ボタンのデザインはどちらが良いだろうか？文言の位置はどこが良いのだろうか？…　これはこれで効果が出る場合も多くあります。でも、これだけでテストをしていると言ってしまうと半分以上損をしているかもしれません。

仮説からきちんと組み立てながらテストをきちんと設計することで、より戦略的にその次のアプローチをテストを利用しながら組み立てていくことが出来るようになります。今回はそんなテストの奥行きについて少し触れてみたいと思います。

次のアクションのために

全てにおいてテストは連続的に出来るわけではありませんが、多くの場合、きちんと設定することでテストの次のアクションまで想定することが出来るようになります。とあるページの改善についてどう考えていくかという事を具体的に触れていきたいと思います。

Web解析ツールを利用した分析を行った結果、「Aというページにはコンバージョンへの貢献率が高いがトラフィックが少ない。もしかしたら、ページAのトラフィックを増やすことでさらにコンバージョンを増やすことが出来るかもしれない」という仮説がたったとします。

しかし、これと同時に「ページAは単に特定のニーズが発生したセグメントだけが利用しているだけで、必ずしもトラフィックを増やしたところでコンバージョンは増えないかもしれない。場合によっては全体として減ってしまうかもしれない」という疑問も沸き上がります。

こういう時にはテストの出番なわけです。まさにこういった疑問を解消するために利用するわけですよ。そして、より戦略的に実施するためにはまず、ちょっと強引なテストをしてツールA自体の効果を測れるようにします。

テストの戦略

このような場合、テストを行うことで、その後の方針を決めることが可能です。最初にページAの全セグメントへの効果テストを行います。このテストによりページAは特定のセグメントのみに効果があるものなのか、そうではないかが判断出来るようになります。

もしページAのトラフィック自体を増やすことで、ページAのポテンシャル を効果的に発揮できる（ページAを使ったセグメントとそうではないセグメントでテスト結果を比較した時にページAを参照しているセグメントの方が効果が高かった場合）、その後はページAの誘導に力を入れる判断が出来ます。

逆にページAの利用がやはり特定のセグメントのみに効果がある（ページAの利用とそうではないセグメントとで利用者の方に効果が出なかった）場合、そのページの利用率しだいですが、ここには手を付けずに他の箇所を行うか、ページ自体の改修などを検討することになります。

1. 全訪問者へのページ参照の可能性をテスト
2. 結果に合わせて誘導、もしくは別の検討を開始

まとめ

解析ツールで得られた数字をベースに改善策を検討する場合、そこには何かしらの仮説、戦略が必要になってきます。テスト設計をうまく行うことで、テストには奥行きを設定することが可能性になります。

上記のご紹介した例を最も効率的に利用した例として、ランディングページを利用してコンテンツのニーズを探る検証・テストを数回繰り返し、ある程度効果的な要素が決まったところで、TOPページのリニューアルにも反映させ見事全体のコンバージョンのリフトにつながった例もあります。

TOPページのリニューアルなどでは、担当者の方にとってはリニューアルをすることでコンバージョンが下がるかもしれないというリスクがあり、それは同時に怖さでもあります。テストをうまく利用してリスクを取り除くことで、このリスクを最小限に抑えていくことが出来るようにもなります。

改善策を検討する際は、テストの奥行きについても意識 をしておくことで、より効率的なリソース投下も出来るようになると思いますので、意識をしていただけると良いのではないかなぁと思います。

サイトを最適化をしていくにあたり、途中経過、結果をナレッジとして落とし込むことも組織として重要なポイントと言えます。

ここについては私が関わる様々なところで、色々な検討をされているところもあれば、逆にあまり行っていないために、同じようなテストをサイトごとに行ってしまっていたというケースもあったりします。

テストを行うこともタダではありません。制作や改修といったコストに影響もします。「既に過去に行ったことがある」 「グループサイトで既に実施」などといったものを再度検証してしまっているのは会社として見たときに非常にもったいないコストになってしまっているとも言えます。

