新聞広告は4月から5カ月連続で対前年同月比2桁のマイナス。
2008/10/31
高額有料セミナー、評価は5点満点で4.5前後とまずまず
10/23と10/30に10-17時で丸二日のアクセス解析実践講座を終了した。
http://www.69day.jp/outline/0810.html
6月に行ったアクセス解析カンファレンスの有料セミナーの2回の公演では評価点（5点満点）が4.15と4.0だったが、アクセス解析に役立つ数字力みたいな、アクセス解析そのものがテーマでなかったので、少し弱かったようだ。
今回は1日目が4.45で、二日目が4.5で、普通（3）評価がなかったので、高額でありながら満足度は高かったようだ。 やはり応用分野が明確な方が、内容を充実しやすいので、こちらとしてもやり易かった。
資料は300ページを超え、演習や質問は何十個くらいやっただろうか。一度にまとめてやるのは大変だったが、受講者も集中切らさずに頑張っていた。お疲れ様でした。何十人も集めてできる類のものではないが、少数で中身の濃い時間を共有できたことに感謝。
ちなみにアクセス解析ツール提供会社の社長が参加しており、二日目の評価（アンケート）は回答がなかったのだが、1日目の評価は5だった。
http://www.69day.jp/outline/0810.html
6月に行ったアクセス解析カンファレンスの有料セミナーの2回の公演では評価点（5点満点）が4.15と4.0だったが、アクセス解析に役立つ数字力みたいな、アクセス解析そのものがテーマでなかったので、少し弱かったようだ。
今回は1日目が4.45で、二日目が4.5で、普通（3）評価がなかったので、高額でありながら満足度は高かったようだ。 やはり応用分野が明確な方が、内容を充実しやすいので、こちらとしてもやり易かった。
資料は300ページを超え、演習や質問は何十個くらいやっただろうか。一度にまとめてやるのは大変だったが、受講者も集中切らさずに頑張っていた。お疲れ様でした。何十人も集めてできる類のものではないが、少数で中身の濃い時間を共有できたことに感謝。
ちなみにアクセス解析ツール提供会社の社長が参加しており、二日目の評価（アンケート）は回答がなかったのだが、1日目の評価は5だった。
オムニチュアがサイトカタリストのウィジェットを提供開始
オムニチュアのリリースから。
http://www.omniture.com/press/579
「Omniture SiteCatalystのレポートやダッシュボード、ブックマークをウィジェットとして利用できるSiteCatalystウィジェットを提供開始しました。これにより、 iGoogleやGoogleツールバー、Windows Liveガジェット、Yahoo! デスクトップなどでウィジェットとしてOmniture SiteCatalystの情報を利用できるようになりました。このウィジェットはイントラネットを含む、すべてのウェブサイトに貼り付けることができます。」とのこと。
http://www.omniture.com/press/579
「Omniture SiteCatalystのレポートやダッシュボード、ブックマークをウィジェットとして利用できるSiteCatalystウィジェットを提供開始しました。これにより、 iGoogleやGoogleツールバー、Windows Liveガジェット、Yahoo! デスクトップなどでウィジェットとしてOmniture SiteCatalystの情報を利用できるようになりました。このウィジェットはイントラネットを含む、すべてのウェブサイトに貼り付けることができます。」とのこと。
英、土曜夜の2大番組への関心はどちらが強い
10/30のHitwiseのブログから。
The X Factor、Strictly Come Dancingとか言われても全くわからんが、検索語は同様に上昇中。属性は結構違いがあるようだが、検索結果からの遷移パターンは似ている。
英12月のレシピ検索はクリスマスにピーク
10/28のHitwiseのブログから。
10/22に米国Hitwiseで記事にしていたのを英国データで追跡したようだ。こちらは長期トレンドが見えるので、季節変動が理解できる。
英旅行サイト、全体は4.6％減少も、一部カテゴリーは上昇
10/29のHitwiseのリリースから。
Budget Travelとクルージングのサイトは好調らしい。Budget Travelとは、該当サイトを見ると格安旅行サイトといった感じか。
世界の4Q2008の携帯電話出荷の対前年度伸びは7.5％に
米12-17歳、大人よりもウェブ広告にさらされていない
10/28のNielsenのリリースから。
このOnline Advertising Clutter指数の算出定義はたぶんどこかに書いているとは思うが。
米国でもノートブックPCがデスクトップPCを初めて抜く
10/28のIDCのリリースから。
http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS21493208
2008年第3四半期の出荷台数予想のデータによると、ノードパソコンのシェアが55.2％になることがわかった。
http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS21493208
2008年第3四半期の出荷台数予想のデータによると、ノードパソコンのシェアが55.2％になることがわかった。
2008/10/28
ガートナーが2008年版のハイテクのハイプ・サイクルを発表
10/27のガートナー・ジャパンのリリースから。
ウェブだけの話ではありませんが。「革新技術をいつ導入すべきかを適切に判断するためには、その革新技術がもたらす潜在的な価値、現在の成熟度、リスクに対する自社の許容度と管理能力という、3つの変数のバランスを取る必要があります」 とのこと。
ガートナーのハイプ・サイクルとは：テクノロジの黎明期、「過度な期待」のピーク期、幻滅期、啓蒙活動期、生産性の安定期の5段階
ウェブ系で言えば、Wikisがこれから啓蒙活動期、Web2.0はもう言葉としては古いので幻滅期だが、定義からすると「初期導入者はメリットを享受するとともに満足度が高まる」らしい。
米クレジットカード、サブプライム客の利用は増え、プライム客は減る
10/27のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2533
上客は消費を手控え、やむなくクレジットを使って消費する層は利用を増やしているのか。もちろん全体ではマイナス6％と減っている。またモバイルバンキングの利用者はこの1年で91％増となっている。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2533
上客は消費を手控え、やむなくクレジットを使って消費する層は利用を増やしているのか。もちろん全体ではマイナス6％と減っている。またモバイルバンキングの利用者はこの1年で91％増となっている。
米、広がる口コミの78％は自然発生的
10/27のNielsenのブログから。
ここでは口コミを二つのタイプに分けている。ブランド経験に関する消費者間の自然なやりとりに起因するものと、特別なキャンペーンやイベントが刺激したことに起因するもの。Organic WOMとAmplified WOWと称している。
78：22の根拠は、下グラフの複数要因の延べ％を100として、Organic WOM/Amplified WOWそれぞれに該当する項目の合計％のシェアで算出しているようだが、個人的にはこういったやり方をしたことはない。なぜなら恣意的にどちらかに該当する項目を作れば数字はいかようにでも作れるから。
イギリス、YouTubeがこの1年で利用率倍増
10/27のHitwiseのブログから。
そのYouTubeでも話題になったとかでKerry Katonaが検索語で急上昇しているらしい。誰だかさっぱりわからんけど。
