2013年6月13日木曜日

【GAの壁】プロファイルとフィルタの扱いは慎重に

今回のお題はプロファイルとフィルタの壁です。取扱い注意の壁です。
GAにはフィルタという機能があります。自社内からのアクセスを除外したり、特定のフォルダだけを計測する、あるいは部署ごとにプロファイルを作成して異なるデータを計測する、といったことができます。他の解析ツールでもデータをフィルタとかフィルタリングで絞り込むとかやりますよね(ツールと設定場所によっては元データの加工である場合もありますが)。いわゆる「フィルタ=取得したデータの絞り込みやセグメント」ということなら、GAではアドバンスセグメントという機能です。
あ、そうそう。GAIQにフィルタとアドバンスセグメントの比較とか正誤問題、すごくたくさん出ます。フィルタでできること・できないことや、設定をどこでするか、など。
GAで言うところのフィルタは取扱い要注意だと個人的には思ってます。

GAにおけるフィルタの特長をばっくり書くと、
・取得するデータそのものの加工
・設定後のデータに反映
・設定期間内に取得したデータは復元や変更ができない
・フィルタの設定内容によっては競合してデータが全く取れなかったりということもある。

なんかフィルタって便利だしデータがすっきりしそうだからどんどん追加しちゃえーといい加減に扱っていると、データがおかしくなったり指標とサマリーの数字が合わなかったり(なんでフィルタで誤差が出るのかわからないですが)、設定前の期間と設定後の期間でえらく数値に差が出て比較にならなかったり。本当に取扱い要注意です。自社アクセス除外とか基本設定以外のフィルタをかけていない生プロファイルをひとつ、絶対に残しておくべきです。

聞いた話なんですが、フィルタを作成して適用していたのですが、不要になったので削除したら大元のデータまで全部消えた、ということがあったそうです。つっこんで聞けなかったので何が起きたのか全くわからないですが、GAでは下記のような構造になっています。

アカウント
 ┗プロパティ(計測サイトA) UA-1234567_-1とかいう感じのトラッキングID
    ┗プロファイル1 (計測サイトAのデータ オリジナル)
    ┗プロファイル2 (計測サイトAのデータ制作部門)←フィルタやコンバージョン、目標設定                                      はプロファイル設定で個別にできる

プロファイル2を削除したつもりがプロパティを削除したのか、あるいはもとからプロファイルが一つしかなくてそのプロファイルを削除しちゃったか。またはアカウントそのものを削除したのか…

余談ですが、GAIQでは設定関連の問題もたくさん出ます。それは、便利だけれど設定関連の文言や定義、できること、できないことを理解しておかないととんでもないことになります。新たにアカウントを作成して新規にデータを取るのであればいいですが、個人的には他の人が設定したところは触りたくない。ユーザーにしてください。案件でGoogle analyticsを見る場合はそのための新しいアカウントを面倒でも取るべきです。 で、管理者にまずアカウント作成をしてもらってからユーザーで追加してもらう。あるいは一時的に管理者にしてもらう。が、望ましいです私的に。
管理する側も「知らない、わからない」で済ますのもどうかと思います。自分とこで管理している以上、基本構造や管理に必要な知識は当然備えているべきです。それが情報とリスクの管理というものではないですかね? 厳しいですが、無料、有料のツール選定、サポートの厚さも含めてあるツールを選んだということの責任だと思います。解析ツールを選ぶときは出来ることだけじゃなくて、出来ないことを知るべきだし、提供側も出来ることと出来ないことをきちんと伝えたほうがいいと思うんですけどね。。ムリですかね、やっぱり。


そして削除したデータはどうなるかというと、元には戻りません。公式サポートにそう書いてあります。
https://support.google.com/analytics/answer/1009714?hl=ja
ネットを探すと、ヘルプセンターに連絡して、復旧できたケースもちらほらあるようです。しかしこれは例外です。基本は削除すればパー。終わりです。そのことを肝に任じ、管理者はプロファイルの扱いは慎重に! ヘルプセンターで復旧できたという話を聞いて思ったのは、「やっぱりGoogleは削除したデータも一定期間は残してるんだな」でした。
あれ?これフィルターの話でしたね。 えーと…だから、生プロファイルは大事ですよ、管理はもっと大事ですよということで。

