来る6/26（水）に大阪で、Facebookの「Find us on facebook」セミナーがあります。
Find us on facebook http://fb.mindfree.co.jp/2013fbconf/
Facebook Japan、ソーシャル解析ツールベンダー、マーケティング会社との共催で、セミナー自体はタダです。事前申込みが必要です。時間が合うタイミング、あるいは興味のあるセミナーの時間帯に参加されるのもよいかと思います。私も、午後からですが、行く予定です。
正直、セミナーは行ってみるまで分からないところがありますが、結局どう活かすかは自分次第かなと思います。今回は私の中で最旬のソーシャルの動向とマーケと解析ツールというタッグなのでお得感があります。
東京会場はすでに満員御礼なんだそうですが、大阪はまだ少し空きがあるそうで。これってアンテナの数の差？ 私も常にアンテナ張ってないとなあと思いました。あと、こういう企業合同セミナーってどこで告知しているのか、どのツールを使うのか、がありますよね。関連ポータルのメルマガに出稿してたら目に触れる機会があるのですが。
＜進捗のご報告＞
例のセミナーの件ですが、協力先の会社とアクセスできたのでこれから具体化に向けて話を進めて参ります。もう少し時間がかかりますが、少々お待ちください。
2013年5月30日木曜日
2013年5月29日水曜日
【解析いろは10】ソーシャル解析という壁
今日のソーシャルに関する解析は、ウォール・マリアは突破しウォール・ローゼを超えようとして苦労しています（例えにもなってない）。今日のお題は「ソーシャル解析という壁」です。TwitterやFBを始めると集客できますよ、という誘い文句の行間に、たくさんの「やるべきこと」を含んでいるという認識がようやく浸透してきた今日この頃、みなさんはどのようにソーシャル解析と向き合っているでしょうか。
ウェブ解析の同士や、ポータルとFBを運用している人と話していると、「ソーシャルの指標をどのように見ればいいわからない」「効果がわかりにくい」「クライアントに伝わらない」という声を聞きます。実にそう思います。
あるソーシャル解析のレポートを読ませてもらう機会があったのですが、全然効果がわからなかった。すごい細かいしよく研究してあると思うのに。なんでかなあ、理解力ないなあ自分、と思って、初歩に戻ってFBインサイトの記事や本を読んでも、やっぱりわからない。わからないという意味は、定義はある程度理解しても自分がそのすごさを実感できてないってことに気づいたんですよ。あれ？これアクセスログ解析でもよくあるよね？ ぱぁぁ（光が射した音）・・・てな感じでした。
なんで分からなかったのかというと記載しているエンゲージ数やいいね数の「多寡」の判断基準を私が知らないからだ、と。レポートを見るクライアント側が、こういう目的のためにこの項目のこういう指標を見る、この指標は多いほうが良いという理解の共有ができていればレポートは「当たり前の効果測定の結果を示している」といえると思います。さらに、ソーシャルにおいても指標は指標で、やっぱり目標設定が必要で、その目標の達成度を知るためには別のツール、手段も時には必要なんじゃないのかね、と思ったのでした。
FBページのインサイト機能では物足りない。では、別のソーシャル解析ツールを導入すれば効果測定が目に見えてわかるのかというと、そうではないと思うのです。
ソーシャル解析ツールもFBからデータをひっぱってきているわけですから、表示される指標を多様な表示や編集によって「分かりやすく」することはできますが、それと効果測定を結びつけるには「効果＝目標設定」が必ず必要です。それはアクセスログ解析ツールも一緒だと思います。訪問数が多ければ多いほどいいという曖昧な理解と同様に、「いいね！」が多ければおおいほど「いい」という、この「いい」の部分を深堀りしていくと、多くの場合は「なんとなく」しかないってこと、ありませんか。それってクライアントが悪いんじゃないですよね。解析側が「いいね！は多いほうがいいから今回は効果がありました！」とレポート してそれが伝わらなかったら、「目標」に立ち帰って説明する必要があるのではないでしょうか。
と、エラソーにいう私もまだソーシャル解析は浅いため、今後実績を積んで、自分の中の曖昧なロジックを確かめていきたいです。
以下はソーシャルの指標の理解と計測についてすごく悩んだときに参考にした文献です。
＜参考＞
Web担：ソーシャルメディア戦略成功3つの法則／フォレスター・リサーチ
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/06/6635
記事は2009年のもので古いんですが、古さを感じないのは基本的なことが書いてあるからで、このときから、新しい効果測定の解析ロジックが出てないからじゃないでしょうか。
Web担：ソーシャルメディアは儲かるのか？ 「無印良品とスターバックスが明かす活用の裏側と展望」
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2012/07/13/13020
実例。 文中の『ソーシャルの結果が出ないという話や、プロモーションよりもエンゲージメントが大事という話はよく聞くが、我々のような小売業は商品を販売することが重要なので、エンゲージメント率などには頼らない。』に痺れましたw 効果測定においてエンゲージメントは万能の指標ではなく、各目的に応じて見るべきものということがいえるのではないでしょうか。エンゲージメントはフォレスターサーチの記事にもある通り、実は誰にも定義決めができないと思います。それを切りすてて、その企業の目的に見合った形でソーシャルを運用して成功したケースがこれですね。
しかし、その逆もあって、プライスレスでコンバージョンを測れない、信頼の醸成とかいったものについては指標にエンゲージメントを使い、年に1、2回、企業イメージ調査などをして確認することも手法のひとつと考えます。
というわけでー、私にソーシャル解析の案件をもっとください。
ウェブ解析の同士や、ポータルとFBを運用している人と話していると、「ソーシャルの指標をどのように見ればいいわからない」「効果がわかりにくい」「クライアントに伝わらない」という声を聞きます。実にそう思います。
あるソーシャル解析のレポートを読ませてもらう機会があったのですが、全然効果がわからなかった。すごい細かいしよく研究してあると思うのに。なんでかなあ、理解力ないなあ自分、と思って、初歩に戻ってFBインサイトの記事や本を読んでも、やっぱりわからない。わからないという意味は、定義はある程度理解しても自分がそのすごさを実感できてないってことに気づいたんですよ。あれ？これアクセスログ解析でもよくあるよね？ ぱぁぁ（光が射した音）・・・てな感じでした。