さて、一言にナレッジといってもどのような事が、ナレッジと言えるのでしょうか？ ここにはいくつかのステップがあると考えています。まず、行ったものを記録するという行為です。そもそも何故テストを行ったのか、それは成功したのか、失敗したのかなどを書き起こす必要があるわけです。ちなみに失敗も記載しておくことが大事です。その失敗を今後は行わないために。

これを後で実施しようとすると、年末の大掃除のように時間を大きくとって行う必要があるわけですが、そんなころにはテストの仮説なんてものは忘れてしまっています。鉄は熱いうちに打てです。テストが終わった時には評価を含めてきちんと落とし込む必要があります。もうこれはテストにかかる工数を見積る時にとっておいた方が良いです。

さて、次にドキュメント化されたものをシェアする必要があるわけです。同僚、上司、未来の担当者など様々な場合が考えられます。上司からしてみれば完結でわかりやすいもの、未来の担当者からしてみれば、必要な時に検索出来ることなどがあげられます。

難しいですね。

それぞれをパワーポイントでまとめることもさることながら、社内にWikiやブログを用意してシェアしていくことも良いと思います。 パワーポイントを作りつつ、共有サーバにアーカイブしてWikiからリンクを設置するといった方法も良いかもしれません。

さて、テストが終わり、それが成功だった場合、もう1つタスクが残っている場合があります。それが横展開です。先ほどのナレッジシェアも横展開と言えば、横展開なのですが、ここでは先ほどのものとは変わってきます。

テストをきちんと設計した場合、このテキストが効く、このコミュニケーション方法が効くといったものがテスト結果から読み取れます。もしランディングページで実施したメッセージのテストであれば、サイトのTOPページやメール、リスティング広告にも流用出来る可能性があります。

ランディングページで行ったテストが他のチャネルや場所に横展開出来るなんてすばらしいことじゃないですか。だって、その人たちはもうそのテストしなくていいんですから！（ちょっと洋書の翻訳本風）実際にそれがきちんと展開できれば、他の場所で同じことを行っていたかもしれないことを、1つのテストで済ませることができればわけです。これはやっぱり会社のコストという面からも非常にHappyです。

つらつらとやっておいた方が良さそうな内容を挙げてみたわけですが、これらを実施しようとしたらやっぱりプロセスとして組み込んでおいた方が良いわけです。じゃないと忘れちゃいます。ドキュメント化であれば、それを書き終えてテスト終了としておき、必ずアーカイブまですることを義務付けるとか、なんだたら関係者で必ずレビューをする時間を設けておくとかでも良いと思います。

シェアの部分は上のアーカイブができていれば良いわけですが、今度はその逆ですね。テスト案を考えられます時に似たようなケースがあるかをきちんと検索して探すことが求められるわけです。つまり、やっぱりですよ、テスト案をアーカイブする時は、検索されそうなキーワードをメタ情報として登録しておかないとダメなわけですよ。

そして、横展開です。これは全てを管理しているようなコアチームのようなところがあるのであれば、そこが責務を追うというのでも良いと思いますが、定期ミーティングを設定し強制的に何かシェアをする場にしてしまっても良いかもしれません。定期ミーティングを設定するって、結構それだけでもものごとが進むんですよね。たまに形骸化しますけど。

ということで、あまりまとめながら書いていないので無駄に長くなりましたが、ナレッジシェアしていこうよという話しでした。

※おそらくこんな話はどこぞのナレッジマネジメントの本などを読めばある程度出ているかもしれません。

1. 状況・ギャップを発見する分析
2. 改善案に昇華させる分析
3. 効果を試算する分析

さて、今回は「ツールの改善」という視点で「状況・ギャップを発見する分析」「改善案に昇華させる分析」を中心にブレイクダウンした例に触れていきたいと思います。

ちなみに「ツール」とはサイトの目的を達成するために用意されている機能的なものを指しています。コマースサイトであればカート機能や商品の比較、３Dビューといったものなどがそれにあたります。

状況・ギャップを発見する分析

状況・ギャップを発見する分析では、まずは大きく２つのポイントで確認をします。ツールの場合は「利用率」と「コンバージョンへの貢献」です。

利用率とは、サイト利用者のうちどの程度利用しているかです。当然のことながら良いツールであっても使われなければ意味がありません。ので、状況把握としてまずシェア率を確認します。

