【解析いろは24】個人情報保護方針を時々思い出してやってください

今回はちょっと難しいような、でも最近ホットなテーマとつながっているので無視できない話題です。
サイトに掲載している個人情報保護保護方針、最近チェックしてますか？　

“顧”客から“個”客へ、というのが近時のマーケティングの主流です。ユーザーが「求めるもの」を差し出すのは当たり前で、「まだ知らないけど欲しいと思わせるもの」を提供するような時代です。従って、会員登録制度を取り、ログインしてもらって行動履歴と購入データを結びつけて詳細に“個”を分析することがもはや当たり前になってきています。

では、ユーザーに対しては、いつ、どういう目的でどの範囲でこれこれの情報を取得し利用する場合があります、とアナウンスしているのでしょうか。 通販事業者の場合は、会員登録時に規約や個人情報保護方針を見せて同意してもらっているのが通常だと思います。まー、ほとんどの人がきっちり読んでないですよね。また、最近では行動ターゲティング広告やリターゲティング広告についての記載が追加されていると思います。さらっと告知されていたりメールで届いたりしていたかもしれませんが、ほぼスルーじゃないですか。

今後、個人情報の取得や利用について、よりわかりやすい表示と同意が求められる可能性があります。


経済産業省　「ＩＴ融合フォーラムパーソナルデータワーキンググループ報告書を取りまとめました」（2013/5/20)
http://www.meti.go.jp/press/2013/05/20130510002/20130510002.html


概要版が分量もコンパクトでわかりやすいです。日米の企業活動におけるIT投資や分析対象データの比較などもとても興味深いです。日本でも分析の対象はぐっと広がることでしょう。ウェブ解析だけやってればいい時代は過ぎてしまったのかもしれません。

どういうことに注意するべきか、覚書です。

(1)説明
(2)ユーザーの選択の自由の保証
(3)透明性の確保（どういう仕組みで情報を収集しているか、など）
(4)データの安全性
　＋　
(5)ユーザーのメリットを明示、提供

ちなみにディミトリ・マークス著の「データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」」でもこのことに触れています。そこに書かれているように、データ収集と分析は、ユーザーに知られてはいけない後ろ暗いものであってはなりません。データを明示された目的と手段で収集し、ユーザーに高い付加価値を渡すことが重要だと述べています。
個人情報の在り方も、ユーザーの認知や周辺情報や法律の整備によって変わってきます。
また、個人情報は収集する側もユーザー側もよくわかっていないことが多いので急に守りに入ったり壁を作ったりします。守る方に行き過ぎると、例えば地域社会での孤立といった弊害もあるわけです。
両者の理解と了解、その手段が確保される、相互にシアワセな関係になれる制度を期待します。

前記の報告書概要に記載されていた、

「昨今のパーソナルデータを巡る消費者と事業者の間のトラブルの多くは、事業者が消費者の期待を裏切る形でパーソナルデータを利用したと評価され、社会的な批判を受けるというものである。」

 という文言はしっかりと覚えておきたいと思います。
 
ちょっと置き去りになりがちなのですが、各種データ分析を仕事にしている以上は知らないでは済まされません。時々、いや結構な回数で個人情報保護方針ちゃんのことを思い出してやってください。

【Books】ロイヤルティリーダーに学ぶソーシャルメディア戦略

タイトル：ロイヤルティリーダーに学ぶソーシャルメディア戦略－ロイヤルカスタマー進化論
著者：高見俊介
出版社：ファーストプレス
出版日：2011/3/25
おすすめ度：★★★
本書は従来型の顧客満足にソーシャルメディアの要素のひとつ「クチコミ（推奨）」を加味して考える、顧客像と指標NPS、それを用いた分析事例の本です。 ソーシャルメディアの企業活用の問題、ソーシャルメディア活用の重要性。NPSという顧客ロイヤルティ指標を用いた分析と業務改善というのがこの書籍の内 容です。ソーシャルマーケティング全体の流れやポイントを把握できるが、判断軸や結論がほぼすべて「NPSでは～」になっているのでそこはマスキングしないと使えないのですが、そうするとオチがないことになります。（なんだそりゃ）


