2015年9月5日に開催した「0からのディレクション講座：運用編」の資料

1. 0からのWebディレクション講座
解析&運用編
日 本 デ ィ レ ク シ ョ ン 協 会 主 催

2. GAが数字上がっていると嬉しいよね
この認識を変えていく
今日の主題

3. 松本 吉史
マツモト ヨシフミ
日本ディレクション協会 広報部部長
ディレクションフォーラム管理人
株式会社 ビットエーにて
Web系サービスの運用・改善を行う

4. 今日すること
1 サイトを運用する人に求められている能力
2 ウェブ解析の意味と目的とメリット
3 サイトのビジネスについて
4 ウェブ解析の基本的なやり方
5 まとめと質疑応答

5. 1
サイトを運用する人に求められている能力

6. 解析提案能力

8. 今ここが足りていない

9. どゆこと？
こーじゃなくて

10. こーいうこと
これができる人が求められている

12. これだとうまく行かなかった時に
このへんがサッパリ分からない。
・何を持ってダメだっと判断するのか
・ダメになった原因は何か？
・その原因はどこの数字にあったのか？
・ダメな箇所を改善するにはどうすればいいか？

13. サイトを育てていくフェーズ
そもそも運用とは？

14. まず前提として
Webサイトは完成しない

15. つまり、これが必要
Plan
企画して
Do
実行して
Check
結果をみて
Action
改善

16. Check
結果をみて

17. Action
改善
Check
結果をみて

18. Plan
企画して
Check
結果をみて
Action
改善

19. Plan
企画して
Do
実行して
Check
結果をみて
Action
改善

20. ひたすらトライ&エラー
Plan
企画して
Do
実行して
Check
結果をみて
Action
改善

21. 中でも大事なのが
Check
結果をみて

22. 中でも大事なのが
Check
結果をみて
Action
改善

23. 中でも大事なのが
Check
結果をみて
Action
改善
結果を見て、もしよければさらに伸ばす！
悪ければ、改善をする

24. まさに運用で必要なこと
解析 提案
じゃあ、アクセス解析できるようになろう

25. ウェブ解析の意味と
目的とメリット
2

26. 解析の目的
サイトを改善する理由を見つけ、成長させる
ユーザーニーズを把握して、次の施策を考える
上手くいっている施策の加速と
うまくいっていない施策の原因究明と改善

27. 簡単に言うと
と言い切るためにある
このサイトって⃝⃝やね（仮説）
△△した方がよくない？（提唱）

28. 数値データを調べる仕事
じゃない。
そう。仮説をとりに行く行為

29. 仮説が立てられれば
改善案が見えてくる
このサイトのコンバージョン低くない？（課題）
フォームがグダグダだからじゃない？（仮説）
じゃあ、フォームの導線を改善しよう（やるべきこと）

30. やるべきことが明確になると
項目をまとめて行動できる
フォームのどこが悪いんだ？（調査）
そうか？項目が多くて途中で逃げちゃうのか？（問題発見）
じゃあ、短くしよう（方針決定）
これとこれはカットしても問題無いよね（施策草案）
じゃあ、短くなったバージョンのワイヤー書こう（設計）
デザインはやり直しだから3営業日かかるね（工数算出）
プログラムは処理変えるだけだから1日でOK（工数決定）
じゃあ、やろう（実行）

31. アナリストやディレクターだけが
数字を追ってたんじゃこうはいかない
全業種の人間が「興味」を持っていることが
結構重要だったりする

32. 大事なことなのでもう一度
解析は、PDCAサイクルのCからAに
つなげるのが、大事なポイント
P D C A
Cで止めてしまう＝膨大なデータをキレイに並べて満足しちゃう
Aにつながらない=「このサイトじゃダメです」みたいなどうにも
ならない結論を出してしまう。

33. サイトのビジネスを考えよう
3

34. ビジネスを考える目的
サイトのビジネスの成功に必要な
ユーザーの動きを明確にする

35. ビジネスのタイプ
分類 収入源
お金を実際に出す
人
例
メディア系 広告料 広告主企業
google
facobook
マッチング系 仲介手数料 掲載企業
不動産サイト
転職サイト
ツール・ゲーム系 利用料 ユーザー
Dropbox
Evernote
EC 販売代金 ユーザー
Amazon
楽天
サービスがどうやって利益を上げているか

