2009年もありがとうございました

大晦日。

今年1年を一言で言えば「変化」だったかなと思う。

たくさんの人と出会い、別れ、たくさんの人と話をし、世界観を議論し、生き方に影響を受けた1年だった。

仕事では、10人くらいの組織から40人くらいの組織に増え、エンジニアという現場を守る仕事から、本部長というタクトを振る仕事に変わった。自分の思いが形になっていく面白さ、責任、そして誇り。たくさんの人に支えられ、心からの信頼や感謝を感じた。ダメ出しもたくさん受けた。成長という変化がそこにはあった。

来年のテーマは「飛躍」

それはただ単に「ガンバる」とか「気持ち」とかではなく、本当に技術をつけていきたいという気持ちだ。そして自分の市場価値を高めていく。一気に社会に出ていきたい。もっと人とぶつかることも多くなるだろうし、もっと自分と向きあわなければいけないだろう。しかし、社会の中での自分を作るのか、それとも組織の中の自分に甘んじるのか。それこそが最大の問題だ。一気に飛躍しなければいけない。

最後に、今年1年関わってくれたすべての方に感謝。
そして、来年もよろしくお願いします。

パスファインダー <道なき道を切り拓く先駆者たれ!!>

レビュープラスから献本。


大前研一通信特別保存版PartIII パスファインダー < 道なき道を切り拓く先駆者たれ!!>

本書は大前研一がいままでに語り書き記したことをpich upしてカテゴリごとに記したものだ。

さまざまな熱い言葉が示されている。

この本を読んで僕が大きく感じたことは、本当に個人の価値を極限まで上げなければいけないなということだ。

21世紀とはどのような世界なのだろうか。

一言で言えば「個」に対する責任がより増す世界になるのだと思う。

20世紀までの隆盛は、個人はどれだけすばらしい組織に属しているのか、その組織の中でどれだけ協調性を持ち、生産性高くout putできるのか、
それを追い求めた時代だったのだろう。皆が平等な条件の中、たくさんの成果を上げられた者が、その組織の上に立ち、そしてその組織を率いていく。

では21世紀はどのような世界になるのか?

個人が持っているバックグラウンドは大きく違い、そして一人一人の後ろには膨大な情報があり、そして誰もがそれに接することができる。
世界は限りなく小さくなり、物理的な成約すら人間はzeroにしようとしている。

その中で組織と個人の関係はaffiliation(ゆるく細いつながり)になっていき、必要なときに必要な人が集まり、そしてそれぞれやるべきことを
自ら探してゴールに向かって進んでいく。そしてゴールを迎えたら、それぞれバラバラになり、また違うcommunityが出来ていく。

そんな世界なのだろう。

世界最高峰の理科系大学であるMIT(マサチューセッツ工科大学)のメディアラボ終身教授であり、副所長でもある石井さんの話でこんな話がある。

MITで何かをしようとすると、あるオープンなプラットフォームの中で手を上げる。するとMITにはスーパーハッカー(ここでいうハッカーとは悪い意味のハッカーではなく、日本語でいうと職人みたいな意味)がめちゃくちゃいるので、ある人はプログラムハッカーとして、ある人はレーザーハッカーとして、ある人はエネルギーハッカーとして、わっと集まって1ヶ月くらいでプロトタイプを作ってしまう。そしてそこに興味があるものは残り、興味がなくなればそこを去り、去るとまた新しい人が勝手に補完されてどんどんプロジェクトが進んでいく。

これが世界を変えるようなイノベーションを次々を生み出し、ノーベル賞を58名も出している大学の日常だ。
ちなみに東大の理系分野でのノーベル賞受賞はいままでにたった3名だ。

ぼくらは何かの分野でハッカーにならなければいけない。自分は何が出来るのかを考える、長所をとにかく伸ばす。
好きなことをどんどんやる。だから自分にキャップをしてはいけないし、うまくやろうとしてもいけない。

