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小川卓

野口竜司

達人に学ぶGoogleアナリティクス実践講座売上に貢献するデータ分析がわかる7つのレッスン (日本語) 大型本 – 2015/6/13

小川卓 (著), 野口竜司 (著)

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●アクセス解析は「売上」に貢献してこそ意味がある
「なんとなくこのページのデザインが気に入らないから、変えてみよう」ではなく、「サイト訪問者の60％がこのページから離脱しています。まず、ここから改善しましょう！」
データにもとづく提案は、これからのビジネスパーソンに必須のスキル。定番のアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を使って、しっかり売上に貢献するデータ分析の基礎を学びましょう。

●5つのステップで「売上に貢献するデータ分析」を実践
まずは「目標」を立てましょう。それもできるだけ「金額」で表すことが大切です。それをGoogleアナリティクスに設定し、データを分析し、関係者にわかりやすく伝える。このフローをさまざまな業種の事例とあわせて紹介します。

●端末を超えた行動分析が可能な「ユニバーサルアナリティクス」に対応
PCやスマホなど複数の端末のデータを1人のユーザーにデータをひもづける新機能「ユニバーサルアナリティクス」。これからのマーケティングに欠かせないこの機能もしっかり解説します。

●頼れる2人のアナリストの共著
本書はアクセス解析のセミナーでともに講師をつとめ、人気のアナリスト2人がわかりやすく解説。ゼロからはじめる人も安心して学べます。

本の長さ

344ページ
言語

日本語
出版社

翔泳社
発売日

2015/6/13
ISBN-10

4798140252
ISBN-13

978-4798140254
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

目標・KPIの設計方法がわからない。用語やメニュー操作が難しそう。顧客タイプ別の分析ってどうやるの?新バージョンへの移行方法が知りたい。分析結果をわかりやすく伝えるレポート作成のコツは?ゼロから学ぶ人でも安心。頼りになる1冊です。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

小川/卓
ウェブアナリストとしてマイクロソフト、ウェブマネー、リクルート、サイバーエージェント、アマゾンジャパンなどで勤務。解析ツールの導入・運用・教育、ゴール&KPI設計、施策の実施と評価、PDCAをまわすための取り組みなどを通じてビジネスの改善に貢献。個人としてブログ「Real Analytics」を2008年より運営。全国各地で講演を年間40回以上実施。アクセス解析イニシアチブプログラム委員、Adobe Analyticsユーザー会「eVar7」代表、デジタルハリウッド大学大学院准教授、株式会社UNCOVER TRUTH CAO、Faber Company CAOを務める

野口/竜司
株式会社イー・エージェンシー取締役/Optimizelyエバンジェリスト。Googleアナリティクスプレミアムの公式リセラーであるイー・エージェンシーで、マーケティング・サービス開発担当の取締役を務める。Googleアナリティクスによるエンタープライズ企業のデータ基盤構築や見える化支援、A/Bテストを駆使したコンバージョンレート改善、レコメンドエンジンをはじめとしたマーケティングオートメーションツールの企画・事業開発などを実施(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

登録情報

出版社 : 翔泳社 (2015/6/13)
発売日 : 2015/6/13
言語 : 日本語
大型本 : 344ページ
ISBN-10 : 4798140252
ISBN-13 : 978-4798140254

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カスタマーレビュー:
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カスタマーレビュー

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購入者

ちゃんと最新版を買おう

2020年12月16日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

仕様変更とかで一昔前のものを安く買っても理解がふかまりません。
内容の良し悪しではなくちゃんと最新版を買わないと意味がないと反省。

2016年11月17日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Googleアナリティクスの概要を把握するのにいい。どんなことがわかるのか、知りたいことがすぐに探せた。実際の分析画面を見ながら読むのがおすすめ。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

まさに求めていた書籍です

2015年7月25日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

GAについて、包括的かつ具体的にまとめられています。
社内でGAについて質問されたときに「これのココ読んでおいて」で
済んでしまうｗｗまさに理想的な書籍です

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

素直な感想

どのようにすれば喜ばれるデータとなるかが書かれてあるところも親切

2017年4月28日に日本でレビュー済み

2015年6月出版なので、Googleタグマネージャの設定記載もあり、それほど古い情報ではなく、本書と今現在(2017年4月）で違いがあるとすれば、「Googleアナリティクスプレミアム」の名称が「Googleアナリティクス 360」に変更されているくらいなので安心して設定や読み進めることができる。

基本的な設定や用語だけでなく、「よく使う4つのレポート」に1章を設けていたり、「「良いレポート」づくりに欠かせない5つの条件」などと言った、データを分析した後どのようにすれば喜ばれるデータとなるかが書かれてあるところも親切。後は、本書を通して日々、学習ですね。

