【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。