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データへの好奇心を成果につなげる方法
2018年1月26日金曜日
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「
How to Turn Your Team’s Data Curiosity into Results
」
を元に構成しております。
データの専門家なら誰でも知っていることですが、優れたアイデアが唐突に浮かんでくることなど滅多にありません。アイデアとは、単純な好奇心から徐々に形になっていくものです。「もし〜だったら」という問いがアイデアの種になり、それに運が加わることによって、次の段階へ大きく前進します。
あなたのチームのメンバーの多くも、そうした「もし〜だったら」を抱えているかもしれません。たとえば、マーケティング プランを最適化し成果を高める方法について、すでに何らかのインサイトを得ているかもしれません。しかし、そうした着想をもっと具体的な形に発展させるためには、もう一押しが必要なこともあります。組織において、常日頃からインサイトを実践に役立てるには、役職を問わずすべてのスタッフがデータを使って思考を巡らすスキルを身に付けられるよう、トレーニングを提供する必要があります。結局のところ、
優れたアイデアが次にどこから生まれてくるかなど
、誰にも予想はつかないのです。
少数の専門家だけでなく、多くのスタッフがデータを専門的に分析できるようにするには、次の 3 つの方法があります。
1. トレーニングを最優先事項に据える
チームのどのメンバーでも、ビジネスに有益なデータを分析すれば、顧客がいつ、どこで、どのようにブランドと関わっているか明らかにすることができます。これにより、カスタマー ジャーニーを組織全体で詳しく把握することが可能です。しかしそのためには、データの確保と分析を最優先事項に据えることができるよう、上層部からサポートを受ける必要があります。Google と Econsultancy が実施した
調査
によると、大手企業の約 3 分の 2 で、経営幹部はデータに基づくインサイトを本能的な直感より価値のあるものと認識しています1。
では何をすればよいのでしょうか。収集したデータを分析するにあたり、チームが必要な知識を特定して、経営幹部によるトレーニング プランの策定をサポートしてください。チームがすでに持っている知識とこれから学ぶ必要がある知識のギャップを確認すれば、その情報に基づいて、適切なレベルのトレーニングをチームに提供できるようになります。トレーニング セッションを実施する場合は、記録し、オンラインで公開し、参加できなかったスタッフと共有しましょう。
2. 成功事例を共有する
あなたがデータの専門家としてチームの中心にいる場合は、成功事例を共有することで、データ リテラシーを効果的に広めることができます。
最近行った A/B テストの結果をまとめて
、その結果をどのように得たのか、チームのメンバーに示すようにしてください。データを使って何ができるのかを知ることにより、メンバー自身のやる気も高まるはずです。また、データを効果的に使っているメンバーをあらゆる機会において評価し、彼らに見返りを与えることで、熱意が生まれます。さらに自前の知識を活用し、過去の実績を例示することで、データの有用性を伝えることも重要です。
アナリストとしては、自分の役割を新たな視点で捉えてみることも必要かもしれません。アナリストにはレポートを作成するだけでなく、
データの背景を読み解いたり、業績に与えた影響を解明
したりする役割もあります。それによってデータに命が吹き込まれ、その価値がチーム全体で共有されるのです。そうしたプロセスをオープンにすることにより、チームのメンバーが緊急の課題に自力で対応することや、自分で立てた仮説を検証することができるようになります。
チームのすべてのメンバーをデータに精通したマーケターとして育成する方法については、
5 つのステップをインフォグラフィック
にまとめてありますので、ご覧ください。
3. 複数のチームで協働する
データを活用して自分のチームだけ成績を上げたいと思うこともあるかもしれませんが、データは実際には複数のチームで共有してこそ効果を発揮します。事実、「データに自由にアクセスできるようにすると業績が向上する」という設問に強く同意する好業績企業のマーケティング責任者は、その他の企業のマーケティング責任者より
1.6 倍も多い
という調査結果があります2。
さらに一歩進めて、専門知識を活かしてわかりやすいデータレポートを作成し、チームのメンバー以外に公開することもできます。初心者が推奨事項やインサイトの意味を理解し、生産的に活用できるようにするにはうってつけの方法です。
