1月の検索エンジンシェアは、グーグルが72.09％。それにしても罫線のないこの表は見にくい。特に表頭が混んでいてわからん。
2009/02/28
ブロードバンド契約者のダウンロードトラフィック、1年で21.6％増
2009/2/27の総務省の我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計・試算から。
2008年11月時点の我が国のブロードバンド契約者のダウンロードトラヒック総量は、推定で平均約990Ｇbpsであり、1年間で21.6％増となっている。また、我が国における「ブロードバンドサービスの契約数等」の集計結果をもとに算定した、1契約当たりのトラヒック量は、2006年頃から増加している。ISP同士で交換されるトラヒックについては、国外ISPから協力ISPに流入するトラヒックの急増傾向が2006年5月より続いており、2007年11月からの1年間で31.7％のペースで増加している。
2009/02/27
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「一注文当たりの平均売上高」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
一注文当たりの平均売上高（Average Order Value）（AOV）
ECサイトにとっては、この指標は、「訪問者一人当たりの平均売上高」や「一訪問当たりの平均売上高」、「注文コンバージョン率」と共に、キーになるKPIと考えられる。
定義（Definition）
一注文当たりの平均売上高は、アクセス解析ツールによっていつも計算されるだろうが、しばしば追加のEC追跡用のコードが必要となる。基本的な計算式は：
生み出された売上高の合計÷注文数＝一注文当たりの平均売上高
オンライン・ビジネスの最適化のために進行中の施策では、売上を生むサイトの能力を示す2大KPIがある。それは一注文当たりの平均売上高と「注文コンバージョン率」だ。賢いサイト運営者はこの二つを改善するために念入りに仕事をする。しかも訪問者やマーケティング施策別に高中低のAOVのセグメント・グループに分けることで、AOVの高い顧客がどこから来ているのかを特定することに役立つ。
また新規と再訪問顧客別にこの指標を計算したいと思うだろう。また「新規と再訪問者の割合」との関連で、これらのKPIをみよう。ほとんどの分析レポート・ソフトは追加作業もなくその程度のセグメンテーションは提供するだろう。
説明（Presentation）
他のお金に関わるKPIと同様に、説明は非常に明白。この指標と「コンバージョン当たりの平均コスト」、「訪問者一人当たり売上高」を、それぞれに対する背景情報として、共に提示するのがよいだろう。
一注文当たりの平均売上高にプラスの影響を与えようとするサイトは、チェックアウト・プロセスの前に顧客に対してカートに追加の価値を加えるように、しばしばアップセルやクロスセルを改善しようとする。この目的のために、一注文当たりの平均売上高と共に「カート当たりの平均アイテム数」を把握することも価値のあることである。
期待値（Expectation）
各サイトは、各マーケティング・キャンペーンに対する基準となる、一注文当たりの平均売上高を決めなければならない。例えば、サイト全体、ターゲット・ユーザーへのメール・キャンペーン、ターゲットでないユーザーへのメール・キャンペーン、検索マーケティング施策などに対する一注文当たりの平均売上高を把握することが役に立つだろう。コンバージョン率は全ての顧客獲得施策に対して同じと仮定し（こういうケースは稀だが）、高いAOVのキャンペーン施策に注力するのがよいということが分かる。
サイト全体のAOV：$100.1
メール・キャンペーンのAOV：$95.5
キーワード広告のAOV：$120.15
バナー広告のAOV：$101.25
この場合、キーワード広告による顧客のAOVは、サイト全体のAOVより20％高い。
行動（Action）
一注文当たりの平均売上高が下がっていたら、「注文コンバージョン率」の変化と比較してみるべきだ。もしAOVが下がっていて、「注文コンバージョン率」が上がっているなら、「訪問者一人当たり売上高」は大体同じだろう。もし両方の指標が下がっていたら、「訪問者一人当たり売上高」に非常に影響が出ているだろう。一注文当たりの平均売上高をよく見て、変化があったと診断されたら、チェックアウト・プロセスの変化を見たり、顧客獲得施策を調べてみることだ。
注意（Note）：このKPIは、「赤信号」KPIの一つ。悪くなった場合に、皆が問題解決のために立ち止まるようにしなければならない。特に「一訪問当たりの平均コスト」のような顧客獲得のための指標と比べる際に、コンバージョンの価値が重要となる。
一注文当たりの平均売上高（Average Order Value）（AOV）
ECサイトにとっては、この指標は、「訪問者一人当たりの平均売上高」や「一訪問当たりの平均売上高」、「注文コンバージョン率」と共に、キーになるKPIと考えられる。
定義（Definition）
一注文当たりの平均売上高は、アクセス解析ツールによっていつも計算されるだろうが、しばしば追加のEC追跡用のコードが必要となる。基本的な計算式は：
生み出された売上高の合計÷注文数＝一注文当たりの平均売上高
オンライン・ビジネスの最適化のために進行中の施策では、売上を生むサイトの能力を示す2大KPIがある。それは一注文当たりの平均売上高と「注文コンバージョン率」だ。賢いサイト運営者はこの二つを改善するために念入りに仕事をする。しかも訪問者やマーケティング施策別に高中低のAOVのセグメント・グループに分けることで、AOVの高い顧客がどこから来ているのかを特定することに役立つ。
また新規と再訪問顧客別にこの指標を計算したいと思うだろう。また「新規と再訪問者の割合」との関連で、これらのKPIをみよう。ほとんどの分析レポート・ソフトは追加作業もなくその程度のセグメンテーションは提供するだろう。
説明（Presentation）
他のお金に関わるKPIと同様に、説明は非常に明白。この指標と「コンバージョン当たりの平均コスト」、「訪問者一人当たり売上高」を、それぞれに対する背景情報として、共に提示するのがよいだろう。
一注文当たりの平均売上高にプラスの影響を与えようとするサイトは、チェックアウト・プロセスの前に顧客に対してカートに追加の価値を加えるように、しばしばアップセルやクロスセルを改善しようとする。この目的のために、一注文当たりの平均売上高と共に「カート当たりの平均アイテム数」を把握することも価値のあることである。
期待値（Expectation）
各サイトは、各マーケティング・キャンペーンに対する基準となる、一注文当たりの平均売上高を決めなければならない。例えば、サイト全体、ターゲット・ユーザーへのメール・キャンペーン、ターゲットでないユーザーへのメール・キャンペーン、検索マーケティング施策などに対する一注文当たりの平均売上高を把握することが役に立つだろう。コンバージョン率は全ての顧客獲得施策に対して同じと仮定し（こういうケースは稀だが）、高いAOVのキャンペーン施策に注力するのがよいということが分かる。
サイト全体のAOV：$100.1
メール・キャンペーンのAOV：$95.5
キーワード広告のAOV：$120.15
バナー広告のAOV：$101.25
この場合、キーワード広告による顧客のAOVは、サイト全体のAOVより20％高い。
行動（Action）
一注文当たりの平均売上高が下がっていたら、「注文コンバージョン率」の変化と比較してみるべきだ。もしAOVが下がっていて、「注文コンバージョン率」が上がっているなら、「訪問者一人当たり売上高」は大体同じだろう。もし両方の指標が下がっていたら、「訪問者一人当たり売上高」に非常に影響が出ているだろう。一注文当たりの平均売上高をよく見て、変化があったと診断されたら、チェックアウト・プロセスの変化を見たり、顧客獲得施策を調べてみることだ。
注意（Note）：このKPIは、「赤信号」KPIの一つ。悪くなった場合に、皆が問題解決のために立ち止まるようにしなければならない。特に「一訪問当たりの平均コスト」のような顧客獲得のための指標と比べる際に、コンバージョンの価値が重要となる。
月次データの扱い方、その2
2009/2/27の総務省統計局の統計Todayから。
http://www.stat.go.jp/info/today/index.htm
アクセス解析における月次トレンド・データの見方で少し月次データの話をしたが、今回はいい記事があったので、その一部を紹介する。曜日との関連の話。マクロやミクロのデータの見方をいろいろとトピックで取り上げたりしており、この手の資料はデータ分析の視点を拡げる意味でも大変役に立つ情報がころがっている（はず）。以下は「家計調査」についての話であるという前提で。
・正確な家計簿記入が引き起こす「月末の曜日」の影響
一方で、家計調査の結果には、調査世帯の正確な家計簿記入が引き起こす、思わぬ変動があることも知られています。例えば、電話通話料や上下水道料の中には、月末が銀行休業日だと、翌月に引き落とし時期がずれて、2か月分の引き落としが1か月に集中することがあります。この場合、各月の消費額は見かけ上、増加したり減少したりすることになります（詳細は「家計調査の結果を見る際のポイント No.1」（PDF：18KB）を参照。）。
こうした「月末の曜日」やうるう年、月内の土日祝日の日数などの「カレンダー要因」を取り除くために、平成21年1月分の月次結果の公表から、季節調整にこれらの要因を除くオプションを含めることにしました（詳細は「家計調査の結果を見る際のポイント No.12」（PDF：114KB）を参照。）。季節調整は、季節ごとの変動要因を取り除いて前月との比較ができるようにするための手法で、季節調整済み前月比は、前年同月比に比べて直近の景気動向を判断するのに適しています。
http://www.stat.go.jp/info/today/index.htm
アクセス解析における月次トレンド・データの見方で少し月次データの話をしたが、今回はいい記事があったので、その一部を紹介する。曜日との関連の話。マクロやミクロのデータの見方をいろいろとトピックで取り上げたりしており、この手の資料はデータ分析の視点を拡げる意味でも大変役に立つ情報がころがっている（はず）。以下は「家計調査」についての話であるという前提で。
・正確な家計簿記入が引き起こす「月末の曜日」の影響
一方で、家計調査の結果には、調査世帯の正確な家計簿記入が引き起こす、思わぬ変動があることも知られています。例えば、電話通話料や上下水道料の中には、月末が銀行休業日だと、翌月に引き落とし時期がずれて、2か月分の引き落としが1か月に集中することがあります。この場合、各月の消費額は見かけ上、増加したり減少したりすることになります（詳細は「家計調査の結果を見る際のポイント No.1」（PDF：18KB）を参照。）。
こうした「月末の曜日」やうるう年、月内の土日祝日の日数などの「カレンダー要因」を取り除くために、平成21年1月分の月次結果の公表から、季節調整にこれらの要因を除くオプションを含めることにしました（詳細は「家計調査の結果を見る際のポイント No.12」（PDF：114KB）を参照。）。季節調整は、季節ごとの変動要因を取り除いて前月との比較ができるようにするための手法で、季節調整済み前月比は、前年同月比に比べて直近の景気動向を判断するのに適しています。
1月のネット広告出稿、金融系が2位をキープも連続ダウン
2009/2/26のDACのリリースから。 http://www.dac.co.jp/Contents/pdf/press/200902_NETStats.pdf
ここのリリースはいつも味気ないので、トレンド・データを自作。金融・保険・証券は相変わらずの2位だが、減少している。2008/10-2009/1月のいづれかが20位に入ったものだけを、対象としている。