ウェブアナリティクス（web analytics）の7つの致命的な罪
Bryan Eisenbergのブログから。
http://www.grokdotcom.com/2008/10/27/7-deadly-sins-of-web-analytics/
1.不適切な実装2.目標設定がない
3.セグメンテーションしない
4.的外れのデータにこだわりすぎる
5.目標への途中のマイルストーンを文書化していない
6.定性データと定量データを組み合わせない
7.データによって行動をおこさない
目標とアクションというビジネス行動に関してが2と5、実装準備に関してが1、分析プロセスに関してが3,4,6ということ。もちろんそれぞれが密接に絡んでくるのだが。
2008/10/27
2008/10/25
検索結果画面でクリック回数を母数とした時、PPCクリック率はヤフーが高い
10/24のcompeteのブログから。
検索結果の表示回数を100とする場合と、検索結果でクリックアクションさせた表示回数を100とした場合でヤフーとグーグルの評価が逆になるということのようだ。例としては、グーグルの検索で計算（換算）するような使い方の場合、検索結果自体は広告表示もないし関係ないので、母数からは外す集計をしたということ。
つまり何らかのリンク（広告含め）をクリックした人を100とした時の広告クリック比率で、検索エンジンの広告稼働効率を見ようということだと思う。
3Q2008の米PPC詐欺の割合は16.0％
10/23のClickForensicsのリリースから。
http://www.clickforensics.com/newsroom/press-releases/114-industry-click-fraud-rate-hovers-at-16-percent-for-third-quarter-2008-.html
第2四半期の16.2％より微減となった。 Click Fraud Networkに参加している媒体から取得したデータを基にしている。
http://www.clickforensics.com/newsroom/press-releases/114-industry-click-fraud-rate-hovers-at-16-percent-for-third-quarter-2008-.html
第2四半期の16.2％より微減となった。 Click Fraud Networkに参加している媒体から取得したデータを基にしている。
2009年米オンライン広告は13.5％増も、広告費全体は-4％に
10/13のJack Myers Media BusinessReportから。
オンライン広告費は07/08、08/09、09/10でも二ケタ増と予測。オンラインではビデオ広告の伸びが大きくなるとしている。
英高級ファッションブランドサイト利用者はこの時世でも上昇中
Hitwiseのメールサービスでアナウンスされたレポートから。
http://clients.hitwise.co.uk/university/files/Hitwise_Credit_Crunch_Presentation_Sept_08.pdf（登録ユーザ以外がアクセスできるか不明、34ページ）
もちろん金融系、ガソリン高騰、仕事情報などで、最近の金融不安に関連する動きが出ているが、それとは別にグルメ情報サイトや高級ブランドサイトなど影響を受けずに好調なカテゴリーもあるということ。
24％が他人の著作物を無断でネットで公開することが違法だと知らない
内閣府が10/23にリリースした「知的財産に関する特別世論調査」から。
http://www8.cao.go.jp/survey/tokubetu/h20/h20-chizai.pdf
20歳以上の3000人に面接法、59％の回収率の調査。取締りを強化して欲しい、だから法律を作ろうという意図なのかなあ。
http://www8.cao.go.jp/survey/tokubetu/h20/h20-chizai.pdf
20歳以上の3000人に面接法、59％の回収率の調査。取締りを強化して欲しい、だから法律を作ろうという意図なのかなあ。
2008/10/24
データベースマーケティングの留意点
SPSSの有料セミナーの続き。通販系会社のプレゼンから。
アクセス解析での問題点にも通ずる話。
・保有データは、活用目的を考慮して入力されているとは限らず、必ずしもすぐ使えない。
・DBM導入当初は、現場の感や経験を越える知見は出てこない
では、どうするか？
・生データを眺めて統計値を推定する（普通のアプローチと全く逆のことをする訳だ）
・試行錯誤を経て、分析対象の全体構造を把握する
・データは在るものではなく、育てるもの
またデータの一人歩きや結果を意図的に解釈するということにならないための4つのポイントとしては；
・二つの視点（鳥の視点と虫の視点）
・仮説検証運営ルールの定着化
・感性マーケターを育てる（アナログの力）
・ジョブローテーションとナレッジアップ（最低3部署、しかし短期間での異動はダメ）
アクセス解析での問題点にも通ずる話。
・保有データは、活用目的を考慮して入力されているとは限らず、必ずしもすぐ使えない。
・DBM導入当初は、現場の感や経験を越える知見は出てこない
では、どうするか？
・生データを眺めて統計値を推定する（普通のアプローチと全く逆のことをする訳だ）
・試行錯誤を経て、分析対象の全体構造を把握する
・データは在るものではなく、育てるもの
またデータの一人歩きや結果を意図的に解釈するということにならないための4つのポイントとしては；
・二つの視点（鳥の視点と虫の視点）
・仮説検証運営ルールの定着化
・感性マーケターを育てる（アナログの力）
・ジョブローテーションとナレッジアップ（最低3部署、しかし短期間での異動はダメ）
通販の地域特性（商品顧客購買分析）
SPSSの有料セミナーから。こちらも通販系会社のプレゼンから。
婦人ファッションの地域特性：都市部は相対的に通販による購入が低く、日本海側、九州、四国南部などは相対的に高い
インテリアの地域特性：上記とは逆に大都市圏は売れて、日本海側などは売れない。
何故か？自分で考えてみよう。
婦人ファッションの地域特性：都市部は相対的に通販による購入が低く、日本海側、九州、四国南部などは相対的に高い
インテリアの地域特性：上記とは逆に大都市圏は売れて、日本海側などは売れない。
何故か？自分で考えてみよう。
顧客の気持ちを理解すればデータ分析はし易い（はず）
なかなかできることではないが、データだけみても、社会常識や想像力が乏しければ、当然仮説を作ることもままならない。自戒も込めて。
SPSSのDirections Japan 2008からのネタをもう少し。通販会社の方のプレゼンから。
・男性で自分のYシャツサイズを知らないのはどの世代？
・「申し訳買い」とは何？
・30代女性をターゲットにした商品だが、実際に買うのはどの層？
・アディダスのスポーツウエアを、年配の方も購入する訳は？
ECの分析にはヒントになるかも。もちろん私なんぞより、現場の方の方が、そういった知見は多いと思うし、そんなの知っているということだと思うが。
答え：
・団塊世代以上
・たまには男性用あるいは子ども用も買う。なぜなら送られてきたものを見て周りが、「またお母さん自分のものをいっぱい買ったんだ」と言われるのがいやなので。
・女性はファッション系なら背伸びするので、ターゲットより実際は若い層が買う。逆にお年寄り向けだと、実際はもっと上の人が買う。年寄り扱いするなという感情がはたらくため。
・30代と60代に山がある。60代の山は自分用でなく、子供、孫のために買う。
SPSSのDirections Japan 2008からのネタをもう少し。通販会社の方のプレゼンから。
・男性で自分のYシャツサイズを知らないのはどの世代？
・「申し訳買い」とは何？
・30代女性をターゲットにした商品だが、実際に買うのはどの層？