■内容
●第1章　目標とKPI の設計 1
1-1　なぜアクセス解析が必要なのか
　　　サイトの改善プロセス
1-2　目標とは
　　　目標をめぐる2つの立場
　　　目標はできるだけ「金額」で示す
　　　目標はビジネスのステージによって変わる
1-3　KPIとは
　　　KPIに必要な3つの要素
　　　KPIの考え方「分解法」
　　　ユーザーのステージをもとにした分解法
　　　KPI事例集：EC、BtoB、コンテンツサイトの場合

●第2章　計測を始めるための準備
2-1　計測までの5つのステップ
　　　データ計測のしくみ
2-2　ステップ1 計測する対象サイトや範囲を決める
2-3　ステップ2 計測するサイトの登録とトラッキングコードの入手
2-4　ステップ3 トラッキングコードの実装と計測の確認
　　　トラッキングコードを追加する2つの方法
　　　従来の方法でトラッキングコードを直接追加する
　　　Googleタグマネージャを使ってトラッキングコードを追加する
2-5　ステップ4 正しく計測するための初期設定
　　　①「アカウント」の「ユーザー管理」で設定する項目
　　　②「プロパティ」の「プロパティ設定」で設定する項目
　　　③「ビュー」の「ビュー設定」で設定する項目
　　　複数のビューを作成する
2-6　ステップ5 目標（コンバージョン）の設定
　　　Googleアナリティクスにおける「目標」とは
　　　目標設定での注意事項
　　　目標設定1：URLや特定のアクションをコンバージョンとして設定する
　　　目標設定2：eコマース機能を有効化する
　　　事例集：さまざまな目標（コンバージョン）の設定方法

●第3章　基本的なメニューと用語
3-1　Googleアナリティクスへのログインとログアウト
　　　ログイン後に最初に表示される画面
3-2　レポート画面の7つの構成要素
　　　①ナビゲーションリンク
　　　②レポートナビ
　　　③期間指定
　　　④レポートヘッダー
　　　⑤レポートタブ
　　　⑥グラフ
　　　⑦データテーブル
3-3　アカウント、プロパティ、ビュー
　　　アカウント
　　　プロパティ
　　　ビュー
3-4　「指標」と「ディメンション」
　　　指標とディメンションの考え方
　　　よく使う指標
　　　よく使うディメンション
　　　「プライマリディメンション」と「セカンダリディメンション」
　　　セカンダリディメンションの使い方
3-5　データテーブルを使いこなそう
　　　①プライマリディメンション切り替えメニュー
　　　②セカンダリディメンション（分析軸の追加）
　　　③並べ替えの種類
　　　④グラフ表示と選択チェックボックス
　　　⑤フィルタ（条件の絞り込み）
　　　⑥テーブル表示切り替え
　　　⑦表示する行数と⑧ページの移動

●第4章　よく使う4つのレポート
4-1　4つのレポートからわかること
4-2　4大レポートの特徴
　　　4大レポートのメニュー一覧
4-3　「ユーザー」レポートでお客様を知る
　　　「ユーザー」レポートの全メニュー
4-4　全ユーザーのサマリーを把握する（ユーザー＞サマリー）
　　　［分析ワンポイント］ユーザーサマリーでトレンドを読む
4-5　男女・年齢の分布を見る（ユーザー＞ユーザーの分布＞サマリー）
　　　ユーザーの分布を見るための2つの機能を有効化する
　　　「ユーザーの分布」レポートを使う
　　　［分析ワンポイント］重要な年齢・性別ターゲットを見つける
4-6　興味・関心でユーザーを分析する（ユーザー>インタレストカテゴリ）
4-7　都道府県別のユーザー傾向を知る（ユーザー＞地域）
　　　［分析ワンポイント］都道府県別・市区町村別でポテンシャルを知る
4-8　デバイス別にユーザー傾向を知る（ユーザー＞モバイル＞サマリー）
　　　［分析ワンポイント］デバイスごとの貢献度と未来のポテンシャルを見る
4-9　「集客」レポートでチャネルごとの健康状態を知る
4-10　集客・行動・コンバージョンを一気通貫で評価する（集客＞サマリー）
　　　集客サマリーで優秀なチャネルを発見する
　　　レポートの表示をカスタマイズする
4-11　各チャネルを詳細に評価する（集客＞すべてのトラフィック）
4-12　「not provided」問題を克服する（集客＞検索エンジン最適化）
　　　GoogleアナリティクスとGoogle Search Consoleの連携
　　　［分析ワンポイント］特定キーワードのGoogle掲載順位をチェック
4-13　パラメータ運用で流入分析の精度を上げる
　　　なぜパラメータが必要なのか
4-14　パラメータの設置方法をマスターする
　　　メールマガジン内のリンクURLにパラメータを設定する
　　　その他のパラメータ設定（有料検索、ディスプレイ広告など）
4-15　「行動」レポートでコンテンツの良し悪しを判断する
4-16　ページの貢献度を評価する（行動＞サイトコンテンツ）
　　　［分析ワンポイント］ノイズを取り除いてコンテンツ貢献度を見やすくする
　　　［分析ワンポイント］ナビゲーションメニューの価値を評価する
4-17　ランディングページを起点にコンテンツを評価する
　　　［分析ワンポイント］ページタイトルからキーワードを予測する
4-18　ページごとではなく、コンテンツのかたまりで分析する
　　　ディレクトリごとにパフォーマンスを見る
　　　「コンテンツグループ」で独自の分類も可能に
　　　［分析ワンポイント］サイト構造に合わせて独自のグルーピングを作る
4-19　ユーザー導線を可視化する（行動＞行動フロー）
　　　コンテンツグループを活用する
4-20　「コンバージョン」レポートで目標達成の状況を確認する
　　　2つの目標
　　　「目標」の設定
　　　サマリーで目標の達成状況を確認する
4-21　「目標到達プロセス」と「ゴールフロー」
　　　「目標到達プロセス」で離脱傾向を把握
　　　「ゴールフロー」で目標から逆算したフローを表示する

