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リーダーから学ぶ: パーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信するにはデータドリブン アプローチが有効
2018年5月30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「
Lessons from leaders: A data-driven approach helps deliver engaging, relevant messages
」を元に構成しております。
マーケティング担当者なら誰でも、顧客のことを把握し、適切なタイミングでアプローチすることの重要性を理解しています。また、最近の消費者はデジタル環境を以前より効果的に活用しており、企業からは自分の好み、関心、行動に合う商品やサービスを提案してもらいたいと考えています。
[1]
では、顧客それぞれに合わせてパーソナライズしたやり方で日常的にコミュニケーションを取るにはどうすればよいでしょうか。
MIT Sloan Management Review Custom Studio にて発表された Google のレポートによると、データに基づく戦略が成功の鍵とされています。
「The Data-Driven Transformation(データドリブンな変容)」と題されたそのレポート
には、Bayer、Tapestry Inc.(Coach、kate spade new york、Stuart Weitzman の親会社)、および Sprint のマーケティング責任者のインタビューが掲載されており、マーケティング チームの効率、正確性、機敏性を高める取り組みについて、実践から得られたインサイトを確認することができます。本稿では調査で得られた主なインサイトと、優秀なデータ分析のプロの含蓄ある言葉をいくつか紹介します。
技術の統合を進める(並行してトレーニングも実施)
全米広告主協会の最近の調査では、マーケティング技術に積極的に投資している企業ほど、マーケティングで高い成果を上げていることがわかりました。
[2]
そうした投資はさまざまな面で利益に結び付いていますが、いまだにチャネルごとにソリューションを使い分けている企業が投資に乗り出せば、さらに大きな成果を見込めます。各種の技術を単一の共有システムに統合すれば、何が機能していて、何が機能していないのかを簡単に評価できるだけでなく、ニーズに沿った詳細な消費者インサイトを得ることもできます。
Bayer のコンシューマー ヘルス部門のデジタル戦略責任者である Jeff Rasp 氏も、より効果的にチームでデータを活用できるよう、
こうした統合を実施しました。
同氏は分散されているデータをそれぞれの顧客 ID にまとめる新しいマーケティング分析プラットフォームの構築を指揮し、成果の評価に利用する同社として初めてのアトリビューション モデルの策定にも加わりました。
行動に繋がるインサイトを見出す分析スキルを持ったチームを構成する
データ サイエンティストやモバイル デベロッパーなど、データの専門家がいないと、マーケティング部門では適切なメッセージを適切なタイミングで配信することができません。Sprint の最高デジタル責任者である Rob Roy 氏の場合は、社内で新たに分析チームを編成し、外部のパートナーから作業を引き継ぐことにしました。
「すべてのデータを格納できるアーキテクチャを構築するためには、それに対応できる人材を確保する必要がありました」と Roy 氏は話しています。
必要な人材を確保した Sprint は、ウェブやソーシャル メディア、小売り、ディスプレイなど各種チャネルのデータを統合。以前より高い精度で顧客をセグメント分けできるようになりました。
グループ間の共同作業を促進する
最近の McKinsey の調査では、高い成果を収めているマーケティング担当者の 51% がネットワーク型の組織に属していることがわかりました。その時々の必要に応じて、機能の異なる複数のチームで編成される組織のことです。
[3]
Tapestry のグローバル データラボ担当副社長である Parinaz Vahabzadeh 氏もリーダーという立場で、そうした組織が 1 つのユニットとして協働できる体制を整えています。
「誰でもデータを利用できるようにしたいのです」と Vahabzadeh 氏。「私たちは少人数の精鋭チームなので、最も影響力の大きいプロジェクトに専念すること、同時に他のチームが必要な分析を独自に実施できるようにすることが重要となります。」
詳細情報
上記のブランド 3 社が顧客へのアプローチをパーソナライズするために、データの活用方法をどのように見直しているかについて、詳しい内容をお知りになりたい場合は
レポートの全文
をダウンロードしてください。
ALTS:
パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信で、データドリブン マーケティングの担当者が果たす役割
新しいレポート: パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを役立てる方法
新しいレポート(MIT SMR Custom Studio / Google): データをもとにパーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信する
パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを活用する意味
[1]
MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月