こういうことがあるから、GAでもバックアップに生ログをダウンロードできるようにしてほしいのですが、プレミアムでもやっぱりなさそうですね。

2013年6月10日月曜日

【GAの壁】サマリーと個別の指標の数字が合わないことがある

GAでサマリーと指標の数値が一致していない現象ってありませんか?私は数度遭遇したことがあります。
サマリーでは該当カテゴリの指標を俯瞰できるように表示しているわけですから当然一致していると考えてました。なのに、あ わ な い。解析のデータ取りまとめの最中にこういう現象が出てくると一応「なんで?」というのを確認しなくてはいけないため時間がかかる上、ナゾが解けない場合が多すぎてモヤモヤが残ります。

私の遭遇したケースは、
(1)サマリーと「新規訪問者とリピーター」の新規訪問割合
(2)ソーシャル解析のサマリーでの「ソーシャルを経由した訪問数」と参照元別の「訪問数」の合計
(1)の場合は、フィルタの内容によってはそのようなことも起こり得るようですが、結局理由は不明。
(2)の場合だと、サマリーではすべてのソーシャル経由のユニークな数を表示しているのかもしれません。でもどこにも書いてないし、どうとでも取れますよね。
サマリーでの表示は、単純に個別の指標をひっぱってきて表示しているものではない・・・違うロジックで再計算してる?という疑問が浮かび、今もすっきりしてません。
もちろん、数字が合う場合のほうが圧倒的に多いのですが、数少ない合わない現象に遭遇したときに、計算の違いや仕様なんて解析側では把握不可能じゃないですか、仕様が公開されていないから。指標や計算は同じでもサマリーはフィルタやなにかの影響を受けるということなら、それはそれでおかしいと思います。なんでそんなややこしいことしてるんだよ。

できるだけ、このような解けない謎を生まないためにも、
・フィルタは関係者で共有(常識ですが、フィルタをかけてない元データは絶対に保存)
・アドバンスやカスタムレポートの形式は関係者で共有
・継続的に見る場合はどの箇所の指数を見るということを決めておく
というルールを作っておく必要があると思います。

理想は計測前にきちんと設計をしてルールを皆で共有しておくことが望ましいのですが、解析設計の考え方はまだまだ浸透していないように思います。
継続して解析を行っている場合は、一度見直して現状把握と改善を、これから新しく解析を始める場合は、最初に設計を考え、状況の変化や要望に応じて変えていく+変えたところを共有する。ということをやっていきたいです。
結局、クライアントにわかりやすい、満足度の高いレポートというのは、目的と評価基準の認識がどれだけされているか、によると事あるごとに感じています。

2013年6月8日土曜日

【Pick Up】Facebookへのマーケティング効果の期待と実感の落差

ニュースソース:ITmedia 
Facebookのマーケティング効果を実感しているマーケターは37%――米調査結果発表
元記事:
Only 37% of Marketers Think Their Facebook Advertising Is Effective [Study]

最近ソーシャルネタばっかりですいません。いま結構どっぷりなんでつい目がいってしまうのです。

記事内には下記の記載があります。
・マーケターのソーシャルメディアの利用 97%
うち、Facebookは49%でダントツですね。やはりソーシャルではマーケティングしやすく使いやすいプラットフォームなんですね。


・ソーシャルメディアはマーケティングに積極的に活用すべき 86%
・Facebook広告が効果的と考える 37%
見出しはここから来てます。この後に下記の文章が続きます。
「this a metric that shows Facebook marketing isn't effective, or is it really to do with the fact marketers aren't properly tracking those Facebook efforts into ROI?」
 Facebookマーケティングが効果的でないか、あるいはマーケターがROIの中に含まれるFacebookの効果について適切なトラッキングをしていないんじゃね? (超意訳) 
ま、驚くべき低さだといいたいのでしょう(超意訳)。

FBからの流入→サイトでの購入などのコンバージョン ということになるともう少し流入元としての効果を期待したくなりますし、効果計測もある程度可能です。ブランド認知や訴求、企業イメージ向上をソーシャルで醸成する、とかいうのも営業的なウリですよね。
「Facebook広告が効果的と考える 37%」の内訳や詳細は不明のためなんともいえませんが、Facebookへの期待度と広告効果の落差にちょっと失望している・・・ということでしょう。

