「Webアナリスト養成講座」読書会 第2回

「Webアナリスト養成講座」読書会の第2回が終了した。

Webアナリスト養成講座 (CD-ROM付)

第2回はデータの収集についてだった。

そもそもデータには何種類あるのか?本書では4種類に分類されている。

  1. ページ遷移データ
  2. 成果データ
  3. 調査データ
  4. 競合データ

ページ遷移データ

ページ遷移データというのは、いわゆるPVやUU、アクセスログといった通常取られるユーザーの行動履歴のことだ。これらを取得するための方法は4種類定義されている。

  1. サーバーログ
  2. Webビーコン
  3. Javascriptタグ
  4. パケットスニフィング

それぞれの特徴は下記のとおりであり、特徴にあわせて選択しなければならない。

サーバーログ
最もアクセスしやすい
ログファイル解析プログラムには多くの種類があり、無料で簡単に手に入るものがおおい
検索エンジンロボットの行動データを取得して保管することができる
そもそもマーケティング用につくられたものではない
他のメカニズムを使って取り込んだデータを保管するために使うとよい
Webビーコン
imgタグで記述された2,3行のコードなので、どんなWebページであっても実装しやすい
取得情報を最適化できる
ドメインをまたがって収集するときに役に立つ
Gmailなどデフォルトでリクエスト送信がOFFになっているブラウザが増えている
複数サイトに渡って訪問者の行動を追跡したり、Eメールの開封、閲読率を調べることに適している
Javascript
Web analytics業界において新たなビジネスモデルの先駆者となった
サーバーログ以外で、一番初期導入が簡単
ベンダーのASPを使ってすぐにレポートが出せる
どのようなデータを集めるか自由に細かく設定できる
サードパーティーのcookieを使えば、自由に複数のドメインのユーザー追跡が可能
JavascriptをOFFにしているユーザーが2%から6%はいる
パケットスニフィング
わざわざタグを埋めこまなくてよい
とてつもなく膨大なデータを扱うことができる
けっこう高く、専門的な環境構築が必要

これらの中にこのような記述があり、読書会メンバーの1人がフォーカスしていたので紹介する。

▼すべてのデータ収集システムは脆弱で不完全

「100%正確なデータを取り込む方法がないことを、素直に受け入れる
 ことは重要である。」

大前提としてのマインドセット。この前提の上で全体としてほぼ正確なデータ
として分析していくことが重要。

ページ遷移データ

成果データを追うことは、「何が起こったのか」を読み解くことである。本書では「イーコマース」と「見込み顧客獲得」、「ブランド構築と顧客サポート」について書かれていたが、基礎的な部分だったので、割愛する。

調査データ

調査データはWhyを知ることである。これらを知るための方法は次の第3回で詳しく議論されるらしいが、基礎的な部分はこの章で議論されていた。

まず固定概念を払拭することが必要だ。すべての定量分析者に定性データの価値を納得させる必要がある。

次に定性チームと定量チームの協力体制が必要である。これらが互いに強調的に動く形態が望ましく、成果を最大化するには、こうした組織プランを練り、意思決定者の決済を仰ぎ、正しいリーダーシップを備えたチームを作成しなければならない。

そして最後がタイミングだ。定性データの収集をするためにいつがベストなのかを常に考えなければならない。

競合データ

競合分析には3つの手法がある。

  1. パネルベースの測定
  2. ISPベースの測定
  3. 検索エンジンデータ

それぞれの特徴は下記のとおりであり、これもまた、特徴により選び分ける必要がある。

パネルベースの測定
人数の違いを考慮すべき
1ヶ月あたり100万人以上のUUがあるサイトの分析に適している
ISPベースの測定
サンプルのサイズがとても大きい
各サイトの深い分析まではあまりできない
マーケティングには適している
検索エンジン
無料
どのツールも発展途上である

第3章ではいよいよ一番興味深い定性分析の手法について議論がされる。