ちなみにサイト内にいくつかのツールがある場合は、それぞれの利用率を比較してみると、どの程度そのツールにポテンシャルがあるかどうか目星をつけやすくなります。

そしてもう１つのコンバージョン率の貢献ですね。当たり前のことながらコンバージョンに紐づいていないツールは無駄ツールの可能性があります。場合によってそれにより、コンバージョンを失っているかもしれません。

どの程度の人が利用しているかと同時に、どの程度の人がツールを利用してコンバージョンをしているかも出していきます。これも利用率同様にツールが複数ある場合は比較をすると良いと思います。

この２つの分析によりおおよその方向性を見つけ出します。コンバージョン率が高く、利用率が低い場合、利用を増やす方向での検討を行うわけです。

逆にコンバージョン率がそれほど高くなく、利用率が高い場合は、そのツール自体のニーズはあるため、ツール自体の改善をする方向で検討を行うわけです。

改善案に昇華させる分析

実際に、ステップ１で方向性が見えたらより具体的な改善案に落としこんでいくわけです。ツールの場合は先程あげた通り、利用を増やすか（動線の改善）、パフォーマンスを上げるかが方向性になってきます。

そのため、ツールの利用状況を把握することで見えてきた方向性に対して、より深い分析を行なっていくことになります。動線の改善を行うのであれば、流入元（利用元）としてどこが多いのかといった部分にフォーカスをすると良いと思います。

この分析を行う際に頭の中では「どのようなタイミングで、誰が（どのようなステータスの人が）このツールを使っているのか？」という部分を忘れないようにすることです。これを考えていることで、より具体的な仮説が組み立てやすくなってきます。

最も流入が多い箇所を確認し、そのページやセクションへのトラフィックのうち、何％ぐらいのが遷移しているかを確認します。この割合を確認することで、どのくらい改善出来そうかなどの判断もつけやすくなります。

そして流入が多いセクションの内容も考え、どのようなタイミングで利用されているかを考えて仮説を組み立てと分析を繰り返していきます。

最初のうちは「もうこれ以上はどちらか判断がつかない」というところまで行なってみると良いと思います。そうするとそのうちどこまでの仮説で改善施策として組み立てるかが見えてきやすくなります。

最終的にはテストを行うことで検証するのが良いでしょう。確証があるものに対してもテストを実施することをお勧めします。そうすることで改善の結果の数字をきちんと残せるためです。

まとめ

先日行った３つのステップをより具体的なツールの分析として落とし込んでみました。分析や改善の目的をあらかじめ設定することで、おおよそこのような感じで分析から改善施策まで落とし込んでいくことが可能になります。フレームワークの１つとしてぜひ活用して頂ければと思います。

Simply Hiredというサイトなのですが、このサイトは求人情報に特化した検索エンジンといったサービスになっています（現在は日本語版も提供されておりました）。

キーワードと場所を指定し検索をすることで、求人情報がいわゆる検索エンジン結果画面のような形で表示されます。もともとSimply HiredはFacebookの開発者サイトにも事例として掲載されていました。

ログイン

Simply Hiredで大きくFacebook対応がされているのはFacebookログイン機能を利用したものとなります。US版ではTOP画面の下部にFacebookでのログインボタンが用意されているため、ここでログイン認証を行うことが可能です。

認証を行うと、検索ボックスの下にFacebookでつながっている友人が働いている会社のリンクが表示されることになります。これらをクリックすることで、その会社関連の求人情報を簡単に確認することが出来るようになります。

初期で表示されるのは会社ごとにグルーピングされた情報になります。また画面横にて別の視点でも確認することが出来るようになっています。提供されているのは会社ごと、友人ごと（アルファベット順）、ファクトベース（登録会社多い順、友人が住んでいる地域の多い順）といったものになっていました。

TOPには過去の検索履歴とともによこにはランダムで8名ほどのFacebookの友人が表示されるようになります。ここからダイレクトで検索も可能になっています。

まとめ

コマースサイトの場合は比較的想像しやすいFacebookとのインテグレーションを提供されることが多いのですが、このSimply Hiredそのサイトの特徴を生かしたIntegrationで新たな価値提供ができている例と言えるかと思います。（ちなみに未検証ですがSimply HiredではLinkedinとの機能連携も提供されていました。）