ここのリリースはいつも味気ないので、トレンド・データを自作。金融・保険・証券は相変わらずの2位だが、減少している。2008/10-2009/1月のいづれかが20位に入ったものだけを、対象としている。
国内不正アクセス行為、2009年は26％増
209/2/26の総務省のリリースから。
もちろん氷山の一角の統計ということ。ネット・オークション絡みが割合としては多い。犯行の手口はフィッシイングサイトからIDなどを入手するというのが発端。
IABがClick Measurement Guidelinesの意見募集版を公開
米2009/1のネット利用、就職活動サイトが活況
2009/2/26のNielsenのリリースから。
高齢より若年層が関心高いとかいう別のデータを見た記憶があるが、こちらは逆に65歳以上がサイト利用は増えているなあ。しかしこの層はリタイア層だから比較に意味があるかどうか。。。またエリア別にかなり違いがあるのは、お国柄。
米2009年初もECサイトは不調気味
2009/2/26のHitwiseのブログから。
長方形の面白いチャートは商品カテゴリー別で区切られており、面積がボリューム、色が伸び率の好調不調で赤が悪く、青がよいことを示している。あとは高額所得層の利用が減っているという点。
米FacebookとMyspaceを各指標から比較する
2009/2/26のcompeteのブログから。
http://blog.compete.com/2009/02/26/facebook-myspace/
http://blog.compete.com/2009/02/26/facebook-myspace/
利用者数だけでなく、一人当たりの訪問回数や滞在時間もFacebookに勢いがあるという話。
2009/02/26
Connectivity Score1位が、ブロードバンド1位にすり替わるNYTの記事
LECGのConnectivity Scorecard 2009から。
http://www.connectivityscorecard.org/images/uploads/media/TheConnectivityReport2009.pdf
http://www.connectivityscorecard.org/images/uploads/media/TheConnectivityReport2009.pdf
Connectivity Scoreは、政府、企業、消費者が、インフラと利用スキルと観点で行った評価結果をまとめているもの。それを「驚愕、米国がブロードバンド1位」とNYT（ブログなので記者ではないのか）が掲載している。
http://bits.blogs.nytimes.com/2009/02/23/surprise-america-is-no-1-in-broadband/
ミスリードも甚だしいのではないか。
日本は3位から10位へ落ちているのも寂しい。
2013年に米モバイル検索広告市場は13億ドル規模に
2009/2/24のThe Kelsey Groupのリリースから。
http://www.kelseygroup.com/press/pr090224.asp
2008年は1.6億ドル規模なので、年平均成長率は81.2％と予想。
http://www.kelseygroup.com/press/pr090224.asp
2008年は1.6億ドル規模なので、年平均成長率は81.2％と予想。
米PCライトユーザはヘビーユーザよりも携帯インターネット利用が多い
2009/2/25のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2739
例えば携帯のニュースサイト利用では、PCのライトユーザが15.2％利用に対し、PCヘビーユーザは11.7％しか利用しないなど。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2739
例えば携帯のニュースサイト利用では、PCのライトユーザが15.2％利用に対し、PCヘビーユーザは11.7％しか利用しないなど。
米検索語でみる、「不況で出産も減る」の真偽
2009/2/25のHitwiseのブログから。
まあ不況だと、先行き心配ですから、妊娠出産も減るというのは感覚的には理解できる。実際人口統計的にもそのようだ。
この2年、マタニティとか妊娠などの検索語も冷え込んでいる。
直帰率が低いと、コンバージョンは高くなるか
2009/2/25のcompeteのブログから。
関連リンク：
アクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
アクセス解析における月次トレンド・データの見方
米ウェブページ1ページ平均の閲覧時間は55秒
メールでの問い合わせに対する平均反応時間は19時間31分
アクセス解析における「ヒット数」「インプレッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン（数）」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一訪問あたりのページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「直帰数」「直帰率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ離脱率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一人あたりの訪問回数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リーセンシー」「フリークエンシー」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リピート訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「再訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「新規訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「クリック数」「クリック率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ参照元、セッション参照元、訪問者の参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション滞在時間」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「入口ページ」「ランディング・ページ」「出口ページ」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ユニーク・ビジター数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ」とは、WAAの定義集から
サイトタイプ別、プロセス別KPI
ユニークビジター数にこだわるな、参照元別直帰率
アクセス解析で直帰率の平均は意味がない
ページビューはあい変らず最重要指標の一つ
平均の罠2（1日平均）
平均値の罠1
4象限グラフの罠
アクセス解析では偏差値は使わない方がよい
紹介したブログではバレンタインで花サイトが急上昇したということだが、上がった下がっただけでなく、このように直帰率とコンバージョン率の関係などを示してもらうと、紹介しがいがあるというものだ。
この4サイトでは、きれいに順番になってはいないが、概ね直帰率が低いとコンバージョンは高そうだ。しかしこの場合使うグラフは相関図でしょ。まあ4つプロットしても寂しいというのはわかるが、2指標の関係性はこれではわかりにくいことこの上ない。
関連リンク：
アクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
アクセス解析における月次トレンド・データの見方
米ウェブページ1ページ平均の閲覧時間は55秒
メールでの問い合わせに対する平均反応時間は19時間31分
アクセス解析における「ヒット数」「インプレッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン（数）」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一訪問あたりのページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「直帰数」「直帰率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ離脱率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一人あたりの訪問回数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リーセンシー」「フリークエンシー」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リピート訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「再訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「新規訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「クリック数」「クリック率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ参照元、セッション参照元、訪問者の参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション滞在時間」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「入口ページ」「ランディング・ページ」「出口ページ」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ユニーク・ビジター数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ」とは、WAAの定義集から
サイトタイプ別、プロセス別KPI
ユニークビジター数にこだわるな、参照元別直帰率
アクセス解析で直帰率の平均は意味がない
ページビューはあい変らず最重要指標の一つ
平均の罠2（1日平均）
平均値の罠1
4象限グラフの罠
アクセス解析では偏差値は使わない方がよい
2009/02/25
米検索語「失業」、若年層と低所得者層が検索
2009/2/24のcomScoreのリリースから。
暗い話題でいやだが、2008/12の米検索語で「クーポン」「失業」「破産」「失業手当」などが、対前年同月比で2-3倍の検索回数の水準となっている。属性で「失業」を見ると、極端に多いわけではないが、若年層と低所得者層が相対的に高い。
2009/02/24
IABのAudience Reach Measurement Guidelines最終版がリリース
2009/2/23のIABのリリースから。
http://www.iab.net/about_the_iab/recent_press_releases/press_release_archive/press_release/pr-022309-audience
http://www.iab.net/media/file/audience_reach_022009.pdf(33ページ)
IABのAudience Reach Measurement Guidelines原案は結構曲者だ でもお伝えしているので、特にコメントしません。多分中身は意見募集中のドキュメントと大差ないのではと推察します。