・アディダスのスポーツウエアを、年配の方も購入する訳は？
ECの分析にはヒントになるかも。もちろん私なんぞより、現場の方の方が、そういった知見は多いと思うし、そんなの知っているということだと思うが。
答え：
・団塊世代以上
・たまには男性用あるいは子ども用も買う。なぜなら送られてきたものを見て周りが、「またお母さん自分のものをいっぱい買ったんだ」と言われるのがいやなので。
・女性はファッション系なら背伸びするので、ターゲットより実際は若い層が買う。逆にお年寄り向けだと、実際はもっと上の人が買う。年寄り扱いするなという感情がはたらくため。
・30代と60代に山がある。60代の山は自分用でなく、子供、孫のために買う。
モノクロ印刷を意識してプレゼン資料を作ろう
SPSSのDirections Japan 2008という有料セミナーに参加してきたが、全てのプレゼン資料が基本的にスライド4ページをA4横1ページにモノクロ印刷して、冊子として配布されていた。
ごく一部のプレゼン資料ではあるが、ほとんど文字が判別できないものがあった。参加したプレゼンだったので、カラーのスクリーンを見ながら書き加えたが、参加しなかったプレゼン資料だと復元は無理だ。SPSSなどツールの画面キャプチャーなどでどうしようもできない場合は別として、自分で作った部分なら色遣いは気をつけたい。
自分は基本的に、黒、青、茶の3色しか使わないように今はしている。
ごく一部のプレゼン資料ではあるが、ほとんど文字が判別できないものがあった。参加したプレゼンだったので、カラーのスクリーンを見ながら書き加えたが、参加しなかったプレゼン資料だと復元は無理だ。SPSSなどツールの画面キャプチャーなどでどうしようもできない場合は別として、自分で作った部分なら色遣いは気をつけたい。
自分は基本的に、黒、青、茶の3色しか使わないように今はしている。
iPhone 3Gをオンラインで調べている人、他社製品への興味は
10/23のcompeteのブログから。
グーグルのアンドロイドも出てきて、本格的な米国スマートフォン戦争が始まっているが、直近の動きからの考察。
米経済失速、ECでも失速しているカテゴリーは？
10/23のHitwiseのブログから。
サイトのアクセスデータからみている。この1週間の前年同期比だけ比べると少し信頼性が危ない気はするが、飲食系や健康系など不況に強そうなカテゴリーは伸びており、事務用品、コンピュータ、チケットなどが2桁減となっている。
サイトのアクセスデータからみている。この1週間の前年同期比だけ比べると少し信頼性が危ない気はするが、飲食系や健康系など不況に強そうなカテゴリーは伸びており、事務用品、コンピュータ、チケットなどが2桁減となっている。
Google Analyticsに新たな機能が追加されるようだ
10/23のグーグルアナリティクス公式ブログから。
いくつか加わった新機能のうちユーザとしては、アドバンス セグメント、カスタム レポート、データを多次元ビジュアル化したモーション グラフの3つを期待している。
不況を映すカテゴリー？、米レシピサイトが上昇中
10/22のHitwiseのブログから。
筆者も述べているが、たまたま最近は季節変動で伸びているのではという疑問がある。なら2-3年分のデータ出せばいいのに。日本では間違いなくレシピ系サイト、季節変動あると思う。
地上デジタルテレビ放送受信機、国内出荷4千万台突破
10/23のJEITAの発表から。
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/digital/2008/pdf/200809digital.pdf
2008/1-9で1000万を超え、累計で4000万を超えた。
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/digital/2008/pdf/200809digital.pdf
2008/1-9で1000万を超え、累計で4000万を超えた。
2008/10/21
MSNニュースがグーグルニュースやヤフーニュースと拮抗（英）
10/20のHitwiseのブログから。
MSNニュースとヤフーニュースはメールからの流入が多いのがグーグルニュースとの違いとなっている。流出先はそれぞれに特徴が違うことも見てほしい。
携帯事業者のフィルタリングサービス利用者数。9月末で450万人超
10/20のTCAのリリースから。
http://www.tca.or.jp/press_release/2008/1020_258.html
うーん、伸び率は大きいように感じるが、携帯電話の利用者割合からすると、微々たるもんだ。
http://www.tca.or.jp/press_release/2008/1020_258.html
うーん、伸び率は大きいように感じるが、携帯電話の利用者割合からすると、微々たるもんだ。
2008/10/20
Eric、今度はAudience Engagementですか
Eric T. Peterson Weblogから。http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/2008/10/visitor-engagement-comscore-audience-engagement.html
彼がVisitor Engagementで定義した7つの変数のうちの4つである、Click Depth Index、Duration Index、Recency Index、Loyalty Indexをインターネット視聴率データに当て嵌めたもの。4つの変数から総合指数を出すといったイメージになる。
まあ三つの指標でバブルチャートを書けば、それぞれのサイトの特徴がわかるので、無理やり総合指数を出さなくても、各サイトのポジショニングは理解できる。二つの間の関係は下図にあるとおり、レーダーチャートで十分だ。
今後は残りの3変数も取り込みたいといった意向を持っているようだが、個人的にはあまり複雑な指数を作ってほしくないなあ。
プレゼンで配布してない資料をさりげなく教える方法
10/17にWAISに終日参加した。今年も全体的にそれほど盛り上がってなかった感じがする。いくつかのプレゼンでは、新しい発見も少しあったが、全体的にはつまらなかった。内容ではなく一つなるほどと思ったことをしているプレゼンターがいた。
今後積極的に自分でも利用する予定だ。何かというと、プレゼン資料で内容が膨大あるいは、実際の数字が入っていて具体的すぎて配布できない資料のあるプレゼンがよくある。その時観客の対応は、手元資料にあるのかないのか確認するためあちこちめくったりしてプレゼンへの注意力が散漫になる。私もそんな時肝心なことを聞き落とすことが多い。事前に配布してないページもあるといってもらってもそうだ。
そんなときに画面のプレゼン資料の端にマークが付いている資料は、配布資料にはないという印である、という告知方法をとっているプレゼンターがいた。これなら最初にその意味を言えば、いちいちこれは配ってませんと断りを都度入れる必要もないし、邪魔にもならない。いろいろなプレゼンを見てきたが、私の経験が偏っているのか、初めて見た。見てしまえば、「なあんだ」ということだが、コロンブスの卵である。やっている人がえらい。さっそくパクッテ活用させてもらうことにした。
今後積極的に自分でも利用する予定だ。何かというと、プレゼン資料で内容が膨大あるいは、実際の数字が入っていて具体的すぎて配布できない資料のあるプレゼンがよくある。その時観客の対応は、手元資料にあるのかないのか確認するためあちこちめくったりしてプレゼンへの注意力が散漫になる。私もそんな時肝心なことを聞き落とすことが多い。事前に配布してないページもあるといってもらってもそうだ。