なんで分からなかったのかというと記載しているエンゲージ数やいいね数の「多寡」の判断基準を私が知らないからだ、と。レポートを見るクライアント側が、こういう目的のためにこの項目のこういう指標を見る、この指標は多いほうが良いという理解の共有ができていればレポートは「当たり前の効果測定の結果を示している」といえると思います。さらに、ソーシャルにおいても指標は指標で、やっぱり目標設定が必要で、その目標の達成度を知るためには別のツール、手段も時には必要なんじゃないのかね、と思ったのでした。
FBページのインサイト機能では物足りない。では、別のソーシャル解析ツールを導入すれば効果測定が目に見えてわかるのかというと、そうではないと思うのです。
ソーシャル解析ツールもFBからデータをひっぱってきているわけですから、表示される指標を多様な表示や編集によって「分かりやすく」することはできますが、それと効果測定を結びつけるには「効果＝目標設定」が必ず必要です。それはアクセスログ解析ツールも一緒だと思います。訪問数が多ければ多いほどいいという曖昧な理解と同様に、「いいね！」が多ければおおいほど「いい」という、この「いい」の部分を深堀りしていくと、多くの場合は「なんとなく」しかないってこと、ありませんか。それってクライアントが悪いんじゃないですよね。解析側が「いいね！は多いほうがいいから今回は効果がありました！」とレポート してそれが伝わらなかったら、「目標」に立ち帰って説明する必要があるのではないでしょうか。
と、エラソーにいう私もまだソーシャル解析は浅いため、今後実績を積んで、自分の中の曖昧なロジックを確かめていきたいです。
以下はソーシャルの指標の理解と計測についてすごく悩んだときに参考にした文献です。
＜参考＞
Web担：ソーシャルメディア戦略成功3つの法則／フォレスター・リサーチ
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/06/6635
記事は2009年のもので古いんですが、古さを感じないのは基本的なことが書いてあるからで、このときから、新しい効果測定の解析ロジックが出てないからじゃないでしょうか。
Web担：ソーシャルメディアは儲かるのか？ 「無印良品とスターバックスが明かす活用の裏側と展望」
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2012/07/13/13020
実例。 文中の『ソーシャルの結果が出ないという話や、プロモーションよりもエンゲージメントが大事という話はよく聞くが、我々のような小売業は商品を販売することが重要なので、エンゲージメント率などには頼らない。』に痺れましたw 効果測定においてエンゲージメントは万能の指標ではなく、各目的に応じて見るべきものということがいえるのではないでしょうか。エンゲージメントはフォレスターサーチの記事にもある通り、実は誰にも定義決めができないと思います。それを切りすてて、その企業の目的に見合った形でソーシャルを運用して成功したケースがこれですね。
しかし、その逆もあって、プライスレスでコンバージョンを測れない、信頼の醸成とかいったものについては指標にエンゲージメントを使い、年に1、2回、企業イメージ調査などをして確認することも手法のひとつと考えます。
というわけでー、私にソーシャル解析の案件をもっとください。
2013年5月25日土曜日
【Pick Up】グランフロント大阪と解析の質と量
タイトルが意味不明ですね。
今朝のニュースや新聞で、大阪・梅田の再開発地区「グランフロント大阪」のオープン1か月の概況が報道されました。
読売新聞：うめきた１か月で８００万人 周辺にぎわい波及（http://osaka.yomiuri.co.jp/e-news/20130525-OYO1T00257.htm ）
まだ1か月ですので、ようやく稼働して、問題点もいろいろ見えてきたころかと思います。ネガティブ要素だけを見て成功か失敗かを短期間で判断することは、ウェブ解析でも当然御法度です。不毛です。１か月で事業の成功・失敗は判断できません。
ですが、今日はお遊戯で、解析ならどう考えるか、という視点でこのニュースをテーマにしました。
＞集客力の背景には、来場者の年齢層の厚みがある。
まず、集客力は抜群です。関西ではオープン前からことあるごとにテレビで流れているので老若男女問わずに認知度が高いです。単なる予測ですが、テレビ効果かなと思います。私も内覧会と平日に1回行きましたが、予想外におじいちゃんおばあちゃんが多かった！あとサラリーマン率も高！従来のオサレ複合施設とはちょっと違う客層という印象を受けました。 サラリーマン層はナレッジキャピタル絡みかもしれません。 以外と多様性のあるユーザー層なのだなと思いました。
＞業直後の１人当たりの売上高は８００円弱と想定の半分程度で、高い集客力が必ずしも売り上げに直結していない。
ここでいう売上げとは仮に物販、飲食と限定した場合ですが、飲食も物販も決してお安くないグランフロントで、一人あたり売上げ高800円というのは安いなぁ～という印象です。 単価がそこそこの本屋、雑貨屋、カフェ、パン屋等ももちろんありますが、一人あたり売上げは1800～2000円を狙っていたんじゃないんですかね。つまり、見に行ったけど買ってない・飲食してない人も相当いたんじゃないかなあと勝手に仮定します。
これを解析風に考えると、集客（量）は多かったけど売上げの目標価格のコンバージョン率が予想より低い、とかそういう感じになります。
集客は「量」す。指標でいうと訪問数。「質」は直帰率やコンバージョン率で普通は計ります。（サイトの性質によっては多い少ないで語れないことに注意！）コンバージョン率が予想より低いな・・・うむ、短期だけど現時点での仮説を一応立てておこうかな。ユーザーもみておこう。という具合です。
この他、新聞記事のほうにはもう少し詳しく書いてあった中で2点をピックアップ。
＞各テナントで行列ができたりすいていたりと落差がある
集客が活かし切れていないのは立地（コンテンツの配置場所）や商品・サービス（コンテンツ）の他に理由があるか。例えばそこに到達するまでの経路も問題がないかは、短期～中期的に検証すべきですね。↓こんな感じ。
＞北館へのアクセスが限定的
北館へのアプローチは決していいとはいえません。一階は道路を挟んでいるので横断歩道ですかね。あとは2階のブリッジしかないようです（本当になかったんだな・・・）。南館から北館への流入が減少する理由としてはかなり明白ですよね。
来訪が多い南館（別のコンテンツ）の上（飲食など）の階ともっとシームレスに行き来できればもっと人が流入するかもしれません。 リアルのビルでは難しいですが、ウェブサイトならば関連リンクやバナーや特設インデックスページなどを設置して集客の道を作ることが可能です。