http://www.iab.net/about_the_iab/recent_press_releases/press_release_archive/press_release/pr-022309-audience
http://www.iab.net/media/file/audience_reach_022009.pdf(33ページ)
IABのAudience Reach Measurement Guidelines原案は結構曲者だ でもお伝えしているので、特にコメントしません。多分中身は意見募集中のドキュメントと大差ないのではと推察します。
米スマートフォン利用者の17％がアプリに100ドル以上出費
2009/2/23のABI Researchのリリースから。
http://www.abiresearch.com/press/1375-Buying+Mobile+Applications%3A+17%25+of+US+Smartphone+Survey+Respondents+Spent+More+Than+%24100+Last+Year
235人が対象のアンケート調査じゃなあ。。。
http://www.abiresearch.com/press/1375-Buying+Mobile+Applications%3A+17%25+of+US+Smartphone+Survey+Respondents+Spent+More+Than+%24100+Last+Year
235人が対象のアンケート調査じゃなあ。。。
13ヶ月で1年ずつ折れ線で表示するグラフは始めてだが面白い
2009/2/23のcompeteのブログから。
本文は米国の自動車サイトが回復のサインかという話なのだが、注目したのはこのグラフ。最初は全く理解できなかったが、よく見るとなるほどという点もある。
各年の季節変動を比較する際に作るグラフは、自分なら1-12月で各年の折れ線をこのように表示する方法を取るのだが、1月-翌年1月で表示するこの方法は、12月と翌年の1月をつなげて、その変化も補足するという点は面白い。確かに必ず12月-翌1月の関係は目で追っている自分を知っているので、なるほどと納得できる。
しかし凡例はやはり気持ち悪い。08/09という凡例は08/1-09/1とでも書いてくれないと一瞬では理解できないという点で、はじめてこのグラフに遭遇した人は塾考してしまうだろう。
グラフの話は別として、本題では、下のグラフにあるとおり、コンバージョンは下がる一方なので、回復しているとは思えん。
インターネット広告が注目されるのは夕方、ショッピング中にも
2009/2/19のIAB UKのニュースから。
http://www.iabuk.net/en/1/lightspeedandiabresearch190209.html
英国のインターネット利用者に対する調査の結果。全ての年代で、夕方が広告に対して最も注意を払いやすい時間帯だという。若年層は、朝から晩に向けて徐々に関心が上がっていく傾向があるらしい。対して高年齢層は午後9-12と午後2-6時にピークがあるという。
時間帯以外では、何をしているときに広告への関心が高まるのかという部分では、ショッピング中と調査（調べものをしている）中が高いようだ。
この調査結果を使えば、どういった顧客にどういうタイプのメッセージを何時打つのかがわかるという。例えば若い人向けなら、エンタメ系の広告を9-14時に打てば効果的とか。
いやあ、これは非常に面白いのだが、どのくらいのサンプルでどういう調査内容なのか詳細がわからないので何とも判断しがたいが、これだけでなく実際のいろんなサイトでの実証があるといいんじゃないかなあ。
http://www.iabuk.net/en/1/lightspeedandiabresearch190209.html
英国のインターネット利用者に対する調査の結果。全ての年代で、夕方が広告に対して最も注意を払いやすい時間帯だという。若年層は、朝から晩に向けて徐々に関心が上がっていく傾向があるらしい。対して高年齢層は午後9-12と午後2-6時にピークがあるという。
時間帯以外では、何をしているときに広告への関心が高まるのかという部分では、ショッピング中と調査（調べものをしている）中が高いようだ。
この調査結果を使えば、どういった顧客にどういうタイプのメッセージを何時打つのかがわかるという。例えば若い人向けなら、エンタメ系の広告を9-14時に打てば効果的とか。
いやあ、これは非常に面白いのだが、どのくらいのサンプルでどういう調査内容なのか詳細がわからないので何とも判断しがたいが、これだけでなく実際のいろんなサイトでの実証があるといいんじゃないかなあ。
ポータル誘導で利用者の多い毎日・産経、ロイヤリティの高い日経・朝日・読売
2009/2/24のネットレイティングスのリリースから。
2009/1の月間のデータから。「新聞社が運営するニュースサイトの利用者数において毎日新聞社が運営する毎日.jpが947万人を集客し首位に立っていることがわかりました。2位はマイクロソフトが運営するポータルサイトMSN/Windows Liveと産経新聞社が共同提供しているMSN産経ニュース（787万人）、3位は産経新聞社のニュースサイト・イザ！（742万人）と続き、新聞の発行部数では上位のYOMIURI ONLINE（読売新聞社）とasahi.com（朝日新聞社）をリードしています。NIKKEINETやasahi.comは、職場での利用者と家庭からの利用者がほぼ同数になっているのが特徴です。」
「これは、ポータルサイトとの共同提供であるMSN産経ニュースはもちろんのこと、毎日.jpやイザ！は他社運営のポータルサイトの集客力を自社サイトに誘導した結果です。イザ！は全トラフィックの9割前後がYahoo!ニュースからの流入になっています。また、首位の毎日.jpも全トラフィックの5割前後がYahoo!ニュースからの流入です。」
「一方、新聞社サイトの利用者ひとりあたりの平均ページビュー数で見ると、NIKKEI NET、asahi.com、YOMIURI ONLINEの順となり、利用者数との逆転現象が起きています。」
「約2700万人が利用しているYahoo!ニュースは、記事を提供する主要ニュースサイトへのトラフィックの供給源にもなっています。一方、Yahoo!ニュースに依存しない日経、朝日は、ひとりあたりの訪問回数やページビューなどが高く、ロイヤリティの高い読者を確保しています。新聞社サイトの利用特性は、各社の戦略を反映したものになっているようです。」
2009/02/23
検索語から見ると、人は何に怯えているのかわかる？
2009/2/23のHitwiseのブログから。
http://weblogs.hitwise.com/robin-goad/2009/02/what_are_we_scared_of.html
http://weblogs.hitwise.com/robin-goad/2009/02/what_are_we_scared_of.html
これは英国のデータ。お国柄は出そう。
電通の2008年日本の広告費、インターネットが16％増で今年にも新聞を抜く勢い
2009/2/23の電通のニュースから。
2008年の日本の広告費は6兆6926億円で対前年比4.7％減。オリンピックなどプラス要因はあったものの、後半の景気減速に伴い、5年ぶりに減少となった。
媒体別にみると「新聞」が-12.5％と大幅に減少、雑誌も-11.1％、テレビは-4.4％。インターネットは+16.3％となるも2006-2007年の20％を超える増加とはならなかった。この結果、今年にはインターネットが新聞を抜きそうな感じだ。
インターネット広告の中では、モバイルが913億円（+47.0％）、検索連動型広告が1575億円（+22.9％）となった。やはりモバイルが牽引しているようだ。
米広告主のコストカット、半年前より進む
2009/2/10のAssociation of National Advertisersの記事から。
http://www.ana.net/news/content/1622/
全米広告主協会とでもいうのだろうか。オンラインで広範囲の業種のマーケターに調査した結果のようだ。2008/7-8月の調査で53％が6ヵ月後の広告予算は減っていると回答したが、実際は71％が減少を経験しているという。
http://www.ana.net/news/content/1622/
全米広告主協会とでもいうのだろうか。オンラインで広範囲の業種のマーケターに調査した結果のようだ。2008/7-8月の調査で53％が6ヵ月後の広告予算は減っていると回答したが、実際は71％が減少を経験しているという。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「一訪問当たりの平均売上高」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
一訪問当たりの平均売上高（Average Revenue per Visit）
一訪問当たりの平均売上高はサイトの経済的評価でもっと細かいものだが、「訪問者一人当たり売上高」と似ている。
定義（Definition）
「訪問者一人当たり売上高」を見て、訪問者の代わりに訪問と置き換える。このKPIの変化形は、1回の検索訪問当たりの平均売上高で、これは：
検索訪問から生み出された売上高の合計÷検索を利用した訪問者の訪問回数＝1回の検索訪問当たりの平均売上高
検索者のKPIを算出する能力は、そのセグメントでの売上をアクセス解析ツールが判別できるかどうかによる。これを行うには、少なくとも1つの検索結果ページを見た訪問者を、全ての訪問からセグメントでき、このセグメントの訪問によって生み出された売上も区別できること。
説明（Presentation）
「訪問者一人当たりの平均売上高」を見よ。
期待値（Expectation）
「訪問者一人当たりの平均売上高」は実際長期で、時間に依存する業績評価指標だが、この一訪問当たりの平均売上高は、今現在マーケティングやコンバージョン施策がうまくいっているかどうかを表すよい指標だ。「訪問者一人当たりの平均売上高」と対比することで、短期的な施策が成果を挙げているか、訪問者の生涯価値に対して貢献しているかいないかを見よう。
行動（Action）
「訪問者一人当たりの平均売上高」を見よ。
一訪問当たりの平均売上高（Average Revenue per Visit）
一訪問当たりの平均売上高はサイトの経済的評価でもっと細かいものだが、「訪問者一人当たり売上高」と似ている。
定義（Definition）
「訪問者一人当たり売上高」を見て、訪問者の代わりに訪問と置き換える。このKPIの変化形は、1回の検索訪問当たりの平均売上高で、これは：
検索訪問から生み出された売上高の合計÷検索を利用した訪問者の訪問回数＝1回の検索訪問当たりの平均売上高
検索者のKPIを算出する能力は、そのセグメントでの売上をアクセス解析ツールが判別できるかどうかによる。これを行うには、少なくとも1つの検索結果ページを見た訪問者を、全ての訪問からセグメントでき、このセグメントの訪問によって生み出された売上も区別できること。
説明（Presentation）
「訪問者一人当たりの平均売上高」を見よ。
期待値（Expectation）
「訪問者一人当たりの平均売上高」は実際長期で、時間に依存する業績評価指標だが、この一訪問当たりの平均売上高は、今現在マーケティングやコンバージョン施策がうまくいっているかどうかを表すよい指標だ。「訪問者一人当たりの平均売上高」と対比することで、短期的な施策が成果を挙げているか、訪問者の生涯価値に対して貢献しているかいないかを見よう。
行動（Action）
「訪問者一人当たりの平均売上高」を見よ。
豪グーグルのストリートビュー開始で、2008/8地図カテゴリーが上昇
2009/2/23のHitwiseのブログから。
