【読了】分析力を武器とする企業

「分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学」を読みました。「統計学が最強の学問である」よりも、よりビジネス寄りの視点で書かれています。

本書の中で繰り返し述べられておりますが、「分析は行動に結びついて初めて意味をもつ」事は大変重要な事ですが、分析力を企業の武器と考えるCEOは増えており、今後も増えていくことは間違いないでしょう。

それは調査や報告から予測モデリングへと繋がる事で競争優位性を高めることが出来る事がDELLをはじめ、過去の事例から学びはじめているからでしょう。

分析力を武器とするまでに企業は以下の5ステージ存在すると筆者は述べます。

現在武器としている企業の数は非常に少ないわけですが、各ステージにおける企業の特徴と、ステージを上がる実例も掲載されています。特にステージ１やステージ２の企業に関しては、分析を重んじる力を持った人が入社することによる大きな変革というパターンと各部門という小さな単位での成功体験から初めて変革を行っていくという２パターンが存在します。

5にあたる分析力を武器としている企業については以下4つの特徴がみられる

1.「わが社はこれで行く」という戦略上の強みが分析力をベースにしたものである
2.データの管理・分析が前者で統合的・統一的に行われている
3.経営幹部がデータを重んじ分析力の活用に熱心である
4.分析力を競争優位にする戦略に社運を賭けている

この段階へどのようなツールを用いて、どのような視点をもつべきなのか。それが各企業の事例からヒントを得ることが可能でしょう。
もちろん、企業のイシューとなる企業業績に直結するような指標に関しては明確なはずではあるのですが。。。

Googleの場合は検索結果の関連性・適格性について独自指標を創りだしており、検索結果に満足できず改めて別の検索語が入力された回数、検索結果のページからリンク先へジャンプした回数、検索結果から更に絞込を行った回数、検索にかかった時間などの時間を自動収集しているという事が書かれていますが、これは大体Google Analyticsでも見える項目になっており、一般企業が同様の分析指標をもつことは可能でしょう。

一方で本書には書かれていませんが、分析を企業の成長につなげる事だけでなく、ライフログが流行る現在では、そのデータを頂いて、ユーザーへ分析結果を即時フィードバックしていくことで新たなサービスを生むことも出来るわけです。

分析が必要とされる場面は従来とは比べ物にならない程増えてきていますが、最後にバンク・オブ・アメリカのバーバラ・デソーの入門企業向けの言葉を紹介します。

「まずは自己評価から始めること。自社の目標あるいは顧客の要望と現状とはどの程度開きがあるのか、把握することから全ては始まる。欠けていることがあるとわかったら、どうすればいいのか考える。それをしないでデータ・ウェアハウスやら分析ツールやらに手を出しても、何の意味もない」


(個人的メモ)
145、166、185、260

【読了】イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」

昨年流行った「イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」」を今頃読みました。

業務に追われていると本来最も時間をかけなければならない「イシュー」を見極める時間を削ってしまいがちです。本当に解決すべき課題のイシューを時間をかけて抽出すること、そして複数出てきたイシューの優先順位を付けるという作業がとても大事であることは言うまでもありません。

そしてそれぞれのイシューから仮説を導き、ストーリーを描く。結果的にアウトプットし、そのアウトプットによって企業としての優先順位と実行フェーズへと入る。

とても当たり前のような話ですが、場数を踏みながら感覚を養う必要がある類のもので、本書ではそのコツや抽出を行うためのモノの見方などが紹介されています。

一読の価値有りです。

【読了】統計学が最強の学問である

遅ればせながら「統計学が最強の学問である」を読みました。

もともと心理学統計法の方を大学でやっていましたので懐かしく思いました。たしかに心理学で統計というと質問紙のイメージが強いかもしれませんが、個人的には生理心理、実験心理の方がメインだったので、実は生物学的な統計手法の方が馴染み深いです。

どうでもいいですが、質問紙の場合は本書内にある通り、プレテストを繰り返しながら質問を絞るだけではなくて、似たような質問を複数入れる事によって、回答者の信頼度を見たりもします。