出版は2011年ですが、現状も大きな変化はないように思います。その意味では内容が古びている感じはしません。「なう。」なマーケターが読んでも役立つと思います、半分程度は。なぜ半分かといいますと、NPSという指標の説明、それを使った実例と改善が全編にわたって基軸となっているからです。NPS自体はユニークで分かりやすい指標だと思いますが、いかんせん普遍化するには敷居が高い印象が否めません。というのも、日本では認定取得者がごく少なく（著者しかいないのでは？）、この指標の認知度が未だ高いとはいえません
ですので、この本はNPS部分はさておいて、ソーシャルマーケティングという視点で読むほうが分かりやすいし、そのほうがまだ役に立つと思います。じゃあソーシャルメディアマーケティングを理解するために買ってもいいかというと、今なら他にも本があるだろうからNPSやNPSの事例に興味がなければ買わなくていいです。

 ＜目次＞第1章　ソーシャルメディア時代のマーケティング
第2章　ソーシャルメディア時代の顧客セグメンテーション
第3章　ソーシャルメディア活用策（前編）
第4章 　ソーシャルメディア活用策（後編）
第5章　 ソーシャルメディア活用策の効果測定
第6章　 ソーシャルメディア時代に求められる「真」の顧客中心
  
以下、記憶に残った点です。

◎ソーシャルの企業活用が迷走するのは、ソーシャルメディア利用の目的が明確でないから。
 まあ、そうですよね。いや、目的はあることが多いのですよ、一応。企業認知度を上げたいとか、商品の売り上げにつなげたいとか。その目的に適しているのかどうか、達成可能性があるのかという検証や認知がないだけで。強いていうならソーシャルメディアにおけるKPIがない、というのが企業利用においては一番問題なのかも。
 
◎企業の顧客戦略の変化。顧客セグメンテーション
推奨意志があり、顧客収益性が高い人・・・天使
推奨意志はあるが顧客収益性は低い人・・・宣教師

推奨意志もなく顧客収益性が低い顧客（つまり企業や商品に不満を持っている）は反逆者。酷いww
顧客セグメンテーションをソーシャルという側面から再分類してプロモーション手法を変えるなど、面白いと思いました。顧客の心理に踏み込んだ調査で分析し、対応をそれぞれのグループで変えるといったことはこれまでのマーケティングでも常套手段でしょう。しかし、そういった煩雑な調査を「推奨意志」という軸でスコア化したことは評価していいと思います。わかりやすい指標と言われるわけです。

 
◎NPS（ネットプロモータースコア）
詳細はは下記を参照してください。
ウェブ担：用語集　NPS
調 査方法はいたってシンプルで指標として分かりやすいという利点がありますが、NPSはこの手法の提唱者及び会社に商標登録されています。勝手にテストだけ 流用して御社の顧客ロイヤルティを測りますとかなんとかやってると怒られると思います。（そのために認定者制度があるわけで）。これも、広まらない理由の 一つかなと思います。このテストだけで煩雑な顧客意識調査をせずに顧客ロイヤルティが測れる、という点では画期的ですが、精度やフィナンシャル指標との相関性については今も賛否両論です。今後の研究と実績次第ですね。

◎ソーシャルメディアの企業活用はCEOがキー
これはどこでも説かれますが、最も厚く高い壁ですよね。トップが旗を降ればそりゃ社員はやりやすいですよ。予算も付きますし。
日本でウェブへの投資の腰が重い理由はソーシャルメディア活用の効果が企業の経済効果と相関性があるというデータが今のところ明確なものがない、というのが大きいと思います（本書ではNPSだったら説明できるよと言ってるのですが、まあそれはさておいて）。しかし、私自身はソーシャルメディアの成熟が進むにつれて企業の活用の場も必ずある、と思ってます。

ソーシャルは中長期で運用、ROIでは効果測定するとおかしくなるとか不採算性だけ目に付くとか、分かるんですよ。分かってるんですよ。そのヒントを求めて本書を買ったのですが、問題提起だけで終わってしまったのが残念です。まあ、これらソーシャルの効果測定はみなさん、今現在、試行錯誤を重ねて進めています。大きな成功事例もよいのですが、大きな失敗と小さな成功事例の積み重ねがヒントになるのでは、と思っています。

【PickUp】機能からサービスへ～サイト内検索

ニュース元　：MarkeZine
「サイト内検索」がECを変える！「スピードとおもてなし」に大手ECも熱い視線を注ぐ、ゼロスタートの「ZERO-ZONE Search」
http://markezine.jp/article/detail/18219