「観光地、施設」カテゴリーサイトは1月と6月に季節のピークがあるようにみえる。最近は「安いクルーズ」が検索語として増えているようだ。当然向こうの夏である2-3月に向けてこれからまだ伸びる感じなのだろう。1月末で前年同期比で2割増の水準にあるという。
2009/02/21
2009/2/14週の英ECサイト・ランクとEC検索語
2009/2/14週の米ECサイト・ランクとEC検索語
HitwiseのRetail Data Centerから。
http://www.hitwise.com/datacenter/retail/
http://www.hitwise.com/datacenter/retail/
データの提供方法が変わっている。URLは固定でデータだけ更新するようだ。
米ニュースサイト、Yahoo! Newsがトップ
HitwiseのMain Data Centerから。
Yahoo! Newsがトップで7.4％（訪問シェア？リーチ？）、2位はThe Weather Channelで3.4％。参照元のシェアはGoogleがトップの15.7％。検索語はcnnやweatherが上位。ニュースのカテゴリーには天気も入っているので、初めての方は違和感あるかもしれないが。
2009/2/14週の米検索語
HitwiseのMain Data Centerから。
http://www.hitwise.com/datacenter/main/dashboard-10134.html
http://www.hitwise.com/datacenter/main/dashboard-10134.html
データの提供方法が変わっている。URLも固定なのか、変化するのかまだよくわからない。急上昇キーワードが2/14の週と前週とを比較。残りは2/14から過去4週分のデータをまとめている。小売、ローン、旅行、税関連も取り上げている。
2009/2/14週の米検索エンジンシェアとトップ20サイト
HitwiseのMain Data Centerから。
データの提供方法が変わっている。URLも固定なのか、変化するのかまだよくわからない。今回は旅行、SNS、バンキング、不動産サイトでのトップ20が見られる。
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
2009/2/19のCoremetricsのリリースから。
http://www.coremetrics.com/company/2009/pr09_02_19_valentine_benchmark.php
http://www.coremetrics.com/downloads/coremetrics-benchmark-report-2009-valentines-day.pdf (Coremetrics BenchmarkValentine's 09 Report 13ページ)
http://www.coremetrics.com/company/2009/pr09_02_19_valentine_benchmark.php
http://www.coremetrics.com/downloads/coremetrics-benchmark-report-2009-valentines-day.pdf (Coremetrics BenchmarkValentine's 09 Report 13ページ)
百貨店は、AOVが伸び、コンバージョン率も上がった。
取得したドメインの12％でサイトがなく、1ページのみのサイトが24％
2009/2/18のVerisignのQ4 2008 The Domain Name Industry Briefから。
http://www.verisign.com/static/044518.pdf
http://www.verisign.com/static/044518.pdf
2008/末の世界のトップレベルドメイン（TLD）名の登録数、この1年で16％増。実質サイトが稼動していない割合が36％ということで、権利確保目的も結構あるということか。
オスカー関連、ネットで最も語られた俳優は誰？
2009/2/20のNielsenのブログから。
棒グラフの方は1/1-2/15までブログで語られていた俳優のシェア。折れ線の方は、オスカー以前の期間にブログで語られていた俳優別の推移。
1月の米検索エンジンシェア、グーグルが67.9％（compete）
2009/2/20のcompeteのブログから。
http://blog.compete.com/2009/02/20/search-market-share-january-google-yahoo-msn-live-ask-aol/
http://blog.compete.com/2009/02/20/search-market-share-january-google-yahoo-msn-live-ask-aol/
タイトルには、MSNにClub Live含むのシェアで記載。
2009/02/20
何度も検索した人の方が購入しやすい
2009/2/19のcompeteのブログから。
当たり前と言えば、当たり前だが、クレジットカードの申し込みでの事例を紹介している。一番下の図は、ブランド指定で検索しなかった方が、申し込み率は高かったということ。これは商品分野やそのカテゴリーによるブランド競争状態などによって、指名買いが高いか低いかは、分かれるところのような気がする。
米2009/1のネット視聴率、税金、職探し、旅行サイトが上昇
2009/2/19のcomScoreのリリースから。
Facebookが初のトップ10入りとなった。税金も職探しも旅行も新年の季節的要因という。職探しはさらにこの経済的要因も重なっているようにも思うが、旅行は春に向けての恒例の現象らしい。
広告リーチ系では、AOLのアドネットワークPlatform-Aが91％でトップ、Yahoo! Network86％、ValueClick Networks84％、Google Ad Network83％などと続く。
オンライン・マーケターの過半数が効果測定していない
2009/1/20のAlterian Annual Surveyのリリースから。
http://www.alterian.com/news__events/press_releases/2009/20090120_6th_annual_survey.aspx
世界のマーケターや代理店など1500を対象に調査したもの。47％しか効果測定できていないという。
http://www.alterian.com/news__events/press_releases/2009/20090120_6th_annual_survey.aspx
世界のマーケターや代理店など1500を対象に調査したもの。47％しか効果測定できていないという。
2008Q4国内PC出荷台数、346万台で前年同期比3.7％増
2009/2/19のIDC Japanのリリースから。http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20090219Apr.html
・世界市場の出荷台数が前年同期比1.9％減となる中、地域別では、日本が堅調
・低価格PCが40万台を超え、国内PC市場をけん引
IDC Japan パーソナル・コンピューティング グループマネジャーの片山雅弘は「2008年第4四半期の家庭市場では、低価格PCだけでなく、既存のポータブルPCも二桁の成長となった。この勢いは2009年第1四半期もそのまま続くと見ている。特に新入学にあたる今期は、ブロードバンドを引くことができない学生がイーモバイルとセットでPCを購入する機会が増えるであろう。ビジネス市場は、落ち込むことが懸念されたが、金融危機以前に受注した案件の出荷もあり、前年同期比11.8%減に止まった。しかし2009年第1四半期は 年度末の決算を3月に控え、出費を抑える企業が増えるため、2009年の中で最も厳しい状況になる可能性がある」と分析している。
2009/02/19
米デジタル・テレビ関連サイト、2008年末にピーク
2009/2/18のHitwiseのブログから。
デジタルアナログのコンバーターを買ってもらうためのクーポンのページは、低所得者層や高齢者の方よくが見ているとも。
2013年に米ネットユーザの52％がUGCの作り手側に
2009/2/19のeMarleterの記事から。
現在UGCの消費者は60％、作り手は42.8％で、これが2013年にそれぞれ70％、51.8％になると予測。
アクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
Anil Batra氏のレポートから。
アクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
アクセス解析における月次トレンド・データの見方
米ウェブページ1ページ平均の閲覧時間は55秒
メールでの問い合わせに対する平均反応時間は19時間31分
アクセス解析における「ヒット数」「インプレッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン（数）」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一訪問あたりのページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「直帰数」「直帰率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ離脱率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一人あたりの訪問回数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リーセンシー」「フリークエンシー」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リピート訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「再訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「新規訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「クリック数」「クリック率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ参照元、セッション参照元、訪問者の参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション滞在時間」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「入口ページ」「ランディング・ページ」「出口ページ」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ユニーク・ビジター数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ」とは、WAAの定義集から
サイトタイプ別、プロセス別KPI
ユニークビジター数にこだわるな、参照元別直帰率
アクセス解析で直帰率の平均は意味がない
ページビューはあい変らず最重要指標の一つ
平均の罠2（1日平均）平均値の罠1
4象限グラフの罠アクセス解析では偏差値は使わない方がよい
調査方法や時期などが不明で、詳細がわからないが、80サイトが対象のようだ。結果をみても分かるとおり、サイトによってピンからキリまである。平均値を出すより、分布をそのまま出してもらった方が実態がわかるというものだ。その場合の切り口は、サイトの目的（ここでは6カテゴリーに分けている）だけでなく、規模とかもう少し多面的な方がよい。
