webアナリスト標準スキル100 その7~ウェブ解析マネジメント~ - Webマーケティング全般 - 専門家プロファイル

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webアナリスト標準スキル100 その7~ウェブ解析マネジメント~

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webアナリスト標準スキル100

昨日は大阪、今日は名古屋。
名古屋は暑いですね。

皆さん、こんにちは。環の小坂です。

webアナリスト標準スキル100の第7弾です。

今回は運用にかかわる内容です。

61.デバイスの知識
PC・携帯・スマートフォン・タブレット等、閲覧環境は様々です。
そういったデバイスの特徴やその違いについて理解しておきましょう。

62.有力なメディアに関する知識
例えば、Googleやyahooの特徴をつかんでおくことは必須です。

63.ツールの選定
アクセス解析ツールの選定は重要です。
・機能が多くいろんなことができるツールは「高い」
・「安い」「無料」のツールは機能が少なかったり、設定が面倒
というような「相反」の関係も多く、「このツールが一番いい」というものはありません。

欲しいデータを全部簡単に出せるからと言って、年商1億円のサイトに、年間1億円かかるツールを入れてはいけないですよね。

ツールの費用、ツールでできること、初期の労力、運営の労力、欲しいデータをどこまで取るか、などを総合的に判断し、
事業の成果につなげるためにはどのツールを使う(場合によっては併用する)かを考えてください。

前に記載した、ウェブビーコン・パケットキャプチャー・サーバーログの方式ももちろん検討が必要ですし、
クッキーのポリシー等多角的に検討して、その企業にあった最適なツールを提案してください。

64.運用ルールの策定
前述のパラメーターの設定や作業記録をどうとるかなど、関係者間でのルール作りです。

65.社内教育
ここで言う社内は広義とします。
制作会社や広告代理店に外注している場合は、そこも含みます。
webアナリストは関係者に対してウェブ解析の知識や運用ルールをしっかり浸透させることも重要なタスクです。
社外に対しては社内のビジネス概要や重要ポイントも説明してください。

66.ウェブ解析以外のツールの理解
Googleが提供している色々なツールや、視聴率調査、
similarweb.comのような他サイトを知るツール等あります。

67.コメント作成力
ウェブ解析のデータを元に「だからどういう施策をするのか」「施策の評価」をするのが
webアナリストです。
ですので、そのコメントを書く能力は必須です。

コメントを書こうとすると「意味のあるデータ」が必要になりますから、
データを選ぶ力や活用力も高まります。

68.測定データの選定
必要なデータの取捨選択です。
簡単に取れないものでも複数のデータを組み合わせれば取れるデータも多く、
そういうものであれば、エクセルに仕事をさせることもできます。

データの収集・集計に時間をかけるのはもったいないですし、
データが多いと把握できなくなるので、webアナリストはデータの選定が重要なスキルです。

69.グラフの作成力
グラフをどう使うかは、「関係者に理解してもらう」「自身が発見する」の両面で必要です。
グラフには余計な加工(傾斜やグラデーション等)はしないでください。
様々な数値を歪んでみてしまうことになりよくありません。

70.解析タイムマネジメント
「いつ解析するんですか」「今でしょ!」ということはありません。

メルマガを配信した際に、その効果をいつみるか?
広告の効果はどれぐらいの頻度で見るか?
これらはサイトや事業によっても変わってきます。
この辺をしっかりスケジュールを決めてチェックすることが大切です。
webアナリストはタイムマネジメントが必要です。

今日の内容でわかるように、ウェブ系の他の職種で例えると、
・webアナリストはデザイナというよりはディレクタです。
・webアナリストはプログラマというよりはSEです。
・webアナリストは作業員というよりは管理職です。

webアナリストは他の人を動かすポジションでもあるということですね。

野球で言うと捕手もしくはスコアラですかね。


<ここまで出たスキル>
【ベースとなるビジネススキル・癖・特性等】
1.コミュニケーションデザイン
2.KPI作成
3.定期的なチェック
4.メディアの知識
5.計算
6.表現
7.ビジネスマインド
8.読解力
9.情報取集力
10.情報発信力
11.空想力
12.検証力
13.挑戦心
14.javascript
15.プログラミングの把握
16.ブラウザの知識
17.プレゼン力
18.人的ネットワーク構築力
19.解釈力
20.計画力
21.クリティカルシンキング
22.自分を疑う
23.シンプルに考えること
24.勉強熱心
25.幅広い知識欲求
26.フットワーク
27.アウトプット癖
28.データ加工
29.収益モデルの理解
30.法的知識
【ウェブ解析の基礎知識】
31.ウェブ解析データ取得の仕組み
32.ユーザエーエージェントの理解
33.IPアドレスの意味の理解
34.ドメインの理解
35.FQDNの理解
36.セッション・ユニークユーザの理解
37.ログだけでわかることと、他のデータと組み合わせることでわかることの理解
38.webビーコンの仕組み
39.サーバーログの仕組み
40.パケットキャプチャーの仕組み
41.クッキー
42.ステータスコードの意味
43.ネットワークの基礎
44.パラメーター
45.検索エンジンのクエリパラメーター
46.ブラウザキャッシュの意味
47.アフィリエイト広告の仕組み
48.リスティング広告の仕組み
49.ディスプレイ広告の仕組み
50.SEOの基礎知識
51.トラフィック(流入)に関する知識
52.回遊の要素
53.英語の知識(笑)
54.広告で使われる指標
55.CVで使われる指標
56.売上・利益に使われる指標
57.顧客との関係性評価で使われる指標
58.ツールのデータ取得・計算方法
59.指標の読解力
60.検算

 

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ウェブ解析の最初と最後(2016/03/29 18:03)

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