当ブログで6月に「【解析いろは13】サイト内検索の存在感」というタイトルで書いたのですが、ECサイトのみならずどんな企業サイトでも重要だと思います。サイトサーチアナリティクスはもっと注目されてもいいと何度も（以下省略）

小ネタとしてアマゾンとの検索対決もやってみました（適当なので結果を信用しないでください。ダメ、絶対）。

【解析いろは20】ログ解析からウェブ解析への風

大人の夏休みも終わり、リフレッシュして、あるいは気怠くお仕事をしている人も多いと思います。長い休み明けのメール受信は、どうしてあれほど憂鬱なんでしょうね？
心機一転、今日は解析の風向きで感じたことをつらつら書いてますハイ。
＜もくじ＞
(1)ログ解析からウェブ解析への風
(2)GAの風向き
(3)今日のネタは明日実装されるかもしれない

【Books】SEXY？ データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

”小さな数字から、企業価値を変える新しい試みを。”
タイトル：SEXY LITTLE NUMBERS　データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」／日経BP社
著者：ディミトリ・マークス、ポール・ブラウン　
私的評価：4点/5点

あらゆるデータを元にビジネスを、業務を改善していくための考え方と、実例の紹介です。Tips本やノウハウ本ほど具体的に方法論を提示しているわけではありません。万能の計算式があるわけではありません。「自分（達）はこう考えた」「これをやった」ということを、目標ごとにクローズアップして述べています。
・自分の知らないビッグデータ分析ビジネスというものを俯瞰して見る。
・あまたのビジネス書同様、自分の業務に当てはめたり空想で補ったり、自分なりに噛み砕く
ということができるなら得るものがあるかと思います。

◎目次
第1章　リトルデータでビジネスを成長させる
第2章　ターゲティング－誰にアプローチするか
第3章　メッセージ-何について話すか
第4章　ロケーション　-どこで顧客を見つけるか
第5章　予算　-いくら費やすべきか
第6章　測定　-何が有効か、有効でないかをどう把握するか
第7章　最適化　-有効なものをさらに活用し、無効なものを排除するには
第8章　アナリティクスの未来
1章～7章の末尾には必ず「月曜日の朝にすること」という、簡潔なまとめがあって、これを実行しろよ、やらなくちゃ読んだ意味ねえよ、と言ってるようです（意訳）


書いてあることはさほど難しくもなく、目新しくもありません。分析せよ、仮説を立てろ、実行して検証しよう。業務改善に役立てよう。当たり前のことです。でも当たり前のことを通す、実行することはとても難しい。それがビッグデータ、超グローバル企業のコンサルや分析であっても同じだということが分かって、なんだかほっとしたのでした。文中に「がっかりした」「失望した」というワードを見るたびにニヤニヤ。解析における仮説を「非科学的」という顧客候補（そのくせ自分たちの判断は経験則に基づくというから矛盾している）、理由なく数字に反発するクリエイティブチーム、分析と営業、あるいはウェブ管理部門との遠い距離。ああ、あるある。乗り越えるために、分かり合うためにどうしたか、ということも、簡単ですが書いてあって面白かったです。

個人的には第5章の「予算の配分」、第6章の「重要なものを測定する」「データのビジュアル化」、第7章「クリエイティブへのフィードバック」がツボにはまりました。全編を通してデータをどのようにプレゼンテーションするか、というのが頻出するのですが、すべてにおいて「分かりやすく、シンプル」なんですね。
 「あることを正確に伝えたい」というのが、私の場合は文字数の多さに出てしまって、メールを読むのがしんどいとよく言われます（笑）　でも書いてないと絶対後で説明を求めるじゃんよ！　
この本を読んで、最小限の言葉で短く伝え、相手から聞かれたら立て板に水のごとく語ろうと決めました。


余談。
セクスィーというとふーじこちゅわ～んか壇密しか浮かばないのですが、「魅力的な」という意味合いなんですね。魅力的という言葉にSEXYを使うところに欧米と日本の違いを少々、感じました。日本じゃセクスィーとは言わないでしょうなあ。きゃわわデータ、とか、データかわゆす、とか。