さてこれを見て、あなたのサイトは高いと見るか低いと見るか、関係ないよと言い切るか？ベンチマークをどう考えるかの際の重要な問題。
関連リンク：
直帰率が低いと、コンバージョンは高くなるかアクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
アクセス解析における月次トレンド・データの見方
米ウェブページ1ページ平均の閲覧時間は55秒
メールでの問い合わせに対する平均反応時間は19時間31分
アクセス解析における「ヒット数」「インプレッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン（数）」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一訪問あたりのページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「直帰数」「直帰率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ離脱率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一人あたりの訪問回数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リーセンシー」「フリークエンシー」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リピート訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「再訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「新規訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「クリック数」「クリック率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ参照元、セッション参照元、訪問者の参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション滞在時間」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「入口ページ」「ランディング・ページ」「出口ページ」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ユニーク・ビジター数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ」とは、WAAの定義集から
サイトタイプ別、プロセス別KPI
ユニークビジター数にこだわるな、参照元別直帰率
アクセス解析で直帰率の平均は意味がない
ページビューはあい変らず最重要指標の一つ
平均の罠2（1日平均）平均値の罠1
4象限グラフの罠アクセス解析では偏差値は使わない方がよい
米デジタル・テレビへの移行、高齢者より若年層が遅れてる？
2009/2/18のNielsenのリリースから。
2009/2/15時点でデジタルテレビへ移行していない世帯の割合が、平均では4.4％、（世帯主が？）35歳以下では8.1％と高く、55歳以上では2.6％と低い。日本では高齢者世帯がお金もないし、早く移行して欲しいユーザーグループのように宣伝などを見ていると感じるが、米国では違うようだ。多分どこかにこの原因となる背景情報があるのだろうが、リリースでは触れられていない。地域別の格差の方が主題になっている。日本でも若年単身世帯はもう携帯でワンセグ視聴で、テレビも買い換えないとかになるのか？
Omniture Online Marketing Suiteを発表
2009/2/18のOmnitureのリリースから。
http://www.omniture.com/press/648
http://www.omniture.com/en/products/online_marketing_suite?s_cid=15083
また同日Developer Communityも開始。
http://www.omniture.com/press/651
http://developer.omniture.com/
http://www.omniture.com/press/648
http://www.omniture.com/en/products/online_marketing_suite?s_cid=15083
また同日Developer Communityも開始。
http://www.omniture.com/press/651
http://developer.omniture.com/
アクセス解析（Web Analytics）の4種のKPIの落とし穴
Avinash Kaushikのブログから。
http://www.kaushik.net/avinash/2009/02/insights-web-analytics-kpi-measurement-techniques.html自分の授業でも、アクセス解析という以前のデータの取り扱い方の原則のところで教えていることと似ている。彼のブログは例示や詳細な説明をするので、長文で個人的には難儀で嫌いなのですが、内容はよいので、我慢して読むと知見が得られることも多いのでお薦め。（ ）内は彼の意見でなく、私の追加コメント。KPIについては、Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsも紹介しており、彼は最初部分で当然下記のような話は抑えていた。
非常に簡単にまとめると、KPIは以下の4種類に大別できる。
・平均
・パーセント
・割合（Ratio）
・複合指標（Compound Metrics）
（で、問題はこの単純な指標の使い方にいろいろな落とし穴があるという点。いわれてみると当たり前で何の印象も残らないでしょうが、これで失敗したことがある人は、必ずこの裏にある問題も見過ごすことがなくなるという非常に重要な視点。）
・平均の問題
セグメント化して見ないと何にも使えないので、サイト全体の平均とかを指標にしてもあまり使えないというのが一つ。どういうばらつきをしているのか（分散）が分かった上で使わないと、イメージと全く違う判断をしてしまうというのが二つ目。（セグメント化については、平均や下記％の問題ではなく、数値を扱うときの共通の課題と私は考えている）
・％の問題
％と絶対値の両方を見ないと危ないというのが一つ目。件数10件のうち1件で10％なんてデータは真剣にみても仕方ない。こちらもセグメント化して分解して見ようというのが二つ目。％データでなく、Google Website Optimizerのように統計的な幅をもってみようというのが三つ目。（いやあ個人的にはアクセス・データはテストのようなサンプル・データでなはないので、統計的有意はあまり意味ないんじゃないかと思うけど、どの程度のボリュームで最大サンプリング誤差が発生するのかくらいの知識はあった方がよいでしょう。私の授業では統計式は一切出さず、5*5のマトリクスのサンプリング誤差表を手元に置きましょうくらいしか言いません。それで十分）
・比率（Ratio）
％と絶対値の両方を見ようというのが一つ目。ある値が「望ましい」目標であるというルールにする誘惑に負けるなというのが二つ目。例えば1.2を目指しましょうなどというコンサルタントの事を信用して突き進んではいけないという話。
（ここでは％と似ているが100％を超えるというものも含めてこういう（例えば一人当たりPV数とか）表現をするようだ（2：1といった表現もどちらかを分母にすれば％になるし）が、個人的には％と本質的には同じと思っている。どちらも分母と分子があるので。なので彼の二つ目のコメントは苦し紛れに見える。後者の話は比率の話題ではなく、私の言葉で言うところのベンチマークの問題。何をベンチマークに於いて目標するのが大事かという話だと思っている）
・複合指標（Compound Metrics）
ここは例えば、Visit Depth Indexというものを、新規訪問者のセッション割合と、1セッションあたりの平均PV数で計算するようなものを想定している。（現場ではあまり複雑な指標は使わないと思うんだが、Eric Petersonが最近提唱しているEngagementの計測指標を意識しているのではないか。）
以下の3点が問題点。
Uno. Take them with a grain of salt (or a truck full of salt).
Dos. Degrade to key “critical few” components.
Tres. Revisit and revalidate.
（うーん何とも簡単に訳しにくいが、そもそもKPIは単純で誰でも、上がった下がったで解釈にブレがないようなものを作るというのが原則なので、複雑な指標を作っても、具体的にどうしたらよいのかという行動に繋がらないということに尽きるのではないかなと）
2009/02/18
米商務省の2008年EC統計、対前年同期比マイナスとなる
The Census Bureau of the Department of Commerceが2009/2/17、米国の2008年第4四半期の小売売上統計を発表した。
季節変動調整前の数字で、小売売上高が9,801億ドルで、そのうちE-Commerceによるものが371億ドルで3.8％を占めた。全体は前年同期比で8.6％マイナスとなり、E-Commerce分も同4.9％のマイナスとなった。
米2008年末商戦のメール・マーケティング、12/18がピーク
2009/2/17のThe Retail Email Blogから。http://www.retailemailblog.com/2009/02/season-finale-christmas-2008.html
クリスマスの1週間前の12/18がメール送信のピークで、12/21が次のピークだったそうだ。
米旅行関連のメール受信者の63％、送り主の利用者になりやすい
2009/2/17のEpsilon Researchのリリースから。
http://www.epsilon.com/modules/Press-Releases-021709-Email-Branding-Study-%E2%80%93-Travel/p88-l3
http://www.epsilon.com/modules/Press-Releases-021709-Email-Branding-Study-%E2%80%93-Travel/p88-l3
米Facebook Notesが利用者を増やしている
2009/2/17のcompeteのブログから。
Facebook Notesと言われてもよく分からないが、著者のコメントを読む限りでは、メールでこの機能？を紹介しているのがフックになっていると思われる。写真やアプリには及ばないが人気のエリアになりつつあるようだ。
ネットユーザのおけるSNS利用率、ヨーロッパ平均で74.6％
2009/2/17のcomScoreのリリースから。
ネットユーザのおけるSNS利用率がヨーロッパの中で最も高いのは英国の79.8％。フランスではこの1年でFacebookユーザが5.4倍でトップに躍り出ている。2位はSkyrockで8％増。
2009/1、地デジ対応受信機の世帯普及率が49.1％
2009/2/17の総務省のリリースから。
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090217_7.html
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090217_7.html#bs
地上アナログテレビ放送が終了する時期についての認知度は77.8％。
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090217_7.html
