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アクセス解析を行っていく上でのスキルを改めて眺めてみると結構多いんだなぁと思いちょっと整理をしてみたいと思います。

解析部分

ビジネスで利用をしていく上で必須とは言えないものの解析部分を知っていることは重要に感じています。

それぞれの指標がどのように計測されているかを知っていることは、その指標を活用する上での適用範囲や計算での応用もできるようになってきます。

つまり、この部分を知っていることで、ビジネスの上でも、解析ツールの活用度合いがかなり大きく変わってくる部分という気がしています。

数字部分

解析ツールの集計結果はそのほとんどが数字です。ビジネスの現場においては数字をこねくり回すことも多いので、それがいいかどうかは別として数字の知識は必須となります。

数字を見るときに、平均と中央値の違いや誤差率などを知っているだけでも違います。これをきちんと理解できていないと、場合によっては間違えた判断をしかねません。

また、統計解析の知識があれば、予測やクラスタリングもでき、解析ツールが集計したデータをさらに、高次元のデータへと昇華させることが出来るようになるかと。

Web構築部分

アクセス解析の計測結果をもとに、何かを判断していく場合に、その原因の特定にはヒューリスティックな部分が多くなってきます。

これは以前にもご紹介した図ですが、おおよそのアクセス解析のプロセスはこんな感じだと思ってます。

そしてこのヒューリスティックな部分は、以下のような内容が絡んでくることが多くなってきます。

• ユーザビリティ
• IA
• ライティング

これらを知っているかどうかで、その判断のポイントと速度が大きく変わってきます。

知らなくてもなんとなく…という判断もできないことはないですが、きちんとした判断や指示というのが出来なくなってきてしまいます。

マーケティング部分

最後にマーケティング部分です。これが無いと始りません。これが無いと問題点がわかったとしても次のアクションに移せないわけです。

また、セグメンテーションなどを考える場合にも、やはりマーケティングの知識が必要なわけで、アクセス解析ツールで見える数字を、どのようにマーケティングのデータとしてフィルタリングしていくかを考えられる必要が出てきます。

まぁ、実際には、マーケティング部署だったりがアクセス解析ツールを利用することが多いと思いますので、不足している　ということは少ないとは思いますが。

まとめ

というこで、かなりざっくりですが、アクセス解析に必要そうなスキルセットについて触れてみました。ざっくりでも結構ありますね。

これらをうまく網羅できるように、このブログでもフォローしていきたいなぁと思う次第です。

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