●第5章　セグメントで顧客分析
5-1　ユーザー全員をまとめて分析するのは限界がある
　　　セグメントとは
　　　Googleアナリティクスのセグメント機能
5-2　セグメントを使った分析の基本
　　　セグメントに分けたセッションで、上昇トレンドの要因を探る
　　　セグメントに分けたユーザーを数値で比較する
5-3　セグメント機能の操作方法をおぼえよう
　　　ほぼすべてのレポートでセグメント分析ができる
　　　セグメントを指定する
5-4　セグメントを使った分析
　　　「すべてのセッション」と特定セグメントの比較
　　　「スマートフォン」vs「それ以外」のトラフィックを比較
　　　あらかじめ用意されたセグメント
5-5　オリジナルのセグメントを作ろう
　　　新しいセグメントを作る
5-6　7つのセグメント指定条件を使いこなそう
　　　ユーザー属性　～年齢・性別から興味関心まで幅広く分析～
　　　テクノロジー　～ユーザーが使っている環境で分析～
　　　行動　～訪問や購入でエンゲージメントを測る～
　　　最初のセッションの日付　～ユーザーの初回訪問日で分析～
　　　トラフィック　～ユーザーのサイト到達経路で絞り込み～
　　　条件　～多彩なディメンションと指標で条件を設定～
　　　シーケンス　～一連のユーザー行動を指定～
5-7　セグメントをコピーして再利用する