データを共有する際には、データが整理されていること、そしてどのチームでも簡単にアクセスし、理解できることが重要です。全員が共通の認識を持てるように、定義を明確にし、一般的な指標を使うようにしてください。さらに高い成果を求める場合は、チームごとにカスタマイズしたインサイトを提供します。そのようにすることで、レポートの真価をより深く理解できるようになります。なお、どのチームにも、それぞれに適したコミュニケーション チャネルがあるので、データの配信方法をどうするか検討することも忘れないようにしてください。
最後となりますが、組織内の
データのサイロ化を解消
できたとしても、そこで手を緩めないでください。組織全体にデータが常に行き渡るようにするには、継続的かつ積極的な対応が不可欠です。
データ分析のトレーニングを実施すれば、チームのすべてのメンバーが実際のデータに基づいて重要なアイデアを提案できるようになります。データの裏付けがあれば、他のメンバーもそうしたアイデアを真剣に受けとめるようになります。その結果、チームには普段から多様な視点が持ち込まれるようになるという相乗効果もあります。
データに関する専門知識を会社全体で共有する方法について詳しくは、
Data-Driven Marketer's Strategic Playbook
をご覧ください。
1-2 Econsultancy/Google「The Customer Experience is Written in Data」、2017 年 5 月、米国、n=677（収益 2 億 5,000 万ドル以上の企業（主に北米）でマーケティングと測定に携わっている経営幹部、そのうち n=199（マーケティングの成果が 2016 年の重要ビジネス目標を大幅に上回った主要マーケター）、n=478（その他のマーケター））
投稿者： Matt Earp（Google アナリティクス チーム、コンテンツ マーケティング スペシャリスト）
マーケティング データの物語に耳を傾ける
2018年1月11日木曜日
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「
Your Marketing Data Has a Story to Tell — Are You Listening?
」
を元に構成しております。
「どんな絵にも物語がある」という古い格言がありますが、あなたはユーザーのことをすべて把握できていますか。すべての物語に耳を傾けているでしょうか。現在のユーザーは多くのデバイスを使い分けており、耳を傾けるべき新しいチャネルも毎年のように出現しています。対応するのは大変ですが、マーケティング担当者が注意深く耳を傾けてデータを分析できれば、ユーザーのことをより深く理解するチャンスでもあります。
Google のマーケティング担当ディレクター Matt Lawson とボストン大学クエストロム・スクール・オブ・ビジネスの教授 Shuba Srinivasan 氏は「
Why a Data and Analytics Strategy Today Gives Marketers an Advantage Tomorrow
」という記事の中で、ビジネスの分野でデータ分析の重要性がかつてないほど高まっているという見方を示しています。規模の大小を問わず、企業は今こそデータ分析を導入すべきであり、ツール、戦略、取り組み方が適切であれば、まとまりのないデータから理路整然としたインサイトを導き出すことができます。
「世はまさに常時接続の時代です。マーケティング部門には重圧となるでしょうが、データからインサイトを導き出せれば大きなアドバンテージになります。」と Srinivasan 教授は話しています。
前述の記事では、企業が効果的なデータ戦略を打ち立て、現代のデジタル社会で成功を収める方法を考察しています。主なトピックは次のとおりです。
デバイスやチャネルを行き来するユーザーの行動をデータ分析で明らかにする方法
複数のチームで連携して
一貫性のあるクロスチャネル戦略
を確立する方法
マーケティング用と広告用のテクノロジーを統合
する利点
データのサイロ化を特定して
解消
する方法
これらの論点はすべて深掘りする価値がありますが、突き詰めれば、「データが語りかける内容に耳を傾けましょう」という 1 つのメッセージに集約されます。データの分析は、スタンドから試合を「観戦するスポーツ」ではありません。確かな成果を得るには、自らプレーヤーとして参加し、毎日の業務にデータドリブンの原則を適用する必要があります。
これは、それほど難しいことではありません。基本に立ち戻り、根拠のある推測、テストの実施、データの分析という科学的な手法を用いるだけです。リーダーを初めとしてチーム全員がデータを活用した試行錯誤に慣れてくれば、信頼できる結果が得られるようになります。
共有データからインサイトを導き出し、ビジネスのパフォーマンスを高める各種の方法にご興味がある方は、「
