https://techconf.cookpad.com/2017/ youtube https://www.youtube.com/watch?v=45i0oG6dsws
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新卒でWeb系企業に入ってから6年間、webサイト改善の仕事に携わってきたけれど、いわゆるこの業界で言われる一般的な「Web解析」のやり方というのは、もう時代遅れなのではないかとこの半年くらい考えている。正確に言えば、Adobe Analytics（以下AA）やGoogle Analytics（以下GA)といった「Web解析ツール」を使ってWebサイトの課題を見つけて改善点を洗い出し云々……と言ったやり方は古いものになりつつあるのではないか、という話だ。 点の改善 線の改善 AAやGAといった従来のWeb解析ツールの弱点は、サイト全体でユーザがどのように動いているのか、つまりサイト上でのカスタマージャーニーを把握できないことだ。直帰率の高い入口ページを見つけて改善する、CVしているユーザがよく見ているページを見る……これらは基本的に課題がある、またはCVに寄与していそうな「点」を見つけて、
なんだかんだで、もはや「アクセス解析」といえばGoogle AnalyticsかAdobe Analytics（旧SiteCatalyst）の二者択一になりつつある昨今の国内アクセス解析事情。 で、AdobeとGoogle、どっちが優秀なの？ というとこが結構ブラックボックス。というか、人によって意見が違ったりもすると思います。じゃあ比較してみよう。というのが本文の趣旨です。 とは言え、ただの機能比較だと面白くないので、本内容はあくまで事業者側（ツールユーザー側として）の独断と偏見と経験に基づいて記載させていただこうと思います。そのため、「これが絶対に正しい！」ということではなく、人によっては観点も評価軸も異なるだろう、という前提でお願いします。 では。 【指向性の違い】 まず、大きな差として表れているのが、ツールとしての指向性になると思います。 GoogleAnalyticsが主に管理画
公式な仕様は無さそう。ソースを読むのは厳しい。整形しただけでは全然読めなかった。 クッキー 4種類 現行バージョンの ga.js が使用するクッキーは、主に4つ。 __utma ユーザを識別。2年有効。 __utmb 今回のセッションを識別。30分有効。 __utmz どこから来たか。リファラ。6ヶ月有効。 __utmv カスタム変数。2年有効。 __utma, __utmb, __utmz は、ga.js が実行されたときに、無かったら作られる。 __utmv は、_setCustomVar() で作られる。 有効期間は、最後に更新した時点からカウントする。4つとも、GAにデータが送られる度に更新される。 たとえば __utma なら、ユーザが2年間サイトに来なかったら消える。2年以内に再度アクセスすると、そこからまた2年の有効期間が与えられる。 他に、 __utmc 古いバージョンであ
2014年度もあと1ヶ月ほどとなりましたね〜早いものです。そんな年末が近いからなのか、日々アプリビジネスに関する色々な相談を多数もらいます。ありがたい話っす。 そんな中で、2014年度を振り返る上でも、アプリビジネスをする上で、あらためて感覚値の認識を深めておきたいよね〜と思いまして、有名アプリのDAU、MAU、アクティブ率をまとめてみました。 アプリビジネスをする方は、ぜひ参考にしてみてください。 と言いつつ、結論から言うと、FULLER株式会社（http://fuller.co.jp/）さんの「App Ape Analytics」が今月中まで無料で一部のアプリの統計Dataを公開してくれているので、調べまくって、それを元にアクティブ度合いを分析してまとめみました！という話です。 こちらのツールですよ ⇒ http://analytics.appa.pe/index.html ちなみに、
App Apeはアプリ市場・分析サービスです。自社、市場、競合、全ての分析に対応しております。
少し前にネット上で話題になっておりましたが、 ドリコムの方のtokorotenさんのスライド。 DAUを評価指標から捨てた会社の話 DAUって物凄く一般的なKPIだけど変動要素が大きくて当てにならないよねというお話。 ざっくりとDAUという指標で見るのではなくてもう少しきちんと解析してみようということ。 偉い人がDAUを見て一喜一憂するとかそんな会社大丈夫かいなと思いつつ、 ここに書いてあることは物凄く同意する箇所が多いです。 そもそもでDAUって変動要素が多すぎるし判断つきづらいんですよね。 もちろん継続率を上げるような施策はあるものの、 「これをやったからDAUに効く」とか「これが継続率対策に鉄板」というものは少ないんですよね。 このスライドにもある通り「どこ経由で入ってくるユーザーか」ということの影響の方が大きいです。 とはいえ個人的には流入経路とかを調査して解析するのはしんどいと思