グランフロント大阪では新しい試みがあります。企業のプロモーションの場であり、ユーザーとの距離を縮めるナレッジキャピタル、セミナーやワークショップ、ソシオというコミュニティ活動はさしずめソーシャルメディアといったところでしょうか。現実的な売上げに気をとられがちですが、ナレッジキャピタルもソーシャルメディアも金銭価値に置き換えるのは難しい、ですがユーザーの深堀やヘビーユーザー育成ができる可能性があり、潜在能力が高い場あるいは機能（＝メディア）だと思います。
結論。仮に1か月のデータであっても現状把握はそこそこできるよ、ということです。（えー）
1か月のド短期、3か月の短期、6か月～年間の中期、数年スパンの長期でも構成する要素（指標）はさほど変わらないと思います。違いは視点と目的です。
考え方や見方のトレーニングをするために、こんな風に頭の中で遊んでみるのも楽しいかと思います。
あと偏見かもしれませんが、ウェブサイトはテコ入れしたほうがいいと思います。サイトトップページでは誰に何を伝えたいのかわからないし、欲しい情報を探すのが大変。特にスマホだと使いづらさ倍増。これ誰得なん・・・？（近大マグロの営業時間を調べたのに見つからず、食べログで発見して、5時に店の前までいって2時間待ち行列を見て溜息をつくなど）
オシャンティーで小ぎれいなのはいいんですよ、せめてサイト内検索つけてほしいです。レストラン等の飲食の情報がショップ&レストランの経路も内容も貧相すぎる。各店舗紹介ページに何階だけの記載で、フロアマップにもリンクしてないんだぜ？ カテゴリでレストラン絞り込みとかできないんだぜ？ どうかしてるぜ！ あと、Twitterと連動させてリアルタイムで各店舗の待ち時間を表示するとか、なんかもうちょっとウェブテクノロジーを使いこなすといいのになあと思った次第です。
今朝のニュースや新聞で、大阪・梅田の再開発地区「グランフロント大阪」のオープン1か月の概況が報道されました。
読売新聞：うめきた１か月で８００万人 周辺にぎわい波及（http://osaka.yomiuri.co.jp/e-news/20130525-OYO1T00257.htm ）
まだ1か月ですので、ようやく稼働して、問題点もいろいろ見えてきたころかと思います。ネガティブ要素だけを見て成功か失敗かを短期間で判断することは、ウェブ解析でも当然御法度です。不毛です。１か月で事業の成功・失敗は判断できません。
ですが、今日はお遊戯で、解析ならどう考えるか、という視点でこのニュースをテーマにしました。
＞集客力の背景には、来場者の年齢層の厚みがある。
まず、集客力は抜群です。関西ではオープン前からことあるごとにテレビで流れているので老若男女問わずに認知度が高いです。単なる予測ですが、テレビ効果かなと思います。私も内覧会と平日に1回行きましたが、予想外におじいちゃんおばあちゃんが多かった！あとサラリーマン率も高！従来のオサレ複合施設とはちょっと違う客層という印象を受けました。 サラリーマン層はナレッジキャピタル絡みかもしれません。 以外と多様性のあるユーザー層なのだなと思いました。
＞業直後の１人当たりの売上高は８００円弱と想定の半分程度で、高い集客力が必ずしも売り上げに直結していない。
ここでいう売上げとは仮に物販、飲食と限定した場合ですが、飲食も物販も決してお安くないグランフロントで、一人あたり売上げ高800円というのは安いなぁ～という印象です。 単価がそこそこの本屋、雑貨屋、カフェ、パン屋等ももちろんありますが、一人あたり売上げは1800～2000円を狙っていたんじゃないんですかね。つまり、見に行ったけど買ってない・飲食してない人も相当いたんじゃないかなあと勝手に仮定します。
これを解析風に考えると、集客（量）は多かったけど売上げの目標価格のコンバージョン率が予想より低い、とかそういう感じになります。
集客は「量」す。指標でいうと訪問数。「質」は直帰率やコンバージョン率で普通は計ります。（サイトの性質によっては多い少ないで語れないことに注意！）コンバージョン率が予想より低いな・・・うむ、短期だけど現時点での仮説を一応立てておこうかな。ユーザーもみておこう。という具合です。
この他、新聞記事のほうにはもう少し詳しく書いてあった中で2点をピックアップ。
＞各テナントで行列ができたりすいていたりと落差がある
集客が活かし切れていないのは立地（コンテンツの配置場所）や商品・サービス（コンテンツ）の他に理由があるか。例えばそこに到達するまでの経路も問題がないかは、短期～中期的に検証すべきですね。↓こんな感じ。
＞北館へのアクセスが限定的
北館へのアプローチは決していいとはいえません。一階は道路を挟んでいるので横断歩道ですかね。あとは2階のブリッジしかないようです（本当になかったんだな・・・）。南館から北館への流入が減少する理由としてはかなり明白ですよね。
来訪が多い南館（別のコンテンツ）の上（飲食など）の階ともっとシームレスに行き来できればもっと人が流入するかもしれません。 リアルのビルでは難しいですが、ウェブサイトならば関連リンクやバナーや特設インデックスページなどを設置して集客の道を作ることが可能です。
グランフロント大阪では新しい試みがあります。企業のプロモーションの場であり、ユーザーとの距離を縮めるナレッジキャピタル、セミナーやワークショップ、ソシオというコミュニティ活動はさしずめソーシャルメディアといったところでしょうか。現実的な売上げに気をとられがちですが、ナレッジキャピタルもソーシャルメディアも金銭価値に置き換えるのは難しい、ですがユーザーの深堀やヘビーユーザー育成ができる可能性があり、潜在能力が高い場あるいは機能（＝メディア）だと思います。
結論。仮に1か月のデータであっても現状把握はそこそこできるよ、ということです。（えー）
1か月のド短期、3か月の短期、6か月～年間の中期、数年スパンの長期でも構成する要素（指標）はさほど変わらないと思います。違いは視点と目的です。
考え方や見方のトレーニングをするために、こんな風に頭の中で遊んでみるのも楽しいかと思います。
あと偏見かもしれませんが、ウェブサイトはテコ入れしたほうがいいと思います。サイトトップページでは誰に何を伝えたいのかわからないし、欲しい情報を探すのが大変。特にスマホだと使いづらさ倍増。これ誰得なん・・・？（近大マグロの営業時間を調べたのに見つからず、食べログで発見して、5時に店の前までいって2時間待ち行列を見て溜息をつくなど）
オシャンティーで小ぎれいなのはいいんですよ、せめてサイト内検索つけてほしいです。レストラン等の飲食の情報がショップ&レストランの経路も内容も貧相すぎる。各店舗紹介ページに何階だけの記載で、フロアマップにもリンクしてないんだぜ？ カテゴリでレストラン絞り込みとかできないんだぜ？ どうかしてるぜ！ あと、Twitterと連動させてリアルタイムで各店舗の待ち時間を表示するとか、なんかもうちょっとウェブテクノロジーを使いこなすといいのになあと思った次第です。