ここの記事はすばらしく、ぜひ読んで欲しいと思う。
http://rikunabi-next.yahoo.co.jp/tech/docs/ct_s03600.jsp?p=000789

大前研一は、一貫して「答えのある問題などもはや問題ではない」といい、「ブレイクスルーを考えろ」と唱え、そして何より「自ら何かを生み出すinnovatorこそが次の歴史を作っている」と説いている。

だからこそすべての前提を捨てて、失敗を恐れずに前に進んでいくこと。可能性を信じること。21世紀を担う若者に向けてこのようなメッセージを発信し続けているのだろう。

そんな熱い言葉がつづられた1冊になっている。

こんなことを何年も、何十年も前から言い続けている大前さんは本当にすごい人だ。


大前研一通信特別保存版PartIII パスファインダー < 道なき道を切り拓く先駆者たれ!!>

マネージメントをすることは信頼感を得るということだと思う

昨日メンバーと面談をしているときに何気なく語ったことがすごく大切な気がしたのでここに書いてみようと思う。

いまうちのチームは5人体制だ。ぼくなんかよりはるかにできる(もちろん年齢も上の)、日本の某基幹システムを担っていたようなエンジニアが2名と、新卒で入ってきてずっと営業だった2年目の子と、デザイナーの女の子、そしてぼくだ。

もちろんぼくが4人の月次面談をしたり、目標設定や評価をする。いわゆるマネージメントといわれるものだ。マネージメントという言葉は、とても広義に使われる言葉で、組織論にも経営論にも使われるが、ここでは組織論の意味でマネージメントという言葉を使うことにしよう。

ぼくがこの3ヶ月で真に感じるところは、マネージメントとは信頼感だということだ。ともすればマネージメントというのは、なにかスキル的な部分や、テクニカルな部分で語られることが多いがそうではない。マネージメントとは、お互いの仕事に対する大いなるリスペクトによってのみもたらされるものであり、スキル的な部分やテクニカルな部分というのは、その上ではじめて意味の出てくるものだ。

だからこそ、マネージメントをする人間はとにかく仕事に対する圧倒的な結果を出す必要がある。圧倒的な結果だ。何ができるのか、自分の強みは、そこに対してメンバーはリスペクトしているだろうか?とにかく信頼を得ることだ。うわべだけの仲良しクラブなんてやめてしまったほうがいい。雰囲気ではない。技術でもない。マネージメントスキルなんて言う前に、自分の強みを作り、結果を出し、信頼感を上げることを考えたほうがいい。お互いの強固な信頼だ。信頼感がない状態でどんなにいい話をしても、どんなに諭しても、それにはまったく意味がない。信頼感を得るために、仲良くなるために無理に趣味の話をする必要なんてない。そんなことで信頼は生まれない。そんなことをするくらいなら、相手のもっと深くにある真髄を知ろうとするほうが100倍有益だ。そしてメンバーを認めることだ。自分と違っていてもいい。そこにお互いの信頼と尊敬の心があれば、なんら問題ではない。

マネージメントをするときにメンバーとチームを盲目に心から信じることが必要だ。自分だけ特別だと思ってはいけない。もっと頼ればいい。もっと聞けばいい。イノベーションはどこからでもやってくる。アイデアはどこからでもやってくるのだ。自分だけが特別ではない。取り繕ってはいけない。作ってはいけない。自分だけが特別だという心はメンバーとリーダーの間に溝を生み、信頼という糸を切ってしまう。リーダーは「リーダー業」をやっているだけにすぎない。それは「営業」や「システム業」「企画業」となんら変わりはない。だからこそ常にメンバーを信じることだ。メンバーとチームのことを考えることだ。自分もそこにいるただ1人の人である他はない。

マネージメントスキルは必要だ。しかしスキルに意味はない。すべては心からの信頼関係というゴールに向かう道具でしかない。

そう思った3ヶ月だった。

そして、こんな成長を与えてくれた、TさんやWさんやSくんやOさんに心から感謝をしてやみません。
これまでも、そしてこれからも、最高のチームで、最高の時間を。
世界を驚かせるようなイノベーションを起こしていきましょう。