アメリカでの調査と記事ですが、この落差、「効果」 についての実感はおそらく日本でも感じられるのではないでしょうか。
まず、ソーシャルというものは効果測定や評価が非常に難しいです。指標は色々ありますよ。いいね!とかエンゲージメント率とかリーチとか。取得しているデータだってたくさんありますでも、そのどれか一つを取っても、クライアントが期待する「効果」に直結しないのです。 特にブランド好感度とか認知度などはFBインサイトやその他ソーシャル解析ツール、いや、アクセスログ解析ツールでも直接的に導き出すことはできないものです。と、いうことをまずきちんと、クライアントも解析する側も認識した上で、ソーシャルツールとそ効果測定、解析手法と判断基準について論じるべきだと思います。


大企業のマーケターほど「Facebookは効果的」と捉える傾向が強い。小企業やあまり知られていないブランドの場合、Facebookマーケティングの効果はあまり見られない。


これまた厳しい調査結果が(笑)
ソーシャルで認知度やブランドを広めたい場合は、地道な努力が必要です。その努力、人的コストや広告はROIに換算すると厳しい結果になり、短期間での成果が得られず、継続が難しい。だから効果がない、という調査結果になりやすいのかもしれません。

ここでも問題になるのが「ソーシャル」なのです。ソーシャルで何をするのか、どう在りたいのか。そのビジョンをもって、時間をかけてコミュニケートしていくことがソーシャルなのであって、ソーシャルという集団にアプローチできるからマーケ効果があるよ、なんていうことは軽々しく言えないと思います。

ですので、記事にある通り、「効果が低いからやらない」というのではなく「何のためにどのようなソーシャルを形成するのか何をもって効果とみなすのか、効果を出すためにはどのような施策を行うのか」という認識が必要だと思います。

まあ、この記事を見て思ったのは、
ソーシャルでクライアントが期待する形での、目に見える効果を目に見える形(数字とか)で出すのはやっぱり難しいよねーということでした。そこを何とかするのが解析側の仕事じゃん!と言われればそうですが。

2013年6月4日火曜日

【Pick Up】百貨店のソーシャルギフトサービス、をソーシャル解析で調べてみた

ニュースソース:みんなどう使ってる? 百貨店のソーシャルギフトサービス
http://www.excite.co.jp/News/bit/E1369360221925.html

大丸松坂屋がSNSからギフトを送るサービスを開始したそうです。スタートは2013年2月なので、率直に言うとあまり広まっていないような気がします。て、自分の認知だけでモノいっちゃいけませんね。そこで、適当に調べてみました。(適当ですよ、ほんとーに)

●ウェブ検索状況を見る
Googleトレンドで見てみました。キーワード「ソーシャルギフト」*大丸松坂屋+ソーシャルギフトでは出てこなかったので。
3月あたりに話題になってますが、ニュースソースはよそのサービスですね。



 ●Twitterでどれだけ話題になってるか見る
Topsy使いました。リンクと、それに関するTwitterでの言及の状況がわかります。
まあ、なんだ。多いとはいえないですね。
 ◎ツィッターのみ


 ◎ウェブの関連記事


●Facebookでどれだけ話題になってるか見る
Facebookの検索機能でもいいんですが。
□ 日本語Facebookページ(ファンページ)ランキング
旧ファンページのキーワード検索が可能で、そのファンページのいいね状況などもわかります。前日比での増加がセキララに分かってしまうところが面白い。


 kurrently.com 
公開されているFacebookページのキーワード検索ができるらしい。「ソーシャルギフト」では該当なしでした。

□本家Facebook 検索
「ソーシャルギフト」で該当するFacebookページ。こちらも公開されている投稿の該当はなしでした。
ちなみにニュースソースの記事ではいいね数が


これ調べるだけで1時間足らず。精密な認知度はこれだけで分かるものではありませんが、『ソーシャルを基盤とするサービスを提供しているにも関わらず、ソーシャルであまり話題になっていないんじゃない?』ということはぼんやりと分かります。全体の戦略は不明なのでなんともですが、Facebookでサービス提供しているのにFacebookページがないとか、企業ページでもアカウント押さえてるだけな感じで、ソーシャル戦略ちゃんとあるのかなと心配になったりします。そもそも本家でソーシャルツール使ってないのにソーシャルが絡んだサービス展開ていうのがヤバイ。だって、帰属するプラットフォームがないわけじゃないですか。新商品のリリースとかファン獲得とかどうやってするんですか、ねえ・・・? 


