Insight for WebAnalytics

アクセス解析ゼミナール（2010/1/20と27日）の申込受付開始

2009-12-01T21:02:00.002+09:00

内容詳細は下記をご覧下さい。
http://a2i.jp/activity/training

[開催日時]
丸2日間、合計12時間のトレーニングプログラムです。
1日目　2010年1月20日水曜日　（1日目）　10:00～17:00
2日目　2010年 1月27日水曜日　（2日目）　10:00～17:00

開催場所]
デジタルハリウッド渋谷校
〒150-0043　渋谷区道玄坂2-25-12 道玄坂カブトビル4F・5F

[一般申込]　84,000円（税込）

申込みはこちら↓から
https://pro.form-mailer.jp/fms/593fd3f01948

第6回アクセス解析ツール分科会の日程が決定、アクセス解析イニシアチブ

2009-12-01T20:53:00.004+09:00

アクセス解析イニシアチブのツール分科会の日程と内容が決定しました。
アクセス解析イニシアチブ・サイトに実装したユーザインサイトのデータをもとに何がわかるのかを、開発ベンダーであるユーザーローカル様にレポートして頂きます。

参加資格：アクセス解析イニシアチブの有料会員で分科会登録メンバー
有料会員で本分科会に登録されたい方はibukuro@xfusion.jpまでご一報ください。

日時：1月14日（木）PM6時から8時頃まで
場所：ユーザーローカルの会議室
内容：
・ユーザーインサイトのご説明（ユーザーローカル様）
・ユーザーインサイトでアクセス解析イニシアチブサイトを分析した結果（ユーザーローカル様）
・質疑応答（全員）

2009年11月の本ブログ閲覧記事トップ10、楽天ネタは受けた

2009-12-01T18:40:00.002+09:00

2009/11/1-11/30の投稿数は151。個別閲覧記事トップ10は以下の通り。

1.インターネット利用者数9,091万人、普及率75.3％。通信利用動向調査から (2009/4/8)
2.世帯のパソコン普及率は85.9％、通信利用動向調査から (2009/4/8)
3.遅れてた楽天のアクセス解析、今年1年で物凄い進歩 (2009/11/29)
4.Google Analytics（グーグル・アナリティクス）がついにモバイル対応に (2009/10/21)
5.2009/10日本のTwitter.comサイト利用者は一転減少へ (2009/11/23)
6.一般世帯のパソコン（PC）普及率は73.2％、単身世帯で38.2％と成長ストップ (2009/4/18)
7.一般世帯のパソコン（PC）普及率は73.1％、単身世帯では39.7％ (2008/5/23)
8.アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位 (2009/11/26)
9.日本の2009/1の検索エンジンシェア、ヤフーが51.3％（comScore）(2009/3/11)
10.下落していた楽天メルマガのクリック率、なぜ2009/1から上昇したか (2009/11/30)

関連リンク：
2009年10月の本ブログ閲覧記事トップ10
2009年9月の閲覧記事トップ10、Twitter利用者数には注目か
2009年8月の閲覧記事トップ10
2009年7月の閲覧記事トップ10
2009年6月の閲覧記事トップ10
2009年5月の閲覧記事トップ10、新しいところではGoogle Ad Plannerネタ

ニコニコ動画、1人あたりの利用時間でYouTubeを離す

2009-12-01T11:42:00.002+09:00

ネットレイティングスのメルマガNielsen Online REPORTER　2009年12月1日号による。 http://www.netratings.co.jp/hot_off/reporter_archive.html

ほぼそのまま転載です。

先ごろネットレイティングスのニュースリリースでは、「mixiアプリ効果でmixiの総利用時間が急増、YouTubeを抜く」との見出しで、mixiの総利用時間が大きく増加し、YouTubeを抜いたことをご紹介したが、実はもう1つ利用時間において大きな動きがあった。サイト全体の総利用時間ではなく、利用者 1人あたりの利用時間を見た場合、ニコニコ動画の利用時間が動画サイトの雄であるYouTubeを抜いたのである。

--------------------- 1人当たりの月間利用時間 ---------------------
　　　　　　　　2009年7月　　2009年8月　　2009年9月　　2009年10月
YouTube 　　　　1時間45分　　1時間46分　　1時間36分　　1時間42分
ニコニコ動画　　1時間41分　　1時間37分　　1時間53分　　2時間07分
-------------------------------------------------------------------
source:Nielsen Online NetView 2009年7月～10月家庭からのアクセス