36. ビジネスのタイプ
分類 収入源
お金を実際に出す
人
例
メディア系 広告料 広告主企業
google
facobook
マッチング系 仲介手数料 掲載企業
不動産サイト
転職サイト
ツール・ゲーム系 利用料 ユーザー
Dropbox
Evernote
EC 販売代金 ユーザー
Amazon
楽天
サービスがどうやって利益を上げているか

37. ビジネスのタイプ
分類 収入源
お金を実際に出す
人
例
メディア系 広告料 広告主企業
google
facobook
マッチング系 仲介手数料 掲載企業
不動産サイト
転職サイト
ツール・ゲーム系 利用料 ユーザー
Dropbox
Evernote
EC 販売代金 ユーザー
Amazon
楽天
サービスがどうやって利益を上げているか

38. ビジネスニーズ
ビジネスとしてやりたいこと
└売り上げ：⃝⃝万円
└資料請求：△△件など

39. ユーザーニーズ
どんな人がサイトにやってくる？
そのユーザーがやりたいこと
└⃝⃝歳サラリーマン、趣味は××
└△△を買いたい
└△△を調べたい など

40. 達成指標を設定する
KGI：最終的なゴール
└売り上げ：⃝⃝万円
└資料請求：△△件 など

41. 達成指標を設定する
KGI：最終的なゴール
└売り上げ：⃝⃝万円
└資料請求：△△件 など
KPI：KGIを継続的に上げるため指標
└ユーザーの訪問数：⃝⃝%アップ
└コンバージョンレート：⃝⃝%アップ
└平均購入単価：⃝⃝円アップ など

42. ユーザー / ユーザーニーズ
└20台後半男性サラリーマン、趣味はランニング
└facebook大好きで、よく投稿もしている
└スポーツ用にカッコイイ腕時計が欲しい
ビジネスニーズ
└売り上げ：1,000万円 / 月
例えばこんな感じ
ビジネスのタイプ
└ECモデル：購入者から販売代金をもらう

43. ユーザー / ユーザーニーズ
└20台後半男性サラリーマン、趣味はランニング
└facebook大好きで、よく投稿もしている
└スポーツ用にカッコイイ腕時計が欲しい
ビジネスニーズ
└売り上げ：1,000万円 / 月
例えばこんな感じ
ビジネスのタイプ
└ECモデル：購入者から販売代金をもらう
これを元に
理想のユーザーの導線を考える

44. ユーザーの動き
検索・SNSから流入
ECサイトなら

45. ユーザーの動き
回遊
検索・SNSから流入
ECサイトなら

46. ユーザーの動き
回遊
検索・SNSから流入
商品詳細ページ
ECサイトなら

47. ユーザーの動き
回遊
検索・SNSから流入
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ECサイトなら

48. ユーザーの動き
回遊
購入完了
検索・SNSから流入
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ECサイトなら

49. 達成指標を設定する
KGI：最終的なゴール
└売り上げ：1,000万円
KPI：KGIを継続的に上げるため指標
└ユーザーの訪問数：130%アップ
└コンバージョンレート：130%アップ
└平均購入単価：1,000円アップ など
ECサイトなら

50. KGI・KPIの参考例
分類 KGI例 KPI例
ECサイト 売り上げアップ
コンバージョンレート
アップなど
メディアサイト 広告収入アップ
PV数アップ、平均滞在
時間アップなど
リードサイト 資料請求数アップ 商品ページのPV数など

51. ウェブ解析の基本的なやり方
４

52. 具体的なやり方4ステップ
理想の導線を考える
このサイトはダメだ！と決める
何をどの順番でするかを決める
仮説と取るべき数値を決める

53. このサイトはダメだ！と決める
サイトは完成しない
であれば完璧なサイトなんて存在しない
だから、まずは「未完成なものである」という前提で
数字に向き合います。
いいサイトなのに
なんで上手くいかないん
だろねー
この考え方を捨てる

54. 理想の導線を考える
「ゴールまでこういう道筋で進んでくれたらいいなー」
という導線を考えてパターンを洗い出す
カテゴリ一覧 購入完了検索 商品ページ フォーム
1回目 2回目 3回目 広告
男女 会員 流入別 乖離日数

55. ユーザーの動き
回遊
購入完了
検索・SNSから流入
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ECサイトなら

56. ユーザーの理想の動き
回遊
購入完了
検索・SNSから流入
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
もし自分がユーザーだったら
どう思いますか？

57. ユーザーのハードル
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ちょっと見て
みようかな？
検索・SNSから流入
ECサイトなら

58. ユーザーのハードル
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
検索・SNSから流入
ECサイトなら

59. ユーザーのハードル
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
検索・SNSから流入
ECサイトなら