【PickUp】アトリビューション分析は本気出すと準備だけで10か月、予算は億単位

アトリビューション分析は本気出すと準備だけで10か月、予算は億単位。さすがSUUMOさんは違うぜ！伊達にモシャモシャしてないぜ！（そういう意味ではありません）
本気でアトリビューション分析をする場合は取り組みの準備、仕組みの構築、ヒューマンリソースの確保など、予算以外にも検討・決定事項が山ほどあります。そこまでする意義を会社が認めているからこそ承認されたプロジェクトなんでしょうが、逆にこの成果が出そうにも出にくいものに対して承認したリクルートという会社もやっぱりただ者でないんだなあと思いました。
掲載は去年の記事ですが、かなりおもしろかったですし、実際の業務で役立つコメント、考え方もあると思います。そんな予算うちにあるわけねーし、そこまで解析やってねーし、と思わずに、解析担当者なら読んでソンはないと思います。なぜなら広告の最適化の先にあるのがアトリビューション分析だからです。

参考記事：http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2012/06/13/12915

Web担　「需要予測とアトリビューションを連携。オトナの事情に負けずに分析→最適化を推進：リクルート小川氏×アタラ有園氏 対談」

内容はSUUMOサイトのアトリビューション解析と広告施策について触れられています。あと社内の壁とか。アトリビューション分析の効果測定、手法や運用の難しさ厳しさについても触れられています。おそらくこの点は1年後の今でもそう変わっていないのではないでしょうか。ざっと流して読むだけでもなんか腑に落ちる点が多いです。
ウェブ系の広告会社の営業担当がアトリビューションを語るとき、定義と効果を明確にせずに、「間接効果」というものを自分たちに都合よく使っている話も、最近耳にします。
この対談でも語られているように、アトリビューション分析は分かりやすい効果に結びつけることは難しく、広告やSEOの最適化をやるだけやった、その次のステージにあるものだと思います。
 以下、印象的だった箇所をちょっと引用します。

“ロジックは感情を反映するので、その人の思いや、やりやすさで一番良いものは変わってきます。”

解析者がどういう軸をもち、何を目指して解析設計をし、データを整理するのか。根本的な問題で、スタートでありゴールですよね。 だから、解析ツールでもない、小手先のTIPSでもないここでの「思考」が重要なのかな、と思いました。また、やっぱり統計学の知識は必要だと思いました。数式は覚えなくてもいいと思うんですが「予測」が絡んでくると当然必要。普通にアクセスログ解析で現状把握とか改善する分には出てこないかもですが。

“月次でモニタリングする際にはセッションベースでみることを統一しておきます。アトリビューシ分析をするのは、コスト削減や集客予算の最適化のためであって、報告のためではありません。報告は通常のモニタリングとは別の軸で行うことが大切だと考えています。 ”

“アトリビューション分析をやる時点で評価軸を変える必要があります。セッションからユーザーにすること自体がドラスティック”

解析をやってると、ただでさえつじつまが時々合わないデータだから、せめて解析は軸をぶらさないでおこうと考えがちです。なんかすっきりした！

“Googleアナリティクスの「マルチチャネル」レポートを見てほしいですね。成果のうちアシストが含まれる割合が2割～3割なら、アトリビューション分析に力を入れる必要はないと思います。（中略）SEOやリスティング広告をやりきって、さらに何かをという段階ならば、アトリビューション分析をしてみるのは良いことだと思います。 ”

すべてのところでアトリビューション分析が必要かどうかはわかりません。ムリにやる必要はないけど、もし確認したいのであれば今使っている解析ツールや広告管理ツールをまず見てみることからスタートなら、我々にも出来ることですよね。

最後に下記を引用します。

“アトリビューション分析という考え方自体は正しいと思います。誰でもわかるはずです。セッションではなくユーザーを見て分析しようというのはベースにあって、ここはみな同意できるわけです。（中略）、やろうとしている人が情報共有して、みんなで情報を出しあって頑張っていくのが第一だと思います。当たり前のものとして定着していくことを目指したいですね。”

■余談
先日とある会合の立ち話で、「（会社としては）解析一本だけじゃ売れない。広告から入るのが常套手段だよね」という話題が出ました。これは売方というか営業方法の話なのかもしれませんが、現実問題として、解析というパートだけでは商材になりにくい、むしろ難しいです。
マーケティング会社やコンサル会社が解析業務を商材とするのは、コンサル、提案、提供する情報ありきですし、社内で自社サイト、あるいはクライアントのサイトの解析に携わっている場合は、おそらく運用や制作の延長です。今回の対談のアラタ合同会社はマーケティング、コンサルティングの会社です。とすると、解析業務単体で商材としての価値や市場はどうなんでしょうね。
昨今ビッグデータとかセクスィー解析学とか、今ちょっと解析がホットな感じです。統計学的なデータ分析に引きずられるように、ウェブ解析という業務も新しいステージに移行するのかもしれません。

