データを見るのは楽しい。特にこれまで見ることのできていなかったデータを見れるようになった時は楽しいものだ。何時間でも見ていられるような気がする。これで俺はこのサイトの全てを理解している、このトラフィックが増えることも下がることも全て自分の手のひらの上。
…しかし１ヶ月も経つと気づく。「あれ、データ見ていただけで何も進んでない…この１ヶ月何してたんだっけ？」
そうなんですよ。データを見れるようになることで楽しいものの、結果としてデータを見ることが目的になってしまうんですよね。
たまに指標を何をとったら良いのかわからない、結局のところどんな指標で評価をして良いかわからないなどといった話をお伺いすることがあります。これほとんどがきちんとビジネスゴールと指標の紐付けが出来ていない、もしくは、関係者でそれらを共有できていないことに起きていたりします。
Adobe Analyticsのツール導入をし、かつ、コンサルティングが入る場合は必ずKBO Treeを整理します。導入以外のプロジェクトでも明確でないと判断した場合は作成します。…で本日はこのKBO Treeって何なのかって話です。
最適化をやみくもに進めていては効率も悪く、場合によっては思っても見ない方向ばかりに目がいってしまい、そもそもの本題を見失ってしまう可能性もあります。
運用をする、課題となっている箇所を探す、テストをするなど様々なことを行っていくにあたり、事前に行っておくと良いことがあったりします。というこでそれらを３つに分けてみたいと思います。
解析ツールを利用していく上で、コンバージョンをいかに定義していくかは非常に重要なポイントの１つだったりします。定義を意識できているかどうかで、分析の時のアプローチの仕方が変わってくるわけです。
さて、まずは一般的にも非常に使われることの多くなった＜コンバージョン＞という単語について少し触れつつ、その＜コンバージョン＞をどのように分類、定義し、使っていくのが良いのかといった部分について触れていきたいと思います。
前々回のエントリ（サイトの運用を最適化で分解）で、サイトポテンシャル最大化やトラフィック確保について少し分解をしてみたわけですが、それを図にしてみたものを展開してみたいと思います。
サイトを最適化することは何をしていくということとは何か？これを一言で表そうとすると結構難しいんですよね。
以前にお客様に投げかけられたんですが、色々考えた結果、下記のような形になりました。
前回の続きです。KBRとはなんぞや？という方はまず前回のエントリを参照して頂ければと思います。（今回は超大作になってしまったので２分割エントリなのです）
さて、その前回のエントリでは、KBRを使った整理の仕方を途中まで触れ、KBRの組み立てまでを行いました。今回は後半のKBRから実際にKPIに結びつけていくところまでを行っていきたいと思います。
サイトとしてのビジネスゴールは定義されているものの、それをWeb解析ツールで参照していく場合は、実際にどのような指標をみていくのか？
ビジネスゴールと具体的な指標との間には大きなキャズムがあり、２つを並べても、それをビジネス担当者が理解できるこはほとんどないと思います。
先日、ヨメからもらった「問題解決の全体観 上巻 ハード思考編」というのを読んでいる最中なのですが、この本の最初に出てくる問題解決のタイプというのが良かったのでご紹介。