[2]
MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月
[3]
McKinsey & Company の D. Edelman と J. Heller、「The Marketer Strikes Back」、2015 年 10 月、
goo.gl/R2ZnLL
BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセットのご紹介
2018年5月22日火曜日
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「
Introducing the Google Analytics Sample Dataset for BigQuery
」を元に構成しております。
Google アナリティクスと Google BigQuery の連携機能
を利用すると、セッション単位やヒット単位のデータにアクセスして別のデータセットと結合することにより、新たなビジネス インサイトを得ることができます。サンプリングされていないデータを瞬時に分析できる BigQuery は、膨大なデータセットを対象としたインタラクティブで強力なデータ分析を実現するクラウド サービスです。
このたび Google は、BigQuery でのアナリティクス データの分析に関する実践的な学習や教育をサポートするため、Google アナリティクス サンプル データセットをご用意しました。このデータセットは BigQuery のウェブ UI からご利用いただけます。Google ブランドの商品を販売する e コマースサイト、
Google Merchandise Store
のデータが含まれており、AdWords、目標、拡張 e コマースなど、Google アナリティクスでよく使われる典型的なデータについてクエリの作成が可能です。クエリの作成が可能なエクスポート スキーマのフィールドについては、
こちら
でご確認いただけます。
BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセット
サンプリングされていない Google アナリティクス データに対して高度なクエリを行うお客様をサポートする際には、高速で拡張性の高いビッグデータ分析が可能な BigQuery を利用しています。Google アナリティクスと BigQuery を連携させるメリットについてトレーニングを行う際、意味を成す分析が可能な量の高品質なデータセットがあれば極めて有効です。そのため、マーケティングと e コマースのデータを含む膨大な Google アナリティクス サンプル データセットが一般公開されることを、とても喜ばしく思っています。誰もがビッグデータ分析を試せるようになったのです。
- Doug Hall 氏、
Conversion Works
分析ディレクター
独学に最適
BigQuery でサンプル データセットを使うと、分析データからどれほど細かい情報を抽出できるかがよくわかります。Google Merchandise Store について、次のような質問への答えを探すクエリを作成する際は、Google が作成したこちらの
ガイド
をお役立てください。
・購入ユーザーあたりの平均トランザクション数は?
・商品ごとの販売済み在庫の割合は?
・マーケティング チャネルごとの購入ユーザー別の平均直帰率は?
・特定の商品を購入した顧客が、その後に購入している商品は?
・購入に至るまでのユーザー インタラクションの平均回数は?
教育プログラム
BigQuery の使い方を教える立場にある方は、ぜひ教育ツールとしてサンプル データセットをご活用ください。学生に提供するタスクベースのテストや学習資料などの作成にご利用いただけます。Google の教育コースでも、このサンプル データセットの利用を始めました。
アナリティクス アカデミーの
Google アナリティクス 360 入門コース
では、BigQuery の概要を学習していただけます。Google Cloud チーム提供の
データ分析コース
では、BigQuery の実践的な使い方を学ぶことができます。
データセットを活用
入手方法など、データセットについて詳しくは
こちらのヘルプ記事
でご確認いただけます。サポートをご希望の場合は、
広告主コミュニティ
を通じてお知らせください。このデータセットをさらに有効なものにするための機能のリクエストやアイデアもお待ちしております。BigQuery で Google アナリティクス データを分析するメリットを実践的に学習するツールとして、このデータセットをご活用いただければ幸いです。
ご利用をお待ちしております。
投稿者:
Deepak Aujla
- Google アナリティクス ソリューション、プログラム マネージャー
Google アナリティクス 360 を活用したデータドリブン マーケティングを推進。Google オプティマイズ、DoubleClick などのツールも活用し、前年度比 135%のコンバージョン獲得を継続的に実現
2018年3月9日金曜日
株式会社 LIXIL 様は、戸建住宅 マンションからオフィス 商業施設などの非住宅向けに、多岐にわたる建材 設備機器や幅広い住関連サービスを提供するグローバル企業です。
LIXIL 様のリフォーム事業部は国内のリフォーム事業を推進する役割を担っており、その中でも大きな役割を担っている“ LIXIL のリフォームフランチャイズ (FC)組織「LIXILリフォームショップ」”の運営があります。また、「LIXILリフォームショップ」を紹介する専用の Webサイト(
http://lixil-reformshop.jp/