【解析いろは16】新しいインサイト画面のご紹介

珍しく、解析Tipsのサイトっぽく新しい画面等をご紹介しようと思います。ちなみに当blogは解析Tipsやノウハウのサイトではありません。実務のスキマを埋める解析ネタ話のサイトです。
当方のインサイトもいつの間にか新しい画面が選択できるようになっていました。ちなみに一回だけ、旧インサイト画面に戻すことができますが、そうすると次に全てのユーザーのFBページがアップデートするまで新インサイト画面にもう一度戻すということができないようです。


◎概要
 概要ページはいいね、リーチと、質を示す交流度（いいね！やコメントなどのユーザーの反応の内訳）に分けられて、主な指標が個別に、大きく数字で表示され、一目でわかりやすい思います。また、グレーの線でその前1週間がデフォルトで比較されるので増減の推移も把握できます。
以前は一つのグラフだったのですが、相関がぱっと見てわかるものの指標が「話題にしている人」と「合計リーチ」（＋投稿数が円）だったため、そのグラフの意図がよくわからん、という感じでした。いや、リーチしている中で話題にしている人の数が極端に増減してしている場合は、その原因を確認しなくちゃいけませんが、通常ではほぼ同様の波形だと思うんですよね。
で、この下にページの投稿の概要リストがありますが、画像投稿の場合はサムネイルが表示されていてこちらも随分わかりやすくなったと思います。 （例の画像には含まれてませんが）
【FBインサイト新画面：概要ページ】

◎ページ
私の中ではここは「量の指標」の分類かなと思っています。いいね、リーチ、ページのアクセス数です。指数を個別にくっきり分類して、より分かりやすくしたなあという印象です。

平均値のベンチマークをオンマウスで表示が出来たりするんですよ。日次、週次の管理では便利ですよね。 
【FBインサイト新画面：ページタブ　投稿のリーチ　ベンチマークラインの表示】













 ◎投稿
コンテンツ管理ですね。ここで各投稿記事へのユーザー反応の指標「交流度」を見ることができます。リーチ（記事が届いた数）に対する反応率も出しやすいですね。どうせなら数字で出しておいてくれればいいのに！この「交流度」という指標は「
概要ページもそうですがサムネイルあるなしで「何の記事だっけ？」「これなんでいいね！が多いんだろ」というのが直感的に把握できます。当方は外部ブログへのリンク、外部リンクの紹介記事が結構多い、ということがわかります。だってFBでダラダラ長い記事掲載しても読みづらいし、メイワクでしょう。よく文章量が多すぎてしんどい、といわれます。
抜け作なもんでサンプルの画像にはないのですが、リーチの内訳が「ファン／ファン以外のリーチ」という分類表示ができるんです。これもコンテンツの質をあげていくために結構重要かなと思います。当方ではある記事でNot-Fanの数がファン数を上回っていたものが幾つかあります。その部分を検討すると、今後さらにリーチが広がるでしょうね。（やれよ！）
ここの「ファン以外のリーチ」というのは初出のワードのような気がしますが、文字通りファン以外の人へのリーチだとして、その定義がちょっと気になります。教えてFBの中の人。

【FBインサイト新画面：投稿タブ　すべての投稿】













・ファンがオンラインにいる時間帯
「ページに「いいね！」しているユーザーのFacebook利用時間を知ることで、そのユーザーが目にしやすい時間に合わせて投稿をシェアすることができます。」ということで、投稿カテゴリのタブ切り替えになっています。本来はユーザーのカテゴリに入っているものかもしれませんが、実務での投稿管理を考えた場合、ファンが多い時間帯に投稿するというのは大切ですからここに入ったのだと勝手に推測しています。曜日別の平均（上）にオンマウスすると、下の時間帯別グラフ（全平均）に、曜日別の平均数（@1時間）の折れ線グラフが表示されています。
ただ、「最近一週間のデータ」らしいので、本気で曜日別、時間帯別の動向を把握しようと思ったら1～3か月で傾向をみたほうがいいような気がします。
あと、これまたサンプル画像がないですが（またか！）、このカテゴリには「ベスト投稿タイプ」の提案というか、傾向の算出もデータとともに示してくれているので分かりやすいですね。とくに多種の投稿タイプを利用しているユーザーには役立つと思います。