「Webアナリスト養成講座」読書会 第1回

「Webアナリスト養成講座」読書会の第1回が終了した。


Webアナリスト養成講座 (CD-ROM付)

今週は1回目ということで軽く・・・かと思ったらそういうこともなく、かなり白熱した議論になった。

本当に良い会だ。

ではさっそく第一章のアジェンダ。

1 Web Analyticsの現在と未来

Web Analyticsの簡単な歴史
Web Analyticsの現状と課題
旧来のWeb Analyticsは死んだ
Web Analyticsはどうあるべきか?

内容は、いわゆるWebAnalyticsと呼ばれる「分析」の歴史がはじめにあり、その問題点・課題の提示、そして我々が今後学んでいくアナライズというものの定義の確認だ。

まず歴史からだが、歴史はとくに事実の確認なので、問題なく読めた。

そこで次に出てくる話が、「過度な分析依存は思考停止をもたらす」ということ。

僕たちはデータを本当にたくさん取りたがる。PVもそうだし、UUやコンバージョン数。でもそのうちどのくらいが有益なものなのだろうか。本当に必要なものは何なのだろうか。データデータデータ。でも結局何も解っていないじゃないか。

これはまさしくいまの仕事と結びつく。

検索をやっていると膨大な情報を目の前にする。本当に膨大だ。そして取ろうと思えばいくらでも取れる状況にもある。しかしながら、このうちどのくらいが生かせているのか。いや、生かせていない僕たちが悪いのかもしれない。しかし膨大なデータを取ろうして、データを取ることに目がいき、まさにそれが目的になっていないだろうか。そう思わせてくれる一文だ。

では何が重要なのか。その答えは「KPI」ではなく、「KIA」だという一文が出てくる。

じゃあKIAとは何なのか?この説明が難しかった(今でもまだあまり解っていないが読み進めるとわかると信じて読み進めてみる)。

本書では「主要洞察分析」と訳されている。

主要洞察分析とは、ウェブサイトにおけるユーザーの行動が「なぜ」起こったのか、ウェブサイトが顧客に「どういう影響を及ぼしたのか」に焦点を当てたウェブ分析のこと。

と書かれている。

つまり、いままでのPVやUUみたいな「WHAT」(何が起こったのか)にフォーカスするのではなく、「WHY」(なぜ起こったのか)にフォーカスする分析だ

そしてそのKIAには大きく定性的な話と定量的なはなしがある。

定量的な話

  • クリック密度分析
    簡単にいうとヒートマップ的なもの
  • セグメント化された訪問者の傾向
    PVといったばくっとした全体の数字ではなくて、セグメントして数字を見てみる
  • さまざまなチャネルからの分析
    ウェブページみて電話をしてきたらそれはゴール。でもそれってちゃんと測定してる?

定性的な話

  • 訪問者の主要目的を知ること
    どんなにデータ見ても無理。アンケートや座談会をして直接聞けば?
  • どんだけやりたいことができたのか?
    ECサイトだったらThank Youページを見ればいいけど、それは例外。テストを仕掛けたり、ユーザビリティテストをしたり、直接聞いたりしたほうがいいのでは?

ここでびっくりしたことは、Googleのアナライズコンサルなどをしている人物から「アンケート」や「座談会」などといった言葉が出てきたことだ。そして臆することなく、「データからWHYはわからない」とか「直接聞くことも大切」などという言葉を使っているところにしびれた。

つまり、、定量的な話ばかりがフォーカスされるが、定性的なデータもデータであり、「何をしたのか?」と「なぜしたのか?」を同時に見つめなければいけない。これが大切なのに、みんな数字ばっか見すぎだというのが彼の意見だ。