利用者数が少なかった2007年頃は、ニコニコ動画の 1人あたりの利用時間が3時間を超えることもあったものの、ここ1年の間はYouTubeとニコニコ動画の1人あたりの利用時間は、ほぼ同じくらいで、2～3分程度の差で抜きつ抜かれつの状況を繰り返してきた。しかし、ここへ来て、ニコニコ動画が20分以上の差をつける大きな伸びを見せた。

この利用時間の伸びを牽引しているのが、ニコニコ生放送やニコニコチャンネルである。
--------------------- 1人当たりの月間利用時間 ---------------------
コンテンツ　　　　 2009年7月　　2009年8月　　2009年9月　　2009年10月
（サブドメイン）
ニコニコ動画　　　1時間31分　　1時間29分　　1時間44分　　1時間47分
(www.nicovideo.jp)
ニコニコ生放送　　1時間25分　　1時間08分　　1時間59分　　1時間46分
(live.nicovideo.jp)
ニコニコチャンネル　4分33秒　　 11分21秒　　　7分46秒　　 10分36秒
(ch.nicovideo.jp)
-------------------------------------------------------------------
source:Nielsen Online NetView 2009年7月～10月家庭からのアクセス

特にニコニコ生放送の利用時間の伸びが大きく、9月～10月は、楽天イーグルスの公式戦生放送や、パ・リーグクライマックスシリーズが特に利用者を集めていた。テレビでは野球中継の衰退が叫ばれて久しいが、配信エリアが限定されないインターネット中継のコンテンツとしては、大きな存在感を示したとも言える。

---------------------- 基本指標（2009年10月）----------------------
　　　利用者数　総利用時間　1人あたり訪問回数　1訪問あたり利用時間
YouTube 　　1,997万人　　2,042,977千分　　6.4回　　　　　16分07秒
ニコニコ動画　656万人　　 834,977千分　　7.5回　　　　　16分57秒
-------------------------------------------------------------------
source:Nielsen Online NetView 2009年10月家庭からのアクセス

利用者数で比較すると、YouTubeの利用者は2,000万人近くおり、ニコニコ動画の3倍以上である。総利用時間についても、依然として圧倒的にYouTubeのほうが多い。しかし、利用者1人あたりの訪問回数や1訪問あたりの利用時間においては、わずかではあるが、ニコニコ動画が YouTubeを上回り、サイトに対するロイヤリティが高いことがわかる。

--------------------- 利用者属性（2009年10月）---------------------
性別利用状況　　　　　　　利用者数　　　　　　　　構成比
　　　　　　　　　　　　　男性　　　　女性　　　　　男性　　女性
YouTube 　　　　　　1,113万人　　884万人　　56%　　　44%
ニコニコ動画　　　　　399万人　　257万人　　61%　　　39%

年代別利用状況　　　　　YouTube　　　　　　　ニコニコ動画
　　　　　　　　　利用者数　構成比　　　　利用者数　構成比
　 2-19　　　　　　372万人　　19%　　　　　124万人　　19%
　20-29　　　　　　426万人　　21%　　　　　196万人　　30%
　30-39　　　　　　471万人　　24%　　　　　148万人　　22%
　40-49　　　　　　393万人　　20%　　　　　112万人　　17%
　50-59　　　　　　219万人　　11%　　　　　 59万人　　 9%
　60- 　　　　　　115万人　　 6%　　　　　 18万人　　 3%
-------------------------------------------------------------------s
ource:Nielsen Online NetView 2009年10月家庭からのアクセス

利用者の属性については、10月27日のニュースリリースにも掲載していたが、ニコニコ動画のほうがやや男性、若年層に偏りがある。一方のYoutubeは、ニコニコ動画と同様20歳未満が19%を占める一方で、50歳以上の利用者も17%を占めており、広い世代から支持されていることがわかる。

ロイヤリティの高い利用者を集め、 1人あたりのサイト利用時間が増加傾向にあるニコニコ動画。一方で幅広い世代から支持を集め、動画サイトの中では圧倒的な利用者数を誇る YouTube。これに、先日ニュースりリースでもご紹介した、動画配信サイト利用者数第2位となったGyaO!を交え、動画配信サイト3強の戦いは今後も楽しみである。

