2013.12.06開催 Google アナリティクス...

ネットイヤーグループ株式会社

Analysis & Optimization Division

事業部長金澤　一央

2013/12/6

さらばアクセス解析

第一章：アクセス解析の終焉

3Digital is Your Future.

アクセス解析の歴史

© Netyear Group Corporation

第一世代　‘ 90s 第二世代 ‘ 00s 第三世代 ‘ 10s

サーバーログ型ビーコン型パケットキャプチャ型

スイート型

技術転用の時代専門化の時代統合の時代

• ネットワークシステム間のアクセス状況を監視するサーバーログの解析技術を転用

• サイト解析には必要の無いデータもいっぱいある

• 容量、運用負荷が高く、シンプルな集計しかできない





スイート型


• サイト効果を測るために技術開発されたソフトウェア• ページにタグを埋めるビーコン型や、パケットそのものを

捕まえるパケットキャプチャ型など• ビーコン型は PV 従量課金なので、頑張れば頑張るほど

高くなる• オンプレミスから SaaS へ移行し始める






スイーツ型


• 他の MKTG データと連携した統合解析を可能にする• サイト解析というよりマーケティング効果測定にシフト• 解析ツール業界は統廃合が進み、土俵が変わって新たな

プレイヤーが出現



PV 主義は何故生まれたか？


第一世代　‘ 90s

サーバーログ型

技術転用の時代

• WEB サーバーのログを効果測定に転用

• 「バーチャル世界」は解りづらいので、「本」に例えると解りやすかった

• html を Page と見立て、一ページ閲覧 =Page View としよう

• この頃に Yahoo! などのポータル広告モデルが出来上がる

• VISIT 測定は解釈の余地が多すぎる

• サイト価値表現に PV を使い、広告価格を決めるようになる（正確には impression ）

• 「 PV の多いサイトはいいサイト」の空気になる


だんだん VISIT や UU 重視へ

• Amazon や楽天の成功とともに、広告以外のビジネスが台頭し、様々な企業が EC に挑戦。

• サイトのメタファーが「本」から「店舗」に。• Cookie を使って Visit や UU を考えることが定着

• ヒトの導線を見たくなる

• クリックや戻るボタンなど、ヒトの行動を見たくなる

• そのための仕組みとして WEB ビーコンとパケットキャプチャが解析される

• トラフィック、１アクセスあたりのデータ量増大などから解析負荷増大。オンプレミスだと管理コストが馬鹿にならない

• SaaS ビーコン型のサイトカタリストがヒット

• 従量課金でやたら高い

• 無料の Google Analytics がヒット

第二世代 ‘ 00s

ビーコン型パケットキャプチャ型

専門化の時代


他の情報も統合しよう


スイート型

統合の時代

第三世代 ‘ 10s

• リスティング広告台頭

• 「流入する前の訪問意図」が推察出来るようになる

• 流入前のデータも絡めて分析したい

• LPO の浸透。何がコンバージョンに貢献しているか分析したい。

• 個人情報との紐つけ。どんな属性のヒトが施策に反応して、どんな行動をするのか分析したい

• デジタルの広告費は TV に次ぎ、モバイルとのシームレス化も進み、最もユーザーと接触するメディアへ。

• マーケティング施策の軸として、統合的にデータを集め、分析するためのプラットフォームとしての需要

• 統廃合、合併、 API 連携などで各社がスイート（一揃え）化を推進


まとめ

アクセス解析の時代は終わった

マーケティングを評価する

統合解析プラットフォーム

の時代へ

第二章： Google アナリティクス　プレミアム


Google アナリティクス　プレミアムの特徴（ネットイヤーグループの視点）

固定価格

ほぼ無尽蔵のキャパシティ

データ連携


無尽蔵のキャパシティと固定価格

固定価格

アクセスカウントが月次平均で 1,000万を超えるなら、確実に GAP の方がコストパフォーマンスがよい。

1000

000

1500

000

2000

000

5000

000

1000

0000

1500

0000

2000

0000

5000

0000

0

500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000

G

A


無尽蔵のキャパシティ

容量も価格も気にせず従量型ビーコンでは高くて無理だった全範囲測定が可能になる。

20,000 ページ

5,000 ページ

20,000 ページ

GOAL GOAL

A 社 GAP

ほぼ無尽蔵のキャパシティ


無尽蔵のキャパシティと固定価格

データ連携

Big Query でデータ連携が容易である

Google アナリティクス

顧客データ etc.(CRM, ERP)