これには本当にびっくりした。「データ見れてない!」とか「データをちゃんと見てる?」といった話ではなく、「意味あるデータを見ろ」「数字ではわからないこともある」ということを1章に書いているのはすごい。

話は続き、定性的なデータをとる方法はたくさんあるが、そもそも顧客満足度やタスク完遂について理解していないのなら難しいことはやらないほうがいいといわれる。

そして彼から打診されることはこのようなこと

  • ラボユーザビリティ・テスト
    ユーザーに指示ありと、指示なしで、あるタスクをしてもらう
  • サイト訪問
    顧客がいつも使うような環境でつかってみること。
  • 実験やテスト
    A/Bテストや多変量テスト
  • 聞き取り調査
    ユーザーに直接コンタクトをとり、ウェブページをいじってもらう
  • 意識調査
  • なぜこのページに来たのかを、アンケートなどを使って調べてみること

これらをどうフレームワークにしてみるとどうなるか。それが

三位一体法

だ。

三位一体には、行動分析成果分析エクスペリアンス分析が含まれる。

行動分析
顧客が何した?という従来の分析だ。
ページ遷移やクリック密度分析、セグメント化、主要指標などはこれにあたる。この本ではこの行動分析をけなしてはいるが、不必要だと言っているわけではない。大切なことは行動分析はあくまで1/3であるという認識を持たなければいけないということだ。

成果分析
顧客に役立ったか?という視点だ。so what?(だから何?)の要素と呼ばれている。
いくら行動分析ができても、ユーザーにとって成果が出たのか?を知らなければいけない。ECサイトなら購入などのゴールは取れるが、たとえばニュースサイトなどでは、ユーザーが目的のニュースにたどり着けたのかという疑問を持つべきなのだ。つまり、「何故あなたのウェブサイトは存在しているのか?」という存在意義を問う分析ともいえる。

エクスペリアンス分析
ユーザーがが何考えているのか?という視点だ。これは最も重要な視点で、この本で1つの分析手法を選べといわれたら迷わずこれを選択すると書かれている。
このエクスペリアンス分析は簡単いうと、「何故そのサイトを訪れたのか?」というwhyの疑問に答える分析だ。この分析手法はA/Bテストや顧客満足度調査、顧客の声分析などがあるが、現在の分析ではこのエクスペリエンス分析を軽く見ている傾向がある。

大切なのは、この3つのバランスを守って分析をすることだ。いくら成果ばかりみても、その行動がわからなければ意味がないし、どれだけ行動と成果がわかっていても、そもそも何故ユーザーがこのページに来てくれたのかを知らなければ、そのデータには意味がない。だからこそ三位一体なのだ。

第一章の結論は、この三位一体の概念の提示だ。

この先は、この三位一体の概念を深堀されるのだと思う。

以上が1章のまとめだ。

KIAという言葉がよくわからなかったが、読み進めればわかってくるのだろうか。

第2章が楽しみだ。

「Webアナリスト養成講座」読書会 第0回

社内で「Webアナリスト養成講座」の読書会をしようと思い立って発起してみた。


Webアナリスト養成講座 (CD-ROM付)

このWebアナリスト養成講座は「マーケティングのいろは」の「い」から始まり、最終的には「マーケティングとは?」や「アナライズとは?」、具体的な方法論まで学べる大作。ボリュームも500ページくらいあるが、小手先に頼ってばかりのマーケティングを一刀両断して、本質を王道で学んでいくかんじが好きで読んでみることにした。

嬉しいことに読書会に参加してくれるメンバーが、社長、担当役員はじめ、かなり上の人たちが多く、有益な議論ができそうなのが本当に楽しみ。

ちなみにこの本のキャッチコピーは

Googleのエバンジェリストが教えるWebサイトの最適化!顧客満足度を高め、利益を増やす戦略的分析。PV、ヒット数、アクセス数は信用するな。

内容はこんなかんじ。原則1週間で1章を読み合わせていく。

1 Web Analyticsの現在と未来

Web Analyticsの簡単な歴史
Web Analyticsの現状と課題
旧来のWeb Analyticsは死んだ
Web Analyticsはどうあるべきか?