そんなときに画面のプレゼン資料の端にマークが付いている資料は、配布資料にはないという印である、という告知方法をとっているプレゼンターがいた。これなら最初にその意味を言えば、いちいちこれは配ってませんと断りを都度入れる必要もないし、邪魔にもならない。いろいろなプレゼンを見てきたが、私の経験が偏っているのか、初めて見た。見てしまえば、「なあんだ」ということだが、コロンブスの卵である。やっている人がえらい。さっそくパクッテ活用させてもらうことにした。
公共機関サイトのアクセシビリティ、Aレベルは1割未満
10/20のアライド・ブレインズのリリースから。
http://www.a-brain.com/news/2008/20081020research.html
アライド・ブレインズが独自に開発したウェブサイトの品質を解析するプログラム「CRONOS2（クロノス2）」を用いてウェブサイトの全ページを解析し、高齢者・障害者を含めた様々な利用者にとって利用しやすいサイトになっているかどうか（アクセシビリティ）を調査するもの。全国282の自治体サイトの他、官公庁、独立行政法人のサイトを対象とした。
調査対象418サイト中、サイト全体でアクセシビリティ対応が行なわれている可能性が高いＡレベルに到達しているのは26サイト、6.2％に止まった。
http://www.a-brain.com/news/2008/20081020research.html
アライド・ブレインズが独自に開発したウェブサイトの品質を解析するプログラム「CRONOS2（クロノス2）」を用いてウェブサイトの全ページを解析し、高齢者・障害者を含めた様々な利用者にとって利用しやすいサイトになっているかどうか（アクセシビリティ）を調査するもの。全国282の自治体サイトの他、官公庁、独立行政法人のサイトを対象とした。
調査対象418サイト中、サイト全体でアクセシビリティ対応が行なわれている可能性が高いＡレベルに到達しているのは26サイト、6.2％に止まった。
仏オンラインバンキングサイト利用者数がこの1年で28％増
10/20のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2524
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2524
インターネット利用者はこの1年で20％増。オンラインバンキング利用者は25-34歳の層のリーチが高い。
2008/10/19
MSのLive SearchのCTRが高いが、低下している
efficient frontierが10月にリリースしたSearch Engine Performance Report Q3 2008から。
http://efrontier.com/efficient-frontier/resources/research/getResearchQ308.html
レポートはサイトから登録すればダウンロードできる。
http://efrontier.com/efficient-frontier/resources/research/getResearchQ308.html
レポートはサイトから登録すればダウンロードできる。
CPCはグーグルが最も高く、金融系を除いて0.6ドル、金融消えでは3ドルとなっている。各国の検索エンジン費用シェアは日本だけヤフーが強くう、ヨーロッパやオーストラリアなどは1割にも満たない。
アクセス解析ツール＆サービス20種類 比較表
10/6のWeb担当者Forumの記事から。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/overture/2008/10/06/4123
ちょっと前に出ていたのは知っていたが紹介していなかった。基本的にはメディア自身の記事は取り上げないので。この比較表はものすごくでかい表になってしまっている。どうしてもこのようなまるバツ方式の一覧表だと、丸ばかりになってしまうし、条件付きだと注釈だらけになるし、本当はクロス集計してみないと意味がないものも本当に使えるかどうか判断がつきにくいのが難点だ。
なかなかこういったものから本質をつかむのは難しい。実際に試す、事前にこういったものを十分研究した上で、ピンポイントで必要な機能だけをベンダーにデモをしてもらうなどするのがお勧めだ。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/overture/2008/10/06/4123
ちょっと前に出ていたのは知っていたが紹介していなかった。基本的にはメディア自身の記事は取り上げないので。この比較表はものすごくでかい表になってしまっている。どうしてもこのようなまるバツ方式の一覧表だと、丸ばかりになってしまうし、条件付きだと注釈だらけになるし、本当はクロス集計してみないと意味がないものも本当に使えるかどうか判断がつきにくいのが難点だ。
なかなかこういったものから本質をつかむのは難しい。実際に試す、事前にこういったものを十分研究した上で、ピンポイントで必要な機能だけをベンダーにデモをしてもらうなどするのがお勧めだ。
2008/10/18
英スーパーマーケットサイトが好調
10/17のHitwiseのブログから。
どのECカテゴリーでも年末商戦のピークはすごい。流入をもたらす検索ワードは、さすがに商材が多岐にわたるため、ヘッドのないロングテール状態であることが特徴。商材を分けるとそれぞれはヘッドのあるロングテールになっているとは思うが。
米スマートフォン利用者、3割が来年買い替えを希望
10/16のNielsenのリリースから。
http://www.nielsenmobile.com/html/press%20releases/iPhone3GandSmartphoneStats.html
http://www.nielsenmobile.com/html/press%20releases/iPhone3GandSmartphoneStats.html
2008/10/17
9月の米検索エンジンシェア、グーグルが71.16％（Hitwise）
Hitwiseは10月17日、米9月の検索エンジンシェアを発表した。 グーグルのシェアは先月より0.15ポイント上昇し71.16％となった。
2008/10/16
地上デジタル放送対応テレビ所有率、5割を突破
10/16の博報堂DYメディアパートナーズのリリースから。
視聴状況は、「すでに視ている」との回答が43.8％。視ている人の中では、地デジ対応テレビから直接受信している割合が63.5％。
ネット調査で、首都圏・京阪神の2地区でサンプル数は600。
スターを採用したCM、スター名のキーワードで入札してないサイトは。。。
10/15のcompeteのブログから。
素材はBrooke Shieldsを使ったVolkswagen RoutanのCMと、マイクロサイトのroutanboom.org。CM開始とともに当然サイトのアクセスも伸びる。筆者はBrooke Shieldsで入札してないキーワードを惜しむ。
comScore、世界でレポートするサイト数が倍増
10/16のcomScoreのリリースから。
サンプル数が増えれば、条件が同じでも指数関数的にレポートされるサイト数は増えるので、サンプル数による影響とインターネット利用者の利用行動の変化による影響とを分けてくれないと、so whatなわけですが、このリリースは単にすごいでしょといっているだけにしか聞こえないんだけど、やはりそれが言いたいポイントのようだ。
米3Q2008のeCPMは0.27ドル
PubMatic Q3 2008 AdPrice Index Reportから。http://www.pubmatic.com/adpriceindex/index.html
http://www.pubmatic.com/adpriceindex/AdPriceIndex_Quarterly_Q3_08.pdf（22ページ）
媒体サイズは、小が月間百万ページビュー以下、中が1億ページビュー以下、大が1億ページビュー超。業界別データなどもある。