統計というものを全くかじっていない人が本書を読んで、どのくらい理解できるのかは結構微妙な気がしましたが、ウェブ業界において統計学、または統計学的な考え方が重要であることに変わりはありません。

本書内で紹介されているABテストしかり、レコメンドエンジンしかり。

「平均」という言葉に騙されてしまったり、とりあえず平均値を出そうとして、Excelでaverageなんて打ちだす事も結構ありますよね。

統計を少しでもかじっていなければ、極端な値を省いて云々なんて考えに至らないでしょう。

あとはバラつきの概念などもそう。

今年火が付いているDMPの世界も、レコメンドと似たような概念かもしれませんが、個人的には注目しています。それは単なる広告表示としてのDMPという概念ではなくて、その技術を用いたウェブサイト内でのセグメンテーション技術への応用の可能性です。

もちろんセグメンテーション技術は今でも様々な会社がASP等で提供をしておりますが、サイトごとに適したセグメンテーションとなると、やはりカスタマイズ性が求められるわけで、広告業界のような大きなお金が動くマーケットでの知見というのは結構技術的な発展を促すのではないかと期待していたりします。

私自信、今現在は統計をあまり利用していない、もしくは誤差や有意性を考慮せずに利用してしまっている部分があるため、なかなか心苦しいところではあります。

一部の学者の場合、統計的な有意差を表す数値が裁判に利用されて、人を殺しかねないかもしれません。一般企業に務めている人間で研究職以外で、そのような状況に陥ることは無いとは思いますが、その統計的な数値が経営手法や経営判断を誤らせることにも繋がりかねません。

そのことを肝に銘じて、正しい知識で数字を扱わなければならないと再度認識しました。

【読了】ECサイト「4モデル式」戦略マーケティング [新版]Google Analytics経営戦略

 「ECサイト「4モデル式」戦略マーケティング [新版]Google Analytics経営戦略 (WEB PROFESSIONAL)
」を遅ればせながら読みました。

率直な感想としては非常にマーケティング理論に忠実だなと思いました。Google Analyticsの設定方法も巻末で紹介されてはいるのですが、それ以上にビジネス、サービスデザインとしての重要さを説き、Google Analyticsはあくまでそのビジネスを補強する手段として利用すべしという思想が強く現れています。

もちろんツールである以上、Google AnalyticsやSEMのスペシャリスト的な考え方ではなく、そのビジネスを行う上で経営者が最も重要視している、または未来のビジョンに対しそれを裏切らせない、そのビジョンがトンチンカンな方向へ進まないように見張る、そして最短でそのビジョンを実現するためのGoogle AnalyticsやSEM戦略。

そういう見方を学びました。

当たり前といえば当たり前なのですが、本書を読んで改めて実感させられた、そんな良書でした。

【メモ】Google検索におけるキーワードランキングをGoogle Tag Manager(GTM)で拾う

鈴木謙一さんのBlogで過去に紹介された検索ランキングを取得するスクリプトをGTMのカスタムHTMLを利用して書くとdataLayerの部分だけ異なる、こんな感じのスクリプトになりますね。

if (document.referrer.match(/google\.(com|co\.jp)/gi) && document.referrer.match(/cd/gi)) {
  var myString = document.referrer;
  var r        = myString.match(/cd=(.*?)&/);
  var rank     = parseInt(r[1]);
  var kw       = myString.match(/q=(.*?)&/);
  
  if (kw[1].length > 0) {
    var keyWord  = decodeURI(kw[1]);
  } else {
    keyWord = "(not provided)";
  }

  var p        = document.location.pathname;
  dataLayer.push({'event':'SERPsrank' , 'eventaction': keyWord , 'eventvalue': p ,'eventlabel' : rank });
}

スクリプト自体をページに埋め込むのであれば、dataLayer({～という書き方で問題ないんじゃないかと思ったりします。カスタムHTMLを利用すればシステム部門での対応なしに完結してしまうので楽ですね。