2 データ収集―重要性と選択肢

データを取り巻く環境を理解する
ページ遷移データ
成果データ
調査データ
競合データ

3 定性分析の概観

顧客中心の本質とは何か?
ラボユーザビリティ・テスト
ヒューリスティック評価法
サイト訪問(現地訪問調査)
調査(アンケート)
まとめ

4 Web Analytics戦略の成否を分ける重要な要素

顧客中心主義宣言
ビジネスの課題を解決する
Web Analyticsを成功させる「10/90ルール」とは何か?
仕事のできるWebアナリストを雇う
最適な組織構造と責任体制を見出す

5 Web Analyticsの基本事項

データの取得:サーバログか、JavaScriptタグか?
最適なWeb Analyticsツールを選択する
ページ遷移データの品質を理解する
タグ実装のベストプラクティス
3段階の「だから何?」テストを行なってみる

6 1ヶ月目:Web Analyticsの基礎と基本的指標

第1週:基本を理解するための準備
第2週:基本的な指標を再考する
第3週:標準的なレポートを理解する
第4週:Webサイトのコンテンツ品質とナビゲーションのレポートを使う

7 2ヶ月目:Webデータ分析を開始する

事前準備と体制
eコマースサイトのスタートガイド
サポートサイトのスタートガイド
ブログ計測のスタートガイド
第4週:反省とまとめ

8 3ヶ月目:検索分析―サイト内検索、SEOとPPC

第1週:サイト内検索分析を実行する
第2週:SEOを始める
第3週:SEO対策を計測する
第4週:検索連動運動型広告(PPC)の効果を分析する

9 4ヶ月目:メールマーケティングとマルチチャネルのマーケティングを計測する

第1週:メールマーケティングの基礎
第2週:メールマーケティング―高度なトラッキング
第3週と第4週:マルチチャネル・マーケティングの追跡と分析

10 5ヶ月目:Webサイトテストで顧客の声を聞く方法―顧客のパワーを利用して成果を上げる

第1週と第2週:テストの意味と価値を理解する
第3週:何をテストするか―具体的な選択肢とアイデア
第4週:テストのプログラムを作成する

11 6ヶ月目:ベンチマーク、ダッシュボード、シックスシグマを活用する

第1週:ベンチマークと目標設定で人を動かす
第2週:ダッシュボードで経営層の目を覚ます
第3週:ダッシュボード作成のベストプラクティス
第4週:Web AnalyticsにシックスシグマとPEを適用する

12 7ヶ月目:競合分析とWeb2.0分析

競合分析
Web2.0分析

13 8ヶ月目以降:間違いだらけの「Web Analytics神話」を斬る

経路分析:時間・リソース・金の無駄遣いだ
コンバーション率:これほど有害な指標はない
完璧の追求:Webデータに完璧を求めても仕方ない
リアルタイムデータ:利用料に見合う成果はあるのか
標準的KPI:他人の言うことを鵜呑みにしてはいけない

14 先進の分析概念―あなたのWeb Analyticsを強化する

統計的な有意差の力を解き放つ
セグメンテーションの驚異的な力を使う
分析とレポートを結びつけよう
コンバーション率のベストプラクティスを使う
検索エンジンマーケティングと検索運動型広告の分析を向上させる
すばらしいサイト離脱率の計測
購入までの日と訪問回数を測る
統計の管理限界を活用する
コンバーション可能な機会の大きさを測る

15 データに基づいて判断する文化を創造する―実践的なステップとベストプラクティス

Web Analytics管理者やリーダーを探すための重要な技能
いつ、どうやってコンサルタントや社内のエキスパートを雇用するか
データによって意思決定する文化を作るための7つのステップ

このブログでは、その週のまとめとおもったことをつらつら書いていこうと思う。

では次は第1回で。


Webアナリスト養成講座 (CD-ROM付)