検索機能というのは、膨大な情報の中からそのユーザーにマッチした情報をいかにフィルタリングしていくかというのが肝になってきます。その１つの手段としてこういったのも面白いかもしれません。

しかしながら企業にとってFacebookの展開の旨みは、実はFacebookページよりもFacebookから提供されているSocial PluginやAPIなどを利用した、Facebookのソーシャルグラフを自社サイトで展開出来ることにあると思っています。

そこで現状どのような展開がされているかなどを、USなどのサイトを例に少し触れていってみたいなぁと思います。今回はその第１弾としてSearsを取り上げたいと思います。

インフルエンスボタン

SEARSはよくあるコマースサイトの形をとったサイトとなっています。売上も北米の小売の中では常に上位に入ってきているサイトとなっています。

さて、最近のコマースサイトでは必須ともいえるのではないかというぐらいの導入になってきているインフルエンスボタンですが、こちらはシェアボタン群としてSEARSももちろん設置をしています。

このサイトの実装の特徴として、コマースサイトであれば商品ごとにインフルエンスボタンが設置されていることが多いのですが、ヘッダナビゲーションの右側に常に存在しているということがあります。

これにより良いか悪いかは別として商品ページではないページでもシェアが可能になっていることになります。実際にクリックをするとメール、Facebookのシェア、Twitterのシェア、ソーシャルブックマークとしてDeliciousのリンクが現れます。

ちなみにメールについてはこの画面からメールアドレスを指定することでメールを送信出来るようになっています。

ログイン

Facebookで提供されている機能の１つにログイン機能をサイト内に仕込むことが出来るようになっています。SEARSでは独自の会員組織も持っていますが、Facebookログインを利用することで、簡単に会員としてログインが出来るようになっています。

ログインをすると最初だけアプリと同じように下記のような認証画面が表示されます。これを認証すると、SEARS側の会員としてFacebookのアカウントで簡単にログイン出来るようになります。

さてこんな事を通して、面倒な会員登録も簡単に済ませることが出来るわけです。その次からの訪問ではログインの横にある「f」のボタンを押すだけでログインが可能になります。

またSEARSではFacebookのアカウントで簡単にログイン出来るだけでなく、プラスαの機能提供もされています。下記はそのページのキャプチャになるのですが、大きく２つの内容が表示されます。１つが「Gift Suggestion」というもので、もう１つが「Facebook Suggestion」というものです。

先に「Facebook Suggestion」の方に触れると、こちらは認証されたFacebookのアカウントに設定されている内容をもとに商品のレコメンドをしてくれます。私の場合はスキーが登録されていたので、スキーグッズなども表示されていますね。

もう１つが「Gift Suggestion」ですが、こちらは認証されたアカウントの友達のアカウントに設定されている情報（趣味とファンページのLike）を読取り、そこからギフトとして友達別に商品のレコメンドをしてくれます。ちなみに表示されている順番は誕生日が近い順です。

まとめ

ということで主にFacebook関連を中心にソーシャル系の対応についてレビューをしてみました。このようにFacebook認証を利用してサイトに新しい価値体験を提供出来るようにもなります。

まだまだソーシャルと企業の付き合い方も模索状態ではありますが、このような展開も１つのアプローチだと思いますので参考にして頂ければと思います。

今回はその視点の「課題分析」「深堀り分析」の２つの部分によりフォーカスして、分析を通してサイトの改善につなげる際のポイントとして整理をしてみました。

０：目的設定

今回は大きく３つのステップに分けてみることで整理をしました。そしてこれらのステップを行うに前にまず「目的」を設定し、それらに対して行なっていきます。この目的はある程度具体化さらたものが望ましいでしょう。

例えば「サイトの回遊性を高めたい」でも分析を開始することは可能ですが、目的が大きすぎ、少し分析の方向性がぶれてしまう可能性があります。これに対して「サイトの回遊性向上のために、フリーワード検索の利用向上をしたい」であればより分析の目的を明確にすることができます。

