UXとアナリティクス

2012-5-30

清水 誠

Shibuya UX

2

Disclaimer

本資料は「清水 誠」の個人的な見解を表したも

のであり、所属先の見解とは異なることがありま

す。

3

「Webを便利に」 since 1995

ユーザーのためのWeb・製品を実現したい

マーケティング

デザイン

テクノロジー

１．Webディレクター

４．CMS ２．ユーザー エクスペリエンス

３．アジャイル開発

５．アクセス解析

６．CRM

７．ユーザー視点 の製品改善

自己紹介

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データとデザインは水と油？

2006年にダグ・ボーマンがGoogleに参加

「ダグ・ボーマン起用はGoogleの賢明な一手。これまでで最高の買収。」（37 Signals, 2006年5月）

5

データとデザインは水と油？

３年後に退社

「Googleのデータ至上主義、トップデザイナーを失う。」 （ValleyWag, 2009年3月）

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AnalyticsとUXの違い

Analytics UX

分析対象 ユーザーの行動 （What：何が起きた？）

ユーザーの意図や動機（Why：なぜ？）

分析手法 Whatを理解するための定量的な手法

Whyを説明するための定性的な手法

目的 組織の目標（KPI）達成 ユーザーのゴール達成

データ活用方法 ベンチマークとモニタリング によるパフォーマンス測定（トップダウン分析）

パターンを見つけるためのアドホック（ボトムアップ）分析

分析対象のデータ 統計データ （誤差を含む大量の「リアルな」データ）

概念的なデータ （人為的にラボで得られた誤差を含まない少量のデータ）

専門家の出身 工学や数学 社会科学、人文科学、芸術

Louis Rosenfeld 『Site Search Analytics』より

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UIEの事例

Web解析の結果、

SKU番号で検索されていた（What）

フィールド調査の結果、

紙カタログで見た番号でサイトを検索して

いると分かった（Why）

8

Adaptive Path事例

ペルソナに

検索Keywordを

追加

解析データで

ペルソナの

虚構性を減らす

9

調査手法は使い分けて組み合わせる

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そこで Site Search Analytics

IAシロクマ本でおなじみ

ルー・ロゼンフェルド氏

11

サイト内検索は宝の山

キーワードとコンテンツを照合し改善

12

検索結果を改善できる

ニーズに合わせて検索UIを改善

13

コンテンツを改善できる

何が足りないのか？

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検索エンジンを改善できる

検索の品質を定量評価

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UXとAnalyticsは補完できる

Analytics UX

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サイトサーチ・アナリティクス

サイト内検索は

Google検索よりも網羅性がある

キーワードは自然言語なので

セマンティック&定性的

少しの分析で改善案が

得られる

１１月発売予定

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事例：B2BでUX×Analytics

• eMetrics San Francisco 2012での

• EVANTAGE Consultingによるセッション

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課題

サイトでの資料請求はCVRが１％未満

「Webは効率が悪い」

営業部門の役に立たない

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解決アプローチ

会社名を入力してもらえるメリットを提供

どの会社からアクセスしているのか特定

スコアリングによってリードに重み付け

営業チームに見込み客リストを提供

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サイトの企画・設計段階から

エンゲージできる機能を豊富に用意

通常の問い合わせフォームに加え、代理店検索、キャンペーン応募、説明会に参加、などエンゲージできる機能を豊富に用意

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クリックから興味関心を推測

クリック箇所や閲覧ページを計測

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見込み客のカルテを生成

どこの企業が何に興味を持ったか？

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Webが営業活動を強化できた

５０％の訪問者にアプローチ可能に

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事例：製薬サポートサイトでUX×Analytics

• eMetrics San Francisco 2012での

• Semphonic社によるセッションより

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患者とマーケティングの接点

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非ECサイトは解析が難しい

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セグメント別アクションを計測→間接貢献