The Data-Driven Marketer's Strategic Playbook
」をダウンロードしてご覧ください。
投稿者： Matt Earp（Google アナリティクス チーム、コンテンツ マーケティング スペシャリスト）
ユーザーの行動を測定するための Google アナリティクスの新機能
2018年1月10日水曜日
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「
New ways to measure your users in Google Analytics
」
を元に構成しております。
マーケティング責任者の約 90% は、マーケティングを成功に導くためには、複数のチャネルやデバイスにまたがるユーザーの行動経路を把握することが極めて重要だと考えています。
*1
最近のユーザーはブランド各社が提供するユーザー体験に対して、驚くほど高いレベルのパーソナライゼーションや関連性を期待しています。このため Google では、複雑なカスタマー ジャーニーのすべてをより正確に測定できるよう、
Google アナリティクス
の機能改善に継続的に取り組んでいます。
今回は、ユーザーの把握に利用できるアナリティクスの 4 つの新機能をご紹介します。それぞれのユーザーに合わせて、より最適化された利便性の提供にお役立てください。
ユーザーに焦点を合わせたレポート
アナリティクスの標準レポートは、ユーザーに焦点を合わせるかたちでアップデートされました。特に日付をまたいで複数のセッションを記録するユーザーの行動を把握するうえで、ユーザー指標は欠かすことができません。
最新の標準レポートではセッション数を確認できるだけでなく、有料検索からサイトを訪れているユーザーの数などもすぐに把握することができます。
ユーザー指標が追加されたアナリティクスの標準レポート
このアップデートを有効にするには、アカウントにログインして [管理] > [プロパティ設定] から [レポートでユーザー指標を有効にする] をオンにします。
アクティブ ユーザー
、
コホート分析
、
ライフタイム バリュー
といった既存のレポートでもユーザーの分析が可能です。また、標準レポートではセッション指標も引き続きご利用いただけますので、ご安心ください。
ユーザー レポートの詳細はこちらでご確認ください。
ユーザーの全期間の指標とディメンションを測定する
ユーザー エクスプローラというツールでも、ユーザー単位で分析することができます。このツールには、（
Cookie
の有効期間に基づく）全期間を対象としたユーザー単位の指標とディメンションが新機能として追加されました。それらの新しい指標やディメンションを使うと、ユーザーの行動をこれまでよりきめ細かく測定することが可能です。
ユーザー エクスプローラに新たに追加された
ユーザー単位の全期間の指標とディメンション
たとえば、特定のユーザーがサイトに滞在した時間の累計や、サイトで行った取引の総数を過去に遡って確認することができます。サイトを初めて訪れた時期やユーザー獲得につながったチャネルなどを把握できるディメンションもあります。
新しい全期間の指標とディメンションは、アナリティクスのアカウントですでにご利用いただけるようになっています。
ユーザー エクスプローラの詳細はこちらでご確認ください。
ユーザーリストのレポート表示
このブログをご覧になっている多くの方はユーザーリストをご活用と思いますが、そうした皆さんに朗報です。アナリティクスの新しいレポートにユーザーリストを公開するオプションが追加され、すべてのユーザーリストのデータをより簡単に確認できるようになりました。
ユーザーリストをアナリティクスに公開し、ユーザーレポートでデータを確認できます。
新しいユーザー レポートには、アナリティクスで作成したユーザーリストがチャネルを問わず表示されます。これまでは、アナリティクスで作成したユーザーリストを AdWords などのサービスにエクスポートすることはできましたが、アナリティクスに公開してレポートに表示することはできませんでした。
たとえば、アナリティクスにユーザーリストを公開すると、過去 12 か月間に商品を購入しているものの、直近の 2 か月間は購入していないすべてのユーザーを表示できます。
新しいユーザー レポートはアナリティクスのアカウントでご利用いただけます。
ユーザーリストのレポート表示の詳細はこちらでご確認ください。
コンバージョンを見込めるユーザーにアプローチ
今回、新たに「コンバージョンの可能性」という指標も追加されました。これはさらに一歩進んだユーザー指標であり、名前が示すとおり、特定のユーザーが将来的にコンバージョンを達成する可能性を示します。この可能性は過去に取引のあったユーザーの情報に基づく機械学習モデルを使って算出します。
