インターネットテレビ局「AbemaTV」における Googleアナリティクス360の活用事例

2. 【Webアナリスト】  ＠AbemaTV 2016 自己紹介 20112004 2012 2015 【視覚デザイナー】 @IBMオーストラリア【UXデザイナー】 @サイバーエージェント入社【Webディレクター】  ＠Amebaプラットフォームサービス【Webアナリスト】 @Amebaアプリなどのメディアサービス 2013 2014 2017

3. 会社紹介導入と設計まとめアジェンダ 1 2 3 4 活用事例

4. 会社紹介導入と設計まとめアジェンダ活用事例 1 2 3 4

5. サービス概要 24時間365日無料のインターネットテレビ局

6. 会社・サービス概要

7. 配信経営開発編成制作宣伝編集広告マーケティング組織（システムエンジニア・データサイエンティスト・Webアナリスト）会社・サービス概要組織構成

8. 会社・サービス概要テレビ新聞マスメディアになる

9. マスメディアになる会社・サービス概要視聴の習慣化

10. 導入と設計まとめアジェンダ活用事例会社紹介 1 2 3 4

11. データ分析での課題導入・設計データを見るには敷居が高い誰でもデータが活用できる状態＝データの民主化

12. Googleアナリティクス360を選んだ理由導入・設計 ● 誰でも使える開かれた解析プラットフォーム ○ ツールとしての使いやすさ ○ 多様なレポーティング手段 ○ 実装のしやすさ、多様なデータ収集方法など ○ 学習コストの低さ ● マーケティング活用への拡張性

13. Googleアナリティクス360を選んだ理由導入・設計 ● 誰でも使える開かれた解析プラットフォーム ● マーケティング活用への拡張性 ○ デモグラフィックデータ ○ AdwordsやDoubleclick連携

14. ローンチと同時にサービス改善が各部署で実行できる状態サービスローンチまでに必要なもの導入・設計ゴール・ KPI設計ログ設計レポートの自動化

15. ユーザーフロー作成  + ゴール・KPI 設計レポート設計 +  ログ設計導入・設計レポートの自動化ユーザー体験やレポートから逆算ユーザー体験から逆算レポートから逆算

16. 導入・設計必要なログが集計できていない過去の反省＞＜ ● KPI設計時のミス ○ ユーザー視点の欠落　　 →想定していないユーザー体験上重要なアクションが後からわかるパターン ● ログ設計時のミス

17. 導入・設計ユーザーフロー作成  + ゴール・KPI 設計レポート設計 +  ログ設計レポートの自動化

18. 訪問満足導入・設計ユーザーフロー面白い番組に出会えたか？

19. 番組を見始める訪問満足導入・設計ユーザーフロー視聴し始めたか？

20. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足導入・設計ユーザーフロー「番組表」や「番宣」などを閲覧したか？または「チャンネルをザッピング」してどんな番組がやっているか探したか？探した結果興味のある番組に出会えたか？

21. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足導入・設計 KPI設計訪問ユーザー数番組表などの閲覧率視聴予約率視聴開始率

22. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足導入・設計同一番組を〇〇分以上視聴した割合訪問ユーザー数番組表などの閲覧率視聴予約率視聴開始率 KPI設計

23. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足導入・設計同一番組を5分以上視聴した割合＝5分視聴化率訪問ユーザー数番組表などの閲覧率視聴予約率視聴開始率 KPI設計

24. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計翌週再来訪率 5分視聴化率訪問ユーザー数番組表などの閲覧率視聴予約率視聴開始率 KPI設計

25. 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計部署間のバトンタッチ宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局

26. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計獲得や呼び戻しの最大化を図る部署間のバトンタッチ

27. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計ユーザーに興味のある番組をストレスなく引き合わせる番組の魅力を伝える部署間のバトンタッチ

28. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計視聴開始する価値のある番組を提供する番組を通して良い体験を提供する部署間のバトンタッチ

29. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計視聴開始する価値のある番組を提供する番組を通して良い体験を提供するユーザーに興味のある番組をストレスなく引き合わせる番組の魅力を伝える獲得や呼び戻しの最大化を図る部署間のバトンタッチ

30. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計訪問ユーザー数 + 5分視聴UU 探す系ページの閲覧率 + 5分視聴UU 5分視聴UU 予約率  + 5分視聴UU 部署間のバトンタッチ

31. 宣伝局プロダクト開発局編集局編成制作局宣伝局プロダクト開発局編集局番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪導入・設計訪問ユーザー数 + 5分視聴UU 探す系ページの閲覧率 + 5分視聴UU 5分視聴UU 予約率  + 5分視聴UU × 部分最適化 ◎ユーザーの満足部署間のバトンタッチ