http://www.pubmatic.com/adpriceindex/AdPriceIndex_Quarterly_Q3_08.pdf（22ページ）
媒体サイズは、小が月間百万ページビュー以下、中が1億ページビュー以下、大が1億ページビュー超。業界別データなどもある。
携帯（モバイル）視聴率調査に向けて、各方面で動きが
モバイル文化研究会
http://nishiokajyuku.blogspot.com/2008/09/blog-post.html
オープンモバイルコンソーシアム（OMC）
http://www.yougolab.jp/（融合研究所）
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20081014/316744/（報道発表）
http://nishiokajyuku.blogspot.com/2008/09/blog-post.html
オープンモバイルコンソーシアム（OMC）
http://www.yougolab.jp/（融合研究所）
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20081014/316744/（報道発表）
2008/10/15
米男性、69％がネットなしで生きていけない
10/7のBreak Media Researchのリリースから。
http://breakmedia.break.com/file_download/21/Break+men+and+online+advertising+announcement_10+06+08.pdf
テレビなしでは生きていけないは31％だった。月に1回はネットを使う18-34歳男性への調査結果。
http://breakmedia.break.com/file_download/21/Break+men+and+online+advertising+announcement_10+06+08.pdf
テレビなしでは生きていけないは31％だった。月に1回はネットを使う18-34歳男性への調査結果。
ブロードバンド大国はやはり韓国
AkamaiのQ2 2008 State of the Internet Reportから。
http://www.akamai.com/stateoftheinternet/から登録し、何回もアクセスして15ページのレポート入手可。
http://www.akamai.com/stateoftheinternet/から登録し、何回もアクセスして15ページのレポート入手可。
欧州カジュアル衣料大手のH&M、8月のアクセスは家庭から約60万人
ネットレイティングスのメルマガNielsen Online REPORTER 2008年10月15日号による。 http://www.netratings.co.jp/hot_off/archives/NNR10152008.htm http://www.netratings.co.jp/hot_off/reporter_archive.html
ランキング市場（ranking.rakuten.co.jp ）は楽天市場内の各ショップを楽天市場ランキングチームが独自にランキングしているサイトである。各カテゴリ別のランキングもあり、人気アイテムや売れ筋商品などをランキング形式で検索することが可能である。
Yahoo!パートナー（event.partner.yahoo.co.jp）は、Yahoo！が運営する独身者向けパートナー探しのサイトである。血液型別恋の攻略法、心理テストを特集した『恋する血液型診断』は利用者の 8割が閲覧している。このサイトも利用者の4割以上が40代であることが特長だ。
H&M（http://www.hm.com/）は、利用者の7割が女性で、30代、40代が多くを占めている。Yahoo!ニュースからの流入も27％と多いが、検索サイトからの流入も全体の4 割を超えており、知名度の高さがわかる。 以下9月初登場の上位サイトのランキングである。
Flavour for men（www.f-formen.jp）は男性向けショッピングモールである。『大人のオトコのためのショッピングサーチ』を謳っており、スーツや腕時計などのビジネス用品から、車やお酒など趣味・嗜好品まで、男性をターゲットとしたショップをカテゴリ別に検索できるようになっている。利用者の8割が男性である。
恋人探しGyaO(gyao.match.com)は、インターネット マッチング サービスを提供するマッチ・ドットコムが、2008年７月１日よりGyaOでスタートさせた、恋愛・結婚マッチングサイトである。無料で会員登録ができ、理想のタイプを様々な項目で検索できるサービスが特長である。このサイトの利用者の65％が40代、50代であるのも意外である。
赤坂ロハス（http://www.684.jp/）は、特定保健用食品を販売するECサイト。健を意識し始める年齢なのか、35歳以上の利用者が、全体の85％を占めている。
次に、9月の視聴率データにおいて、前月と比較して利用者数伸び率の高かった主なサイトを見ていく。
次に、9月の視聴率データにおいて、前月と比較して利用者数伸び率の高かった主なサイトを見ていく。
Sakuさくっ（http://www.sakuzou.jp/）は、住宅やマネーなど、様々なカテゴリから目的のサイトを探せる総合リンクサイトである。
Yahoo！天気予報の台風情報のサイト（typhoon.yahoo.co.jp ）は、9月中旬に上陸した台風の影響で、利用者数が大幅に増加した。緩やかな速度で多くの地域に被害をもたらした台風13号のニュースは、記憶に新しい。
ランキング市場（ranking.rakuten.co.jp ）は楽天市場内の各ショップを楽天市場ランキングチームが独自にランキングしているサイトである。各カテゴリ別のランキングもあり、人気アイテムや売れ筋商品などをランキング形式で検索することが可能である。
Yahoo!パートナー（event.partner.yahoo.co.jp）は、Yahoo！が運営する独身者向けパートナー探しのサイトである。血液型別恋の攻略法、心理テストを特集した『恋する血液型診断』は利用者の 8割が閲覧している。このサイトも利用者の4割以上が40代であることが特長だ。
インテル（www.intel.co.jp ）はその名の通り、インテルの企業サイトである。テレビCMでおなじみのCMソングの印象が強いが、サイト利用者の 7割がキャンペーンサイト『本当に自由な休日』を閲覧している。このサイトでは、短編ムービーやTVCMを視聴することが可能である。
Nielsen Online Reporterより転載。転載許諾No.07012007－001
2013年に米パソコンベースの3D仮想世界利用者は3300万人に
10/14のPark Associatesのリリースから。
といってもアクティブユーザは半分程度と予想している。セカンドライフもあまり最近は聞かなくなってきたが。
アジア太平洋地域のネットユーザの半分以上がゲームサイトに訪問
10/14のcomScoreのリリースから。
日本はゲームサイト利用者がネットユーザの39.8％で比較的低い方にいる。トップは中国で54.9％。サイト別ではQQ.COM Gamesが44百万ユーザでトップ、こちらは中国系のようだ。
豪人道主義のカテゴリーのサイトは減少を続ける
10/15のHitwiseのブログから。
11月にピークがあり1月にダウンする傾向が3年続いているが、特定のサイトに依存しているように思われる。サイトの内訳がないのでなんともいえないが。またライフスタイル分類によっても傾向はかなり違うということを述べている。
米オンライン小売サイトのトラフィックが低下
10/14のHitwiseのブログから。
金融危機のオンラインへの影響は少なそうだというアンケート結果などが最近目についたが、どうも実態は厳しいかもしれない。
2008/10/14