2013年5月24日金曜日
【解析いろは9】広告と解析のコンバージョン数が合わないんですが、なにか？
AdwordsやYahoo!リスティング等に広告を出すのは、もう当たり前のことですよね。で、これら広告側にもコンバージョン測定機能が付いてます。そして解析ツール側にも同様のコンバージョン設定を している場合なんかに広告とサイト解析ツールのコンバージョンやクリック数が合わない、というケースがよくあります。
クライアントや上司に「なんで数字合わないの？普通合うでしょコレ!?データとは数字とは神じゃないのムキー」と詰められた経験はありませんか。そしてその数字の齟齬がどうして生じるのか、とか、もう訳わかんなくて誤差の％を出して、大体これくらいの精度で合っていますなんて支離滅裂な対応をしたことがあるかもしれません。いいんです、誰もが通る道です。
なぜ差が出るのか、ということについては下記の記事が詳しいです。わかりやすいです。この「なぜ」を知っていると知らないとで世界と対応が違いますので、ぜひご覧ください。
マーケジン：「そもそも広告効果測定のために作られたツールではない」アクセス解析ツールの仕組みのキホンを押さえよう【アトリビューション編：第3回】
結論はツールが違う・定義が違う、コンバージョンやクリック数の計算方法が違う。ということです。 他には、計測タグの設定ミスなどによる計測モレもあります。
GoogleのAdwordsとGoogleアナリティクスは同じ会社のツールで計測するのだから必ずコンバージョン数なんかが一致してもよさそうなものですが、こちらも合わない場合があります。
Googleサポート：AdWords とアナリティクスでウェブサイトのデータに矛盾がある
大事なのは、効果測定ツールとウェブ解析ツールの数字は異なっていてもおかしくはない、という前提で考え、数字やデータを盲信しないことです。効果測定ツールだけではなくどの解析ツールでもいえることです。
じゃあ、一体広告効果はどこでどう見ればいいのよ？解析結果との矛盾をどう解消したらいいのよ？と思われるでしょう。
そもそも、違うツール間の数字の矛盾は（設定ミスを除いて）報告側でどうにかできるものではありません。広告効果測定についての報告はウェブ解析と分ける、のが私は正しいと思ってます。
ですから、広告からの集客が大きなウェイトを占めるサイトは、広告効果測定ツールを別にいれて、広告効果のみを個別に測定してもいいと思います。広告の効果測定ツールはそこに特化しているので、デバイス別だったり、メール、広告、ソーシャルなどのメディア別流入の切り替えがスムーズだったり小難しい設定が不要だったりして便利です。
お高い有料の解析ツールならそのあたりも充実しているかもしれませんが、私は実務で使ったことがないのでなんともいえません。使いたいなあ・・・誰か使わせてくんないかなあ。
次に、レポートの方法について。ウェブ解析の中に入れるから矛盾するのです。ウェブ解析ではこうでした。広告効果測定は別紙あるいは別表にて。という感じですね。ちゃんと分ける理由と、解析と広告効果測定ツールでの定義を事前に説明しておくことも大事です。ここが、知っていることと知らないことの差です。
クライアントや上司に「なんで数字合わないの？普通合うでしょコレ!?データとは数字とは神じゃないのムキー」と詰められた経験はありませんか。そしてその数字の齟齬がどうして生じるのか、とか、もう訳わかんなくて誤差の％を出して、大体これくらいの精度で合っていますなんて支離滅裂な対応をしたことがあるかもしれません。いいんです、誰もが通る道です。
なぜ差が出るのか、ということについては下記の記事が詳しいです。わかりやすいです。この「なぜ」を知っていると知らないとで世界と対応が違いますので、ぜひご覧ください。
マーケジン：「そもそも広告効果測定のために作られたツールではない」アクセス解析ツールの仕組みのキホンを押さえよう【アトリビューション編：第3回】
結論はツールが違う・定義が違う、コンバージョンやクリック数の計算方法が違う。ということです。 他には、計測タグの設定ミスなどによる計測モレもあります。
GoogleのAdwordsとGoogleアナリティクスは同じ会社のツールで計測するのだから必ずコンバージョン数なんかが一致してもよさそうなものですが、こちらも合わない場合があります。
Googleサポート：AdWords とアナリティクスでウェブサイトのデータに矛盾がある
大事なのは、効果測定ツールとウェブ解析ツールの数字は異なっていてもおかしくはない、という前提で考え、数字やデータを盲信しないことです。効果測定ツールだけではなくどの解析ツールでもいえることです。
じゃあ、一体広告効果はどこでどう見ればいいのよ？解析結果との矛盾をどう解消したらいいのよ？と思われるでしょう。
そもそも、違うツール間の数字の矛盾は（設定ミスを除いて）報告側でどうにかできるものではありません。広告効果測定についての報告はウェブ解析と分ける、のが私は正しいと思ってます。
ですから、広告からの集客が大きなウェイトを占めるサイトは、広告効果測定ツールを別にいれて、広告効果のみを個別に測定してもいいと思います。広告の効果測定ツールはそこに特化しているので、デバイス別だったり、メール、広告、ソーシャルなどのメディア別流入の切り替えがスムーズだったり小難しい設定が不要だったりして便利です。
お高い有料の解析ツールならそのあたりも充実しているかもしれませんが、私は実務で使ったことがないのでなんともいえません。使いたいなあ・・・誰か使わせてくんないかなあ。
次に、レポートの方法について。ウェブ解析の中に入れるから矛盾するのです。ウェブ解析ではこうでした。広告効果測定は別紙あるいは別表にて。という感じですね。ちゃんと分ける理由と、解析と広告効果測定ツールでの定義を事前に説明しておくことも大事です。ここが、知っていることと知らないことの差です。
2013年5月22日水曜日
【Pick Up】店員よりスマホ、とマルチデバイス解析
ITmediaマーケティング：Googleの調査結果――店舗で買い物をする顧客の82％は、モバイルサーチで購入を決めている
買い物をするときは大抵スマホで価格の底値やレビューを調べてから購入している姿をよく見かけます。私の友人はみっちり調べて購入するか意志決定をしています。すばらしい！
失敗例があります。 先日、ベトナムにいってきました。んで、ある観光先のお店でＴシャツを買いました。よくあるスーベニールと違って、ちょっとよさげで値段もかなり高かった。その場で、そのTシャツのブランドを調べれば、自分が宿泊している市内に直営ショップがあったことがわかったのですが、あとの祭。友人がやっぱりこのブランドのTシャツがほしいなあと思って、ホテルに戻ってささっとスマホで調べた結果、めちゃ近所にショップがありました。値段も4割程度でした。というオチ。でも後悔なんてしない！その瞬間の出会いこそプライスレス！（相当悔しかったらしい）