この指標がもたらすメリットは明確です。つまり、商品購入に至る可能性が高いユーザーだけのリマーケティング リストを作成し、AdWords や DoubleClick のキャンペーンまたはオプティマイズのサイトテストを通じて、そうしたユーザーにアプローチすることができます。
コンバージョンの可能性レポートも新たに追加されます。このレポートでは、チャネルなどの重要なディメンションを使って、すべてのユーザーの「コンバージョンの可能性」を確認できます。
新たに追加されたコンバージョンの可能性レポート
アナリティクス インテリジェンス
で利用できるこの新機能は、将来的にコンバージョンが達成される見込みをユーザー別に予測する初めての機能で、これからの数か月、すべてのアナリティクス アカウントでベータ版をご利用いただけます。
コンバージョンの可能性の詳細はこちらでご確認ください。
以上 4 つの新機能は、ユーザーの詳細やサイトでの行動を詳しく把握し、ユーザー体験を改善するうえでお役立ていただけます。前述した約 90%マーケティング責任者と同様に、お客様には、ユーザーの行動経路の把握にぜひこれらの機能をご活用いただければと存じます。
Happy analyzing!
*1「The Customer Experience is Written in Data」Econsultancy / Google（2017 年 5 月）
投稿者： Gene Chan（Google アナリティクス担当プロダクト マネージャー）
ラベル
A/Bテスト
5
Ads Data Hub
1
AdSense
5
AdWords
19
AdWords 連携
21
AMP
4
Analytics
1
Analytics 基本
5
API
2
BigQuery
11
Cookie
1
CPA
1
DCM
1
DFP
3
DoubleClick
11
DoubleClick Campaign Manager
1
DoubleClick for Publishers
3
e コマース
2
Firebase
8
Firebase Analytics
4
Firebase 向け Google アナリティクス
2
ga.js
2
GA4
12
GACP
18
GCP
1
Google Ads
1
Google Cloud Platform
1
Google Consumer Surveys
2
Google Insights for Search
1
Google アド マネージャー
1
Google アトリビューション
3
Google アナリティクス
34
Google アナリティクス 360
36
Google アナリティクス 360 スイート
30
Google アナリティクス 4 プロパティ
4
Google サービスの統合
10
Google サーベイ
6
Google サーベイ 360
5
Google タグマネージャ
16
Google タグマネージャー
1
Google タグマネージャー360
8
Google デベロッパー
1
Google マーケティング プラットフォーム
5
Google 広告
3
lpo
1
Measurement Protocol
1
Movable Type
1
Optimize 360
1
overture
2
PR
1
RLSA
1
RSS
2
Salesforce
1
Search Console
1
Urchin
1
urchin.js
2
URL生成ツール
3
YouTube
1
アカウント
4
アトリビューション
7
アトリビューション360
4
アドワーズ
1
アナリティクス 360
9
ウェブサイトオプティマイザー
4
オーガニック検索
3
オプティマイズ
10
オプティマイズ 360
12
オプティマイズ360
2
オプティマイゼーション
2
お知らせ
133
カスタムフィルタ
2
キーワードレポート
2
キーワード最適化ツール
1
キャンペーン
1
コンバージョン
9
サイト内検索
2
サブディレクトリ
1
セミナー
21
ソーシャル
2
タイトル別コンテンツ
1
タイムゾーン
1
データ サイエンス
1
データスタジオ
29
データスタジオ 360
19
データドリブン アトリビューション
1
データの見方
21
データ統合
1
デベロッパー
3
テレビ広告
1
トラッキング
5
トラッキングコード
7
トレーニング
1
ビジネス インサイト
6
ヒント
18
フィード
3
フィルタ
4
プロファイル
3
プロモーション改善
4
マーケティング、
2
マーケティング分析
4
モバイル
18
モバイルアプリ
3
ユーザーID
1
ユニークユーザー
3
ユニバーサル アナリティクス
3
よくあるお問合わせ
18
リダイレクト
1
リピーター
2
リマーケティング
1
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