SELECTCONCAT(LPAD(STRING(HOUR(SEC_TO_TIMESTAMP(visitStartTime))), 2,

'0'), FLOOR(MINUTE(SEC_TO_TIMESTAMP(v

isitStartTime)) / 15) AS quarter_hour,

COUNT(visitId) AS numberVisits

SQL クエリー

セッションデータヒットデータ

BigQuery

データウェアハウス BI ツール

第三章：データ・オリエンテッド・マーケティング


• Cookie id: 123rhfwefnolsj9jdfspx

• 直近訪問： 3日前• 平均滞在時間： 63秒• 平均閲覧ページ数： 3.8

サイト行動

• 主に自然検索から流入• Yahoo! を利用• 平日はスマホ経由• 主に女性向けバッグを閲覧

リファラデータ

• [email protected]• 38歳• 女性• 東京都在住• 会社員

会員データ

• 平均購買単価　 ¥50,000-• LTV/1年　 ¥10,0000-• ビジネスバッグとトートを EC で購入• メルマガ反応から購買が多い• バッグ 1点につき小物 1.5 のクロスセル傾向

購買履歴データ


LTV ¥100,000/year ↑

Prime User

直接対面しないで、どこまでユーザーを正確に理解出来るか？

18Digital is Your Future.© Netyear Group Corporation

商品会員

顧客売上

Master

購買反応

営業 CS

History

競合市場

法規景気

Trends

TwitterFacebook

Mixi

Blog Line

コーポレイトサイト

ECサイト

emailプロモーション

サイト

純広告リスティング

リターゲティングその他

Owned

MROC

SEO

DSP

Social Paid

履歴

マスタ

傾向

Public DMP

Private DMP


商品会員

顧客売上

Master

購買反応

営業 CS

History

競合市場

法規景気

Trends

TwitterFacebook

Mixi

Blog Line


ECサイト


サイト



Owned

MROC

SEO

DSP

Social Paid

履歴

マスタ

傾向

Public DMP

Private DMP

MKTGBIG DATA


独自方程式


可視化目的変数

ゴール指標

説明変数

とった行動誘因施策

施策属性

施策接触

行動履歴

行動頻度

行動傾向施策反応

反応

訪問

購買（見積）

× =

アクセスログメール反応広告反応ソーシャル反応

購買履歴会員マスタ商品マスタ etc

分類と可視化


独自方程式

成功の定義

夏のキャンペーンでバッグを買う

知りたいこと

最もバッグを買いそうな分類を見つける

コレ !