スマートフォンの機能、アクセスのしやすいデバイスという特質は、確かに購入に至る経路を変えていることを実感します。実店舗は実際の物の重さや形を確認するためのショールームであり、購入はスマホ、というケースが増加しているように思います。とくに量産品で販売店によって価格に差が出る商品はその傾向が強いと思います。
実店舗の強みとは、実際に商品に触れられることと、店員による情報提供やサービスです。しかし、様々なノイズが混入しているにせよ、率直な感想が聞けるのはアマゾンや楽天のレビュー、アットコスメの評価です。
スマートフォンの普及率はここ数年で凄まじく、あるサイトのログでも、一年や半年タームで見ても確実に増加しています。
●変化する購入経路
こと、Eコマースにおいては、
(1)スマートフォンの普及→購入場所（実店舗からウェブサイトへ）
(2)購入に至る経路の変化→実店舗や販売店のサイトで確認してから「自分の買いたい・買える」タイミングで「買いたいサイト」で購入）
(3)購入者の情報収集経路→店員や実店舗から、販売元のウェブサイトやレビューサイトへ。
を「日常的に」考えながら、柔軟に運用していかねばならないでしょう。
【補足】
ちなみに・・・サービスの予約や商品の購入はPCが最も多いという調査データがあります。比較的高めな電化製品はPCで申し込む人が多く、3デバイス共通で「紙の書籍、雑誌」も多いとか。あくまでも傾向ですが、自社やクライアントの商材、あるいはサイトの訪問がどの媒体が多いのか、どの媒体に向けたらよいのか、参考資料にはなるかと思います。
＜参考＞
selectbox：ヤフー スマートフォン・タブレット・パソコン3デバイス所有者の利用動向
＊PDFの閲覧・ダウンロードには登録が必要ですゾ
直営・直売ならばまだわかりやすいのですが、メーカーの場合はさらに深く考えねばなりません。さらにさらに、直接利益を生まないブランディングサイトやコーポレートサイトはもっと深く考えねばなりません。直接利益を生じないからこそ、サイトの役割とゴールが問われるのです。ほんとこれ重要だから！
ウェブサイト（スマホサイト含む）、ソーシャル、アプリ、ならずリアルのコールセンター、実店舗での購入情報などを（きちんと設定と設計をしてデータを連結すれば）一つのツールで総合的に解析できると謳っているのが「ユニバーサルアナリティクス」です。
各種解析ツールのサイトをさらっと見たんですが、ウェブサイト、モバイルサイトに加えてソーシャル解析まではフォローしているものの、リアル店舗やコールセンターなどのリアルデータをひとつのソフトで統合管理するのは特別なカスタマイズであって、一般的にオールインワン機能として売っているところはないようでした。見落としてる可能性大ですが。おそらく他の大手の有料解析ツールも年内にはバージョンアップしてそのような多媒体を解析する機能を追加してくるのではないでしょうか。
まあ、行動と実装の早さならGoogleが一番でしょうね。そのかわり初期にはバグが頻発しますけど。しかし、インターネットではやったことがないことを先駆けてやるのが一番利益を生むというのが鉄板です。バグは大きなリスクですが、リスクよりもアクションを優先するところがアメリカの企業らしいなあといつも思います。
結論。ウェブだけ、モバイルだけの解析をしているとこぼれ落ちる情報が増加している。リアルの販売や顧客管理情報との連結が難しくても、ウェブベースの各種媒体（ソーシャル、アプリ）を使っていればそれらの計測は必須であり、やはり何らかのカタチでユーザーを特定し、行動を把握しなければ、明日はあっても来年はない。かも。
買い物をするときは大抵スマホで価格の底値やレビューを調べてから購入している姿をよく見かけます。私の友人はみっちり調べて購入するか意志決定をしています。すばらしい！
失敗例があります。 先日、ベトナムにいってきました。んで、ある観光先のお店でＴシャツを買いました。よくあるスーベニールと違って、ちょっとよさげで値段もかなり高かった。その場で、そのTシャツのブランドを調べれば、自分が宿泊している市内に直営ショップがあったことがわかったのですが、あとの祭。友人がやっぱりこのブランドのTシャツがほしいなあと思って、ホテルに戻ってささっとスマホで調べた結果、めちゃ近所にショップがありました。値段も4割程度でした。というオチ。でも後悔なんてしない！その瞬間の出会いこそプライスレス！（相当悔しかったらしい）
スマートフォンの機能、アクセスのしやすいデバイスという特質は、確かに購入に至る経路を変えていることを実感します。実店舗は実際の物の重さや形を確認するためのショールームであり、購入はスマホ、というケースが増加しているように思います。とくに量産品で販売店によって価格に差が出る商品はその傾向が強いと思います。
実店舗の強みとは、実際に商品に触れられることと、店員による情報提供やサービスです。しかし、様々なノイズが混入しているにせよ、率直な感想が聞けるのはアマゾンや楽天のレビュー、アットコスメの評価です。
スマートフォンの普及率はここ数年で凄まじく、あるサイトのログでも、一年や半年タームで見ても確実に増加しています。
●変化する購入経路
こと、Eコマースにおいては、
(1)スマートフォンの普及→購入場所（実店舗からウェブサイトへ）
(2)購入に至る経路の変化→実店舗や販売店のサイトで確認してから「自分の買いたい・買える」タイミングで「買いたいサイト」で購入）
(3)購入者の情報収集経路→店員や実店舗から、販売元のウェブサイトやレビューサイトへ。
を「日常的に」考えながら、柔軟に運用していかねばならないでしょう。
【補足】
ちなみに・・・サービスの予約や商品の購入はPCが最も多いという調査データがあります。比較的高めな電化製品はPCで申し込む人が多く、3デバイス共通で「紙の書籍、雑誌」も多いとか。あくまでも傾向ですが、自社やクライアントの商材、あるいはサイトの訪問がどの媒体が多いのか、どの媒体に向けたらよいのか、参考資料にはなるかと思います。
＜参考＞
selectbox：ヤフー スマートフォン・タブレット・パソコン3デバイス所有者の利用動向
＊PDFの閲覧・ダウンロードには登録が必要ですゾ
直営・直売ならばまだわかりやすいのですが、メーカーの場合はさらに深く考えねばなりません。さらにさらに、直接利益を生まないブランディングサイトやコーポレートサイトはもっと深く考えねばなりません。直接利益を生じないからこそ、サイトの役割とゴールが問われるのです。ほんとこれ重要だから！
ウェブサイト（スマホサイト含む）、ソーシャル、アプリ、ならずリアルのコールセンター、実店舗での購入情報などを（きちんと設定と設計をしてデータを連結すれば）一つのツールで総合的に解析できると謳っているのが「ユニバーサルアナリティクス」です。