でも大丸松坂屋のメールマガジンてすごいんですよ。クーポンとかポイントアップとか。私はほいほい吊られてしまうw メルマガの訴求と集客はすごいと顧客の立場からですが、感じます。百貨店の軸足ってやっぱりリアルの集客と購入じゃないですか。集客や購入の陰りがあるからオンラインショッピングとかソーシャルやってみました、というんじゃなくて、百貨店ならではのソーシャルの有り様というものを見せてほしいなあと思います。私、百貨店スキーなので本当に応援したい。

2013年6月3日月曜日

【解析いろは12】ソーシャル解析の流れ(メモ版)

後日、自分の中で一連のソーシャル解析のフローをまとめるためのメモです。結論ではなく思考の道筋と参考記事なので、結果だけが必要な場合は読む必要はないと思います。

●企業CRMにおける変化とソーシャルの有意性
<参考>ITmedia:ソーシャルメディア対応CRMと従来型CRM、3つの違いとは?
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/21/news058.html

CRMとはCustomer Relationship Managementです。この辺の説明はソーシャルの有意性やCRMの一環としてクライアントに必要かどうか判断するため&説明するためのもの。なんとなく流行ってるから「のび太、ソーシャルしようぜ!」だと失敗するのは明白ですから。でもクライアント側はそのなんとなくからの発想でも許されます。むしろ相談を受ける側がきちんと説明をするための知識。
でも実体験からいうと、どっちも勢いでやろうぜやろうぜ!というが多いし、そういうのに限ってROI算出とか効果測定やってないケースが多いです。で、効果測定しましょうといっても、効果が出てないことを恐れて、結局やらなかったり。

●ソーシャルマーケティングで
<参考>4回 「ソーシャルでマーケティングはここまでできる」、最も身近なビッグデータとしてのソーシャルデータの活用法 (1/2)
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/28/news002.html


解析の前段階の、マーケでの有用性とデータをどう見るかというところの話。
・マーケティングデータとしてのソーシャルデータの位置付け
・フロー視点での分析の実際
・ストック視点での分析の実際
の3項目が使えるかな。

私もよくやりますが、ロジックを説明する際の例えはどう反応していいかわからない微妙なものが多い。これはアカンと思ったのは昔の戦略とか戦術に例えるケース。三国志とか第二次世界大戦とか。それ、例えになってない(笑 例えはある説明をより分かりやすくするための手段で、誇大広告ではありません。

●ソーシャル解析の手法(ロジック)
ここは自分の中でかなり混沌としてるので整理に時間がかかります。ここではFacebookについて。
大切なことは、
(1)Facebookページの目的(クライアントのネット戦略のゴール、ソーシャルのゴールとKPI)
(2)Facebookインサイトにおける指標の理解

(3)別の解析ツールを利用する場合の指標の理解(インサイトとのずれ、データのひっぱり方など)
(4)KPIを測定するための指標の組立(どの指標を使うか、どう判断するか)

『ソーシャルという壁』(http://kaisekiiroha.blogspot.jp/2013/05/10.html)でも書きましたが、クライアントにレポートが伝わらないのは(1)が明確に認識されていないから、(4)が共有されていないから、だと思います。なんとなくいいね数!の多寡だけを見ているからお互いに「これで利益出てるの?」という話になる。いいね!は記事に対するPV(=量の測定)と考えると、その数だけを見ても効果が実感できないのは当然ですよね(KPIによってはそれでいい場合もある)。


(4)は、例えば企業ブランディングの場合はこの指標でこんな判断基準、商品購入の場合はこういう指標と外部サイトのコンバージョン率とこの判断基準。これはアクセスログ解析でも重要な課題です。統計学的な母数を持たないためケースバイケースというのが当たり障りのない回答ですが、当然そんな答えはみなさん求めてないはずです。

これから解析に本腰を入れる場合は貪欲に経験値を求めるべきですし、ある程度経験済みの場合はこのロジック部分を整理しておくことが、解析業務においては重要だと思います。それが、仮説に根拠はないとか、解析者の経験に左右される、という、よく指摘される事への回答になると思います。

2013年6月1日土曜日

【解析いろは11】RSSフィードの計測

RSSフィードの計測、してますか。どうやってしてますか。
ウェブビーコン型だと意図的に計測をしない限りデータがとれません。サーバログやパケットキャプチャ方式で初めて問題になります。今日のお題は「RSSフィードの計測ってどうよ?」という話です。