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090217_7.html#bs
地上アナログテレビ放送が終了する時期についての認知度は77.8％。
2009/02/17
2008/9韓国の携帯インターネット利用率は52.5％
2008/12/11発表の韓国NIDAの統計から。
2008/9に3000人の12-59歳個人を対象にした調査。週平均で携帯インターネット利用は2.5回、7.5分ということで、日本と違って韓国は携帯＜パソコンという感じか。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「訪問者一人当たりの平均売上高」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
訪問者一人当たりの平均売上高（Average Revenue per Visitor）
訪問者一人当たりの平均売上高は非常に重要な指標の一つで、ECや広告媒体サイトだけのためのものではない。マーケティング・サイトはコンバージョン・イベントをベースにした価値を評価することで、彼らのマーケティング施策をよく理解することができるし、顧客サポート・サイトはどれだけの売上を支えたか概算することができる。
定義（Definition）
一般的に：
生み出された売上高の合計÷訪問者数＝訪問者一人当たりの平均売上高
それぞれのビジネス・モデルで生み出されたあるいは支えられた売上高は異なる計算がされる。
Ｅコマース・サイト：ECサイトでは、生み出された売上高の合計は簡単に計算できる。
コンテンツ・サイト：広告ベースのサイトは、生み出された広告売上の合計あるいは平均CPMの計算を使うことができる。
マーケティング・サイト：新規顧客獲得にフォーカスしたマーケティング・サイトは、過去の結果と同様の質の新規顧客と比較することによって、獲得する新規顧客の価値を評価することになる。
サポート・サイト：顧客サポート・サイトは、理想的にはサイトによって支えられた顧客契約価値の合計を合計することだ。例えば、100人が100$のサポートを受けた商品と、50人が500$のサポートを受けた商品があるとすれば、支えられた売上の合計は、100*$100+50*$500で$35,000（原文では$1,250.00と書いてあった）となる。
顧客サポート・サイトのケースは、彼らがサポートした訪問者の価値を把握するために、明らかに人為的だが、サイトに対する価値を提供していると言える。
説明（Presentation）
他のお金に関わるKPIと同様に、説明は非常に明白。唯一の例外は、顧客サポートのモデルで、この指標は訪問者一人当たりの平均売上サポート高と名付けた方が明快だろう。
期待値（Expectation）
あなたの予想どおりで、訪問者一人当たりの売上が増えれば増えるほどよい。この業績評価指標を改善するための明らかな戦略は、サイトに価値ある訪問者を引き寄せることである。どの施策が実際効果的かを決定するために、各新規顧客獲得施策を分類して徹底して評価するためには、訪問者一人当たりの平均売上高を使うことを考えよう。
行動（Action）
この指標が突然下落したり、急落したら、真っ先にマーケティング部門に電話をすべきだ。そして次はオペレーションのグループにだ。しばしばサイトに相応しくない大量のグループが引き寄せられていたり、売上を実現する道筋に何か悪いことが起きている（例えば、ショッピング・カートが壊れているとか、サイトが重くなっているとか、広告の露出が減っているとか）かだ。
注意（Note）：このKPIは、悪化した際に原因が突き止められるまで、皆が急停止するように「赤信号」KPIの一つ。
Google Analyticsの実装や各種設定などの解説リンク集
2009/2/16のBryan Eisenbergのブログ。
http://www.grokdotcom.com/2009/02/16/the-missing-google-analytics-manual/
Google Analyticsのタグの実装や各種設定などの解説を、Google Analytics内外含めて項目別にまとめてくれている。
http://www.grokdotcom.com/2009/02/16/the-missing-google-analytics-manual/
Google Analyticsのタグの実装や各種設定などの解説を、Google Analytics内外含めて項目別にまとめてくれている。
米2008年末商戦の検索表示シェア、オンライン小売サイトが35％を占める
2009/2/17のInternet Engineの記事から。
http://www.internet-engine.net/RetailSearchPresence.htm
10個の商品、6000ページについて、3つ（グーグル、ヤフー、MSN）の検索エンジンで、オーガニックと広告含めた表示に対するシェアということのようだ。6つのサイト群のカテゴリーのシェアを示したグラフになっているようだ。しかしそもそもこれらの商品カテゴリーがこの6つのサイト・カテゴリー群に均等に扱われている商品とは言えず、単純に検索表示のシェアと言われても、だからオンライン小売サイトが強いと果たして言っていいのか判断できないような気がするのだが。。。
http://www.internet-engine.net/RetailSearchPresence.htm
10個の商品、6000ページについて、3つ（グーグル、ヤフー、MSN）の検索エンジンで、オーガニックと広告含めた表示に対するシェアということのようだ。6つのサイト群のカテゴリーのシェアを示したグラフになっているようだ。しかしそもそもこれらの商品カテゴリーがこの6つのサイト・カテゴリー群に均等に扱われている商品とは言えず、単純に検索表示のシェアと言われても、だからオンライン小売サイトが強いと果たして言っていいのか判断できないような気がするのだが。。。
独2008/12オンライン動画閲覧シェア、グーグルが50.5％
2009/2/16のcomScoreのリリースから。
Universal Music Groupが、利用者数は2位でグーグル（YouTubeが殆んどを占める）の4割くらいの水準だが、グーグルの一人平均閲覧回数がとてつもなく多いので、件数シェアではグーグルが5割を占めている。
2009/02/16
オーリック・システムズがGoogle Analyticsのようなモデルで携帯のアクセス・データを提供
2009/2/16のオーリック・システムズのリリースなどから。
10月から「myRT mobile」を無償提供しているが、広告モデルでないということで、どういうモデルなのか意味不明だったが、その狙いの一端がわかった。このサービスを無償で利用できる代わりに、全体統計としてデータを利用するということのようだ。しかしこの全体統計をベンチマークとして提供するモデルは、依然としてそれによって収入があると思えないので、PR効果だけを狙ったものとしてはコストに見合わないように思える。次なる狙いがあるのだろう。
ちなみに1月のデータは以下の通り。http://myrt.auriq.com/mobile/jp/statistics/2009/01.php
このサービスを利用しているサイトのカテゴリーにもよると思うが、土日はアクセスが平日より増えるという傾向があるようだ。時間別とかいろいろ出して欲しいなあ。
国内電話の通話、回数／時間ともに携帯発信が固定系発信を抜く
2009/2/16の総務省の「トラヒックからみた我が国の通信利用状況（平成19年度）」から。
どこかで見た記憶があったが、速報が昨年10/10に出てる。あまり代わり映えしない。
固定電話（原典では加入電話と表示されているもの）と携帯電話、いづれも年々1日当たりの通信回数は減り、通信時間は固定電話が減少傾向で1回当たりの平均通話時間は2分23秒、携帯電話は増加傾向で同2分8秒。
加入電話の契約数を都道府県別にみると、減少率が高いのは都市圏が多い。時間別通信回数は、住宅用固定電話では9時と18時にピークがある。時間別通話時間は、同9時と20時がピーク。要するに20時は長電話になっているということ。1通信当たりの通信時間は事務用でも10-20秒が最も多い。うーん、どういう内容の電話なんだろう。
2008年末のIP電話の利用数は約1,960万件、1年で16.8％増
総務省2009/2/16、2008/12末の電気通信サービスの加入契約数等の状況を発表した。
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090216_2.html
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/pdf/090216_2_bs.pdf
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090216_2.html
http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/pdf/090216_2_bs.pdf
IP電話の利用数の年間伸び率は、37.9％、26.4％、21.1％、16.8％と勢いは落ちている。携帯電話・PHSは人口普及率86.4％にまで達している。加入電話・ISDNは年間伸び率が、-2.6％、-5.0％、-7.1％、-7.5％と下落率が拡大している。
2009/02/15
韓国、ネットでしか新聞を見ない人が2割以上
2008/12/11発表の韓国NIDAの統計から。同じ統計から気になったものを一つ追加。
http://isis.nida.or.kr/eng/board/fileDown.jsp?pageId=040100&bbsId=10&itemId=304&athSeq=1 (pdf 40ページ)
http://isis.nida.or.kr/eng/board/fileDown.jsp?pageId=040100&bbsId=10&itemId=304&athSeq=1 (pdf 40ページ)
オンラインか紙で新聞を読む人は72.8％。どちらでも読む人が38.4％で、紙でしか読まない人（13.1％）よりネットでしか読まない人（21.3％）が多いことが韓国では話題になったそうだ。若い人ほど多いということで、新聞の将来は。。。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「コンバージョン当たりの平均コスト」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
コンバージョン当たりの平均コスト（Average Cost per Conversion）
ビジネス・モデルの違いに関わりなく、コンバージョンは、訪問者の活動の中で、あなたが把握する必要のある最も重要なものの一つだ。コンバージョン当たりの平均コストを計算することで、訪問者を獲得するのにあまり多くを支払わないようにすることができる。
定義（Definition）
一般的にコンバージョン当たりの平均コストは、「訪問者一人当たりの平均コスト」や「一訪問当たりの平均コスト」と同様に計算する：
顧客獲得のためのマーケティング・コスト総額÷総コンバージョン・イベント＝コンバージョン当たりの平均コスト
洗練されたマーケターは、このKPIを個々のコンバージョン・イベント別にセグメントしたいと思うだろう。こうすることで、意図したコンバージョンの行為と各マーケティング・コストを結びつけて把握するよいシステムを持つ必要がある。例えばあなたのサイトが見込み顧客を獲得するためにデザインされ、訪問者はニュースレターの購読ができる場合、購読者数を増やすためにできるマーケティングとしては、前半の顧客には不当に大きいマーケティング・コストを後半には少なく分配するように指定したいかもしれない。そうすることで、ニュースレターの購読コンバージョン・イベントのためによく見えるKPIを必ず作ることになるだろう。しかしあなたのマーケティング目標にとって、後半のイベントが補助的であるなら、これも理にかなっている。