Nielsen Online Reporterより転載。転載許諾No.07012007－001

米Black Friday のEC行動、1回当たり購入単価が対前年比35％増

2009-12-01T11:09:00.004+09:00

2009/11/28のcoremetricsのリリースから。

http://www.coremetrics.com/company/2009/pr11-28-09-black-friday-online-spending.php

http://www.coremetrics.com/downloads/benchmark-2009-black-friday.pdf（Black Friday Benchmark Report）

・1回当たり購入単価が対前年比35.0％増

・1回当たりの購入個数も同18.3％増

・Black Friday 以前に調査をするためか、利用時間は効率的になっている

　1セッション当たりの利用時間は5.4％減

　直帰率は39.4％増

　セッション当たりのページビュー数は30.4％減

業種別に見ると；

・アパレルやジュエリーは、1注文当たりの平均購入単価が28.6％増

・百貨店では新規顧客が2.5倍になるも、1注文当たりの平均購入単価は7.2％減

・スポーツ、衣料品は新規顧客が54.6％増も、1注文当たりの平均購入単価は3.1％減

関連リンク：

アクセス解析ベンダー選択の手引き（Coremetrics）

Coremetricsが3つの機能強化を発表

アクセス解析ベンダーの評価、戦略レベルではCoremetricsが、提供サービスレベルではOmnitureがトップ

CoremetricsがContinuous Optimization Platformを発表

2009/3の米ECサイト、カート・コンバージョン率は34.5％（Coremetrics）

2009/2の米オンライン・ショッピング・ベンチマーク（Coremetrics）

Coremetrics Impression Attributionがスタート

米バレンタインのEC勝利者は、百貨店、ペット・ショップ、スポーツ関連（Coremetrics）

米2009/1のECのコンバージョン率が悪化（Coremetrics）

米Black FridayのECサイト滞在時間、対前年比18％減（Coremetrics）

2009/11米Bingのシェアが1.2ポイントも減少し、6.6％に

2009-12-01T10:59:00.002+09:00

2009/11/2のStatCounterのリリースから。
http://gs.statcounter.com/press/bing-us-market-share-stabilises-but-yahoo-continues-fall

関連リンク：

2009/10米検索エンジンシェア、Googleが73.6％（compete）

2009/10米検索エンジンシェア、MS（Bing）は10％直前（comScore）

2009/10米検索エンジンシェア、Bingが9.7％（Nielsen）

2009/10米検索エンジンシェア、Bingが10％目前（Hitwise）

米2009/10検索エンジンシェア、Bingは安定も、Yahoo!の下落は続く（StatCounter）

IE8がIE7のシェアを抜く、2009/11の米ブラウザ

2009-12-01T10:45:00.003+09:00

StatCounterのデータから。

http://gs.statcounter.com/#browser_version-na-monthly-200811-200912

IE7.0は11月に23.78％、IE8.0は23.05％となっている。Firefox3.5は20％をもう少しで超える。

米2009/10検索エンジンシェア、Bingは安定も、Yahoo!の下落は続く（StatCounter）

IE8のシェアが18.1％、2009年10月の世界のブラウザ（Net Applications）

Chromeのシェアが3％突破、2009年9月の世界のブラウザ（Net Applications）

米感謝祭のEC売上は対前年比2桁増と好調、Black Fridayも好調で年末商戦に期待

2009-11-30T09:23:00.006+09:00

2009/11/29のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/11/Black_Friday_Boasts_595_Million_in_U.S._Online_Holiday_Spending_Up_11_Percent_Versus_Year_Ago
感謝祭当日（11/26）は10％増、翌日のBlack Fridayも11％増と好調のようだ。Black Fridayは年末商戦を占う上での材料ともなるので、期待が掛かる。

主要なEC系サイトのBlack Fridayの訪問者数も非常に好調だ。アマゾンが対前年比28％増、ウォールマートが同22％、アップルが同39％などとなっている。

関連リンク：

米2009EC年末商戦市場規模、対前年比3％増と予想（comScore）

米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ

米商務省の2009Q3EC統計、4半期ぶりに対前年同期比増

米商務省の2009Q2EC統計、対前年同期比-4.5％

米商務省の2009Q1EC統計、対前年同期比-5.7％

米商務省の2008年EC統計、対前年同期比マイナスとなる

2009Q3米EC市場、対前年同期比マイナス2％

米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」

米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い

2007年の米オンラインのクリスマス商戦は$33 billionに

下落していた楽天メルマガのクリック率、なぜ2009/1から上昇したか

2009-11-30T08:01:00.002+09:00

「楽天Webディレクション＆デザイン2009｜教科書では教えてくれないウェブサイト作り」というのに参加してきた。
http://corp.rakuten.co.jp/event/rwdd2009/