ただ、一応データは取得できているようですが、もう一度ランクデータがリファラー上変更無いか確認する必要があるかも・・・。

だいぶSSL化やらブラウザ対応が進んでしまっているので、順位の取得も難しいという点では無意味かもしれませんが。

【参考】
Google Tag Managerに関するまとめ

【読了】なぜ通販で買うのですか

「なぜ通販で買うのですか (集英社新書)」を読ませていただきました。

通販の歴史を紐解いてみると日本は米国とは全く異なるニーズによって通販の歴史が始まっていることがわかる。近場の店では手に入らない商品を手に入れるというニーズです。

それは米国と違い、少し離れている程度で直ぐに店を見つけることが出来、そこで最低限の商品を手に入れることが出来るという日本の環境にあります。

「通販生活」自体はCMくらいでしか知らないのですが、本書を読んでいくと、だいぶ小売業なのに思想が強い事がわかります。それがいいのか悪いのかはわかりませんが、小売ジャーナリズムとして一定の地位を築いているとおもいます。

インターネットという世界において「通販生活」はある程度地位を確立しているのでしょうか？

サイトを初めて見ましたが、今もなおコンテンツで販売し、昔と売れ筋は変わらなそうだという印象です。

本書を読むとカタログによって、商品が陳列されているだけの販売店とは異なり、よりストーリー性をもって商品を販売することが出来るという点が強調されています。所謂実演販売ですが、その部分を読んで強く思ったのは、なぜ米国のザッポスやIKEAのような動画広告やARをフル活用した小売が日本から出て来なかったのだろうかということです。

たしかに写真でストーリー性を表すこともできますが、動画のほうがより強く小売り側の思想というか、雰囲気を表せるはずです。動画マーケティングという意味で、米国のオールドスパイスの例も同様です。

どうしてより消費者目線の売り方は米国発になってしまっているのでしょう？

それは費用的な問題なのか、斎藤さんの思想が後世に伝わっていないのか、インターネット事業を行なっている社長は若い人が多いからなのか。。。

そこはわかりません。

でも、だからこそEコマースにはまだまだ可能性を見いだせることも確かでしょう。

あとは現在のコマースサイトに掲載されている写真が、ただの商品単体の写真である限り、店頭販売店とは全く変わらないということも確かでしょう。本書の実演販売という内容で商品を販売するのなら、その商品が利用されているシチュエーションでの撮影やモデルを使った撮影など、実際に利用した後の事をちゃんと想起させる見せ方こそが重要になります。

【読了】コネクト

「コネクト ―企業と顧客が相互接続された未来の働き方」を読みました。

様々なソーシャルメディアがユーザーを獲得し、1ユーザーのプラスやマイナス発言がシェアされ、その感情が伝播するという「カスケード効果」が見られるようになって来ました。
そしてその効果は会社を傾かせたり、倒産させる自体にもなりえるほど力を持つ事があります。

顧客満足という言葉を企業側が仕切りに企業ポリシーとして声高に叫んだところで、ソーシャルメディア上の評価が揺らぐことはないでしょうが、現在のこのユーザー間、ユーザー企業間でコネクトしている社会では従来のようなトップダウン的な縦割り式、階層構造を持った企業組織体型ではなく、本書のコネクト型企業へと変化する必要があると述べられています。

コネクト型企業とは機械的に振る舞うのではなく常に学習する有機体のような企業体であり、そのためより顧客に近い部分への権限移譲と、「しなければならない」から「してはいけない」という緩い方針により自律的に動けるようにすることが重要となります。

AmazonやGoogle、Appleなど様々な例がありますが、所謂ポッドと呼ばれる小グループ体を設け、その組織体ごとに自律的に動いていく組織です。Amazonではtwo pizza teamと呼ばれるピザ2枚で足りるチーム編成がされており、その1組織によって様々な小さな実験が行われウェブを改善していくということです。

ウェブ企業は特に速度が重要であり、所謂「赤の女王の法則」で走るのが普通、追い越したいなら2倍早く走れ！という理論では限界があり、それだけで売上が倍増するわけではありません。

システムでいう「アジャイル」の話も本書で登場しますが、それぞれのポッドで大小様々な実験を行いながら、独立して改善を行なっていく。そしてその評価も自分たちで行えるようにしていくことが今後の企業体として求められるものでしょう。