「一訪問当たりの平均コスト」と同様に、マーケティング・チャネルでコンバージョン当たりの平均コストをセグメントすることは理にかなっている。こうすることで、コスト的に割に合わない戦略を特定することができるからだ。
説明（Presentation）
このKPIはお金に関わる指標で、ほとんどの事業の成功に重要なものなので、説明の場で多くの変化を必要としないだろう。コンバージョン・イベント別のコストに分解できるなら、全体視点（全体のコンバージョン当たりの平均コスト）を参照として提供すると共に、詳細のコンバージョン・イベントも明確に分けて提供することに価値がある。
期待値（Expectation）
コンバージョンに値する以上のコストを掛けているなら、明らかに何かが間違っているのだ。ほとんどの企業でこうはならないが、名ばかりに進行中のコンバージョン・コスト削減が期待されることがある。新規獲得のためのマーケティング施策を常日頃から精査することで、コンバージョン当たりの平均コストは劇的に改善させることができる。
行動（Action）
コンバージョン当たりの平均コストが増加したら、直ちにマーケティング施策で何を変えたか調査しよう。よくあるケースとしては、高価なプログラムを行ない、それに見合ったコンバージョン・イベントを得ていないからだ。このケースでは、普通このマーケティング活動と直ちにやめたくないだろうが、施策に注意を払い、何らかの改善を行おう。
2008/6韓国のネット普及率77.1％に
2008/12/11発表の韓国NIDAの統計から。
http://isis.nida.or.kr/eng/board/fileDown.jsp?pageId=040100&bbsId=10&itemId=304&athSeq=1 (pdf 40ページ)
2008/6-7月に17000世帯の4万人を超える調査結果から。中国や韓国の情報はなかなか発見しにくいのだが、やっと韓国の統計を英語で発表している原文にたどり着いた。
2001年でネット普及率は既に5割を超え、2004年で7割を超えている。2004年からは携帯接続も統計に含まれている。男女別の利用率は、男性81.6％、女性71.5％。年代別に見ると、10-30代は98％以上、40代で82％、50代は48.9％、60代は19％と50代以上は激減する。
利用時間は週平均で13.7時間ということは、1日2時間ですか。自宅利用が98.5％、職場での利用が約4割、携帯での利用が2割弱と、自宅での利用が高いあたりは日本と違うところか。
2009/02/14
米2009/1の急上昇サイト、スーパーボウル、ダイエット、大統領関係
2009/2/13のcompeteのブログから。
スーパーボウルでペプシのrefresheverything.comが躍進、オバマ大統領就任で、inauguratlcolletibles.com(622,000 visits)やgigapan.org(730,000 visits)やobamaclock.orgなどが上昇。新年の誓い？で減量などに期待を掛けるのか？joybauer.com(1.58M visits)、Slim-Fast.com(630,000)、nichollesweightloss.com(1.49M)、helensdiet.com(584,000)、mariasdietblog.com(2.36 M)といったところが上昇。
2009/02/13
アメリカ共和党サイトのみ、日米韓政党サイトのアクセシビリティ対応Ａクラス
2009/2/13のアライド・ブレインズのリリースから。
到達レベルの内訳は以下の通り；
Ａ 共和党（米）
Ｂ 社会民主党（日）
Ｃ 公明党（日）、国民新党（日）
Ｄ 日本共産党（日）
Ｅ 自由先進党（韓）、自由民主党（日）、新党日本（日）、ハンナラ党（韓）、民主党（日）、民主党（米）、民主党（韓）、民主労働党（韓）
Ａ 共和党（米）
Ｂ 社会民主党（日）
Ｃ 公明党（日）、国民新党（日）
Ｄ 日本共産党（日）
Ｅ 自由先進党（韓）、自由民主党（日）、新党日本（日）、ハンナラ党（韓）、民主党（日）、民主党（米）、民主党（韓）、民主労働党（韓）
米オンライン・ユーザの11％がTwitterを利用
2009/2/12のthe Pew Research Center’s Internet & American Life Projectの記事から。
Twitterユーザはニュースをモバイルで見る傾向が強いという。
Googleのブランド語検索におけるクリックコストが上昇
英IPAの2009/2/12の記事から。
http://www.ipa.co.uk/content/Brands-pay-Google-more-for-less自身のブランド検索語に対するCPCが上がっているらしい。2007/4-2008/12の17代理店が扱う88ブランドについて調査したものだという。例えば2008/5では、CPCが31.6％上昇し、この21ヶ月間でCTRは28.9％から20.9％へと下がった。
B to Bサイトにおける検索の質、満足度は高くない
2009/1のEconsultancyのレポートから。
2008/10にオンラインで実施した調査の結果。対象は媒体と広告主。サンプルは500程度で、英国が過半数を占める。
2008/10にオンラインで実施した調査の結果。対象は媒体と広告主。サンプルは500程度で、英国が過半数を占める。
パーミッションを取ったメール・マーケティングは米ECで非常に有効
2009/2/12のEpsilonのリリースから。
http://www.epsilon.com/modules/Press-Releases-021209-Email-Branding-Study/p87-l3
2008/12に千人規模で実施した調査の結果。
・57％がメール受け取って、その会社の事をポジティブに思った
・41％が単にメールを受信することで、その会社から将来買いたいと思った
・1/3はメールのリンクをクリックしないで、普段から直接サイトに訪問している
http://www.epsilon.com/modules/Press-Releases-021209-Email-Branding-Study/p87-l3
2008/12に千人規模で実施した調査の結果。
・57％がメール受け取って、その会社の事をポジティブに思った
・41％が単にメールを受信することで、その会社から将来買いたいと思った
・1/3はメールのリンクをクリックしないで、普段から直接サイトに訪問している
携帯電話のPush-to-Talk、2013年に北米で8.5％普及と予想
2009/2/12のABI Researchのリリースから。
http://www.abiresearch.com/press/1369-Push-to-Talk+Will+Reach+8.5%25+Penetration+in+North+American+Mobile+Market%3B+But+Where%E2%80%99s+the+Rest+of+the+World%3F
Push-to-Talkは、“押して話す”というトランシーバのような通話方法。米国では2002年から、日本では2005年からサービスが開始されているみたい。確かに面白い機能だが、特定ビジネス向けの感が確かに強い。
http://www.abiresearch.com/press/1369-Push-to-Talk+Will+Reach+8.5%25+Penetration+in+North+American+Mobile+Market%3B+But+Where%E2%80%99s+the+Rest+of+the+World%3F
Push-to-Talkは、“押して話す”というトランシーバのような通話方法。米国では2002年から、日本では2005年からサービスが開始されているみたい。確かに面白い機能だが、特定ビジネス向けの感が確かに強い。
西欧ブロードバンド接続世帯の28％が、オンラインでテレビ視聴
2009/2/12のParks Associatesの記事から。
http://newsroom.parksassociates.com/article_display.cfm?article_id=5132
http://newsroom.parksassociates.com/article_display.cfm?article_id=5132
2001以降で初のマイナス成長、2008Q4の米EC売上が前年同期比-3％
2009/2/12のcomScoreのリリースから。
旅行カテゴリーを除く米EC売上推定値は、2008年間では$130.1 billionで6％のプラス。2007年が毎四半期約2割の増だった頃がうらめしい。年間でカテゴリー別の成長率を見ると、ゲームが3割近い増と好調なのに対して、音楽・映像系は-23％と低迷している。
American ExpressのコミュニティサイトOpen Forumが急増
2009/2/12のcompeteのブログから。
Twitterからの流入割合も2008/11から増加している。いやあ最近どこのデータもTwitterが素材になっているなあ。
今年のバレンタインは？季節変動の激しい「花とギフト」リテールサイト
2009/2/12のHitwiseのブログから。
下図を見ると兆候としては順調にきているかなとも思えるが、さて今年はどうなるか。朝日新聞では今年日本ではバレンタインデーが休日にあたるので、どうだろうかといった過去のデータを付けた記事が目に付いたが。
この4週の検索語「valentines」関連は、ここのデータ上では4,921件あり、うち「gift」が383だった。昨年が415だったので8％ダウンと言っているのだが、Hitwiseのデータに上がってくる件数の意味がつかめないのでよくわからない。まあこの経済情勢下の割には贈り物するマインドが極端に落ちている訳ではないという論調の裏づけ程度の利用なので、構わないと思うが。
バレンタインの時期以外は、母の日、クリスマス、イースターがピークになるようだ。
2009/02/12
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「一訪問当たりの平均コスト」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
一訪問当たりの平均コスト（Average Cost per Visit）
訪問者一人当たりの平均コストとの対比で、ウェブサイトの個々の訪問を推進する費用を追跡し続けることは、しばしば役に立つことである。
定義（Definition）
マーケティング・コスト全体の効果つまり、一訪問当たりの平均コストは以下のように定義できる：
顧客獲得のためのマーケティング・コスト総額÷訪問（セッション）数＝一訪問当たりの平均コスト
このKPIを計算するに当たって直面する問題は、「訪問者一人当たりの平均コスト」と同様である。
説明（Presentation）
これらの指標の計算方法の違いを知った上で、一訪問当たりの平均コストと「訪問者一人当たりの平均コスト」を並べて見せることはよいアイデアだ。
期待値（Expectation）
僅かなあるいは全くマーケティング・コストを掛けないで、サイトへの訪問を誘導できれば理想的だが、残念ながらこの理想的な状況とはほど遠い。しかし低いに超したことはない。
行動（Action）
特に新しいマーケティング・チャネルを使う時は、一訪問当たりの平均コストを注目し、「一訪問当たりの平均売上高」や「平均注文額」などの価値に関するKPIの増加との関係性なしに劇的に上昇していないかどうか調べよう。
一訪問当たりの平均コスト（Average Cost per Visit）