32. 導入・設計ユーザーフロー作成  + ゴール・KPI 設計レポート設計 +  ログ設計レポートの自動化

33. 導入・設計必要なログが集計できていない過去の反省＞＜ ● KPI設計時のミス ● ログ設計時のミス ○ レポートに必要なかたちでログが送られていないミス

34. 導入・設計レポート設計 ● 誰が使う？と何目的？を明文化 ● レポートの詳細イメージを作成

35. 導入・設計レポートのアウトプットイメージの一例目的は？誰が見る？ディメンションは？指標は？レポートの型は？更新頻度は？ ※ダミーデータ

36. 導入・設計レポート設計 ● 誰が使う？と何目的？を明文化 ● レポートの詳細イメージを作成 ◎ログの漏れが防げた ◎ログ実装の優先順位づけの明確化

37. 導入・設計ログ設計 ● ユーザー体験可視化→KPI設計→レポート設計から逆算 ○ 例）視聴再生ログをどう集計するべきか？ ● 実装になるべく負担をかけない

38. 導入・設計視聴ログをどう収集するか？ 21:05:00 視聴開始 21:00:00　番組ox開始 21:59:59　番組終了 Aさん 21:55:00 視聴開始当初の案… 番組oxの視聴時間 =50分

39. 導入・設計 21:05:00 視聴開始 21:00:00　番組ox開始 21:59:59　番組終了 Aさん 21:55:00 視聴開始当初の案… 番組oxの視聴時間 =50分 × 「連続した〇〇分以上の視聴」をコンバージョンしたレポートが難しい視聴ログをどう収集するか？

40. 導入・設計 21:05:00 視聴開始 21:00:00　番組開始 21:59:59　番組終了 Aさん 21:55:00 50分経過 ◎採用した案… 番組oxの視聴時間 =50分 21:10:00 5分経過 21:15:00 10分経過 21:20:00 15分経過・・・・・視聴ログをどう収集するか？

41. 導入・設計ログ設計 ● ユーザー体験可視化→KPI設計→レポート設計から逆算 ● 実装になるべく負担をかけない ○ プロダクト観点と分析観点で落とし所を図る ○ Google Tag Manager

42. 導入・設計 GTM実装のメリット GTM GA 5秒おきにデータレイヤーをプッシュ 5分おきにイベントを発火 5分おきにタグを発火

43. 導入・設計視聴開始 5分 10分 15分 20分 25分 30分・・・視聴開始 5秒 10秒 1分 5分 6分 7分・・・ 5秒の倍数であれば GTMの設定だけで発火間隔が変更可 GTM実装のメリット

44. 導入・設計ユーザーフロー作成  + ゴール・KPI 設計レポートの自動化レポート設計 +  ログ設計

45. よく使うレポートの種類導入・設計 GA デフォルトレポート GA カスタムレポートアドオンレポート ※ダミーデータ

46. デフォルトレポート vs アドオンレポート導入・設計 1/1に訪問したユーザーの翌日再来訪率例）翌日再来訪率 ÷1/1と1/2に訪問 1/1に訪問=

47. デフォルトレポート vs アドオンレポート導入・設計性別 × 年齢 × 翌日再来訪率例）性別年代別の翌日再来訪デフォルトレポートでは骨の折れる作業...

48. アドオンレポートの利点導入・設計 GA管理面 / カスタムレポートアドオン

49. アドオンレポート作成の支援ツール導入・設計

50. アドオンレポートの利点導入・設計 ● 複数のセグメントやディメンションを同時に集計できる ● レポートの自動化ができる ● 誰でも簡単に集計ができる ● Spreadsheetなのでデータの二次利用がしやすいデータの民主化に不可欠

51. まとめアジェンダ活用事例会社紹介導入と設計 1 2 3 4

52. Case 1: ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

53. 活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析 20% 80% 35% 65% 女性比率上昇中 2016年4月 2016年12月

54. 活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析 20% 80% 35% 65% 女性比率上昇中 2016年4月 2016年12月プロモや編成での改善の積み重ね

55. サンプルレポート（番組別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析

56. サンプルレポート（チャンネル別）チャンネル性別年齢別年齢別性別活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析 5分視聴ユーザー数

57. サンプルレポート（都道府県別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析都道府県チャンネル 5分視聴ユーザー数コンテンツに対する地域特性を可視化

58. サンプルレポート（都道府県別）活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析情報インフラとして信頼できるコンテンツか？

59. コンテンツユーザー属性× 新たな気づき= 活用事例：ユーザー属性データを活用したコンテンツ分析つまり…

60. Case 2: リアルタイム分析

61. 活用事例：リアルタイム分析リアルタイム分析

62. ※ダミーデータ

63. 同時接続数 5分以上見続けている人現在 2時間前

64. 下がり始めている

65. 100% 75% 50% 25% 0% ザッピングキャッチ率 = 5秒経過 ÷ 視聴開始

66. コンテンツリアルタイム (5分視聴)× 新たな気づき= 活用事例：リアルタイム分析つまり…

67. Case 3: プロダクト改善

68. 活用事例：プロダクト改善プロダクト改善番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪 ● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する

69. 活用事例：プロダクト改善番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪 ● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供するコントロールできない（コンテンツ次第）プロダクト改善

70. 活用事例：プロダクト改善番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪（プロダクトとして）コントロールできる ● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供するプロダクト改善

71. 活用事例：プロダクト改善番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪 ● 興味のある番組に効果的に引きあわす ○ 番組を知るチャンスを増やす（番組表の閲覧など） ○ 関連度の高い番組を提供する（プロダクトとして）コントロールできるプロダクト改善