アクセス解析の話はこちらでしたが、ここでは楽天市場ニュースの改善活動についての発表をまとめてみた。ここでの話しはいわゆる楽天市場から送られるメルマガが対象で、店舗からのメルマガではないという前提。

メルマガの役割としては、
1.リアクションから売上に繋げること
2.これ自体が広告収益媒体である
3.新規顧客の獲得のため
4.ナーチャリング（ユーザー育成）のため
5.マーケティング・ツールとして

KPIとして設定しているものとしては、
1.配信数
2.開封数（率）
3.クリック・スルー・レイト
4.コンバージョン・レイト
5.売上

2009／11現在、配信数は1060万通となっている。ただ昨年までの悩みは、「配信数は増加の一途を辿っているのだが、クリック率（クリック数／開封数）は右肩下がりに減少傾向だったということ。

そこで、クリック数を上げることで、ユーザーの活性化→ユーザーの定着→開封率が上昇→クリック数が上昇→楽天の店舗売上が上がるというシナリオを考えたそうだ。

で、具体的に行なった施策としては、
1.ナビゲーション改善
　First Viewは雑誌の見出しのような役割だが、今まで情報が薄かった。リニューアル後は多くの選択肢を見せることでクリック数やクリック率が上昇した。これはヘッダのA/Bテストの結果。
2.コンテンツのマンネリ改善
　異なる企画なのに同じ画像が並んでいたりしたので、広告でない部分に売れ筋ランキングやその他の企画を差し込んだりしてみた
3.パーソナライズの強化
　男女に分けて配信したことで、クリック数やクリック率はやはり上がった。
4.継続のための業務の仕組化
　想定クリック数を算出（プロデューサー）→施策を決定するMeeting（プロデューサー/ディレクター）→リリース（ディレクター）→結果のフィードバックmeeting（プロデューサー/ディレクター）という流れを構築。

その結果、2009/1からクリック率は上昇に転じたという。

ちなみにこれからは配信数を増やすことより、読者に合ったメルマガにしていくということで、量から質への転換のフェーズらしい。まあROIから考えると順当な判断だろう。また今も毎号のようにA/Bテストをやっているということだ。

遅れてた楽天のアクセス解析、今年1年で物凄い進歩

2009-11-29T09:31:00.002+09:00

「楽天Webディレクション＆デザイン2009｜教科書では教えてくれないウェブサイト作り」というのに参加してきた。
http://corp.rakuten.co.jp/event/rwdd2009/

14時から18時までのセッションをみっちり聞いて、終わってみればノートに20ページ以上も書いていた。
聞いたのは下記セッション：
・Twitter、RIA
・アクセス解析
・経路分析、UI改善
・ユーザー中心設計
・メルマガ
・A/Bテスト

アクセス解析のパートで話された話としては、
・思いつきの限界があり、計数把握で経営判断したい
・3年前から、特に今年から全社でサイトカタリストを導入
・多岐にサイトが亘るので、楽天経済圏全体として把握が必要
・標準化と知識共有が急務だった
・編成部横串の選任チームを結成
・ツール導入、データ活用、社内啓蒙を開始
・1-2Qはサイトカタリスト導入、3-4Qは最適化テストも実施
・測定コール数（ページビュー数と計測しているイベント数の合計のこと）が27％増、UUも40％増

試みている実装や分析方法としては、
・流入分析/SEO効果の定点観測
・入力フォーム最適化
・Excelによるレポートの定型化
・Flash計測
・動画計測
・オフライン成約データとの連携
・グループ全体の計測
・A/Bテスト、多変量分析
・定点観測による早期ワーニング

ということで、ネット専業事業体が2009年から全社統一ルールでアクセス解析を導入って遅れていないか？という疑問だが、実は規模の大きいところほど、実は費用対効果に慎重なため、ローカルで皆勝手にやっていることが多いみたいだ。

しかし既にやっている施策を見てもわかるとおり、突飛なことはしていないが、一旦始めたら、費用対効果を最大にするためのPDCAを常に回し続けるという楽天らしさが出ていて、もう最適化テストまで使いこなしている。実際の改善例では、改善率が低いのだが、それでも何億の売上が増加するという規模なので、これを繰り返すことで物凄い効果が出てくる。数字を根拠にしてPDCAを回す体制が整った感がある。ここまででも既に限界が見えたようで、次はBIツールと併用しないと無理だと見切っている。恐るべし。。。

