスティングの目的を定義する
  • リスティング広告とは
  • リスティング広告の人気の理由
  • リスティングで表示される内容
  • リスティングで大切なのは想像力
  • 1-4 リスティング広告を分析する
  • リスティング広告のコスト
  • インプレッション単価とクリック単価
  • コンバージョンあたりのコストと売上
  • 広告費用の回収率と利益ベースの投資対効果
  • Googleアナリティクスとリスティングの連携
  • 1-5 自然検索とリスティングの分析事例
  • リスティングの傾向を確認する
  • サイト全体・検索エンジン・リスティングの傾向を確認する
  • リスティングキーワードの詳細を確認していく
  • 自然流入キーワードの詳細を確認していく
  • Column ブランドワードをリスティングで出稿するべきか?
  • Column 検索エンジン最適化のために
  • Column おすすめのサービスやツール7選
Section 2 メールマガジン
  • 2-1 メールマガジンの目的を定義する
  • メールマガジンの特徴
  • 2-2 メールマガジンを分析する
  • メールマガジンにおける指標
  • 重要視するべき指標と分析方法
  • 2-3 メールマガジンの改善施策
  • サイト訪問→メルマガ登録
  • メルマガ配信→開封
  • 開封→クリック
  • 2-4 メールマガジンの改善事例
  • メールマガジンからの現状の流入量
  • 購入までのメールマガジンからの流入数
  • 結果につながるメールマガジンの特徴
  • 改善の提案
  • Column メールマガジンにまつわるデータあれこれ
Section 3 バナー広告
  • 3-1 バナー広告の目的を定義する
  • バナー広告とは
  • ターゲティングという概念
  • メディアレップや広告代理店に関して
  • 3-2 バナー広告を分析する
  • バナー広告分析における4つの基本指標
  • 指標の確認方法
  • 直接とアシストという考え方
  • コストと売上に関する指標
  • バナー広告の目的にあわせた指標を組み合わせる
  • バナー広告分析の基本的な考え方
  • 広告管理表の作成
  • 3-3 バナー広告の改善事例
  • バナー広告の考え方
  • Column 本当に閲覧者が見たかどうかを計測をするための設定
  • Column アフィリエイトとは?
Section 4 ソーシャルメディア
  • 4-1 ソーシャルメディアの目的を定義する
  • ソーシャルメディアとは
  • 何故ソーシャルメディアなのか
  • ソーシャルメディアの9つの利用目的
  • ソーシャルメディアに関する2つの注意点
  • 4-2 ソーシャルメディアを分析する
  • 流入元としての分析
  • メディアとしての分析
  • 4-3 ソーシャルメディアの活用事例
  • ソーシャルメディアの9つの活用方法
  • NOYESの事例
  • SUUMOの事例
  • Column YouTubeの分析方法
Section 5 ランディングページ
  • 5-1 ランディングページの目的を定義する
  • ランディングページとは
  • なぜ、ランディングページが重要なのか
  • ランディングページの目的はそのページによって変わる
  • なぜ、専用ランディングページを用意する必要があるのか?
  • 5-2 ランディングページを分析する
  • そもそも、どのページから流入しているかを確認する
  • 直帰率が平均、あるいは良いページを更に良くするためには?
  • 直帰率は何%くらいが最適なのか?
  • 専用ランディングページで見るべき指標
  • 5-3 ランディングページの改善ポイントを見つける
  • ランディングページで最も大切なのは直帰率
  • 直帰率×流入元を確認する
  • 直帰率×新規率を確認する
  • 直帰率だけではなく、遷移率とコンバージョン率も確認しよう
  • ランディングページと相性が良い改善方法(1)A/Bテスト
  • ランディングページと相性が良い改善方法(2)ヒートマップツール
Section 6 コンテンツ・特集
  • 6-1 コンテンツや特集の目的を定義する
  • 「主コンテンツ」とは?
  • 「従コンテンツ」とは?
  • 目的を明確にして数値に落としこむ
  • 6-2 コンテンツの分析方法を理解する
  • 「主コンテンツ」で見るべき指標
  • 「主コンテンツ」の分析および評価方法
  • 「従コンテンツ」で見るべき指標
Section 7 カート・入力フォーム
  • 7-1 カート・入力フォームの目的を定義する
  • カート・入力フォームの特徴
  • なぜ、カートや入力フォームが大切なのか?
  • カートや入力フォームを改善することの難しさやリスク
  • 7-2 カート・入力フォームを分析する
  • カートの分析
  • 入力フォームの分析
  • 7-3 カート・入力フォームの分析事例
  • 入力フォームの分析事例
  • 会員登録プロセスの改善事例
Section 8 ブログ
  • 8-1 ブログの目的を定義する
  • ブログの目的
  • すぐに結果が出ることは少ない
  • 数値では判断できないメリットもたくさん
  • 8-2 ブログを分析する
  • ブログのKPIに関して
  • 分析では、指標をあげるために何ができるかを考える
  • 訪問者を集める
  • 内容に共感してもらい、認知や売上につなげる
  • 8-3 ブログの改善事例
  • 事例1:直帰率の低下
  • 事例2:人気がある記事の書き方とその成果
  • 事例3:ブログの立ち位置を変えることによるコンバージョンへの貢献増加
  • 最大のKPIは執筆者の継続率
  • Column 上位0.2%そして1000万円を稼いだ「リアルアクセス解析」
Section 9 スマホサイト
  • 9-1 PCサイトとスマホサイトの違いを理解する
  • PCとSPサイトはどこが違うのか?
  • タブレットに関して
  • 9-2 スマホサイトの目的を定義する
  • 情報サイトのPCサイトとSPサイト
  • ECサイトのPCサイトとSPサイト
  • 分析する際の注意
  • 9-3 スマホサイトを分析する
  • SPサイトとPCサイトの分析方法の違い
  • レポート 1: ページの読み込み時間レポート
  • レポート 2: アクセス時間帯のレポート
  • レポート 3: デバイス・OS別のレポート
  • レポート 4: 目標到達プロセス(特にフォーム入力)
  • Column PCとスマートフォンの基本指標の違い Column PCとスマートフォンの基本指標の違い
Section 10 スマホアプリ
  • 10-1 スマホアプリの特徴
  • Webサイトとの構造の違い
  • 順位を上げるための施策
  • 10-2 スマホアプリを分析する
  • 全体図と見るべき指標
  • 集客の分析
  • アプリ内の分析
  • レビュー・評価・順位の分析
  • Column リワード広告とアドネットワーク
  • Column ソーシャルゲームの分析
Section 11 ECサイト
  • 11-1 ECサイトの目的を理解する
  • ECサイトの特徴
  • モールと自社サイトの違い
  • ECサイトにおける購買プロセスを確認する
  • 11-2 ECサイトにおける新規とリピーターの獲得の重要性
  • なぜ、再訪問と再購入が重要なのか?
  • ユーザーが見えるような方程式を作成する
  • 顧客と個客と分類
  • 新規獲得と再訪問・再購入の考え方
  • 11-3 ECサイトの改善施策事例
  • メールマガジン
  • スマホアプリ
  • Webサイト
  • Column レコメンドとは
Section 12 BtoBサイト
  • 12-1 BtoBサイトの特徴
  • BtoBサイトの大前提
  • Webサイトの役割を明確にする
  • ビジネスロードマップを作成しよう
  • 12-2 BtoBサイトを分析する
  • 来訪企業数を計測する
  • 要件別の人数や利用率を確認して最適化に活用する
  • 中間成果の設定を行う
  • 12-3 BtoBサイトの改善事例
  • BtoBサイトの改善の考え方
  • コンテンツの網羅性
  • 事例掲載に関する注意点
  • 関係性維持のためのコンテンツやコミュニケーション手法
  • 多種多様なお問い合わせ手法を用意すること
  • 最後に:Webだけで考えない

