日 本 デ ィ レ ク シ ョ ン 協 会 主 催

0からのWebディレクション講座

解析＆運用編

まずは講師の紹介

中村健太

日本ディレクション協会 会長 Webディレクターズマニュアル編集長 Find Job！スタートアップ 著者兼編集

最近完全にメディアの人になってたけど 本来はEC＆LP特化型のCV狩人 営業から折衝、設計、アートディレクション、進行管理、コンテンツ作成、拡散、運用までまるっとやる人

キャリア

コーヒー屋の店長 アフィリエイター 個人事業主

Webディレクター（6年） ディレ協会長

やってること

本題

今日やること

ディレクションする人に求められている能力

解析の意味とメリット・目的について

具体的に何をどうすればいいのか？な話

ワークショップ説明・ワークショップ＆発表

まとめと質疑応答

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今、ディレクションする人に求め

られている能力

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解析提案能力

『設計編』 ・企画 ・情報設計 ・マーケティング調査 ・ワイヤー作成 ・原稿・素材準備 などなど

『制作・進行管理編』 ・実装方法策定 ・チーム編成と座組 ・進行管理 ・クリエイティブ管理 などなど

『運用編』 ・更新 / 修正懸案管理 ・Web解析と報告 ・改善企画立案 ・計画策定と実行

今ここが足りてない

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どゆこと？

依頼者

依頼内容

ディレクター デザイナー プログラマー

だってよ！ ・・・

こーじゃなくて

依頼者

！ ディレクター

デザイナー プログラマー

これでいこうぜ！

こーいうこと

これができる人が求められてる

まず前提として

Webサイトは完成しない

作って終わり ⇒ × 作ってからが本番 ⇒ ○

Plan 企画して

Do 実行して

Action んで次の一手を･･･

Check 上手く行ってんのか判断して

中でもとにかく大事なのが

Action んで次の一手を･･･

Check 上手く行ってんのか判断して

ここにナイスパスが無いと、

そこでプロジェクトの成長・進行が止まる。と思う。

Webに当てはめて言うと

Check アクセスを解析して

Action 改善施策を決める

てこと

※すげー大雑把だけど・・・

さてここで質問

「Web解析って好きですか？」

※アクセス解析と言い換えてもOK

大抵はこんな感じのリアクションだと思う

え？なに？ なんて？

そーいうのは俺の仕事じゃないから

いやほら 忙しくてさ

ディレクター デザイナー プログラマ

もう一回質問

「なんでこうなっちゃうんだと思う？」

※なんでみんな解析って苦手なんだろう？

大抵の場合いきなりツールを使うから

何を見たらいいのか分からなくて

苦手になっていっちゃう

ダメです いきなり数値データなんて見てもイミフです

Web解析の意味と メリットと目的

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解析の意味

いろいろやりたくなってくるサイトの運用において、「何からやるのか？」を明確にすることができる。

しかも根拠をハッキリ出せる

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

上手くいってる施策の加速と 上手くいってない施策の原因究明と改善

平たく言うと

「このサイトって○○じゃね？（仮説）△△△したほうが良くない？（提唱）」

と、言い切るためにやる

そう。 仮説を取りに行く行為なのよ。

数値データを 調べる仕事じゃ 無いんだよ。

仮説が立てば やるべきことが見えてくる

このサイトコンバージョン低くね？（課題）

フォームがグダグダだからじゃね？（仮説）

じゃフォームの導線改善しようか（やるべきこと）

やるべきことが見えてくれば、 項目をまとめて行動が起こせる。

フォームのどこが悪いんだ？（調査）

そうか。長すぎて途中で逃げちゃうのか（問題発見）

じゃ短くしよう（方針決定）

これとこれとこれはカットしても問題ないな（施策草案）

じゃ短くなったバージョンのワイヤー書くわ（設計）

デザインやり直しだから3営業日はかかるな（工数算出）

プログラムは処理変えるだけだから1日だな（工程決定）

じゃやるか！（実行）

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

なげる大事なポイント。

P D C A

Cで止めちゃう＝膨大な数値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」みたいなどーにもならん結論を出しちゃう