)も運営し、施工事例や FC 加盟店の紹介だけではなく、ユーザーからのリフォームに関するお問い合わせ窓口としても重要な役割を担っています。
今回は、LIXIL 様のリフォーム事業部がセールスパートナーの NRI ネットコムとともに、Google アナリティクス 360、Google オプティマイズ、DoubleClick Search の連携により「LIXILリフォームショップ」Web サイトのコンバージョンを継続的に改善した取り組みについてご紹介します。
データドリブンに基づくデジタル マーケティング推進に Google ソリューションを活用
「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトには、FC 加盟店の認知、お問い合わせの獲得というビジネス目標があります。LIXIL 様は、ユーザーに直接製品を販売していません。そのため、LIXIL サイトを訪問し製品の良さを理解していただいたうえで、LIXIL の製品を扱うリフォーム施工業者にリフォームを依頼していただく必要があります。そのメディアのひとつが、リフォームの事例や施工店を紹介する「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトです。
LIXIL 様は 2015 年 12 月よりグループ全体で Google アナリティクス 360 を導入され、データドリブンに基づくデジタル マーケティングを推進しています。導入の理由は世界に広がるグループ各社で利用でき、かつ横断的なデータ収集 分析が可能なためです。
リフォーム事業部では、この Google アナリティクス 360 が他の Google ソリューションとデータ連携できることに着目し、Google オプティマイズ、DoubleClick Searchを活用してデジタル マーケティング効果の最大化を図ることができるのではと考えました。
具体的には以下のような取り組みを実施しました。
1. 統計解析による Google アナリティクス 360 を活用した KPI 策定
2. DoubleClick Search の自動入札機能を活用したコンバージョン最適化
3. Google オプティマイズを活用したランディング ページ最適化
1. 統計解析による Google アナリティクス 360 を活用した KPI 策定
「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトでは、FC 加盟店の認知 お問い合わせ獲得というビジネス目標に対して、「お問い合わせ数」と詳細ページに該当する「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」を KGI と定義しています。しかし、KGI の最大化に寄与する KPI が何か明確化されていないという課題を抱えていました。
そこで、まず Google アナリティクス 360 より KGI の「お問い合わせ数」と「各加盟店の店舗紹介ページのページビュー数」をコンバージョンと設定しました。続いて、コンバージョンに関連性があり、かつ、寄与のある Google アナリティクス 360 上の指標は何かを統計解析における多変量解析で評価し、導出の結果を KPI として定義しました。以上のアプローチから、KPI は以下となりました。
スマートフォンからの流入数を増加させること。
各加盟店ページのコンテンツに設置されている「ごあいさつ」「スタッフ紹介」のページビュー数を増加させること。
以上が、コンバージョンに寄与する可能性が高いことを統計的な観点から結論付けました。現在は毎月、導いた KPI と KGI の関連性を Google アナリティクスのデータより評価しながら、デジタル広告運用の最大化を実施しています。結果、お問い合わせ件数が前年比で 135%を達成することに成功しています。
2. DoubleClick Search の入札戦略を活用したコンバージョン最適化
「LIXILリフォームショップ」のデジタル広告運用における KPI は、ビジネス目標と同様に「お問い合わせ数」(フォーム 電話)と「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」の 2 つがあります。この 2 つの指標の双方を加味してコンバージョンを最大化させることに、AdWords をはじめとする従来のプラットフォームを使った運用では限界がありました。そこで、新たに導入したのが DoubleClick Search です。
DoubleClick Search は入札戦略において複数指標を設定することができ、かつその戦略を複数のプラットフォームに共通で設定、運用最適化をすることが可能です。今回のケースでは、「お問い合わせ数」(フォーム 電話)と「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」の 2 つの指標に優先度をつけ、計算式による重み付けをすることで CPA の最適化を図る設定としました。DoubleClick Search がこの入札戦略を学習し運用が開始されたところ、この入札戦略適用しているカテゴリの広告は前期間に対して CPA を最大 39 %低減することに成功しました。
3. Google オプティマイズを活用したランディングページ最適化
3 つめに、ユーザーが訪問するページやデバイスによってコンバージョン率の差が大きいという課題がありました。デジタル広告からサイトへの流入を増やしても、コンバージョン率が低ければ KGI の最大化は達成できません。現状のウェブサイトは KGI へ到達しやすいクリエイティブになっているのか、検証する必要があると考えました。