結局は「特別な事ではなく当たり前の事を地道にやる」ことが大事で、これをトップが理解し推進させようとしているか、体制が整えられているかが前提で、さらに現場がこれをモチベーション高く続けられるかどうかが肝なのだろう。

実際数字ばかりだと殺伐とするので、10％ルールというのがあるらしく、自分のやりたい企画に1割の時間を使ってよいことになっているようで、新しい事にチャレンジする余地は残してあるというのも印象的だった。グーグルは20％ルールだったっけ。20％だと平日5日勤務として、丸1日分だ。

2009/11/21の週の米検索エンジンシェア、Googleが71.11％

2009-11-28T11:33:00.003+09:00

2009/11/21の週のHitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/us/datacenter/main/dashboard-10133.html

検索エンジン・シェアは過去4週データで、サイト・ランキングは単週のデータ。

関連リンク：

2009/11/14の週の米検索エンジンシェア、Googleが70.86％

2009/11/7の週の米検索エンジンシェア、Googleが70.72％

2009/10/31の週の米検索エンジンシェア、bingが9.54％

2009/11/21の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.61％

2009-11-28T11:28:00.003+09:00

2009/11/21の週の英HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/uk/datacentre/main/dashboard-7323.html

検索エンジン・シェアは過去4週データで、サイト・ランキングは単週のデータ。

関連リンク：

2009/11/14の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.74％

2009/11/7の週の英検索キーワード、急上昇は「日本の漁船がクラゲで沈没」

2009/10/31の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.79％

2009/10/24の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.95％

2009/10/17の週の英検索エンジンシェア、Googleが89.05％

2009/11/21の週の豪検索エンジンシェア、Googleが87.79％

2009-11-28T11:23:00.002+09:00

2009/11/21の週の豪HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/au/datacentre/main/dashboard-1706.html

検索エンジン・シェアは過去4週データ。ヤフーがほんの少しだが増えてきているような。

2009/11/7の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.33％
2009/10/31の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.47％
2009/10/24の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.56％
2009/10/17の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.6％

2009/10の国内PC出荷、金額ベースで対前年比100％

2009-11-27T08:21:00.003+09:00

2009/11/26のJEITAのリリースから。

http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/pc/2009/

2009/10の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比121.5％で金額ベースでは100.0％。ノート型の台数ベースの伸びが134％と大きい。ノート型は台数ベースの構成比で72.6％にも上る。

関連リンク：
2009/9の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比100％を超える（JEITA）
2009/8の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比90.0％（JEITA）
2009/7の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比97.7％（JEITA）
2009Q1の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比88.1％（JEITA）
2009年5月の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比82.1％（JEITA）
2009年4月の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比99.3％（JEITA）
2009Q3国内クライアントPC出荷台数、前年同期比12.0%減（IDC Japan）
2009Q3、西欧のPC出荷台数、対前年同期比微減（Gartner）
2009年世界のPC出荷台数、Gartnerが2％ダウンに上方修正（Gartner）

豪、一般語検索が減って、検索成功率が上昇

2009-11-26T16:32:00.003+09:00

2009/11/26のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/alan-long/2009/11/getting_where_we_want_to_goqui.html

複合キーワードが増え、ナビゲーショナルなキーワードも増え、より素早く行きたいところに移動したいという心理が見える。検索成功率とは、検索結果からクリックして目的と思われるページへの移動があった割合のことだ。

関連サイト：

豪ネット検索、5語以上で検索する人の割合が14.3％

2009/10米検索エンジンシェア、Bingが10％目前
カナダとイギリスは二つ以下の複合語検索が過半数
米2009/4の検索エンジンシェア、Googleが72.74％

米複数語による検索割合、3語以上が56％を占める
米複数語による検索割合が増加、3語以上で56％を占める

2009/10mixiの総利用時間が急増、YouTubeを抜き、Yahoo!に次ぐ2位に

2009-11-26T16:25:00.004+09:00

2009/11/26のネットレイティングスのリリースから。

http://www.netratings.co.jp/New_news/News11262009.htm

mixiの総利用時間が8月から10月にかけて急増し、総利用時間ランキングではYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。mixiは、ゲームや便利ツールなどのアプリケーションがmixi上で楽しめる「mixiアプリ」を8月24日に公開した。この「mixiアプリ」の人気が総利用時間の増加をもたらしている。