日本のSNSユーザの半数以上が興味を失ってきている
シノベイトのニュースレターから。
http://www.synovate.com/japan/current/news/local/200810/doc/News%20Letter_102008.pdf
6月に17カ国13000人を対象とした調査結果から。各国で調査方法も異なるので注意。日米はオンライン調査。電話や面接法の国もある。
http://www.synovate.com/japan/current/news/local/200810/doc/News%20Letter_102008.pdf
6月に17カ国13000人を対象とした調査結果から。各国で調査方法も異なるので注意。日米はオンライン調査。電話や面接法の国もある。
顧客の1/4は口コミ動画に非常に関心あり、米広告会社
Feed Companyが10月にリリースしたViral Video Marketing Surveyの結果から。
http://feedcompany.com/wp-content/uploads/Feed_Company_Viral_Video_Marketing_Survey.pdf
まあ40人の米広告会社のトップに聞いた調査なので、サンプルは少ない。成功の目安の視聴者数は10万から100万人まで結構ばらけているのが面白い。まだ成功指標としての基準がないということでもあろう。
http://feedcompany.com/wp-content/uploads/Feed_Company_Viral_Video_Marketing_Survey.pdf
まあ40人の米広告会社のトップに聞いた調査なので、サンプルは少ない。成功の目安の視聴者数は10万から100万人まで結構ばらけているのが面白い。まだ成功指標としての基準がないということでもあろう。
Web Analytics 2.0
Avinash Kaushikのプレゼン資料から。何度も見ている図だけど備忘録として紹介。
ユーザテスト（提供側の思い込みを打ち砕く）、調査（顧客の意見に耳を傾ける）、競合データ（外部環境の変化を知る）も使ってInsightに到達しようちゅうことで、個人的にはこの順番で円が小さくなるイメージは違和感を持つが、表現はうまい。
過去のFactデータだけでWhatをいくら積み重ねてBIツールを駆使しても、Whyを考えて仮設立てないと試行錯誤に時間ばかり取られることになるだろう。これは私の意見。
2008/10/13
訪問者のエンゲージメント(engagement)を計測する
9/11に発表されたEric PetersonのWebAnalyticsDemystifiedのMeasuring the immeasurable:visitor engagementから。
http://www.webanalyticsdemystified.com/sample/Web_Analytics_Demystified_and_NextStage_Global_-_Measuring_the_Immeasurable_-_Visitor_Engagement.pdf（54ページ）
あまり複雑な指標や指数をこねくり回すのはどうかと思うが、engagementは最近はやり言葉なので、一応押さえておこうということで。下手な訳より原文中心にいく。
Visitor Engagement = Σ（Ci+Di+Ri+Li+Bi+Fi+Ii）
Ci:Click Depth Index
Di:Duration Index
Ri:Recency Index
Li:Royalty Index
Bi:Brand Index
Fi:Feedback Index
Ii:Interaction Index
Ci = Sessions having "at least 4 page views" / All Sessions 例えば4ページ以上のセッション割合
Di = Sessions where "duration over 5 minutes" / All Sessions 例えば5分以上のセッション割合
Ri = 1 / Number of days elapsed since the most recent session 前回訪問時との間隔の逆数
Li = 1 - (1 / Number of visitor sessions during the timeframe) 1-対象期間内の訪問回数の逆数
Bi = 式が書いてないが、ブランドや会社名で入ってくるセッション比率のようだ
Fi = Sessions when visitor submits feedback / All Sessions 何らかの反応があったセッション比率
Ii = Sessions where visitor completes an action / All Sessions 何か成功イベントを定義しておき、それを行ったセッション比率
じゃあこれをどう活用するのかというのが最も大事は話だが、文章は原文を読んで欲しい。
http://www.webanalyticsdemystified.com/sample/Web_Analytics_Demystified_and_NextStage_Global_-_Measuring_the_Immeasurable_-_Visitor_Engagement.pdf（54ページ）
あまり複雑な指標や指数をこねくり回すのはどうかと思うが、engagementは最近はやり言葉なので、一応押さえておこうということで。下手な訳より原文中心にいく。
Visitor Engagement = Σ（Ci+Di+Ri+Li+Bi+Fi+Ii）
Ci:Click Depth Index
Di:Duration Index
Ri:Recency Index
Li:Royalty Index
Bi:Brand Index
Fi:Feedback Index
Ii:Interaction Index
Ci = Sessions having "at least 4 page views" / All Sessions 例えば4ページ以上のセッション割合
Di = Sessions where "duration over 5 minutes" / All Sessions 例えば5分以上のセッション割合
Ri = 1 / Number of days elapsed since the most recent session 前回訪問時との間隔の逆数
Li = 1 - (1 / Number of visitor sessions during the timeframe) 1-対象期間内の訪問回数の逆数
Bi = 式が書いてないが、ブランドや会社名で入ってくるセッション比率のようだ
Fi = Sessions when visitor submits feedback / All Sessions 何らかの反応があったセッション比率
Ii = Sessions where visitor completes an action / All Sessions 何か成功イベントを定義しておき、それを行ったセッション比率
じゃあこれをどう活用するのかというのが最も大事は話だが、文章は原文を読んで欲しい。
サイトタイプ別、プロセス別KPI
だいぶ古いが2005年のWeb Analytics Key Metrics and KPIsから。資料のリンクはあるかよくみてないのでご容赦を。最近英語の資料をまとめ読みしているだけ。
いろんなところでやっているセミナーなんかも、こういったものをベースしているだけでつまんない。別に特別なノウハウでもなんでもないし、このまま使っても仏作って魂入れずとなる。面倒なので英語そのまま。
KPIs by Site Type
1.Adertising-based content sites，such as ESPN
・Visits per month.