そのコネクト型企業におけるリーダーとは情熱を失わせないように働きかける役目となり、その語る言葉がとても重要となります。

1度読んだだけでは、ポッド間の情報のやり取りの部分で不明瞭な部分があるのですが、少なくとも日本では階層構造以外の企業構造体を持っているところは少ないのではないでしょうか？
記憶の限りだと存在していないのですが、確かに納得させられる本です。

元は海外本なので事例紹介がとても多いですね。

時間帯別アクセスヒートマップを作ってウェブサイトを利用している人へいつ告知や露出しようか考える

サイトによって色々なマーケティングツールを利用していると思うので、もっと最適な方法ならいくらでもある。
でも、気軽にGoogle Analyticsから時系列データを出力してビジュアル化するだけでもだいぶ社内への説得力が変わってきます。

今まで平日と休日でのアクセスパターンが大きく違うため、平日休日で分けた時間帯分析だけは行っていましたが、曜日で分けても全然違うものだなというのに気づきました。

今回、Android版のGoogle Analyticsアプリにこの機能があることを知って作ってみました。

より細かい単位でデータを見ていくのも結構面白いですね。

【読了】Winnyの技術

故・金子氏による「Winnyの技術」を読ませて頂きました。

技術畑ではない自分にとっても、ソースコードだらけではない技術本は結構好きで、そこに思想やら新しい技術をどのように実現されているという内容が、全く畑違いの場所で応用がきく事があるからです。

金子氏の存在は亡くなった時の多数のコメントを見れば、技術側へ多大な影響を与え、また素晴らしい功績を残したことでしょう。実際Winnyの存在は社会的にインパクトを与えました。

個人的にはWinny＝包丁問題は、より検討が必要だろうと思っています。

違法性の高いファイルのやり取りが可能であり、それを行う人間が罰せられる必要が有ることは確かなのですが、Winnyをダウンロードした人や違法ファイルをやり取りしている人が匿名となっている以上、犯罪を防ぐ事はできず、もし仮にいまでもWinny2が動き続けているとしたらWinny2の掲示板で、かつスレ主じゃない場合、そこに犯罪予告が生まれたとしてその犯罪予告を行ったものが特定出来なかったとしたら。。。

スレ主に対して削除依頼をしなければならないのかもしれませんが、2chのように2chに対して削除依頼をしたり2chを名誉毀損として訴えたりすることは出来るかもしれませんが、Winnyのスレ主を片っ端から訴えるという自体になったのでしょうか？

もちろんそこにはWinny自体の開発により匿名性が失われ、本来の包丁ではなく使う人、一人ひとりを訴える事で対処されたかもしれませんし、もしくはより秘匿性が高く閲覧出来るユーザー自体が認証され、社会問題化したのかもしれません。

今となってはWinnyが継続することにより、どのような未来をたどったのかは知るよしもありませんが、包丁とソフトウェアを一緒と考えるためには社会における監視カメラ的な何かや、違法な行動を抑えるための何かが必要だったのではないか。そう思わずにはいられません。

一方で金子氏は結局無罪になったにもかかわらず、社会がWinnyから得た教訓は現在でも全く生かされていません。それはLINE犯罪といわれる例の事件の報道からも見ても明らかです。

LINEやTwitter、Facebook。なんでも問わないのですが、それは包丁というよりコミュニケーション手段である電話や紙、とにかく、それ自体に犯罪性が無い事はWinnyよりも明らかです。

全く教訓を得ない報道が今でもある以上は、今後も無くならないでしょう。もちろんサービス提供側の自助努力は欠かすことが出来ませんが。

話は戻って、今回Winnyの技術を読んで、今ならクラスタリングの部分でもっと良い方法が生み出せるかもしれないなと感じています。

検索キーワードの一致や部分一致、不一致などによって重み付けされたWinny2の実装ですが、これこそBigData的なといいますか、DMP的により精度の高いクラスタリングの実現が可能なのかもしれません。

P2P技術は今後も無くならないとおもいますが、今後より重要度を増すと考える時期もありました。米国のPrism問題もありますが国家安全（？）的には集中管理してもらわないと困るでしょうが。（ISPに圧力をかければ全部解決する？）

当時は回線速度で階層を決定していたWinnyですが、今だったらどのような設計になるのでしょう。また海外で今使われているBitTorrentはWinny以上の仕組みになっているのでしょうか？