2009年10月における総利用時間ランキングを見ると、mixi はYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。また、総利用時間ランキングの上位において、mixiは利用者数が格段に少ないにもかかわらず、一人あたりの訪問回数ではYahoo!に次ぐ多さとなっており、非常にロイヤリティの高いメディアであるといえる。

mixiの2009Q2、ユーザー数1,700万超えたが、PVは伸びず

mixiの2009Q1、ユーザー数1,700万に迫るも、PVは頭打ち

mixiの2008Q4、ユーザー数1,600万超えるも、PVは頭打ち

2008/12ミクシィ年賀状利用者が対前月比7倍に

携帯からのPVが100億のmixi、PCからは横ばい

『mixi』のユーザー数が1,500万人を突破

mixiのユーザ数は増加も、PCからのPV減が顕著

なぜアクセス数が増えたのか？を流入元から把握する方法 [アクセス解析tips]

2009-11-26T16:18:00.003+09:00

Web担当者Forumの2009/11/26の記事をどうぞ。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/26/6916

関連リンク：
＜リサーチ／データのリテラシー入門＞
社会人に必要なリサーチ／データリテラシー5原則
適切な調査対象者の抽出（サンプリング）とは？
サンプル数や回答数よりも回収率が大事な理由
調査方法に潜む罠とチェックの重要性
集計方法と指標の定義: さまざまな平均値/中央値/最頻値
外部要因を意識したデータの読み解き方

＜データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方＞
「一つのグラフには一つの主張」の罠
代表的な4つのグラフの使い分けのポイント
円グラフの使い分けを論理的に考える
わかりやすい棒グラフ作成のポイントと棒グラフの限界
折れ線グラフの伸び率を大きく見せるトリックとは？
ひと目でわかる2軸グラフの作り方のコツとは？
分布図とバブルチャートの正しい使い方とは？

＜衣袋宏美のデータハックス＞
月次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
月次データの推移をどのように視覚化するべきか？ [tips]
Flashでのイベントはページビューとしてカウントされるのか？ [Q&A]
フレームページのページビューを正しくカウントするには？ [Q&A]
週次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
日別トレンドデータを使うのはどういう場合か？ [tips]
［戻る］ボタンで閲覧したページを計測するには？ [Q&A]
動的ページのURLを正しく計測するには？ [Q&A]
URLが2つあるトップページへのPV数は正しくカウントされているのか？ [Q&A]
コの字？逆L字？メルマガはいつ出す？時間別データの解釈で誤りがちな点 [tips]
30分を超えるセッションは2つに分割される？ [Q&A]
セッション時間を10分で区切ることは可能か？ [Q&A]
コンテンツ別アクセスパターンを3つの指標で把握するグラフ作成法 [アクセス解析tips]

米フォトサイト、顕著な季節変動はないらしい

2009-11-26T10:45:00.003+09:00

2009/11/25のcompeteのブログから。

http://blog.compete.com/2009/11/25/photo-op/

米2009/10動画サイトシェア、Google（YouTube）が37.7％

2009-11-26T10:30:00.004+09:00

2009/11/25のcomScoreのリリースから。

http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/11/Hulu_Delivers_Record_856_Million_U.S._Video_Views?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+comscore+%28comScore+Networks%29

米Black Friday向けECサイトの伸びが凄い

2009-11-26T10:15:00.003+09:00

2009/11/25のNielsenのブログから。

http://blog.nielsen.com/nielsenwire/consumer/consumers-rush-the-web-early-for-black-friday-deals/?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+NielsenWire+%28Nielsen+Wire%29

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米主要モバイルECサイトの応答時間、アマゾンがトップの2.8秒

2009-11-26T10:00:00.000+09:00

2009/11/23のGomezのリリースから。

http://www.gomez.com/mobile-web-site-performance-varies-widely-among-leading-retailers-finds-new-compuware-gomez-benchmark/

http://benchmarks.gomez.com/viewbenchmark.php?btype=105&bcategory=mobile（モバイル）

http://benchmarks.gomez.com./viewbenchmark.php?btype=42&bcategory=retail（PCベース）

http://www.gomez.com/wp-content/downloads/gomez_mobile_web_experience_survey.pdf（ユーザー調査）

対象となった14のモバイルサイトの中で、最も遅かったのがTargetの6.9秒。Availabilityとは60秒以内にエラーなしで反応があった比率のようだ。二番目の表は、PCベースのサイトの方の評価データ。