少し前、スタートアップのための実践的なデータ分析といった趣旨であるLean Analyticsという本を読みまして、これが素晴らしかったのです。 「僕みたいな小規模のアプリだと、たいしたデータ量もないんだし、分析なんて参考にならんでしょ、初期段階はユーザーフィードバックだけでOK！」と以前は思ってたんですが、間違ってました。 直接ユーザの声を聞く定性的なフィードバック、データを使った定量的な分析、アプリをよいものに改善していくのには、どちらもすごく大切で、おろそかにできないなと最近は実感しております。 ポールグレアムも、ちゃんと計測しろみたいな事を言ってましたね。 Webのマーケティング担当者からすると当たり前の事かもしれないけど、とりあえずLeanとつけるバズワードに乗っかろうと思います。 Lean Analyticsってどんな本？ 数々のスタートアップを経験してきたAlistairさん
流し読みしかしていなかった「Lean Analytics」ですが、あらためてしっかり読んでみると仮説と検証/データドリブンのチームを作る上で大切な”指標、計測、分析”の本質がチラホラ。 意外と間違いが多いKPI設定における３つのポイントをメモ。 なぜ、KPIは割合(ratio)や比率(rate)でないといけないのか。 1.Ratios are easier to act on(割合は行動を容易にする) 車の運転を思い浮かべるといい。目的地までの「距離」はとても大事な情報だが、「スピード（時間/距離）」は今の状態を教えてくれる指標なのですぐに運転にフィードバックできる。今のスピードが分かれば、目標の時間までに目的地に着くために急いだり、ゆっくりしたり行動を変えることができる。 2.Ratios are inherently comparative(割合は本質的に比較しやすい) スピードという
ども！Lean系の書籍４冊(Lean Startup, Running Lean, Lean UX, Lean Analytics）を読み終えたid:kiiitaです。 前回の記事は多くの方に読んで頂けて、非常に嬉しかったです、ありがとうございます！ ★ちょっと補足で追記 Lean Analyticsに関する紹介記事を書いていたら、著者のAlistair Crollさんから突然メンション頂きました♪ @kiiita I saw your blog post—though Google Translate doesn’t translate Japanese very well. Thanks for writing about it! cc @byosko— Alistair Croll (@acroll) 2014, 3月 13 引き続き引用付きで紹介しても問題ないかも確認しておきました
少々癖があるので慣れるまでは難儀しますが、慣れてしまうともはやOfficeを起動すること自体がなくなってしまうほどに便利なGoogle Drive。 今回は中でも、最も多く使われているであろうドキュメントについて意外と知られていない。でも知っているとちょっと便利な小さな裏ワザや便利すぎるアドオンをまとめてみました。 チャットでやりとりしながらオンライン議事録Messenger アドオン サムネを見てもらえば分かる通り、アドオンを有効にするだけで同時にそのドキュメントを見ている人限定のチャットルームを画面内に作成でき、履歴を残せるという素敵アドオン「Messenger」。 実装方法もカンタンで、ドキュメントを開いて＜アドオン＞メニューをクリックして「Messenger」を選択⇒連携させるだけです。 集まれなくても何かしら決めなければいけない場合、この「画面内でチャットできて、その履歴が残る」
効率よく見込み顧客へアプローチして集客力アップ オンライン運用型広告 掲載面：Yahoo! JAPAN検索結果・コンテンツページなど 課金方法：クリック課金（一部ビュー課金）
追うべき指標と追うべきでない指標の見分け方 Lean Analyticsには、追うべきでない指標(vanity = 虚栄な)と追うべき指標(actionable = 行動できる)の性質について、以下のように書いています。 追うべきでない(Vanityな)指標は、(数値の大きさから)楽しい気分にさせてくれる。しかし、あなたがどのように行動したらいいのかは教えてくれない。 追うべき(actionableな)指標は、進むべき方向を指し示してくれる。 つまり、「KPIは自分の行動につながるものでなくてはならない。ただ眺めるだけの指標には、何の意味もない」というわけです。 順にその理由を書いていきます。 ヒット数 古くからあるが何の役にも立たない。 PV数 ヒット数よりはましだが、大した意味はない。 訪問者数 数百回訪れている一人のユーザーなのか、一回しか訪れない一人のユーザーなのか分からない。 ユ
Nov 26, 201192 likes30,014 viewsAI-enhanced description This document discusses Kafka, a distributed messaging system originally created by LinkedIn and now an Apache project. It provides an overview of how Kafka works and how various companies use it, including for log processing (LinkedIn), analytics (Facebook, Twitter, Google), and integrating with other technologies like Hadoop, Zookeeper, HBa
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