●第6章　【目的別リファレンス】ユニバーサルアナリティクスから高度な分析まで
6-1　「ユニバーサルアナリティクス」を使うメリット
　　　「ユニバーサルアナリティクス」への移行は必須
　　　ユニバーサルアナリティクスのメリット
　　　ユニバーサルアナリティクスへの対応状況を確認する
6-2　ユニバーサルアナリティクスへの移行手順
　　　ステップ 1　プロパティの移行
　　　ステップ 2　トラッキングコードの更新（オプション）
6-3　オリジナルのレポートを作る
　　　「カスタムレポートの作成」画面
　　　カスタムレポートを新規作成する（月別の比較レポート）
6-4　カスタムレポートにフィルタをかける
　　　より高度なフィルタ設定
6-5　カスタムレポートをもっと活用するためのTips
　　　レポートタブを追加・複製する
　　　セグメント分析を活用する
　　　カスタムレポートの一覧画面で編集・コピー・共有・削除
6-6　「カスタムディメンション」と「カスタム指標」
6-7　ユニバーサルアナリティクスでカスタムディメンションを使う
　　　カスタムディメンションを利用するための準備
　　　値を格納する「箱」を用意する
　　　トラッキングコードの変更
6-8　ユニバーサルアナリティクスでカスタム指標を使う
　　　カスタム指標を利用するための準備
　　　値を格納する「箱」を用意する
　　　トラッキングコードの変更
6-9　ユニバーサルアナリティクスで「データのインポート」機能を使う
　　　CSV形式のデータをインポートする
6-10　データのインポート例：「商品データ」
　　　ステップ1：キーディメンションの設定と、インポート値の設定
　　　ステップ2：データのアップロード
6-11　「イベント」を計測してユーザー行動を把握する
　　　イベントで設定できる項目
　　　トラッキングコードの変更
　　　直帰率への影響を回避するためのコードの書き方
6-12　イベントを使ってスクロール量を計測する
　　　スクロール量を計測してみよう
　　　記事を読了したセッションを独自セグメントとして分析する
6-13　ベンチマーク機能で競合他社と比較する
6-14　ベンチマーク機能でどんな発見があるか
　　　同業他社との数値を比較する
　　　数値をビジュアル化して比較する
　　　利用デバイス別で比較する
6-15　新しくなったeコマース機能（拡張eコマース機能）
6-16　拡張eコマース機能を有効にする
　　　ステップ1：拡張eコマースの有効化
　　　ステップ2：拡張eコマースのプラグインの呼び出し
　　　ステップ3：商品情報のトラッキング
　　　ステップ4：商品購入のトラッキング
6-17　ショッピング行動分析で購入プロセスを可視化
　　　購入プロセスの可視化
6-18　ショッピング行動をセグメント別に分析する
　　　決済プロセスの可視化をカスタマイズする
6-19　商品パフォーマンス分析で商品の販売効率を分析する
　　　「商品の販売状況」の2つのレポート
　　　「商品の販売状況」レポートでショッピング行動を分析
6-20　商品ごとにカート購入効率と商品閲覧効率をチェックする
　　　あるECサイトの例
6-21　プロモーションパフォーマンス分析で、どの露出が効いているかを分析する
　　　「サイト内プロモーション」レポートで、誘導の改良点を把握する
6-22　セグメントをリマーケティングリストとして活用する
　　　セグメントを広告配信のリストとして活用する
　　　リマーケティングリストの抽出
6-23　セグメントをリマーケティングリストとして引き渡す手順
　　　リマーケティングリストとして利用するセグメントを選択する
　　　アナリティクスのアカウントとAdWordsのアカウントをリンクさせる
　　　分析ワンポイント「ユーザー・バケット」を使って広告のテストを行う
6-24　アトリビューションモデルとは
　　　コンバージョンへの貢献を総合的に評価する
　　　アトリビューションモデルの主な種類と「モデル比較ツール」
6-25　アトリビューションモデルの比較によって予算配分を最適化する
　　　複数のモデルでコンバージョンへの貢献を比較
　　　モデル比較レポートの補助機能
6-26　スマートフォンのネイティブアプリを計測する
　　　ウェブビューアプリとネイティブアプリの違い
　　　ネイティブアプリ計測でできること
6-27　アプリ解析における4つの主要レポート
　　　「ユーザー」レポート
　　　「集客」レポート
　　　「行動」レポート
　　　「コンバージョン」レポート
　　　セグメント、リマーケティングリスト、カスタムレポートの利用
6-28　GoogleアナリティクスとA/Bテストツールを連携させる
　　　2種類のA/Bテスト
　　　Googleアナリティクスと外部A/Bテストツールとの連携
6-29　Googleアナリティクスプレミアムを使う
　　　スタンダードとプレミアムの違い
　　　Googleアナリティクスプレミアムの機能

●第7章　すぐに活用できるレポート作成のコツ
7-1　「良いレポート」づくりに欠かせない5つの条件
　　　「良いレポート」が満たすべき5つの条件
7-2　モニタリングレポートとビジネスレポート
　　　モニタリングレポート～サイトの健康状態をチェック～
　　　ビジネスレポート～目標達成に必要なことをチェック～
7-3　レポート作成プロセスの概要
7-4　ステップ1 頻度・内容を決める
　　　ステップ1-1：ヒアリングのプロセス
　　　ステップ1-2：作成するレポートの種類と報告頻度を確定する
7-5　ステップ2 項目を決める
　　　ステップ2-1：4つの分類に応じてリストアップを行う
　　　ステップ2-2：内容を表に落とし込み、関連項目を埋めていく
　　　レポートプランニングシートの記入例
7-6　ステップ3 データの見せ方を決める
　　　ステップ3-1：日次レポート設計
　　　ステップ3-2：週次レポート設計
　　　ステップ3-3：月次レポート設計
7-7　ステップ4-1 レポートの作成（月次のサマリーシート）
　　　サマリーシートを作成する（月次レポート）
7-8　ステップ4-2 レポートの作成（わかりやすい表とグラフ）
　　　わかりやすい表の作成
　　　わかりやすいグラフの作成
7-9　レポートの報告

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Tuna

取説としては良い

2016年2月19日に日本でレビュー済み

「そもそもどのような機能があるの？」という問いにちゃんと答えてくれるので、良いと思います。
実務担当者レベルではこれでいいでしょう。もっと専門的な内容が欲しいなら他に書籍があると思います。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

渋谷@運用型広告スペシャリスト

簡易的な取扱い説明書のような内容

2015年8月25日に日本でレビュー済み

データの取り出し方は書かれているが、そこから何が読み取れるかについては、
ただ表示されたデータをなぞって、「こういうデータが取り出せました」という記載や、
非常に稚拙な分析で終始している。

正直な感想、だから何？と思わせざる内容が多い。
この程度がアナリティクス解析の達人の思考なのかと思った。

8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

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