60. ユーザーのハードル
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
手続きめんど
くさい・・
検索・SNSから流入
ECサイトなら

61. ユーザーのハードル
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
手続きめんど
くさい・・
検索・SNSから流入
ユーザーが動きやすいよう
ハードルを下げてあげる

62. ハードルを取り除く施策
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
施策
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
手続きめんど
くさい・・
検索・SNSから流入
ECサイトなら

63. ハードルを取り除く施策
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
施策
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
手続きめんど
くさい・・
検索・SNSから流入
ECサイトなら

64. ハードルを取り除く施策
回遊
購入完了
商品詳細ページ
会員登録・購入フォーム
施策
ちょっと見て
みようかな？
なかなか見つ
からない。
これで
いいかな？
手続きめんど
くさい・・
検索・SNSから流入
ユーザーがストレスなく、
アクションできるようにする

65. 仮説と取るべき数値を決める
もしかしてこのサイトがダメなのっ
て!!が▲▲だからじゃない？
これが仮説
!!
▲▲
取るべき数値の項目
その数値の実測データ

66. !!
▲▲
取るべき数値の項目
その数値の実測データ
＝
これがいわゆるKPI

68. アナリティクスでは取れないデータが
本当のKPIの時もある

69. そのビジネスにとって
どの数字を伸ばせは成長につながるのか
（=KPIの把握）
その数字を伸ばすために知るべき項目は何か
（=課題数値の把握）
これをやらなきゃ解析なんてできない。

70. 解析結果データに書いてある数字は数字じゃ
ない
誰かが、それぞれの事情や悩みや欲求にそっ
て行動した履歴
数字の向こう側に人間を見なければ、
解析は上手くいかない

72. 具体的にどうやってKPIを見つける？

73. 情報設計ってなんだっけ？

74. よく使われる手法
・マーケットでの立ち位置（ベンチマーク調査）
・シーズ&ニーズ調査
・ペルソナ調査

75. マーケットでの立ち位置（ベンチマーク調査）
リーダー トップシェアの競合
フォロワー 模倣戦略の競合（要はリーザーのマネ）
チャレンジャー 差別化戦略の競合（ちょっと違うことやってる）
ニッチャー 独自戦略の競合（狭いとこ狙ってる）
で、今自分がどこにいて、どこを狙うのか
そもそものマーケットはあるのか？も考えて

76. マーケットでの立ち位置
リーダー セブンイレブン
フォロワー ローソン・ファミマ
チャレンジャー ミニストップ
ニッチャー ナチュラルローソン
コンビニの場合

77. シーズ&ニーズ調査
シーズ
ニーズに対して提供できそう
なもの
ニーズ
ユーザーのニーズとして想定
できそうなもの
欲されているものと提供できるもののすり合わせ

78. ペルソナ定義
基本情報
田中 涼介、36歳、男性、Webエンジニア、年収
500万円、既婚、家族あり（妻:34歳、娘:5歳、息
子:4歳）
行動特徴
かなり忙しく、帰る日より帰らない日の方がちょ
っと多い。仕事は好き。
意識特徴
基本的に「中途半端が嫌い」で、やや潔癖性。
本人には自覚がないが、周囲からは神経質と思わ
れることが多い。
想定ターゲットの人格や人生観を決めてコンテンツを選ぶ

79. つまり・・
すべての勝ちサイトには
これが定義されているってこと

80. 何度も言うようだけど
ただ解析するだけならいらない

81. だから、まずは分解する
このサイトは
・どこのマーケットで
・何をウリにしていて
・誰をターゲットに
・何をしようとしているのか

82. 何をどの順番でするか決める
その仮説を「なんとかする」ために
「何をするべきか」を考える
考えた結果を並べて、優先度をつける

83. 松本がよく使う判断基準
・ユーザーに対して届くスピード
・数字に対するインパクト
・施策の簡易さと実行の早さ

84. ワークショップのやり方

85. まとめ
４

86. Web解析に必要なのは、
アナリティクスを手足のように
使えるテクニックじゃない

87. 数字の先にあるユーザーの
気分と気持ちと想いと理由を妄想できる
イメージング能力
それが最も重要

88. photoshopの機能を全部使える人が
「いいデザイン」を作れますか？

89. ドリームウィバーの機能をすべて使えたら
セマンティックなコーディングができますか？

90. つまり、そういうこと。
「何のデータがそのサイトに必要なのか」がわかっていない時点でGA
使えるようになっても、なんにもならないんです。