そこで、「新築二世®」という「LIXILリフォームショップ」のリノベーション商品を紹介するコンテンツのコーナーリニューアルにあわせて、クリエイティブ検証をしました。デジタル広告で集客し、ランディング ページにデバイスごとに複数のコンバージョン パターンを設置し、Google オプティマイズによる A/B テストを実施しました。
その結果、施工事例ページよりコーナートップのほうが各加盟店紹介ページへの遷移率が高いこと、デバイスやクリエイティブパターンの違いによって遷移率が最大 6.0 % 異なることがわかりました。この結果を受け、LIXIL 様では最適と判断されたパターンについて、サイト内の他のカテゴリにも実装を検討されています。
「株式会社 LIXIL リフォーム事業部では現在、データドリブン マーケティングを推進しています。例えば、実際にリフォームしたユーザが書面で回答したアンケートを LIXIL にて集計し、その結果を顧客満足度として Web で公開、次の反響につなげるという取り込みもそのひとつです。この施策にも Google アナリティクス 360 や DoubleClick Search が活用されています。
今後も進化する Google ソリューションを活用し、お客様と店舗をつなぐ施策をより高度化させていければと考えています。」
株式会社 LIXIL リフォーム事業部 web 担当様
今後も LIXIL 様では、Google アナリティクス 360 やオプティマイズ、DoubleClick Search を活用したデジタルマーケティングを推進していく予定です。
NRI ネットコムでは、Google アナリティクス 360 スイート プレミアセールスパートナー、DoubleClick の セールスパートナーとして、今後も同社の取り組みをコンサルティングから実行支援まで幅広い分野でサポートしていく予定です。
Salesforce Sales Cloud と Google アナリティクス 360 連携機能のご案内
2018年2月7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「
Integration of Salesforce Sales Cloud to Google Analytics 360 is now available
」を元に構成しております。
昨年 11 月、
Google と Salesforce はパートナーシップを発表
いたしました。このパートナーシップには、Google アナリティクス 360 と Salesforce Sales Cloud、Salesforce Marketing Cloud との新たな連携プランも含まれています。これが実現すれば、セールス、マーケティング、広告掲載の各種データをシームレスに紐付けることが可能になります。
本日は、この連携の第一弾をご紹介いたします。第一弾として、Sales Cloud のセールス パイプライン データ(リード、商談など)を Google アナリティクス 360 に直接インポートできるようになりました。これにより、企業でセールスリードを管理するマーケターが顧客のコンバージョン経路の全貌をより明確に把握して、必要な対策を迅速に取ることで適切なタイミングでユーザーにアプローチできるようになります。すでに Rackspace や Carbonite などの企業では、この連携により、データを紐付ける時間の節約や、同社にとって価値の高い新規顧客へのリーチができるようになっています。
カスタマー ジャーニーの全体像
マーケターの方からよくお聞きするのは、オンラインとオフラインでの顧客のインタラクションを紐付け、カスタマー ジャーニーの全体像をつかむことの難しさと、その作業をサポートできる機能に寄せる期待です。そこで、
Sales Cloud と Google アナリティクス 360 の連携機能
をご用意しました。この機能を使用すれば、オフラインのセールスデータとデジタル アナリティクス データを簡単に紐付けて、コンバージョン プロセスの全貌を把握できるようになります。
これにより、顧客がブランドとどのようにかかわっているか、マーケティング プログラムの成果がどうなっているかを、新たな切り口で分析できるようになります。たとえば、オンライン リードについて、セールス パイプラインでの進捗状況を基準としたリードの質と、各種トラフィック ソース(「オーガニック検索」対「有料検索」対「メール」など)との関係性を分析できます。
Google アナリティクス 360 のレポート例: オンライン リードについて、Salesforce で測定されたセールス パイプラインでの進捗状況とトラフィック ソースとの関係性を表示
アナリティクス 360 とGoogle Cloud Platform のエンタープライズ向けクラウド データウェアハウスである
BigQuery
との連携機能を使えば、Sales Cloud のデータを Google アナリティクス 360 を通じて BigQuery にデータを移し、BigQuery の優れたツールを使ってインサイトを分析することができます。
マーケティングの成果が向上
カスタマー ジャーニーをより明確に把握できるようになることは素晴らしいことですが、本当の価値は、そうした情報に基づいて対策が取れることにあります。たとえば、サイトの他のトラフィック ソースよりも、リードの質が高いトラフィック ソースがあるとわかった場合は、そのソース経由のトラフィックに対する予算の割り当てを増やすことができます。