各種解析ツールのサイトをさらっと見たんですが、ウェブサイト、モバイルサイトに加えてソーシャル解析まではフォローしているものの、リアル店舗やコールセンターなどのリアルデータをひとつのソフトで統合管理するのは特別なカスタマイズであって、一般的にオールインワン機能として売っているところはないようでした。見落としてる可能性大ですが。おそらく他の大手の有料解析ツールも年内にはバージョンアップしてそのような多媒体を解析する機能を追加してくるのではないでしょうか。
まあ、行動と実装の早さならGoogleが一番でしょうね。そのかわり初期にはバグが頻発しますけど。しかし、インターネットではやったことがないことを先駆けてやるのが一番利益を生むというのが鉄板です。バグは大きなリスクですが、リスクよりもアクションを優先するところがアメリカの企業らしいなあといつも思います。
結論。ウェブだけ、モバイルだけの解析をしているとこぼれ落ちる情報が増加している。リアルの販売や顧客管理情報との連結が難しくても、ウェブベースの各種媒体（ソーシャル、アプリ）を使っていればそれらの計測は必須であり、やはり何らかのカタチでユーザーを特定し、行動を把握しなければ、明日はあっても来年はない。かも。
2013年5月21日火曜日
【解析いろは8】どうしても他社と較べたいアナタへ
解析業務をやってると必ずといっていいほど聞かれることがあります。
「他の会社のデータはわかりますか？ どうなんでしょうか？ 業界平均はどのくらい？」
いやいやいやいや。業界平均なんざありませんよ。事業規模、社員数、ウェブサイトの目的、規模、投資額も違うのに数値だけで平均を出すことに意味はありません。
・・・なんて言うとガッカリした顔をされます。辛い。基本的にサービス精神旺盛だから。
業界平均なんて値があるのであれば私たちの仕事の労力の1/3くらいは省略され、他のことに力と時間を注ぐことができるかなぁ。なので、そういう統計学的なロジックが確立されることを期待していますし、実際、ビッグデータ時代ですからそう遠くない日に出るのではないかと思います。
なぜこのような要望が出るか。それは数値を見ても実感がない、達成感がない、わかりにくい。という心の声なのです。
アクセスログ解析というデータの特性上、相対的判断をするにあたって基準がないとこういうことになります。相対評価をしていると客観判断と合わなくなってくるのです。
アクセスログ解析は相対的にデータを解析するものですが、外に広く開いているメディアであり、ビジネスのワークフローの中でうまく回すには、やはり客観性が必要なんですね。
■インターネット視聴率調査
多くの場合、業務で得た情報は守秘義務に反するため公開できません。 ですが、類似のデータを提供する有償・無償のサービスはあります。
これは実際のアクセスログではありません。視聴率＝外部からのあるサイトへの接触を調査したデータです。統計的なモニター調査ですから、実際のアクセスログとはかけ離れている可能性がある反面、ユーザー層や年齢、職業の詳細など、ログからは分からないことも分かったりもします。
◎有料の有名どころ
・ビデオリサーチインタラクティブ（http://www.videoi.co.jp/）
・ニールセン（http://www.netratings.co.jp/）
・マーケギア（http://mgear.jp/）
マーケギアはNTT系列（NTTデータキュビット）の視聴率調査のツール紹介サイトです。が、サイトがちょっと古いし更新がされてないようです。無料で見られる範囲もものすごい古いデータです。ビデオリサーチインタラクティブやニールセンは傾向の把握や知識としてホワイトペーパーを読んだりします。
◎無料の有名どころ
・Google アドプランナー（https://www.google.com/adplanner/）ログインが必要。
一時期消えてたような気がしたんですが、今は使えてますね。データがアメリカ中心のため日本のサイトデータはない場合が多いです。あと、調査基準がわかりません。本当にばっくりとこんなもんかな、と見るためのサイト。
その他の無料のツールについてはこちらのブログに詳しく書かれていたので参照させていただきました。（Ginza Metrics:競合他社のウェブサイトはどうなってるんだ？ を簡単に調べる無料ツール3選＋α）
私が個人的に使える・使いたいと思ったのは下記2種。
・ドンナメディア（http://donnamedia.shoeisha.jp/） →2013年6月にサービス終了となりました。惜しいことを・・・
・Similar Web(http://www.similarweb.com/)
Similar Webは海外企業のサービスですが、日本のサイトも出ます。すごく多機能です。すばらしい！ でも共通しているのは大企業や大規模なサイトでないとそもそも情報がない、という点です。
ドンナメディアはマーケギアから情報提供を受けているNTT系列の会社です。一定範囲での無料リサーチ、情報提供はドンナメディアというハコでやってるようです。 マーケギアのサイトはあくまでもツール紹介でNTTデータキュビットはしっかりNTTフォーマットで、今年の更新もあります。マーケギアというツール（サービス）を売りたいのか売りたくないのか、わかんないですね。
余談ですが、サイトを見てると余計なお世話なことを推測します。更新状態を見たり、昔に作ったサイトを放置したり、新設したサテライトサイトを見て 「この企業はこういうことをやりたいのかな？このサービスはどうするのかな？」など。それが止まらなくなって親分サイトまで遡って企業方針やプレスリリー スを過去半年～1年くらい遡って読んだり。お金にはなりませんが、自分のためのいい勉強になります。これこそが、解析業務で必要な日常の作業なのかもしれ ません。
■利用上の注意
何度もいいますが、有料無料問わず、独自の調査データであって、実際のアクセスログデータではありません。
(1)業界の傾向を把握する
(2)参考程度に留める
データ、特に無料提供の分は調査母数が少なくて偏りが多いようです。データを見る前に、まず調査方法のページなどを確認してください。 有料サービスの場合は明示がありますし、教えてくれるはずです。
(3)レポートに記載する場合は引用を明記。
引用や転載の可、不可や引用時の表記は遵守すべし。
■絶対にやってはいけないこと。
これらの数値を判断基準にしない。あるデータを判断基準にしたくなる気持ちは分かるのですが。これは解析する側も、クライアント側も充分認識しておくべきです。
例えば、レポートでA社よりもPＶやセッション数などの指標が多い、少ないという見方です。
なぜそういうことをしてしまうかというと、自社の指標を測る明確な基準（ゴール含め）がないからです。そこに数字やデータという言葉に対する迷信が加われば迷走するにきまってます。