1. 状況・ギャップを発見する分析
2. 改善案に昇華させる分析
3. 効果を試算する分析

１：状況・ギャップを発見する分析

このフェーズでは目的で設定した箇所の状況の把握とギャップの発見を行なっていきます。状況の把握では、分析対象がどの程度なのかを知ります。

先ほどのフリーワード検索であれば、フリーワード検索の利用状況やその検索内容などを知ることが状況の把握となります。ギャップについては以前に記述した「最適化のために重要なたった1つのこと」で触れているギャップの発見です。

これが結構難しい部分なのですが、何かと比較をして仮説につながる大きな違いを見つけることです。ページとページ、セクションとセクション、サイトとサイト、セグメントとセグメントなど色々な切り口があります。

先ほどのフリーワード検索の場合であれば、商品の詳細ページを見つけるための他の手段、メニュー、特集といった箇所と比較をしてパフォーマンスなどを比較するのが１つの手段になると思います。また、検索されたワードを比較することで見えてくる部分があると思います。

２：改善案に昇華させる分析

次のステップとして改善案を作っていくための分析を行なっていきます。ここが一番の肝になる部分です。前のステップで分析した部分から仮説を導きだしていくわけです。

改めて目的として設定している部分に対して、そのままその戦略を実施すべきなのか、そうではない判断をすべきなのかも含めてここで整理をします。

例えば前述のサイト内検索であれば、サイト内検索をより利用してもらうべきなのか、サイト内検索のパフォーマンスをアップすべきなのか、サイト内検索は縮小方向にするのかも検討しながら分析を行なっていくわけです。

分析の結果、サイト内検索のコンバージョンへの貢献は高いものの、それほど利用されていない（当初の目的通り）のであれば、利用する動線を強化する方法を検討するための分析を行います。

サイト内のどこから利用されることが多いのか、どのようなシチュエーションの時に利用されることが多いのか、そういったものを想像しながら分析をしていくわけです。ここで必要に応じてユーザーインタビューや外部評価などを使っても良いと思います。

分析から得られるもののほとんどは「解決策」ではありません。課題点とその改善案のための糸口となる情報です。そのためStep1、Step２といった分析を通して、どのように改善するかを頭に描いていくわけです。

改善仮説を考えるために有効な考えは「どこから来て」「何をして」「どこに行くのか（行ったのか）」を考えながら分析を進めていくことです。そして、その中で「パフォーマンス」なのか「動線（トラフィック）」のどちらが課題なのかを検討していくわけです。

３：効果を試算する分析

ステップ２で組み立てた改善案に対してこれは実際に実施をするかどうかを判断する１つの方法として効果を試算する方法があります。ただ、これは必ず必要なステップというわけではなく、場合によって行うステップです。

効果の試算はあくまで実施するかどうかの目処を決定するための補助です。そのため取得出来るデータに基づきデータの試算をします。体よく言えば「フェルミ推定」個人的には前職の上司の言葉を借りて「緻密などんぶり勘定」です。

つまり、知り得る数字のみを利用しながら期待値を計算していくわけです。これらを計算するにあたっては先ほどのパフォーマンスの改善なのか、トラフィックの改善に分けると考えやすくなります。

パフォーマンスの改善の場合は

（現状のトラフィック数×改善したCVR）ー現状のCV数＝改善期待値

として導きだすことが可能です。

トラフィックの改善の場合は

（改善したトラフィック数ー現状のトラフィック数）×CVR＝改善期待値

といった感じで導き出します。

実際にはこれをベースにして分析によって抽出できるデータを利用しながら細かく組み立てを行います。例えばトラフィック改善での計算の場合、「改善したトラフィック数」を導き出すためには、さらにその元となるデータを辿ります。

改善施策として、既にある入口を何かしらの方法で誘導を増やす場合、遷移元のターゲットとなるページからの流入数を確認します。これが流入元のトラフィックに対してどの程度改善できそうかを計算し、結果として「改善したトラフィック数」を算出するわけです。