・Page views per visit.
・Visit duration
・On Site Advertising click ratio.
・Ratio of new to returning visitors.
・Recency
・Frequency
2.Subscription-based content sites, such as WSJ.com
・Conversion of non-subscriber to subscribers.
・Active subscriber base
・Average subscription length.
・Renew Convsrsion
・ROI based on conversion type
3.Customer Service
・Average cost-per-service option and average cost per touch overall
Call center
E-mail
Online chat
Online sell-service
・Percent of support touches served successfully online.
・Drivers to other support methods from the site
・Onsite search effectiveness.
Searches per search visit.
Exits from the search return page.
・Survey results.
Exit surveys scores
Page ratings/surveys scores
4.Commerce
・Overall purchase conversion.
・Step-by-step purchase conversion
・Average order size/items
・Average order value
・Analysls of purchase funnel defectors.
・Effect on offline sales.
Unique toll-free numbers
Store locator
Order printout
・First-time versus returning buyers
・Recency，frequency，monetary value
・Lifetime value
・Affinity analysis
5.Lead Generation
・Overall conversion
・Step-by-step conversion alnalysis via the registration process
・Conversion by campaigns.
・Drivers to registration process.
・Analysls of registration process dropouts.
・Conversion of leads to actual customers
・Value per lead based on conversion
KPIs by Process
1.Reach
・Unique Authenticated Visitors
・Unique Visitors
・Visits
・Page Impressions
2.Acqisition
・Number of New Visitors
・Average Number of Visis per Visitor － Visits / Visitors
・Average Number of Page Views per Visit － Page Impressions / Visits
・Average Page Views per Visitor － Page Impressions / Visitors
・Percent of Visits Under one Minute － Vlsits under 60 seconds / All Visits
・Percent of Visits That Are 1 Page － One-page Visits / All Visits
3.Conversion
・Cost psr Conversion － Cost of Campaign / Conversions
・Avgage Order Value － Total Revenue / Total Orders
・Sales per Visitor－Gross Sales / Visitors
・Search Results to No Results － Results Found / No Results Found
4.Retention
・Number of Returning Visitors
・Frequency of visit － (Days between 1st and 2nd visits)＋(days between N-1 and N visits)/N-1
・Recency or Visit－Days since last visit
・Stickiness － Frequency x Duration x Site Reach
いろんなところでやっているセミナーなんかも、こういったものをベースしているだけでつまんない。別に特別なノウハウでもなんでもないし、このまま使っても仏作って魂入れずとなる。面倒なので英語そのまま。
KPIs by Site Type
1.Adertising-based content sites，such as ESPN
・Visits per month.
・Page views per visit.
・Visit duration
・On Site Advertising click ratio.
・Ratio of new to returning visitors.
・Recency
・Frequency
2.Subscription-based content sites, such as WSJ.com
・Conversion of non-subscriber to subscribers.
・Active subscriber base
・Average subscription length.
・Renew Convsrsion
・ROI based on conversion type
3.Customer Service
・Average cost-per-service option and average cost per touch overall
Call center
Online chat
Online sell-service
・Percent of support touches served successfully online.
・Drivers to other support methods from the site
・Onsite search effectiveness.
Searches per search visit.
Exits from the search return page.
・Survey results.
Exit surveys scores
Page ratings/surveys scores
4.Commerce
・Overall purchase conversion.
・Step-by-step purchase conversion
・Average order size/items
・Average order value
・Analysls of purchase funnel defectors.
・Effect on offline sales.
Unique toll-free numbers
Store locator
Order printout
・First-time versus returning buyers
・Recency，frequency，monetary value
・Lifetime value
・Affinity analysis
5.Lead Generation
・Overall conversion
・Step-by-step conversion alnalysis via the registration process
・Conversion by campaigns.
・Drivers to registration process.
・Analysls of registration process dropouts.