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ログインなしでもセグメント分けできる

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誰のためのサイト？

何でも（Non-Branded）

患者 「医師に聞く質問」ダウンロード 医療従事者 「問診ページ」閲覧

ファン（Branded）

患者 「患者の声」閲覧 医療従事者 「処方」閲覧

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重要ページへのアクセスを増やす

31

セグメント別にエンゲージメントを係数化

32

複数のアクションを足し込みスコアリング

33

ポイント

ビジネスに直結する数字を選ぶ

因果関係を理解する

他の調査手法も組み合わせる

34

UX流Analyticsでは

35

コンセプトダイアグラムが役に立つ

サイトのコンセプトを図解したもの

目的：誰にどうなってほしいのか？

施策：そのためにどんな機能・コンテンツを

提供しているのか？

36

事例：コミュニティサイト「eVar7」

発見する

読む／知る

会員になる

いいね!

満足 ♪ 共有する

投稿する

集まる

戻る

！

37

サイトの機能・コンテンツをマッピングし、

発見する

読む／知る

会員になる

満足

共有する 投稿する

集まる

戻る

About Who

Event

UGC Comment

Profile

38

指標を定義

満足度

新規訪問

共有回数

メンション数

ソーシャル訪問

会員登録

アクティブ率

会員の訪問

フレンド率

RSS購読

再訪問 コメント数

投稿数

UGCのPVとリーチ

イベントのCTR

イベント申込数

39

KGIを達成すると何が変化するのか？

満足度

新規訪問

共有回数

メンション数

ソーシャル訪問

会員登録

アクティブ率

会員の訪問

フレンド率

RSS購読

再訪問 コメント数

投稿数

UGCのPVとリーチ

イベントのCTR

イベント申込数

♪

40

逆にKGIを達成できないと…？

満足度

新規訪問

共有回数

メンション数

ソーシャル訪問

会員登録

アクティブ率

会員の訪問

フレンド率

RSS購読

再訪問 コメント数

投稿数

UGCのPVとリーチ

イベントのCTR

イベント申込数

…

41

結果を原因に分解することが重要

行為に影響する要因の仮説を立てる

要因を数値化する 誰のどんなアクションにつながるのか

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標準レポートでは改善につながらない

Google

Yahoo!

訪問回数 平均閲覧 ページ数

So What？

アクションできない

７．６

１．４

８．０

１．２

直帰率

７５％

２６％

PV 20% UP

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知ってもアクションできないことは 知る必要がない

44

改善プロセスまで踏み込む

誰が何をいつ見るべきか？ 数値が変化した時のアクション方法は？ 何をどう目立たせるか？

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UX流Analytics ３つのステップ

1. ユーザー視点でコンセプトを明確にする

図解が有効

2. 知るべきことを知る

数字は「取れる」のではなく「取る」

3. 改善プロセスを組み立てる

誰が何をどう知るとアクションできるか

46

ありがとうございました。

過去の講演資料や最新情報は下記のサイトまで

http://www.cms-ia.info

@mak00s アクセス解析 清水

実践CMS*IA

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参考記事

楽天経済圏を支えるアクセス解析の全貌 http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1005/21/news003.html

アクセス解析実践日誌

1. 縦長いページデザインは是か否か？スクロール量計測の裏側 http://markezine.jp/article/detail/10542

2. TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証 http://markezine.jp/article/detail/11111

3. 外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか？ http://markezine.jp/article/detail/11734

4. キャンペーンの間接効果は解析できるのか？ http://markezine.jp/article/detail/12412

5. 中間指標を作り出すスコアリング手法の考え方 http://markezine.jp/article/detail/13672

6. これからアクセス解析を推進する人たちに知っておいて欲しいこと http://markezine.jp/article/detail/13972

（参考）オンラインで読める記事

48

参考記事

清水 誠の「その指標がデザインを決める」

1. そのエラーページ、自己満足になっていませんか http://ascii.jp/elem/000/000/610/610207/

（参考）オンラインで読める記事

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IAチャンネル：自社サイト最適化講座

月１回、オーナー＋専門家が登壇

1. ニッセンの解析と改善 * ２回

2. 地ビールサンクトガーレンの事例 * ４回

3. IA対談 * ２回

http://www.ustream.tv/channel/ia2010

（参考）オンラインで読める記事