Web解析の基本的なやりかた

具体的に何をどうすればいいんだろ？

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具体的なやりかた4ステップ。

理想の導線を考える

仮説と取るべき数値を決める

何をどの順番でやるのか決める

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あいます

このサイトはダメだ！と決める

いいサイトなのにねぇ なんで上手くいかない

んだろうねぇー

この考え方を捨てる

検索 一覧 個別ページ フォーム 完了画面

そのサイトにおける「こういう道筋を辿ってくれたらいいなー」

という導線を考えて、そのパターンを洗い出す

理想の導線を考える

初見 2回目 3回目

男女 会員 流入元別

広告

乖離日数

別アクション

もしかしてこのサイトがダメなのって

〇〇が▲▲だからじゃない？

仮説と取るべき数値を決める

これが仮説

〇〇 取るべき数値の項目

▲▲ その数値の実測データ

〇〇 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 てやつなのよ

問題は

どのデータをとるのか？

その選別が難しい

ということ

アナリティクスでは取れないデータが

本当のKPIって場合もある

まだデータになっていない

でも確かにその数値が分かればビジネスを加

速させるもの（＝ビッグデータ）

ローソンの事例

月間ランキング31位 ～売れないパンを置き続ける深い理由～

Twitterの事例

ユーザー純増数を数十倍にした着目点 ～誰も取ろうと思わなかったキータッチデータ～

重要なのは

無限にあるデータ項目の

どこに注目するか

そのビジネスにとって どの数字を伸ばせば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なにか （＝課題数値の把握） これをやらなきゃ解析なんてできない。

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その履歴だもの

数字の向こう側に人間を見なければ、解析はうまくいかない

ちょっと休憩

その答えは、

実は情報設計の分解にある

具体的にどうやってKPIを見つける？

膨大な情報を

ターゲットに合わせて

取捨選択すること

情報設計ってなんだっけ？

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

• ペルソナ定義

マーケットでの立ち位置（ベンチマーク）調査

リーダー

フォロワー

チャレンジャー

ニッチャー

トップシェアの競合

模倣戦略の競合（要はリーダーのマネ）

差別化戦略の競合（ちょっと違うことやってる）

独自戦略の競合（狭いとこ狙ってる）

マーケットでの立ち位置（ベンチマーク）調査

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 そもそもそこにマーケットはあるのか？など考えて

シーズ＆ニーズ調査

シーズ ニーズ

ニーズに対し提供できそうなもの 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をすりあわせ

ペルソナ定義

想定ターゲットユーザーの人格や人生観を決めてコンテンツを選ぶ

基本情報

行動特徴

意識特徴

武田 良介、36歳、男性、Web系エンジニア、転職経験2回 年収560万、持ち家（ローン支払い中）、既婚（嫁は地元栃木の元同級生：スーパーのパート） 長女：10歳、長男：7歳

かなり忙しく、帰る日より帰らない日のほうがちょっと多い 仕事は好き でももう少しゆとりのある生活に憧れている

基本的に「中途半端」が嫌いで、やや潔癖より 本人にその自覚は薄いが、周囲からは神経質そうと揶揄されることも多い

つまり・・・

どんな競合がいる マーケットで

なにをウリと していて

誰に価値を 感じて貰うのか

すべての勝ちサイトにはこれがちゃんと定義されてるってこと。

何度も言うようだけど

ただ解析するだけなら いらない

欲しいのはキレイなデータじゃなく そのサイトを成長させる

提案なのよ

だから、まず分解する

このサイトは

・どこのマーケットで

・何をウリとしていて

・誰をターゲットに

・なにをしようとしているのか

すると・・・ 何がKPIなのか見えてくる

あとはそのKPIを どうやってあげるのか？を

仮説と合わせて提案すればいい

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

考えた結果を並べる

そして優先度を付ける

何をどの順番でやるのか決める

中村が良く使う判断基準

・ユーザーに届くスピード

・数字に対するインパクトの大きさ

・施策の簡易さと実装の早さ

ようするに安く早く出来る順てことよ

んじゃ実際やってみよう（ワークショップ）

1 椅子を動かして チーム作成

2 お題サイトを くじびき

3 お題サイトの 目的を分解

4 目的達成の為に 足りてなさそうなポイント把握

5 KPIとなる数字 を探す

6 改善するための 提案を作成

ディレクションにおける 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。

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

イメージをふくらませるなら

誰かと話すのが一番早い

経験談だし、ディズニーの「イマジニア」のやり

方でもある

という訳でまとめ

解析はPDCAを回してプロジェクトを加速させるエンジンになる

数字に意味はない。その先にある人間の姿を捉えなければいけない。

一人でやると結構しんどい。でも皆でやるとすげーエキサイティング

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以上 ご清聴ありがとうございました。

質疑応答

なんでもOKです。時間の許す限りお答えいたします。