・Conversion of leads to actual customers
・Value per lead based on conversion
KPIs by Process
1.Reach
・Unique Authenticated Visitors
・Unique Visitors
・Visits
・Page Impressions
2.Acqisition
・Number of New Visitors
・Average Number of Visis per Visitor － Visits / Visitors
・Average Number of Page Views per Visit － Page Impressions / Visits
・Average Page Views per Visitor － Page Impressions / Visitors
・Percent of Visits Under one Minute － Vlsits under 60 seconds / All Visits
・Percent of Visits That Are 1 Page － One-page Visits / All Visits
3.Conversion
・Cost psr Conversion － Cost of Campaign / Conversions
・Avgage Order Value － Total Revenue / Total Orders
・Sales per Visitor－Gross Sales / Visitors
・Search Results to No Results － Results Found / No Results Found
4.Retention
・Number of Returning Visitors
・Frequency of visit － (Days between 1st and 2nd visits)＋(days between N-1 and N visits)/N-1
・Recency or Visit－Days since last visit
・Stickiness － Frequency x Duration x Site Reach
ウェブアナリティクスを使ったマルチメディアコンテンツの計測
Eric T. PetersonとMichiel BergerによるMeasuring Multimedia Content in a Web 2.0 Worldから。
http://www.nedstat.co.uk/web/nedstatuk.nsf/pages/measuring-multimedia-content-white-paper（30ページ）
マルチメディア、懐かしい響きだ。動画やRIAなどを指している。
基本定義：
playlist：音楽、動画を含むファイルclipのファイル群
program：episodeのシリーズを含む一つ以上のブランド化された音楽、動画
episode：playlistの一つ以上のclipからなる
clip：メディアプレーヤ中の音楽、動画の一部分
unique multimedia event:計測可能な特定のイベント
views and viewers：ページビューと訪問者に対応する概念
duration：視聴時間
starts,stops, and completions：ファイル再生の開始、停止、完全再生
interaction events：開始停止以外の計測に意味のあるイベント（clicks,shares,downloadsなど）
KPI：
average view duration for all clips：ファイル全体の平均視聴時間
percent repeat views：反復視聴割合（少しでも見た場合と完全視聴と別々に）
completion rate：完全視聴割合
percent high/medium/low completion views：高/中/低度完全視聴割合
cost per view：一視聴当たりコスト
clip click-through rate：一視聴当たりクリック率
clip interaction rate：一視聴当たりイベント発生率
percent clip referrer sessions：参照元全体に占めるビデオクリップからの流入割合
clip conversion rate：ビデオクリップからの流入に占める、成功イベント発生率
percent visitors who are viewers：訪問者にしめるファイル視聴者の割合
percent visitors who are repeat viewers：訪問者にしめる繰り返しファイル視聴者（別ファイルでもよい）の割合
percent viewing session：全セッションに占める、ファイル視聴セッションの割合
ratio of video views to page views：全ページビュー数に占める、ファイル視聴数の割合
マルチメディア計測の公査の場合：
http://www.nedstat.co.uk/web/nedstatuk.nsf/pages/measuring-multimedia-content-white-paper（30ページ）
マルチメディア、懐かしい響きだ。動画やRIAなどを指している。
基本定義：
playlist：音楽、動画を含むファイルclipのファイル群
program：episodeのシリーズを含む一つ以上のブランド化された音楽、動画
episode：playlistの一つ以上のclipからなる
clip：メディアプレーヤ中の音楽、動画の一部分
unique multimedia event:計測可能な特定のイベント
views and viewers：ページビューと訪問者に対応する概念
duration：視聴時間
starts,stops, and completions：ファイル再生の開始、停止、完全再生
interaction events：開始停止以外の計測に意味のあるイベント（clicks,shares,downloadsなど）
KPI：
average view duration for all clips：ファイル全体の平均視聴時間
percent repeat views：反復視聴割合（少しでも見た場合と完全視聴と別々に）
completion rate：完全視聴割合
percent high/medium/low completion views：高/中/低度完全視聴割合
cost per view：一視聴当たりコスト
clip click-through rate：一視聴当たりクリック率
clip interaction rate：一視聴当たりイベント発生率
percent clip referrer sessions：参照元全体に占めるビデオクリップからの流入割合
clip conversion rate：ビデオクリップからの流入に占める、成功イベント発生率
percent visitors who are viewers：訪問者にしめるファイル視聴者の割合
percent visitors who are repeat viewers：訪問者にしめる繰り返しファイル視聴者（別ファイルでもよい）の割合
percent viewing session：全セッションに占める、ファイル視聴セッションの割合
ratio of video views to page views：全ページビュー数に占める、ファイル視聴数の割合
ビジネスモデル別KPI
インターネットテレビの選択を計測する：
percent visitors who are viewers
percent visitors who are repeat viewers
clip completion rate
clip interaction rate
cost per view
伝統的なコンテンツサイトがマルチメディアに移行した場合：
percent visitors who are viewers
ratio of video views to page views
clip conversion rate
cost per view
clip referrer sessions
ライブイベントやエンタメコンテンツの広告の場合：
average duration for clips viewed
percent viewing sessions
clip interaction rate
percent repeat viewsマルチメディア計測の公査の場合：
average duration for clips viewed
percent viewing sessions
percent repeat views and viewers
clip interaction rate
clip click-through rate
ウェブアナリティクス（web analytics）成功の12のステップ
下記から登録の上入手可能なWeb Analytics - A Day a Monthから
http://www.tableausoftware.com/web_analytics_wp_peterson
WebAnalyticsDemystifiedのEric PetersonがWeb Analytics - A Hour a Dayをもじったもの。 12か月でのプロセスに例えている。
第1四半期：計測プロセスの管理を改善する
1.ウェブアナリティクス（web analytics）は誰のものか明確にする
2.事業目的を定義する
3.分析プロセスを定義し、最適化する
第2四半期：インプットとアウトプットを評価する
4.データ収集と統合戦略を評価する
5.現在の利用しているツールを再評価する
6.分析結果の情報流通戦略を最適化する
第3四半期：分析を通した成功への約束を吟味する
7.人的資源に対する約束を吟味する
8.データ分析の能力を評価する
9.テストする能力をつける
第4四半期：よりよい分析をするために挑戦する
10.顧客分類の利用を進める
11.顧客データ（whyを知るための定性データ）の利用を進める
12.自分のプロセスを振り返り評価する
http://www.tableausoftware.com/web_analytics_wp_peterson
WebAnalyticsDemystifiedのEric PetersonがWeb Analytics - A Hour a Dayをもじったもの。 12か月でのプロセスに例えている。
第1四半期：計測プロセスの管理を改善する
1.ウェブアナリティクス（web analytics）は誰のものか明確にする
2.事業目的を定義する
3.分析プロセスを定義し、最適化する
第2四半期：インプットとアウトプットを評価する
4.データ収集と統合戦略を評価する
5.現在の利用しているツールを再評価する
6.分析結果の情報流通戦略を最適化する
第3四半期：分析を通した成功への約束を吟味する
7.人的資源に対する約束を吟味する
8.データ分析の能力を評価する
9.テストする能力をつける
第4四半期：よりよい分析をするために挑戦する
10.顧客分類の利用を進める
11.顧客データ（whyを知るための定性データ）の利用を進める
12.自分のプロセスを振り返り評価する