時々Perfect Dark（？）でしたっけ？　のような匿名P2Pの名前が出てくるということは今でもP2Pの世界はどんどん進化していることでしょう。

インターネットの技術はエロと違法性の高いコンテンツ分野から発展していきますが、P2P技術が社会に良い影響を及ぼして欲しいと思ってなりません。

heatmap.jsとGoogle Tag Managerを使った簡易ヒートマップ(mouse click)作成

昔から簡単にヒートマップを作るサービス、heatmap.jsを利用すれば、簡単なヒートマップ作成ぐらいなら出来てしまうのは知っていたけれども、実際に試したことがない。。。

ということで、簡単にGoogle Tag Managerと組み合わせてポジションデータを取得して、それをヒートマップ化してしまおうというのが、今回の趣旨。

heatmap.jsを利用して、こんなscriptを埋め込み。

window.onload = function(){
    document.getElementById("heatmapArea").onclick = function(e){
var position = document.location.pathname + document.location.search + '?position=' + e.layerX +','+ e.layerY;
dataLayer.push({'event': 'heatmapscript', 'action': 'mouseclick', 'event_label': position });
    };
};

ソースで分かる方もいらっしゃると思いますが、Event Trackingを利用して、Event情報にポジションデータを追加している。

あと、レスポンシブデザインのサイトだと解析出来ないけれども、idで「heatmapArea」を指定しているため、基本的に解像度の違いも吸収出来る。
ただし、あくまでもEvent Tracking。傾向値的に使ってもらいたい。

サンプルで作ったものがこんな感じ。
ヒートマップサンプルページ

Google Analyticsでデータを取得して、そこからポジションデータを取得。
再びheatmap.jsにデータを読み込んで描画する。。。という流れです。

今回はデータ数が少ないので、データも直接ソースに直書きしちゃっています。


このぐらいのポジション情報を取得する実装なら、Google Tag ManagerにカスタムHTMLとして埋め込んでも動くみたい。
heatmap.jsの場所さえ指定しておけば。

heatmap.jsを利用しないでjQueryで取得するとしたら、たぶん、こんな感じで解像度を吸収しながらデータを収集するんだと思うけど、今のところ「dataLayer.push」が何故か動かないという現象に直面していて・・・

jQuery(document).ready(function(){
$("#heatmapArea").click(function(e){
    var x = e.pageX - this.offsetLeft;
    var y = e.pageY - this.offsetTop;

jQueryでの実装が一番楽なんだけどね。修正範囲が少なくてすむという意味で。
jQueryでの動作はもうちょっと研究してみるけど、実装出来た方はご連絡いただけると嬉しいかも。

簡単なクリックデータで検証するくらいなら、このくらい手軽な方がいいかな。

【参考】
Google Tag Managerに関するまとめ

どこどこJPとClickTaleを用いたウェブ改善と営業効率の上昇 - Part3

前回に引き続き、「どこどこJP」と「ClickTale」、それからGoogle Analyticsを利用したウェブ改善と営業効率アップという内容で書かせて頂きます。

前回は「ユーザモデリングの3階層」とはどういうものかを説明しましたが、今回はその「ユーザモデリングの3階層」を利用して、どう営業効率を上げるかを考えていきます。

今回、想定ユーザーがウェブ解析士認定講座サイトを通じた本質的なニーズを「講座申込み」とし、「講座申込み」をそのサイトの提供価値と位置づけました。そのニーズを満たすための行為を「ClickTale]や「どこどこJP」を利用し、共通行動（特徴量）を見出すことで、コンバージョンするペルソナを想定するという「ユーザモデリングの3階層」を逆から考える事で、営業すべき企業担当者を発見するという方法を取りました。

Google Analyticsで通常解析するのと似ていますが、簡単に言ってしまえばコンバージョンした人の共通行動を見出し最適化していくというだけの話です。

もちろん、今回普通にGoogle Analyticsも利用しておりますので、ファネル分析から導き出される想定ユーザーやサイトによく訪れるユーザーを元に営業対象を絞るという事も提案いたしました。