【FBインサイト新画面：投稿タブ　ファンがオンラインにいる時間帯】













 ◎ユーザー
ユーザー属性を人口統計データと共に確認することができます。ターゲットとユーザーのずれがないか、以外なファン層の発見などに役立ちます。ちなみに「何らかのアクションを実行した人」は最低30人がページでアクションを実行した場合にのみ使えます。まあ、そりゃそうだ。

【FBインサイト新画面：ユーザータブ】















■まとめ
新しいインサイトでは毎日、週次の管理は、現場の人が見る限りにおいては前よりも分かりやすいのではないかと思います。
・投稿時間等がユーザー側の時間になったようです
・ところどころ英語が残ってる

・管理運営側をかなり配慮した構成になっている
・やっぱり1週間単位が基本

FBの運用ではこれがまあ基本単位かなと思います。

■余談
レポートは週間、月間、四半期、半期、通年で内容、構成、グラフの表示形式、コメント等、要素が異なります。レポートが期間によって利用目的が異なっているからです（そのはずです）。そのレポートが「何のために＋誰のために必要なのか」を考えると、異なっていて然るべきです。
日々の運用PDCAにはインサイトでまあ結構足りているのですが、例えば、ちょっと上へのソーシャルの運用状況の報告（ベンチマークでの他社比較といった他の軸での評価、個別に目標が設定している場合はその達成率と課題）を出すこともあるでしょう。

その場合はエクセルで泣きながら資料を作ったり、別の解析ツールを活用するという方法もあります。

■余談その2　ソーシャルの指標について考えてみた（長いですよ！）
余談ですが、なぜFBを含めソーシャルの指標はなんだかわかりにくいように感じるのは、リーチがエンゲージメントというユーザーの交流の深さ、質の影響を受けるからなのでしょうかね。しかし、FBページに おいてはリーチは記事がファンに到達する範囲ということですから、ここでのリーチは「量の指標」と考えるべきではないかと。ま、ちょっと微妙なんですが、 私的にはページタブの中では量の指標という認識です。

それじゃあ「いいね！」はどうなるんだよ！あれだっていいね！て意思表示してるんだからユーザーの 反応だろ？と仰る向きもあろうかと思います。そこで、なぜ「いいね！」数が、昨今言われているように素直にエンゲージメントの指標にならないのか、なぜエンゲージメントを「リアルに」測ることが難しいのか（あるいは難しく考えすぎなのか）という話になると思います。
まず誤解があってはいけないのは、「いいね！」をエンゲージメント指標と評価してもいいのです。イヤならそもそも「いいね！」すらしませんしね。
指標をどう捉えて何に活用するかは解析する側、ひいてはクライアントの要望にどのように応えるかだと思います。
昨今「いいね！」数だけ見ていてもユーザーエンゲージメントのリアルな反映、あるいは数値とはいえないのではないか、という疑問の提議は、FBの仕様がリーチ率の算出とかけあわあせで、ファン全員に投稿記事がすべて届くわけではない、という点に起因しているからだと思います。
また、ソーシャルにおける「エンゲージメント」の意味を追求していくと、一回限りのいいね！ではなく、記事投稿ごとに対するリアクションで深度を測って いったほうがエンゲージメントのイメージに合うと思うのですよ。ゆえに、FBでは仕様で、ページに「いいね！」をしても100%すべての人に表示される わけでもなく、リーチ率という、エンゲージメント指標が影響する要素でふるいにかけています。
何が何だかわからない、FBで決めてくれたらいいのにと思うかもしれません。私もそうしてほしい（笑）　今回のリニューアルは、多分そういう意向とビジネス利用のためにかなり整理したのだと思います。
しかし、考えてみるとエンゲージメントの定義を何とするか、どの指標をKPIにするのかは、ひいてはFBページで何がしたいか、何を達成したいのかという目標に戻っていくような気がします。
あと、指標の質と量の分類はこれ人様々です。リーチ数がいい例ですね。いいね数もそうですね。ですから、自分の理解と解析のための軸を持つことも大事かなと思いました。