菊池達也の作品一覧

コンバージョンを上げるWebデザイン改善集

ビジネス・実用

IT・コンピュータ / デザイン・グラフィックス

3.8

Posted by ブクログ

コンバージョンを上げるためにという視点が非常に明確なWebデザインの改善事例解説集。

大きく紙幅が割かれている第一部では実際の企業サイトを紹介しながら改善事例が解説されます。

「何のCVポイントを目指して」
「何が課題で」「どのような仮説を考えて」
「デザインをどのように変えることで」

改善したのかがデザイン変更のビフォーアフターとともに掲載されており分かりやすい。

取り上げられている企業もそれなりに多岐にわたり、さまざまな業態、業種のサイト、ページが揃っているので担当しているサイトによらず参考になるのではないかと思う。

何より課題の発見や仮説構築にはまずもって事例をたくさん知っていないと発想の取っ掛かりが見つからないので、この本を読んで一気に引き出しを増やすことは良いことだと思う。この本読んでからであれば、自分で直接ベンチマークサイトを見に行ったときにも気付ける視点が増えるはず。

また、後半に改善プロセスを回していくための改善プロセス自体の解説や、アナリティクスでどの指標をどのように見れば良いのかの簡単な解説もあるのが良い。というかそれが無ければ本書全体の価値が無くなるほどだった。前半の事例読んでるだけでは「これで(おそらく想定読者であろう初心者に)伝わるのだろうか」と感じていたが、後半までちゃんと読めば自力で改善に取り組むとっかかりになると感じますし、むしろアナリティクスの分析視点や注目指標の解説などは下手にアナリティクス自体の解説本読むより視点を絞っている本書の方が実践レベルで役に立つ現場は多いようにも感じます。

ということでWebサイトの改善をしていきたいけど、何をどこからやったら良いか分からないマーケティング担当者の方にはオススメです。SNSや広告やって集客に力を入れることは思いついてもサイト自体をどうすれば良いかはなかなか勉強しないと発想しにくいですからね。まずはこの本を一冊どうぞ。

以下はちょっと不満だった点や今後改善して欲しい点。以下の点を含んでたとしてもオススメできる本であることには変わりないですが。今後の改訂などに期待を込めて。

①企業サイト事例のキャプチャの解像度が低かったりモザイク処理？されてて肝心のデザインが分かりにくい箇所がある
→諸権利など色々事情はあるのだと思いますが、あくまでWebデザインの辞令集なのだからそこら辺クリアしている事例で集めて欲しいですね。特に1本目の事例から解像度低くてテンション下がりました。

②施策難易度の評価基準が不明
→各事例には★から★★★★★までの「施策難易度」が付けられているのですが、この基準がよく分からない。その施策を実行しようとした場合の「制作や導入の技術的側面」なのか「社内調整など制作以外のことも推測して」なのかそれともそもそも「その施策の必要性にたどり着く分析や仮説構築の難しさ」なのか。色々自分なりにどの視点での評価なのかそれこそ仮説を持ちながら読んだけど、全然分かりません。もしかしたら担当している筆者によって曖昧なの、いやまさかそんな適当なことが、、というぐらいには混乱しました。分かりやすさのためだとは思いますがむしろ分かりにくくしてる気がします。

③改善率の数値が分かりにくい
→各事例には例えば「CVポイント:予約」を目標とした改善で「61.7%アップ！」などと書かれています。これも分かりやすさのためだとは思いますし、諸事情から実数自体を掲載することは難しいのだとは思いますが、61.7%アップって何でしょう。CVRなど割合の指標の改善率を表すのに割合使うのは混乱の元ではないでしょうか。例えばCVRが10%から20%に上がったとしてそれを「10%アップ」とは言わない気がします。「10ポイントアップ」などではないでしょうか。それとも割合できちんと表現してあってこの場合であれば「100%アップ」なのか。だとすると事例の中には「2%アップ」とか改善効果が非常に少ないものがけっこうな数にのぼることに。まぁ実際問題のWebテストの事例はそんなものだとは思いますが、そういうシビアなことを伝えるのが本書の目的ではないと思いますし、ちょっと謎。

④失敗事例もいくつか欲しかった
→事例紹介は本書に限らずそうですが基本的に全部成功事例です。でも実際やってみると失敗もします。むしろ失敗の方が多いかもしれない。本当に読者の実践やその後の継続につなげるのなら、「このように考えたけどダメだった」「ダメだったのはこういう要因があったからではないか」「仮説とは違ったがこういうことが分かって次の施策につながった」というような分析思考の過程が2、3の事例でも良いので紹介されていたら本書の評価がもっと高くなっていました。

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2020年08月11日

ユーザー起点マーケティング実践ガイド

ビジネス・実用

ビジネス・経済 / マーケティング・セールス

3.5

(2)

Posted by ブクログ

前半は「CDPとは」から始まる教科書的なものだった｡CDPの基礎知識は持っていたので､新たな情報はあまりなかったが､CDPの説明を人にするための情報が図解で整理されていて､わかりやすかった｡

CDPの活用目的・CDP導入プロセスで必要な人材要件・主要CDPツール紹介・CDP構築前に確認すべき自社保有データの概観・CDP構築の流れ・目的に合わせた顧客ターゲティングのパターンなどの情報が整理されていた部分は､勉強になったと思う｡