よく訪れるユーザーの想定はAARRRモデルの中の「Active」として定義づける事が出来るという意味でもかなり重要だと考えておりますので、サイトを分析する際に必ずチェックすべき項目の1つだと思います。

(参考)AARRRファネル via iage technologies

■共通行動の分析

例）ヒートマップ
ヒートマップやアイトラッキングは、ユーザーがどこを見ていて、どこを見ていないのかを見る上ではとても重要なツールになります。

検索結果(SERPs)では動画のサムネイルなどの画像に注目が集まったり、人の顔や人の視線の先が注目されたりするわけです。

今回もある特定のページでは「F型ヒートマップ」が形成され、別の類似したページでは「F型ヒートマップ」が形成されませんでした。

それは、類似しているページにも関わらず、そこを閲覧しているユーザーの期待は異なっており、同じテンプレートで情報を見せる事が適切ではないという結論になる可能性が発生します。


他にもクリック箇所から見たコンバージョンファネル改善など、複数の改善箇所を見つける方法があるでしょうが、最近すごく実感をしているのが、やはりClickTaleのレコーディング機能のように1ユーザー1ユーザーの粒を毎日少しでも良いのでちゃんと確認する必要があるのではないかということです。

共通行動を見つけるには、オフラインでは観察法やらエスノグラフィ、KJ法など色んなものがあります。もちろんオンラインでもアイトラッキングや、もしかするとMROCという手段もあるでしょう。

しかしながら、もっとよりユーザー環境に近く観察出来る方法というものは少ないのではないでしょうか。

そういえば、MROCって一瞬花開いて直ぐに廃れてしまった感じがしているのですが、どうなのでしょうか？司会進行が一番難しいという点で技術が問われるのだと思いますが。恐らくそこまでお金をかけたりしなくとも、もっとリーン的観点で気軽に方向修正をしなくてはウェブ企業としては取り残されてしまうという考えの方が現在は主流なのかもしれません。

【読了】(メモ)ゲーミフィケーション

「ゲーミフィケーション」を読みました。



「ゲーミフィケーション」は、内容が薄い。。。
流行りのキーワードであった訳ですが、本書ではゲーミフィケーションの中身について、よく要素に分解されていると思います。ビジネス展開として考えられる事例も記載されていますが、ここまで要素に分けて書いているのであれば、あとは読者側で自分の携わる事業との掛け合わせを考えるべきでしょう。

要素的にはそれほど真新しさは無いわけですが、チェックリスト的に使うことで、まだ取り入れられていない要素や新サービスの企画に役立てることは可能でしょう。

ゲームで一番重要視されているのは所謂「即時フィードバック」だと思います。これは当たり前ですが自分の行った行動に対する結果を、如何に早くフィードバックするかというものです。
本書では「即時フィードバック」がゲーム発だという感じの記載がありますが、元々はゲームから出たものではなく今で言う教育心理学分野の方が古いと思います。「公文式」とかは即時フィードバックを忠実に事業に取り入れて、子供のモチベーションを下げない努力をしていますよね。

【読了】(メモ)5年後、メディアは稼げるか

「5年後、メディアは稼げるか――Monetize or Die?」を読みました。


　　


「5年後、メディアは稼げるか――Monetize or Die?」は若手、東洋経済オンライン編集長が過去のメディアの歴史や欧米事例を踏まえ、日本において今後どのような展開が予想されるか、そして現在メディアの世界にいる多くの人達へのメッセージが書かれています。

ウェブでメディア以外の事業をしている人にとっても、コンテンツが王様だと言われる昨今、本書から得るものがあると思います。

個人的にはメディア企業のマネタイズモデルとして紹介されている8つ、即ち「広告」「有料課金」「イベント」「ゲーム」「物販」「データ販売」「教育」「マーケティング支援」という部分と、その解説箇所は結構面白く読めました。

現在国内以上に海外では、広告モデルだけでは稼ぐことが出来ない現実と戦っている状況でどこまでマネタイズを多様化し、生き残ることが出来るか。
このメディアという分野はインターネットの普及によって一番収益への影響が目に付きやすい分野です。メディア事業を営んでいない企業にとっても、この先行事例に学ぶことが重要となるでしょう。