アナリティクス 360 と Google の広告購入プラットフォームとの組み込み紐付け機能により、新たな手法で新規顧客を見つけて増収を図ることが可能になります。AdWords と DoubleClick Search のツールを使えば、サイトの基礎的なリード情報ではなく、実際の売り上げ(Salesforce で計測されるオフライン コンバージョン)の目標に基づいて、検索広告の入札単価を最適化できます。また、アナリティクス 360 において Sales Cloud から有望なリードを集めたオーディエンス リストを作成し、そのオーディエンスと似た特徴を持つユーザーに AdWords や DoubleClick Bid Manager でディスプレイ広告を表示することもできます。
「誰もがこの連携機能を歓迎しています」
マネージド クラウド サービスのプロバイダである
Rackspace
® は、潜在顧客の興味や関心を把握して新たな商談の促進を図るうえで、デジタル マーケティング チャネルを極めて重視しています。Sales Cloud とアナリティクス 360 の連携ベータテストに参加している Rackspace は、セールス パイプライン レポートとデジタル マーケティング アナリティクスを紐付けることで、すでに大きなメリットを得ています。
「Google アナリティクスでセールス パイプライン データを簡単に確認できるようになったり、手動による作業なしで完全な目標到達プロセス レポートを取得できるようになったりと、仕事の流れが大きく変わりました。今では、リードの数と質の変化をすばやく診断し、以前は不可能だった方法で、診断結果をマーケティング予算に反映できるようになりました。
マーケティングの成果に関する詳しいインサイトが得られるようになり、しかも手動でデータを紐付けていたときよりも大幅に早く取得できるようになりました。実際、手動による作業時間が週 8~10 時間ほど削減され、オフライン コンバージョン データのインポートに要する時間も、以前は 4~6 週間ほどかかっていたものが、今ではほぼリアルタイムになりました。誰もがこの連携機能を歓迎しています。」- Lara Indrikovs 氏、デジタル インサイトおよびアナリティクス担当シニア マネージャー
Carbonite
は、個人やビジネスのデータ損失を防ぐクラウドデータ バックアップ サービスを提供しています。Carbonite も Sales Cloud の連携ベータテストに参加しており、利用可能となった新しいインサイトを活かした広告有効化戦略に切り替える準備をしています。
「Google アナリティクスと AdWords の広告キャンペーンでの Salesforce データの活用に期待を寄せています。これにより、リードとなった後のライフサイクルで主要なマイルストンを達成した企業の分析結果に基づいて、パイプライン加速キャンペーンや類似潜在顧客キャンペーンを実施することが可能になります。この新しいアプローチを導入し、より価値の高いリードと商談を重視したターゲティングに切り替えていくことで、広告費用対効果の改善が見込めると考えています。」- Norman Guadagno 氏、マーケティング担当上級副社長
次のステップ
今後数か月かけて、アナリティクス 360 で利用可能な Sales Cloud データが追加され、より高度なマーケティング分析ができるようになります。具体的には、次の例をご覧ください。
商品ごとのデータにより、過去に注文を受けた商品に基づいて、クロスセルやアップセルを図るリマーケティング キャンペーンを実施できるようになる
リードのコンバージョン見込みを予測するデータにより、購入見込みの高いユーザーのオーディエンス リストを作成し、(販売の目標到達プロセスに沿ってユーザーを進めるための)リマーケティングや販売予測に使えるようになる
ライフタイム バリューのデータを用いて流入データの評価を行い、特に価値の高い顧客を送り込んでいるマーケティング チャネルに関するインサイトを浮き彫りにする
昨年 11 月に発表した Salesforce とアナリティクス 360 との連携は、2018 年も継続して進めてまいります。間もなく Sales Cloud から Google アトリビューション 360 にコンバージョン データをインポートして、データドリブン アトリビューション モデルの精度を高められるようになります。また、Marketing Cloud でアナリティクス 360 のデータを表示して、キャンペーンの掲載結果をより包括的に把握したり、アナリティクス 360 で作成したオーディエンスを Marketing Cloud で利用して、メールなどのダイレクト マーケティング チャネルで使ったりすることもできるようになります。
アナリティクス 360 をまだ利用されておらず、詳細情報をご希望の場合は、
こちら
までご連絡ください。アナリティクス 360 をご利用中のお客様で、上記連携の導入プラン作成をご希望の方は、担当のアカウント チームか認定アナリティクス パートナーまでご連絡ください。
今年も、本ブログで随時お届けする最新情報にご注目ください。
投稿者:Kyle Harrison(Google アナリティクス担当グループ プロダクト マネージャー)
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
リンク
2
レポートの操作
11
レポート機能
40
ログイン
3
ログインメールアドレス
2
開発者向け
3
活用事例
40
管理者
4
機械学習
2
検索エンジン
1
広告運用
6
広報
1
最適化
5
上位のコンテンツ
1
新機能
77
新規ユーザー
4
人気記事
1
直帰率
3
年末年始
1
文字化け
1
目標設定
6
目標到達プロセス
5
離脱率
1
連携
3
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