アクセスログ解析を知らないほど、比較対象をほしがります。それは自社のアクセスログを理解していないからです。まずはアクセスログに対する基本的な理解と、自社の現状をしっかり認識すべきだと思います。
「他の会社のデータはわかりますか？ どうなんでしょうか？ 業界平均はどのくらい？」
いやいやいやいや。業界平均なんざありませんよ。事業規模、社員数、ウェブサイトの目的、規模、投資額も違うのに数値だけで平均を出すことに意味はありません。
・・・なんて言うとガッカリした顔をされます。辛い。基本的にサービス精神旺盛だから。
業界平均なんて値があるのであれば私たちの仕事の労力の1/3くらいは省略され、他のことに力と時間を注ぐことができるかなぁ。なので、そういう統計学的なロジックが確立されることを期待していますし、実際、ビッグデータ時代ですからそう遠くない日に出るのではないかと思います。
なぜこのような要望が出るか。それは数値を見ても実感がない、達成感がない、わかりにくい。という心の声なのです。
アクセスログ解析というデータの特性上、相対的判断をするにあたって基準がないとこういうことになります。相対評価をしていると客観判断と合わなくなってくるのです。
アクセスログ解析は相対的にデータを解析するものですが、外に広く開いているメディアであり、ビジネスのワークフローの中でうまく回すには、やはり客観性が必要なんですね。
■インターネット視聴率調査
多くの場合、業務で得た情報は守秘義務に反するため公開できません。 ですが、類似のデータを提供する有償・無償のサービスはあります。
これは実際のアクセスログではありません。視聴率＝外部からのあるサイトへの接触を調査したデータです。統計的なモニター調査ですから、実際のアクセスログとはかけ離れている可能性がある反面、ユーザー層や年齢、職業の詳細など、ログからは分からないことも分かったりもします。
◎有料の有名どころ
・ビデオリサーチインタラクティブ（http://www.videoi.co.jp/）
・ニールセン（http://www.netratings.co.jp/）
・マーケギア（http://mgear.jp/）
マーケギアはNTT系列（NTTデータキュビット）の視聴率調査のツール紹介サイトです。が、サイトがちょっと古いし更新がされてないようです。無料で見られる範囲もものすごい古いデータです。ビデオリサーチインタラクティブやニールセンは傾向の把握や知識としてホワイトペーパーを読んだりします。
◎無料の有名どころ
・Google アドプランナー（https://www.google.com/adplanner/）ログインが必要。
一時期消えてたような気がしたんですが、今は使えてますね。データがアメリカ中心のため日本のサイトデータはない場合が多いです。あと、調査基準がわかりません。本当にばっくりとこんなもんかな、と見るためのサイト。
その他の無料のツールについてはこちらのブログに詳しく書かれていたので参照させていただきました。（Ginza Metrics:競合他社のウェブサイトはどうなってるんだ？ を簡単に調べる無料ツール3選＋α）
私が個人的に使える・使いたいと思ったのは下記2種。
・ドンナメディア（http://donnamedia.shoeisha.jp/） →2013年6月にサービス終了となりました。惜しいことを・・・
・Similar Web(http://www.similarweb.com/)
Similar Webは海外企業のサービスですが、日本のサイトも出ます。すごく多機能です。すばらしい！ でも共通しているのは大企業や大規模なサイトでないとそもそも情報がない、という点です。
ドンナメディアはマーケギアから情報提供を受けているNTT系列の会社です。一定範囲での無料リサーチ、情報提供はドンナメディアというハコでやってるようです。 マーケギアのサイトはあくまでもツール紹介でNTTデータキュビットはしっかりNTTフォーマットで、今年の更新もあります。マーケギアというツール（サービス）を売りたいのか売りたくないのか、わかんないですね。
余談ですが、サイトを見てると余計なお世話なことを推測します。更新状態を見たり、昔に作ったサイトを放置したり、新設したサテライトサイトを見て 「この企業はこういうことをやりたいのかな？このサービスはどうするのかな？」など。それが止まらなくなって親分サイトまで遡って企業方針やプレスリリー スを過去半年～1年くらい遡って読んだり。お金にはなりませんが、自分のためのいい勉強になります。これこそが、解析業務で必要な日常の作業なのかもしれ ません。
■利用上の注意
何度もいいますが、有料無料問わず、独自の調査データであって、実際のアクセスログデータではありません。
(1)業界の傾向を把握する
(2)参考程度に留める
データ、特に無料提供の分は調査母数が少なくて偏りが多いようです。データを見る前に、まず調査方法のページなどを確認してください。 有料サービスの場合は明示がありますし、教えてくれるはずです。
(3)レポートに記載する場合は引用を明記。
引用や転載の可、不可や引用時の表記は遵守すべし。
■絶対にやってはいけないこと。
これらの数値を判断基準にしない。あるデータを判断基準にしたくなる気持ちは分かるのですが。これは解析する側も、クライアント側も充分認識しておくべきです。
例えば、レポートでA社よりもPＶやセッション数などの指標が多い、少ないという見方です。
なぜそういうことをしてしまうかというと、自社の指標を測る明確な基準（ゴール含め）がないからです。そこに数字やデータという言葉に対する迷信が加われば迷走するにきまってます。
アクセスログ解析を知らないほど、比較対象をほしがります。それは自社のアクセスログを理解していないからです。まずはアクセスログに対する基本的な理解と、自社の現状をしっかり認識すべきだと思います。
2013年5月15日水曜日
【Pick Up】ウェブ解析とアイトラッキング
今朝NHKのニュースで取り上げられていた「アイトラッキング」という技術。昨年末くらいからウワサにはなってましたが、SUMSUNの新機種に搭載されているようです。
NHK http://www.nhk.or.jp/ohayou/closeup/20130515.html
体の不自由な方も、アイトラッキング装置を導入し眼球を動かすことができればPCが操作できます。装置のほうはまだまだお高いのですが（低価格帯でも90万円台！）、このように実用化されるのはとても喜ばしいことです。
アイトラッキング技術を利用したマーケティングはすでに行われており、ウェブ解析の分野でもそのサービスを提供している会社が幾つもあります。
■アイトラッキングてなに？
定義としては「人の視線の動きを追跡し、記録する機能及び機械」といえるでしょう。詳細は下記ページ参照。低価格のアイトラッキング装置を開発販売している会社ですね。