まぁ、色々とゴニョゴニョする方法があるのですがそれはまた別で記載したいと思います。

まとめ

効果の試算については、あくまで参考でしかないのであくまで１判断材料としてみて頂くのが良いです。例えばトラフィック数が増えれば、そこのCVRは少し下がったりする場合もあります。ただ、それを考慮し続けると果てしない旅の始まりになってしまいますので、ある程度の割り切りの中で作っておく必要があります。

かなり長い文章になりましたが、基本的にこれらのステップと分析の目的とを組み合わせていくことで、分析アプローチの整理が出来るんじゃないかなぁと思ってます。

ただ、通常の解析などを話すというものではなく、「スキルアップを考えぬく」というものです。いや、そんな偉そうなキャリアパスじゃないんですが、とはいえ色々なものをやってきたという部分はあったのでそんなところからブレイクダウンなどしてみました。

個人的には過去の自分のパスを振り返る良いタイミングだったかなぁとも思っています。そんなところの後半で触れたのはサイトを因数分解して、そこからサイト価値を拡大させていくことという部分なんですが、スキルという部分で少し遠くなってしまったので、ここで改めて詳しく書いてみたり。

サイトの情報を落として捉える

サイトを顧客と企業をコミュニケーションツールとして捉える場合、サイトの細かい情報を削ぎ落して、大きな枠組みの中でみていくのが良いと思っています。

その１つの方法としてハイレベルサイトマップの考え方があったります。作り方は「ハイレベルサイトマップの作り方」に記載してます。

↓このぐらいの粒度

このサイトマップを作ったうえで、それをベースに「誰に」「何を」伝えていくのか、「どうして欲しいのか」といった部分を考えることで、コミュニケーションを整理しやすくなってくると思います。

整理する

今度はこのハイレベルサイトマップ単位で色々と整理をしていきます。例えばまずはウェブ解析ツールで入口なっているTOP5を入れて頂くと、どこに流入が多いのかといったことが見えてきます。上記のような単位でまとめているとTOPが一番入口が多くなくなったりするので、またそこも新しい発見があると思います。

さらに新規の方、リピートユーザーの方や未購入者と購入者（既存顧客）といった視点でも同様に分類していったりすると、そこでの行動の違いが見えてきます。これによってそれぞれの人達とどうコミュニケーションしていくのか？といったことを考えて行ったりするわけです。

他にも授業の中でも触れたAISCEASを使ったサイト分析 やリスク（ユーザーがサイトに訪問する目的）といった視点でコンテンツや機能を整理し、ハイレベルサイトマップと照らし合わせながら、足りないもの、動線などを確認していったりします。

拡張する

足りない部分や動線だけでも十分色々と次のコミュニケーション設計が出来るようになってくるのですが、ぜひやっていただいきたいのは、競合と思われるサイトでもハイレベルサイトマップを作ってみることです。

ハイレベルサイトマップって実際に作るときは、そのサイトをくまなく回遊して構造を頭に入れていきながら作っていく必要があります。しかし、これをやってみることで実は自分が関わっているサイトと競合サイトなどとで違いも見えてくるんですよね。

もちろん競合だけではなく様々なサイトで行って頂くと良い部分やつまる部分などが見えてきます。そこを自分の関わっているサイトにどんどん反映していくわけです。これはパクリではありません。リスペクトなんです。

ちなみにサイトだけではなく、キャンペーンに特化して行って頂くのも良いと思います。そうするとキャンペーンを行った目的はなんだろう？というところで非常に気づきがある場合が多いです。また、ビジネスに置き換えても同じようなフロー図を作ることが出来ます。その場合はマネタイズのポイントを意識して頂くと非常に色々な発見があると思います。

とにかく、こうやって色々なサイトの情報を必要なものだけに削ぎ落した中で比較することで、見えてくるものは非常に多いです。

まとめ

実は職員室（講師控室）の時間でこれを書いていたので、まだイベント自体が終わったわけではないためイベント自体の感想はまた別に…ということなんですが、サイトを分解・整理・拡張していくことが最適化のアプローチの１つだろうなぁと思っています。