サーバログやパケットキャプチャ方式では非HTMLファイルの計測が普通にできます。RSSはもちろんPDF、画像、スタイルシートの呼び出しなどなど。問題になるのは「どれをどのように認識するか」だと思います。PDFは多くのブラウザで閲覧できるため、HTMLと似て非なるものとしてPVと同様に考えることにムリはないように思います(*注1)。問題はRSSフィードですよ。
「RSSのPVが増えて、サイト全体のPVとの割合が増加しています。それだけ閲覧されているということなのでうれしいです。」
というふうなコメントを聞いたことはありませんか? クライアントから聞く場合は、「あ、なるほど」と思います。勘違いするのは当然だからです。(解析担当が言ってはいけませんけど)。

まず、「RSSのPV」という点がひっかかります。正確にいうとヒット数ですが、解析ツールによってはPVという単位を使って表示しているかもしれません。解析ツールの仕様の確認が必要ですが、ヒット数とPV数は定義が違うので、仮にフィルタしていたとしてもちゃんと使い分けてほしいです、解析ツール側では。
そもそも、RSSのヒット数あるいはPV数と表示される数字を、ウェブサイトのHTMLのPV数と混ぜるなキケン!です。なぜなら、RSSの訪問主体(といっていいものかどうか)は多くはRSSリーダー、すなわちプログラムです。こいつらリーダーやブラウザのアドオンは一日に何回も巡回しやがるわけですよ。しかも、リーダーでぱらっと概要を読んで、サイトに訪問しない人も多くいるはずです。だからRSSフィードに対するアクセスの多さは素直に喜んではいけないのです。

前述のコメントに対しては、

「RSSのPVが増えた」=PVという認識でいいのか?ヒット数だとしても・・・(下に続く)
「サイト全体のPVとの割合が増加」=HTMLのPVと比較・混同してはいけない

「それだけ閲覧されている」=主体が人間ではない可能性が高いので閲覧されているとはいえない。
というツッコミができます。明らかにツッコミを入れるのではなく、ひとつひとつ解きほぐして説明したいものです。

なんでRSSの解析や効果測定が難しいのかは、下記記事でどうぞ。
Web担当者フォーラム:実はRSSフィードの解析や効果測定は非常に難しい。なぜだかわかるかい? http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2007/08/27/1822
2007年という古い記事ですが、RSSフィード解析の内容把握と理解の難しさは解消されていないように思います。解析ツールや解析のスクリプト、モジュールは結構あるのですが。
とはいえ、RSSは流入元としてまだ期待値が高いのも事実です。最近はFacebookやTwitterなどのソーシャルに押されがちですね、メディアが異なるので同列で考えてはいけませんけどね。

私の今のところの結論は下記の通りです。私ならこう理解していてこう説明して対応する、というだけで、もしかするとHTMLのPVと合算してもいい!増えるからいい!という見解もあるかもしれません。しかし、ユーザーという指標を考えると、PVの主体は人であり、計測においてはボット、プログラム類はできる限り除外すべきであり(注2)、ひとつのアクセスログ解析ツール上でRSSフィードのアクセス主体を識別、分類できない場合は加算すべきでない、というのが個人的な見解です。あと、指標について、数字の多寡だけで判断するのはどうかと常に思ってますし。
RSSはHTMLのアクセスログ解析からは別計上する(でもこの項目は別に見られるようにしておく、でも別ツールとの数字の差異は追求しない、不毛だから)。
RSSの効果測定は、そのような機能がオールインワンで解析ツールにない場合は外部サービス(例: FeedBurnerなど)を使って計測する。

但し、RSSフィードからのサイトへの流入がブログのように大きく全体に影響する、ということでなければ、ここまで労力をかけてもどうなん?という気がします。すべての事象を把握し解析するには一つの解析ツールでは不足しています。どこまでその範囲をひろげるかは、サイトの目的や方向性によります。今後ソーシャルで展開したいのに今更RSS?ってこともありますよね。

【注1】余談ですがGoogle analyticsでのPDFの計測
以前記事に書きましたのでどうぞ。http://kaisekiiroha.blogspot.jp/2013/05/gagapdf.html

ポイントは、イベントとして個別に計上したい場合はイベントトラッキング、サイト全体のPVと割合比較をしたいのならバーチャルページビューでいいんじゃないかと思います。ただしPDFの場合であって、RSSは混ぜるなキケンだと思ってます。

【注2】そうはいってもRSS計測ツールでボットを排除してないケースもあるようなので、完全に除外とはいきません。精度の問題は脇に置いて、人・訪問者が主体であるウェブサイトのアクセスログ解析と分けるという点が重要だと考えていますハイ。

2013年5月30日木曜日

【News】セミナー:Find us on facebook について 

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。