Chapter 3 分析結果の活用方法

Section 1 分析結果を改善に活かす
  • 分析結果を活用するというのはどういうことか?
  • 分析を活用するためのPDCAサイクル
  • PDCAサイクルを活用するべき3つの理由
  • PDCAサイクルはどこから始めれば良いのか?
Section 2 PDCAサイクルの見直し
  • PDCAサイクルの見直しの必要性
  • 各プロセスの具体的な考え方-Plan
  • Planにおける落とし穴
  • 各プロセスの具体的な考え方-Do
  • 各プロセスの具体的な考え方-Check
  • 各プロセスの具体的な考え方-Action
Section 3 PDCAサイクルを回すための具体的な取り組み
  • 事例1:Planの段階において、事前に予測を立てるためのドキュメントを用意
  • 事例2:中長期での施策をPlanするための手法
  • 事例3:Doした施策の記録を残しておく
  • 事例4:Checkを強化するための勉強会の実施
  • 事例5:施策を振り返り次のアクションにつなげる「KPT」の取り組み
  • 事例6:PlanからActionにつなげるための施策管理と共有の仕組み
Section 4 Webアナリストのお仕事
  • コンサルティング案件の場合
  • SUUMOにおけるアナリストの役割
  • サイバーエージェントにおけるアナリストの役割

Chapter 4 Googleアナリティクスの主要機能と情報リソース

Section 1 本書でよく登場した分析方法の設定
  • 機能1:アカウント作成とレポートの階層構造
  • 機能2:目標設定
  • 機能3:「eコマース」の実装
  • 機能4:「セグメント」の設定方法
  • 機能5:広告パラメータの設定
Section 2 Googleアナリティクスに関する情報リソース
  • Googleアナリティクスに関する情報収集や便利なサイト
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