ユーザー調査のほうでは、我慢の限界は10秒までで5割を占める。

トップページの表示に2-3秒、業界別サイトパフォーマンス動向から
業界別トップページ平均表示速度、新聞5社平均：2.947秒

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

2009-11-26T08:25:00.001+09:00

これは現在読んでいるAvinash KaushikのWeb Analytics 2.0にもあったし、僕も残念と思っていたことなので、番外編として書いておこう。

それは何かというと、任意の期間を指定した時の、ユニークユーザ数の指標の数値である。ツールによって、様々なので一般論として書いておく。

例えば日別のユニークユーザ数とは、その日に何度訪問しても一人とカウントする指標だ。では月曜日、火曜日、水曜日に以下のようなユニークユーザの訪問があったとして、月曜日から水曜日を集計期間に指定してユニークユーザをどう算出してくれるだろう。

日別の集計データ；
月曜日：AさんとCさんが訪問→2ユニークユーザ
火曜日：AさんとBさんが訪問→2ユニークユーザ
水曜日：Bさんのみが訪問→1ユニークユーザ

月曜日から水曜日のユニークユーザ数
ツールA:5ユニークユーザ（日別のユニークユーザ数を単純に足しあげただけ）
ツールB：3ユニークユーザ（重複を除くA,B,Cさん）

そう、本来は集計期間における重複を除くユーザ数をカウントしたいので、ツールBの3ユニークユーザと出して欲しいところだが、多くのツールでは、この場合、3日間の単純合計なのに「ユニークユーザ」と表現していることが多い。正確に表現するとすれば、「該当集計期間の日別「ユニークユーザ」の単純合計」であって、「該当集計期間でのユニークユーザ数」ではない。もちろんツールによっては、それを注記しているが、そういう注記のない場合は、マニュアルに記載してあれば良心的なツールだが、いくつか集計してみて確認しなければならないこともある。

もちろん、ツールによっては、「訪問（セッション、ビジット）」と「ユニーク訪問者」という言葉の定義自体が混同して使われているものもあるが、それは問題外として今回の議論からは外しておく。

ツールベンダーに居たので、何故このようにしたくなるのかは重々承知している。処理速度を速めるために以下のことが推奨されるからだ。どのルーツでも同じような思想で設計されているのではないだろうか。

・頻繁に使うデータは事前に作っておき、取り出すだけにしておく
・それは日別、週別、月別、四半期別などの期間がプリセットされている固定データ
・任意の期間のデータはこれらから出来るだけ足しあげて作り、なるべくリアルタイム処理はしない

このケースでは、日別、週別、月別など期間がプリセットしてあるデータは、当然、本来の重複を除く「ユニークユーザ」で正しく集計しているのだが、1週間や1ヶ月などのぴったりした区切りでない期間が指定された場合には、これらを組み合わせたりして、その指定期間で重複を除く「ユニークユーザ」の集計をしないで済ますことが多いのだ。

そのためキャンペーンなどで月の途中のデータなどが必要になる場合、ユニークユーザ数など単純に足しては算出できない指標については、「日別の合計です」と注記を出して納得してもらうか、ここだけ「本当のユニーク」の算出のためにクエリーをその時点で回して正しい数値をリアルタイムに計算するかの、どちらしかない。

アクセス解析ツールで応答が悪いのは致命的なので、こういった対処をするのは致し方ないだろう。一方で、高速処理を実現し、リアルタイムでこのようなデータも集計したりすることを特徴とするツールもある。元データを全て保有し、過去に遡って自由なセグメントで集計できるツールもある。

関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位

2009-11-26T08:20:00.003+09:00

さて第1位に輝いたのは、Google Analyticsの参照元関連の集計仕様だ。とは言っても、仕様が明確でないので、100％確信を持てていない。知っている方は是非正確な情報を教えて欲しいという意味も込めて投稿した。

普通のアクセス解析ツールの参照元のレポートは、「参照元情報（referrer）」に基づいて、セッション参照元（セッション・レベルの場合）かページ参照元（ページ・レベルの場合）をレポートすると思うのだが、Google Analyticsではそうではないようだ。