手元では少しづつ型のようなものを整理し始めているので、それがもう整理できたらまたこのネタを拡張して書いてみたいなぁと思います。

なぜ先生か？ということなんですがもともと小学校だった場所（現デジタルハリウッドさん制作スタジオ）をお借りして、本当に学校としてやる感じになるためだったりします。

自分はWeb担当者向けの「算数」というところを担当させて頂きます。現在考えている概要については下記の通りです。

企業が求めるスキルとは

企業が求めるジェネラリストととしての立場、スペシャリストとしての立場について改めて考えながら、Web担当者の面白さ、何をしていくのかについて考えていきたいと思います。その方向性としてのスキルについて考えながら、触れていきたいと思います。

サイトの因数分解

• サイトを分解、組み合わせ、拡張する
• 型を利用しながら拡張する

前半は自分が企業内のSE、ディレクター、マーケティングなどの経験、そして現在コンサルタントとして外部から見た場合に見えてきている課題などを含めてジェネラリスト、スペシャリストについて触れられればと考えています。

その中で、今回はサイトの因数分解というのにチャレンジしてみようと考えています。これは私が推進しているハイレベルサイトマップ（参考：ハイレベルサイトマップの作り方）という考え方をより深化させ、サービスの検討をする際の考え方、競合や他社のサービスやキャンペーンの捉え方などをお伝えし、実際に体験して頂くというところが出来ればと思っています。

イベント詳細

申込や細かい開催概要は開催概要｜WebSig 1日学校2011を確認して頂きたいのですが、簡単には下記となります。

• 日程：2011年9月10日（土）
• 時間：10時00分～18時30分
• 場所：デジタルハリウッド大学八王子制作スタジオ

今回のサイト因数分解はかなり自分としてもチャレンジな題目であり、しかしながらかなり面白い内容になると思いますので、ぜひぜひご参加いただけると幸いです。

ということで、ここのところずっと気になっていたメガドロップダウンメニューについて少し調べてみたことを書いてみます。

メガドロップダウンメニュー？

そもそもメガドロップダウンメニューが何かという話です。基本的にはヘッダなどにあるグローバルナビゲーション部分をオンマウスした時に、表示されるドロップダウンメニューの内容が多くなったものを指しています。

ちなみにユーザビリティの大家であるJakob Nielsenが挙げているメガドロップダウンメニューの特徴は下記の通りです。

• 大きな二次元のパネルでナビゲーションの選択肢をグループ化できる。
• ナビゲーションの選択対象をレイアウトやタイポグラフィ、（時には）アイコンによって構造化できる。
• すべてが一目で見渡せる。つまり、スクロールが不要である。
• トップのナビゲーションバーからの起動時、垂直あるいは水平方向に要素を整列させる。左側のナビゲーションバーからの起動時にはメガフライアウト（図示せず）として表示されることもある。

メガドロップダウン式のナビゲーションメニューは効果あり – U-Site

ということでなんとなく分かっていただけたでしょうか。

メガドロップダウンメニューの種類

実際にUSの上位のサイトをいくつか確認するといくつかの種類がありそうだなぁということがわかりました。ここでは勝手に名前をつけながら分類をしてみたいと思います。

まずは垂直グルーピング型です。割とメガドロップダウンメニュー形式では多いほうだと思います。下記は先ほどのJakob Nielsenのエントリでも紹介されているFood Networkです。エントリで指定されていた「閉じるアイコン」は無くなってましたね。

次が水平型です。下記は両方に展開してしまっているパターンですが、ここ最近このパターンも非常に多くあります。下記はSony Store USAのサイトでのナビゲーションです。

メガドロップダウンメニューは割と上部に展開しているグローバルナビゲーションに多い（と感じている）のですが、縦メニューで展開しているパターンもありました。下記は大型書店のBarnes & Nobleです。

通常のドロップダウンメニューのように表示したあとに、さらにその中の項目をオンマウスすると横に展開する2段階展開型もありました。下記はBest Buyのキャプチャ画像です。

結構色々ありますね。あと発展型として、メニューだけではなく、バナーやそのカテゴリのトピックを出してしまうというパターンも見受けられました。下記はスポーツ情報を配信するESPNのものです。各カテゴリのアップデートが入っていたりします。