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2021年10月14日

コンバージョンを上げるWebデザイン改善集

ビジネス・実用

IT・コンピュータ / デザイン・グラフィックス

3.8

(4)

Posted by ブクログ

見聞きし経験したことも常には覚えていられない。Web改善も当てはまることで、この本はそれをサポートしてくれる。改善案の定石が一通り書いてあるので「あ、そういえば」が見つかる。

辞書的にも使える。

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2021年01月02日

コンバージョンを上げるWebデザイン改善集

ビジネス・実用

IT・コンピュータ / デザイン・グラフィックス

3.8

(4)

Posted by ブクログ

ウェブを改善するためにどんな事をしたか、超具体的にビフォーアフターで書かれている。必ずしも自分が手がけるサイトにマッチしないかもしれないが参考にはなる。

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2023年06月08日

ユーザー起点マーケティング実践ガイド

ビジネス・実用

ビジネス・経済 / マーケティング・セールス

3.5

(2)

Posted by ブクログ

　また、自社サイトでもドメインが分かれていると、個客を識別するCookieが異なります。今後の規制を踏まえると、ドメインを統一するべきでしょう。また一方で、Google Chromeブラウザにおいて、同一事業者の異なるドメインでも、同一ドメイン扱いとする属性の開発が進められているとの報道もあり、ドメインを統一せずともユーザーを一意に特定できる可能性もあります。今後の動向に注意していくとよいでしょう。

　…データ基盤としてデータを処理していく際には、「生データ(データレイク)」としてデータが存在し、「利用しやすく構造化データ(データウェアハウス)」に加工し、「特定の目的に合わせて作成するデータ(データマート)」というデータ加工・処理のプロセス(データパイプライン)があります。

　まず「構造化データ」と「非構造化データ」があります。簡単にいうと「データがテーブル形式で整理されているか」という違いであり、前述している顧客情報/会員情報や購買データなどは、基本的に行と列でデータの値や数字が整理されており、構造化データにあたります。対して画像や音声、PDFなど、データとしてばらばらに存在しているものは非構造化データにあたります。CDPでは構造化データを中心に扱うことが多いでしょう。
　また、構造化データには「マスターデータ」と「トランザクションデータ」の2タイプがあります。
　マスターデータは、更新頻度が低く基本的な情報が格納されたデータであり、顧客情報/会員情報や商品リスト、店舗リストなどが該当します。
　一方、トランザクションデータは、更新頻度が高く出来事の詳細を記録したデータであり、購買履歴やアクセスログが該当します。各データテーブル名には、マスターデータであれば「m_」やトランザクションデータであれば「t_」を付けることがあります。

「心理的ロイヤルティ、アクティブ性」を計測・管理するためには、自社サービスにおいて「顧客がこの行動をしていると、自社(ブランド)を好きなのではないか、興味があるのではないか」と思える指標が望ましいでしょう。具体的な指標のつくり方を説明します。サービス業態にもよりますが、把握可視化Webサイトやアプリに直近で訪れているかn回以上訪れているかというアクセス頻度は指標として柔軟に使用できます。Webサイトやアプリというのはさまざまなマーケティング施策の受け皿になることが多いため、コミュニケーションに応えてくれているか、という観点でみるとよいでしょう。その他ではメルマガを毎月開封していたり、ブランドメッセージが詰まったページを見ているといった売上とは関係ない各種行動量をまとめたり、閾値を決めて分けたりする手法があります。また調査データなどをもとに収集した「ブランドロイヤルティ」を目的変数に、回帰分析し要因となるデータ項目を設定する手法があります。
　これは一概に決めきれる指標ではないため、顧客起点に「ブランドを好きでいてくれたらこんな行動してくれるのではないか」という仮説や、実際の優良顧客の行動を何人か見てみると気づくことも出てくるでしょう。

■CDPによる効率化例
１．広告のフリークエンシーコントロール
２．顧客への重複コミュニケーション排除
３．営業活動効率化(オフラインコスト最適化)
４．不正検知による被害縮小
５．専門人材コストの削減

■マーケティング活用における予測目的
予測目的例/予測結果を活用した顧客アプローチ例
購入予測/購入しそうだがまだ購入していない顧客に広告やクーポンなどでコストをかけてアプローチ
契約タイミング予測/予測されたタイミングに合わせて個別アプローチを調整する
特定カテゴリ・ブランド購入予測/予測された特定カテゴリ・ブランドを中心に訴求
特定価格帯購入予測/予測された価格帯中心に商品をレコメンド
重視するこだわり条件予測/予測された条件に合う商品をレコメンド
追加オプション契約予測/追加契約の可能性が高い顧客に対して、個別に営業アプローチ予測された顧客に対して、個別にシーズン限定クーポンなどを発行
翌シーズン購入予測/予測された顧客に対して、個別にシーズン限定クーポンなどを発行
離反・退会・解約予測/離反・退会・解約しそうな顧客には、積極的に個別コミュニケーションをして、離反することを未然に防ぐ

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2023年01月21日

作品一覧

ユーザーレビュー