72. 活用事例：プロダクト改善ユーザー数 └OS・デバイス別 └ユーザータイプ別継続率主要な機能 ←視聴率、5分視聴率 ←探すアクション率 ←予約率などサンプルレポート

73. 活用事例：プロダクト改善番組を知るチャンスを増やす ● 番組表 ● 今日のピックアップ ● みどころポップアップ ● 番組検索 ● Push通知など

74. 活用事例：プロダクト改善関連度の高い番組をオススメする ● 緊急ニュースPush ● 予約Push ● リコメンドPush

75. 活用事例：プロダクト改善サンプルレポート（PUSH通知改善） Push文言セッション 5分視聴化率など

76. 活用事例：プロダクト改善と言うように… 番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪翌週再来訪率を開局時より115%改善

77. Case 4: 新規獲得改善

78. 活用事例：新規獲得改善新規獲得改善番組を見つける番組を見始める番組を探す訪問満足再来訪 ● 流入経路ごとの獲得効果を最大化する ○ 新規ユーザー数、5分視聴化率、再来訪率など

79. 活用事例：新規獲得改善 ▲新規ユーザー数を増やす ◎「満足に繋がった」新規ユーザー数を増やす

80. 活用事例：新規獲得改善再来訪アプリ初回起動 SP ブラウザ　流入元・Twitter ・Facebook ・広告・自然検索・自社広告などアプリダウンロード 5分視聴サービスの認知番組を知る・観る良い体験アプリ新規獲得のユーザーフロー

81. 再来訪アプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 SP ブラウザ　流入元・Twitter ・Facebook ・広告・自然検索・自社広告などアプリダウンロード 5分視聴サービスの認知番組を知る・観る良い体験ブラウザの流入元情報をユーザーレベルでデータ連携どの経路が本質的な視聴体験に繋がっているのかがわかる

82. アプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 abema. tv 流入元 (cp_hoge) アプリダウンロード Server (Growth Link) https:// abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge App store デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）デバイス情報 referrerパラメータ Contextual Deep link 起動 SPブラウザアプリデータ連携の仕組みリダイレクトページ https://ul.gbt.io/l/ abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge 1/5

83. データ連携の仕組みアプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 abema. tv 流入元 (cp_hoge) アプリダウンロード Server (Growth Link) https:// abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge App store デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）デバイス情報 referrerパラメータ Contextual Deep link 起動 SPブラウザアプリリダイレクトページ https://ul.gbt.io/l/ abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge ①経路情報と ②ユーザーのデバイス情報を渡す 2/5

84. アプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 abema. tv 流入元 (cp_hoge) アプリダウンロード Server (Growth Link) https:// abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge App store デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）デバイス情報 referrerパラメータ Contextual Deep link 起動 SPブラウザアプリリダイレクトページ https://ul.gbt.io/l/ abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge ユーザーのデバイス情報を渡す 3/5データ連携の仕組み

85. アプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 abema. tv 流入元 (cp_hoge) アプリダウンロード Server (Growth Link) https:// abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge App store デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）デバイス情報 referrerパラメータ Contextual Deep link 起動 SPブラウザアプリリダイレクトページ https://ul.gbt.io/l/ abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge デバイス情報一致？経路情報を渡す 4/5データ連携の仕組み

86. アプリ初回起動活用事例：新規獲得改善 abema. tv 流入元 (cp_hoge) アプリダウンロード Server (Growth Link) https:// abema.tv/?... utm_campaign = cp_hoge App store デバイス情報 & referrerパラメータ (utmパラメータ）デバイス情報 referrerパラメータ Contextual Deep link 起動 SPブラウザアプリリダイレクトページ https://ul.gbt.io/l/ abematv?referrer=... utm_campaign = cp_hoge 経路情報を GAに送る 5/5データ連携の仕組み

87. 活用事例：新規獲得改善サンプルレポート流入経路元  └Twitter └Ameba └Organic などユーザー数 5分視聴化率

88. 活用事例：新規獲得改善サンプルレポート流入経路元  └Twitter └Ameba └Organic などユーザー数 5分視聴化率 ● 流入経路ごとの獲得効果の可視化

89. 活用事例：新規獲得改善訴求時の番組ユーザー数 5分視聴化率流入経路サンプルレポート

90. 活用事例：新規獲得改善訴求時の番組ユーザー数 5分視聴化率流入経路経路とコンテンツの良い組み合わせの可視化サンプルレポート

91. Case 5: 経営層が活用しているレポート

92. 活用事例：経営層が活用しているレポートサンプルレポート（GA公式アプリ）時間帯別ユーザー（前週同曜日比）日別新規ユーザー（前週同曜日比）

93. まとめアジェンダ会社紹介導入と設計活用事例 1 2 3 4

94. まとめデータの民主化活用事例導入背景ゴール・KPI設計レポートログ設計獲得プロダクトコンテンツ

95. ご静聴ありがとうございました

96. END

インターネットテレビ局「AbemaTV」における Googleアナリティクス360の活用事例

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