ドビー・テクノロジー・ジャパン http://www.advertimes.com/20130215/article101907/
■アイトラッキングとウェブ解析
無料ではユーザーヒートが有名です。（私は使ったことないですけどー）
http://userheat.com/
ただし個人のみ無料で、企業は有料サービスを利用しなくてはなりません。サンプルみてるだけでもかなり面白い！
ウェブ解析におけるアイトラッキングの利用目的は、
○ユーザビリティテストを行う
○ユーザー分析
です。もともとユーザビリティテストの一環として使われています。装置や調査環境などのセッティングに費用がかかること、調査費用もお安くないので常時使うわけにはいきません。ユーザビリティの確認方法は、被験者を集めるユーザビリティテストのほうが安くつく場合もあるでしょう。
＜参照＞U-site：5ユーザーでテストすれば充分な理由（Why You Only Need to Test with 5 Users）
著者：Jakob Nielsen, Ph.D
http://www.usability.gr.jp/alertbox/20000319.html
昨今の解析は、ソーシャルの普及とともにユーザーセグメント、ユーザー分析を強化していく方向性だと思います。アナリティクスはユニバーサルアナリティクスやプレミアムといったユーザー基軸の機能を、従来のアナリティクスとは別に展開を開始したんだな、と勝手に思ってますw。
リファラ等のユーザー情報とアイトラッキングが連動すれば、動向をもっと細密に検証できるでしょう。40代女性層リピーターは圧倒的にこのバナーを見てクリックする、とか。30代男性層新規ユーザーはこの記事のこのリンクから商品詳細を見ている、とか。
ユーザーヒートの企業向けサービス「ユーザーインサイト」ではヒートマップと読者層の男女比や地域、年齢層（推定ですよ、あくまで）も提供しているようですね。画面で見た限りですが。
ただし、アイトラッキングについては、NHKの番組内でも指摘があったように「その人の思考が現れる」傾向があるそうです。『目は口ほどに物をいい』てやつですね。ですので、アイトラッキングを実行する、あるいはしている場合はユーザーに利用目的や内容を明示することが必要だとはと思います。
アクセスログは個人情報ではなく、その情報だけで個人を特定することは通常ではできません。ウェブ解析におけるアイトラッキングも、リファラが連結されていても個人の特定は不可能です。なので必要以上にビビったり警戒することはないですが、 こんなこと書くと、自分のアクセス情報を取られるのはいやだ、拒否したい、でもウェブサイトは見たいという人がいるかもしれません。
前述のとおり「（基本的には）アクセスログは個人情報ではない」、サイトの所有者に帰属する情報だという理解が通説です。JavaScriptを切る（ウェブビーコン方式の場合だけですが）、プロキシサーバ経由でアクセスするなどの手段を使って自己防衛してください、という話になります。
NHK http://www.nhk.or.jp/ohayou/closeup/20130515.html
体の不自由な方も、アイトラッキング装置を導入し眼球を動かすことができればPCが操作できます。装置のほうはまだまだお高いのですが（低価格帯でも90万円台！）、このように実用化されるのはとても喜ばしいことです。
アイトラッキング技術を利用したマーケティングはすでに行われており、ウェブ解析の分野でもそのサービスを提供している会社が幾つもあります。
■アイトラッキングてなに？
定義としては「人の視線の動きを追跡し、記録する機能及び機械」といえるでしょう。詳細は下記ページ参照。低価格のアイトラッキング装置を開発販売している会社ですね。
ドビー・テクノロジー・ジャパン http://www.advertimes.com/20130215/article101907/
■アイトラッキングとウェブ解析
無料ではユーザーヒートが有名です。（私は使ったことないですけどー）
http://userheat.com/
ただし個人のみ無料で、企業は有料サービスを利用しなくてはなりません。サンプルみてるだけでもかなり面白い！
ウェブ解析におけるアイトラッキングの利用目的は、
○ユーザビリティテストを行う
○ユーザー分析
です。もともとユーザビリティテストの一環として使われています。装置や調査環境などのセッティングに費用がかかること、調査費用もお安くないので常時使うわけにはいきません。ユーザビリティの確認方法は、被験者を集めるユーザビリティテストのほうが安くつく場合もあるでしょう。
＜参照＞U-site：5ユーザーでテストすれば充分な理由（Why You Only Need to Test with 5 Users）
著者：Jakob Nielsen, Ph.D
http://www.usability.gr.jp/alertbox/20000319.html
昨今の解析は、ソーシャルの普及とともにユーザーセグメント、ユーザー分析を強化していく方向性だと思います。アナリティクスはユニバーサルアナリティクスやプレミアムといったユーザー基軸の機能を、従来のアナリティクスとは別に展開を開始したんだな、と勝手に思ってますw。
リファラ等のユーザー情報とアイトラッキングが連動すれば、動向をもっと細密に検証できるでしょう。40代女性層リピーターは圧倒的にこのバナーを見てクリックする、とか。30代男性層新規ユーザーはこの記事のこのリンクから商品詳細を見ている、とか。
ユーザーヒートの企業向けサービス「ユーザーインサイト」ではヒートマップと読者層の男女比や地域、年齢層（推定ですよ、あくまで）も提供しているようですね。画面で見た限りですが。
ただし、アイトラッキングについては、NHKの番組内でも指摘があったように「その人の思考が現れる」傾向があるそうです。『目は口ほどに物をいい』てやつですね。ですので、アイトラッキングを実行する、あるいはしている場合はユーザーに利用目的や内容を明示することが必要だとはと思います。
アクセスログは個人情報ではなく、その情報だけで個人を特定することは通常ではできません。ウェブ解析におけるアイトラッキングも、リファラが連結されていても個人の特定は不可能です。なので必要以上にビビったり警戒することはないですが、 こんなこと書くと、自分のアクセス情報を取られるのはいやだ、拒否したい、でもウェブサイトは見たいという人がいるかもしれません。
前述のとおり「（基本的には）アクセスログは個人情報ではない」、サイトの所有者に帰属する情報だという理解が通説です。JavaScriptを切る（ウェブビーコン方式の場合だけですが）、プロキシサーバ経由でアクセスするなどの手段を使って自己防衛してください、という話になります。
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