Google Analyticsのトラフィック系のレポートで使われているデータは、6ヶ月間有効な__utmz cookieに基づいている。このcookieは、参照元なしのセッションでは上書きされず、参照元が存在したセッションでは新しい「参照元情報」が上書きされる。従って、1回目に検索エンジンから流入し、2回目にブックマーク（参照元なし）で流入した場合に、2回目のセッションが対象となる集計データにおいて、参照元は「セッション参照元である、「参照元なし」」とはならず、cookieに記録されている「1回目のセッションの参照元である、「検索エンジン」」となる。

キーワードのレポートなども同様で、上記の例では2回目の流入は参照元なしにも関わらず、「cookie」に記録されていた1回目の検索エンジンで利用したキーワードが2回目の流入セッションの「キーワード」としてレポートされる。

これはWAA（Web Analytics Association）が定義している、オリジナルリファラー（サイト訪問者の一番最初のサイト訪問時の参照元のこと）とも異なる。一番直近で参照元が判別できた（参照元なし以外）参照元ということで、広告効果測定系の言葉で言えば、該当セッションに加えて直近の間接効果も含めた効果とでも言えよう。

もちろんこれも、単純に間違いだと断定すべきものではないが、普通の文脈に於ける「参照元」は、セッションベースであれば、セッション参照元と解釈するのが自然だ。ほとんどの人はこれを正確に理解できているとは思えず、これもミスリードする集計仕様と言えよう。しかも大量の初心者も利用していることを考えれば、これも黒に近い灰色クラスの集計仕様といっても過言ではあるまい。

もちろんGoogleでは、この仕様を隠しているわけではなく、公表しているようだが、これを正しく理解できるリテラシーを持ち合わせた人がユーザの1％もいるだろうか。JavaScriptやcookieの意味は公開しても、それをレポートでどう集計表示しているというところが明示されていないようなので、これではよくわからない。http://code.google.com/intl/ja/apis/analytics/docs/concepts/gaConceptsCookies.html

関連リンク：

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位

2009-11-26T08:15:00.002+09:00

どのツールということは、あえて控えさせていただく。有料ツールの二つで発見したもので、恐らく現在は正しい集計に修正されているのではないかと思われる。

これはツールの表示上では、「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」なのだが、実際は、「その日初めてのセッションだったユーザの時間帯別ユーザ数」を表示するという集計仕様だった。

言っている意味がわかるだろうか。Aさんがある日に、10時と、15時と23時に10分間1セッションずつサイトに訪問したとして、このAさんのこの「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」では、10時に1ユーザのアクセスとしかカウントされない。15時と23時のアクセスは15時台と23時台の各時間帯のユニークユーザ（ブラウザ）数にはカウントされないのだ。

だからグラフ化すると、ご覧の通りのようなものになるのだ。どうなっているかというと、時間帯別のセッション数とユニークユーザ（ブラウザ）数を比較すると、時間が経つ（夜が更けるほど）につれて、この二つの乖離がどんどん拡がっていくのだ。

1日にユーザが何度も利用するようなサイトだと、この乖離が大きくなるので、このカラクリに気づくこともあるかもしれないが、1日にユーザが何度も利用しないサイトでは、まずこの仕様に気が付くことはできないだろう。

この集計仕様は、かなり黒に近い灰色と言えよう。限りなく間違い、あるいは利用者の大半をミスリードさせる困った仕様ということになろう。

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位

2009-11-26T08:10:00.002+09:00

Google Analyticsの有名な仕様だけど、閲覧最後のページの滞在時間をゼロ秒でカウントするという仕様。ノーカウントにしようとしたら、顧客の大ブーイングで元に戻したらしい。
http://analytics-ja.blogspot.com/2007/09/back-to-original-average-time-on-site.html

「Analytics はページビューの間隔を計測して、ページの閲覧時間を表示しているので、最後の閲覧ページの時間を計測することはできません。そのため直帰したセッションには一律 0 秒を割当てています。」ということで、仕様が明記されているので、ダメとは言いませんが、ここにある通り例えば直帰率50％の入口ページだと、そのページ滞在時間の集計では、半数が0秒でカウントされているため、残りの計測できた時間の半分が集計結果として表示されることになってしまう。

「この直帰を含んだ計算方法は、もともと旧バージョンで採用されていたものですが、今年 5 月の新バージョンへの移行に伴い、直帰を含まないものへと変更されました。これはサイトの利用者の行動をより実態に近いデータとして把握する為の変更でしたが、旧バージョンの計算方法を望むユーザーさまからの声が多かった為、以前の方法に戻させていただきました。」という経緯があるものの、やはりより精度の高いものへの変更は実行すべきものと考えます。

関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
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