30 代♀ 都内在住既婚

スマホ経由 Yahoo経由過去 2週以内メール反応アリ

2 ページ以上回遊

13ヵ月以内訪問アリ品名検索

Rank S

セグメント抽出


独自方程式


検索初回リファラ

平均訪問回数

リードタイム

過去 13ヶ月購買履歴

訪問時期

Rank A

Rank B

Rank C

Rank S 5.1

6.8

14.8

17.1

Weekday

５月

Weekday

6月

Holiday

5月

Holiday

6月

3.2

8.2

6.3

7.1

スコア化


独自方程式


検索初回リファラ

平均訪問回数

リードタイム

過去 13ヶ月購買履歴

訪問時期

Rank A

Rank B

Rank C

Rank S 5.1

6.8

14.8

17.1

Weekday

５月

Weekday

6月

Holiday

5月

Holiday

6月

3.2

8.2

6.3

7.1

ターゲティング


商品会員

顧客売上

Master

購買反応

営業 CS

History

競合市場

法規景気

Trends

TwitterFacebook

Mixi

Blog Line


ECサイト


サイト



Owned

MROC

SEO

DSP

Social Paid

履歴

マスタ

傾向

Public DMP

Private DMP

MKTGBIG DATA

独自方程式


独自方程式


0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 1000000

2000

4000

6000

8000

10000

12000

来訪数

DM配信数

通常

5,000人

10,000人 30,000人

方程式適用


0

1000

0

2000

0

3000

0

4000

0

5000

0

6000

0

7000

0

8000

0

9000

0

1000

000

2000

4000

6000

8000

10000

12000

ケース１：独自方程式

• 外資系アパレルメーカー

• 過去４年の店舗・ EC購買履歴と DM反応を分析

• DM の無駄打を避け、購買率は上げたい

DM40%減、購買率 120％ UP利益インパクト 1億以上


あまりに多種多様すぎる

ユーザー像は見えても打ち手が打てない


認知

ディスプレイ広告

流入

検索エンジン

理解

PC サイト

購買

店舗

シェア

Twitter

ファネル型


認知

メール

流入

検索エンジン

理解

モバイルサイト

購買

PC サイト

シェア

自社レビュー

認知

DSP

流入

メール

理解iPhoneアプリ

購買

iPad

シェア

Facebook

条件分岐型


N

N

NIF NO THEN Plan B

B

C

D

A

Y

Y

Y


なぜ条件分岐か？

データ分析結果を反映しやすい

論理式 =自動化＝ 100人 100色対応


YES のマーケティング

うまく行った時の効果を最大化する

NO のマーケティング

無限自動リカバリーで最大化する

80% 以上うまくいかない

データオリ・エンテッドによるパラダイムシフト


某社の試み

GAP

DWH

SAS

ADBQ

ERPDASHBOARD

Analyst

Sales / Executive


解析前の行動データはクラウド格納主義

GAP

DWH

SAS

ADBQ

ERPDASHBOARD

Analyst

Sales / Executive


自動実行ロジックの開発と PDCA

GAP

DWH

SAS

ADBQ

ERPDASHBOARD

Analyst

Sales / Executive

Execution


専門家以外への共有・見える化

GAP

DWH

SAS

ADBQ

ERPDASHBOARD

Analyst

Sales / Executive

Execution


主な成果

▌アクセス解析ツール利用料の大幅削減・サーバー型の廃止、データセンター費用削減

・Googe・アナリティクス・プレミアムに入れ替え

・ランニングコスト 50%ダウン

▌データ統合環境構築の時間とコスト大幅削減・オンプレミスの約 1/10 の投資コスト

・DWH環境開設後、約２週間でデータ投入開始

・同 1ヶ月後に統合集計開始

▌営業・マネジメントとの意思連携・リアルタイムで同じデータを必要な状態に加工して共有

・社内データリテラシーの急速向上と分析の早期施策直結



Google アナリティクス・プレミアム以外で実現出来ないのか？

▌お金がかかりすぎる

・従量課金 + 連携ソフトの課金 + 開発費

▌分析に必要なアクセスデータを引き出せない

・一つ一つ CSVエクスポートでは運用出来ない

・API 連携でとれるデータは簡略化されている

・ローデータ抽出は別料金 or不可能

▌データ連携が大変すぎる

・広告データは規格（種類）が多すぎて、全てを直接連携は出来ない

・ERP と解析ツールを直接繋ぐのはほぼムリ

・どこかにテンポラリーのデータ格納環境が必要


おそらく難しい

最終章：実現に向けての第一歩


過去を捨てる• 技術は高速進化する• デジタルマーケティングも高速進化する• 古いデータは捨てる• 新しいチャレンジを優先して、• 新しいデータで分析して行く

• そのための環境を考える

• 決して、エンタープライズ系のスピード感で考えてはいけない。


FAST


Formulation 公式化

Analysis 分析

Speed 早さTry 挑戦

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