また下記は先ほどご紹介したSony Store USAの別メニューの部分です。バナー的な利用をされている感じですね。

ということで一言に結構メガドロップダウンメニューも色々ありますね。日本ではまだあまり見ることが出来ないドロップダウンメニューですが、USではそれなりに普及してきてます。

ユーザビリティ的に

Jakob Nielsenは「メガドロップダウン式のナビゲーションメニューは効果あり」というエントリをアップしています。実際にメニューの内容が膨らみすぎてしまっている時には非常に有用な方法の１つだと思います。

Jakob Nielsenはもう１つ「うまくいっていないメガメニュー」というエントリもアップしています。こちらではグルーピングと並び方について言及がされています。実際にメガドロップダウンを展開する場合はこの２つの要素は最重要項目とも言えます。この辺りをうまく考慮しておけばユーザビリティ的には大丈夫そうですね。

最適化的に

ちなみにサイトを最適化するという視点で見た場合ですが、やはりパッと見のスッキリ感を出せるのが大きな特徴だと考えています。メガドロップダウンメニューの特徴としてリンクの数はそれほど減らさず、各ページへのダイレクトアクセスは考慮しつつ、全体の要素数はすっきりさせられます。

冒頭でも触れた解析しやすいは作れる！で紹介させて頂いたBestBuyの変化などは、やはり最適化のしやすさ、ターゲティングのしやすさを狙ったものになります。シンプル化をして、要素を減らすという意味では、このメガドロップダウンメニューも役立っているのではと思っています。

以前に興味本位で日本のとあるコマースサイトで特にリンク数が多いであろうサイトののTOPページのリンクを調べたところ約580リンクありました。これに対してシンプル化しているBest Buyでは約240リンクです。

比べると少ないとはいえ、それなりに多い感じもします。実はこれらのうちぱっと計算すると約７割ぐらいががメガドロップダウンメニューの中に含まれるリンクなんですよね。

まとめ

色々とドバーッと書いてしまったのですが、最近気になっていたメガドロップダウンメニューについて少しまとめてみました。ほとんど解析関係ないですが、お役に立てばこれ幸い。

FacebookアプローチでのKBR

Facebookでそもそも何をするのか？という部分ですが、以前のエントリFacebookのアクティビティを整理する でも記述していますが、Facebook側でリーチできるユーザーを増やし、最終的にサイトに来訪をしてコンバージョンしてもらうことが基本です。

上記を踏まえて整理をするとKBRは大きく２つに分かれてくるわけです。あ、そもそも「KBR何よ？」という部分についてはGoalとKPIに潜むキャズムの乗り越え方 その１を呼んでいただけると。

• リーチの拡大
• サイトへの効果

これらに全体のモニタリングを行うための「状況の把握」が加わり大きく３つの軸で整理をすることでKPIが整理しやすくなってきます。

KPIへの落し込み

KPIはKBRの達成のための度合いを認識できるような指標群のことだったりします。つまり、先ほど整理した３つの軸「リーチの拡大」「サイトへの効果」「状況の把握」を利用しつつ、何でもかんでもではなく指標をきちんと絞り込んでいく必要があります。

「リーチの拡大」ではFacebook上でどのくらいのユーザーにリーチできているかどうかが重要なわけで、Facebookページのファン数やいいね！ボタンが押下された総数といったものがKPIになってきます。

「サイトへの効果」では実際にサイトへの流入やコンバージョンへの結びつきを見ます。そのためFacebookからの流入数やFacebookからのコンバージョン数といったものが指標になってきます。

そして「状況の把握」ではFacebookページのデモグラフィックデータや競合のFacebookページのファン数といったものを見ることで全体の把握が出来るようになってきます。

まとめ

上記以外についても色々データは取得・計測が可能ですが、どれももう少し詳細に分析をするためのものであってKPIにはならないんじゃないかなと考えています。

またソーシャルメディア系では非常に大事なのですが「取れるデータの中で評価をすること」です。そのため上記のKPIなどもそのうち変わる可能性もあるわけです。

といった感じでバーっと整理をしてみました。ご参考になれば。