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20130928 ゼロディレ運用編スライド

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20130928 ゼロディレ運用編スライド

  1. 1. 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
  2. 2. これからのWebディレクターに求められる 資質とやること&やっていくべきこと 今 日 の 主 題 データに基づいた改善提案できないと色々しんどい ビッグデータってなんじゃらほい?というお話など
  3. 3. 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 今のとこmixiに所属 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)
  4. 4. やってること なんか色々 やってる
  5. 5. ま、紹介はこんなとこにして そろそろはじめようか。
  6. 6. 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 1 2 3 4 5
  7. 7. 今、ディレクションする人に求め られている能力 1
  8. 8. 解析提案能力
  9. 9. 『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 1 2 3
  10. 10. 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
  11. 11. 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
  12. 12. まず前提として Webサイトは完成しない
  13. 13. 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
  14. 14. 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。
  15. 15. 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・・・
  16. 16. 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
  17. 17. 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
  18. 18. ダメです なんでダメなのか?は次章で説明します
  19. 19. Web解析の意味と メリットと目的 2
  20. 20. 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
  21. 21. 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
  22. 22. 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
  23. 23. 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。
  24. 24. 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)
  25. 25. 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)
  26. 26. 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
  27. 27. 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? 3
  28. 28. 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
  29. 29. 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
  30. 30. 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
  31. 31. 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
  32. 32. 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
  33. 33. 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
  34. 34. 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
  35. 35. 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)
  36. 36. 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~
  37. 37. 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~
  38. 38. 重要なのは 無限にあるデータ項目の どこに注目するか
  39. 39. 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。
  40. 40. 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
  41. 41. ちょっと休憩つかれた・・・
  42. 42. 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
  43. 43. 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
  44. 44. さて、大体わかった? じゃやってみよう ワークショップ
  45. 45. ワークショップでの課題 ・そのサイトを運営するビジネスにとって何が成功なのか ・そのビジネス成長のために「どの数値が伸びれば」いいのか ・その数値を伸ばす施策を打つために根拠になりそうなデータはなにか? ・根拠データを取るためにやるべきことはなにか? ・またその数値を「なんとかするため」に「何からするべき」か
  46. 46. ワークのルール 時間はたっぷり1.5時間! かならずパソコン持ってる人をグループに入れてください。 グループができたらとりあえず自己紹介 他決めること ・リーダー(ファシリテーター) ・書記(ライター) ・発表者(リーダー以外の人でも面白いよ) 発表(1チーム5~10分)×5チーム=30~50分程度 1 2 3 4
  47. 47. お題サイト EC メディア コーポレート イベント ブランド キャンペーン http://www.toufuya.net/ http://web-d.navigater.info/ http://www.volare.jp/ http://www.street-academy.com/ http://shop- healthcare.fujifilm.jp/astalift/index.html http://www.beverage.co.jp/mets/ cp/cp.html
  48. 48. おつかれさまでした みんなで解析やってみていかがでした? 結構楽しかったんじゃないでしょうか? 仮説が出てくるの早かったんじゃないでしょうか?
  49. 49. 会社に戻ったらぜひやってみてください。 デザイナーも プログラマーも SEも プロマネも ディレクターも 一緒になってやってみてください。
  50. 50. 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。
  51. 51. 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
  52. 52. 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
  53. 53. 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 1 2 3
  54. 54. 以上 ご清聴ありがとうございました。
  55. 55. 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。 時間なくなった場合はミートアップの時聞いてください。語ります。

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