訪問者一人当たりの平均コストとの対比で、ウェブサイトの個々の訪問を推進する費用を追跡し続けることは、しばしば役に立つことである。
定義（Definition）
マーケティング・コスト全体の効果つまり、一訪問当たりの平均コストは以下のように定義できる：
顧客獲得のためのマーケティング・コスト総額÷訪問（セッション）数＝一訪問当たりの平均コスト
このKPIを計算するに当たって直面する問題は、「訪問者一人当たりの平均コスト」と同様である。
説明（Presentation）
これらの指標の計算方法の違いを知った上で、一訪問当たりの平均コストと「訪問者一人当たりの平均コスト」を並べて見せることはよいアイデアだ。
期待値（Expectation）
僅かなあるいは全くマーケティング・コストを掛けないで、サイトへの訪問を誘導できれば理想的だが、残念ながらこの理想的な状況とはほど遠い。しかし低いに超したことはない。
行動（Action）
特に新しいマーケティング・チャネルを使う時は、一訪問当たりの平均コストを注目し、「一訪問当たりの平均売上高」や「平均注文額」などの価値に関するKPIの増加との関係性なしに劇的に上昇していないかどうか調べよう。
米出会い系サイトの広告状況
2009/2/11のNielsenのブログから。
http://blog.nielsen.com/nielsenwire/consumer/online-dating-and-advertising-prove-to-be-a-good-match/
2003-2005年で非常に伸びたが、その後はそれほど伸びていない。しかし上位寡占のようなので、そこ次第のようだ。下の表は、$ベースのランキング。
2009/02/11
「Site Catalystに直帰率が無い」に対してOmnitureの対応が早かったね
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由はで、ご紹介したAvinash KaushikのOccam’s Razorの記事の中のよくある（彼に対する）質問の二つ目に「何故Site Catalystには直帰率が無いんだ」というもがあった。これに対してInside Omniture SiteCatalystはすぐ反応してますね。
http://blogs.omniture.com/2009/02/10/bounce-rates-inside-omniture-sitecatalyst/
正解はそんな指標は、マニュアルで作りなよってことなんだけど。
まあそもそもツールに依存する質問は、ツールベンダーさんにしましょうというのが、マナーかと思うのですが、実態は米国ですらこんなもんということでしょう。ツールが高度化しているので、マニュアル見てもわかんないし、見る気にもなれないというのはわかる。しかし著名なウェブアナリストに聞くものではないだろう。
マニュアルといえば、基本的に各メニューを逐次説明しているものが殆んどなんですよね。本当に分かりにくい。何百ページものそんなマニュアルをしかも電子ファイルでしか配らないとくるから、見る気にはなれません。僕が昔作ったマニュアルは、メニューから引くものと、何を調べたいかから引くものと、両方の切り口で作成したものがある。しかもメニュー別マニュアルより、問題意識（解決）別マニュアルの方が前。当然重複があるし、作るのは非常に面倒だった。そういうのは、どこかのマイナーなベンダーのもの以外に見かけない。というより見る気にならないので、見つけてないだけかもしれないが。
アクセス解析にとどまらず、見る気になるマニュアル、これは色んな複雑なサービスにおいては永遠のテーマか。タイトルから全然テーマが変ってしまったが。。。
http://blogs.omniture.com/2009/02/10/bounce-rates-inside-omniture-sitecatalyst/
正解はそんな指標は、マニュアルで作りなよってことなんだけど。
まあそもそもツールに依存する質問は、ツールベンダーさんにしましょうというのが、マナーかと思うのですが、実態は米国ですらこんなもんということでしょう。ツールが高度化しているので、マニュアル見てもわかんないし、見る気にもなれないというのはわかる。しかし著名なウェブアナリストに聞くものではないだろう。
マニュアルといえば、基本的に各メニューを逐次説明しているものが殆んどなんですよね。本当に分かりにくい。何百ページものそんなマニュアルをしかも電子ファイルでしか配らないとくるから、見る気にはなれません。僕が昔作ったマニュアルは、メニューから引くものと、何を調べたいかから引くものと、両方の切り口で作成したものがある。しかもメニュー別マニュアルより、問題意識（解決）別マニュアルの方が前。当然重複があるし、作るのは非常に面倒だった。そういうのは、どこかのマイナーなベンダーのもの以外に見かけない。というより見る気にならないので、見つけてないだけかもしれないが。
アクセス解析にとどまらず、見る気になるマニュアル、これは色んな複雑なサービスにおいては永遠のテーマか。タイトルから全然テーマが変ってしまったが。。。
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
Avinash KaushikのOccam’s Razorから。
http://www.kaushik.net/avinash/2009/02/dear-avinash-bounces-optimal-abandonment-ratios-data-drops.html
彼くらい有名になると、1日に50件は教えを請うメールが来るらしい（可哀想に）。その前にグーグルで検索して欲しいと彼は言っている。そりゃそうだ。
さて、よくある5つの質問に答えるというのが、上記のリンクの記事。タイトルにしたのは、その内の一つ。つまりそもそもそこにLandingするページではないので、1ページで離脱するということはありえないはずなのに、そのページの直帰率が0でないのは理解できないというのが質問の主旨。
幾つかの可能性があって、下記が例として上がっていた。
Ａ．ブックマークからのアクセス
Ｂ．セッション切れの後にリロード
Ｃ．検索などは賢くなっているので、意外と検索エンジンにindexされている
Ｂは指標そのものの定義から考えられるケースで、ＡとＣは思い込みによるユーザー行動やネットの仕組みの見落としによるものと分類できよう。
関連リンク：
http://www.kaushik.net/avinash/2009/02/dear-avinash-bounces-optimal-abandonment-ratios-data-drops.html
彼くらい有名になると、1日に50件は教えを請うメールが来るらしい（可哀想に）。その前にグーグルで検索して欲しいと彼は言っている。そりゃそうだ。
さて、よくある5つの質問に答えるというのが、上記のリンクの記事。タイトルにしたのは、その内の一つ。つまりそもそもそこにLandingするページではないので、1ページで離脱するということはありえないはずなのに、そのページの直帰率が0でないのは理解できないというのが質問の主旨。
幾つかの可能性があって、下記が例として上がっていた。
Ａ．ブックマークからのアクセス
Ｂ．セッション切れの後にリロード
Ｃ．検索などは賢くなっているので、意外と検索エンジンにindexされている
Ｂは指標そのものの定義から考えられるケースで、ＡとＣは思い込みによるユーザー行動やネットの仕組みの見落としによるものと分類できよう。
関連リンク：
直帰率が低いと、コンバージョンは高くなるか
アクセス解析の直帰率、米サイトタイプ別平均値は？
リンクでしか辿れないページの直帰率が0でない理由は
アクセス解析における月次トレンド・データの見方
米ウェブページ1ページ平均の閲覧時間は55秒
メールでの問い合わせに対する平均反応時間は19時間31分
アクセス解析における「ヒット数」「インプレッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「コンバージョン（数）」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一訪問あたりのページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「直帰数」「直帰率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ離脱率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「一人あたりの訪問回数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リーセンシー」「フリークエンシー」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「リピート訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「再訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「新規訪問者数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「クリック数」「クリック率」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ参照元、セッション参照元、訪問者の参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「参照元」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション滞在時間」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「入口ページ」「ランディング・ページ」「出口ページ」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ユニーク・ビジター数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「セッション数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページビュー数」とは、WAAの定義集から
アクセス解析における「ページ」とは、WAAの定義集から
サイトタイプ別、プロセス別KPI
ユニークビジター数にこだわるな、参照元別直帰率
アクセス解析で直帰率の平均は意味がない
ページビューはあい変らず最重要指標の一つ
平均の罠2（1日平均）
平均値の罠1
4象限グラフの罠
アクセス解析では偏差値は使わない方がよい
米2009/1のECのコンバージョン率が悪化
2009/2/9のCoremetricsのリリースから。
http://www.coremetrics.com/downloads/coremetrics-benchmark-industry-report-2009-01-us.pdf (Coremetrics Benchmark January 09 Report 14ページ)
これはECの各カテゴリーのベンチマークしているサイトのデータをカテゴリー別にまとめたもののようだ。下図はその中のRetailカテゴリーのデータで、この外にも14カテゴリーのデータがある。カテゴリー別のベンチマークが欲しい人は、参考になるのでは。指標の定義も載せておく。
2012年には世界でビジネス用のIP電話が3100万台出荷
2009/2/11のIn-Statのリリースから。
http://www.instat.com/press.asp?ID=2449&sku=IN0803999CT
音声中心のIP電話はビジネスと一般消費者向けで10：1以上の差がつくだろうと予測している。
http://www.instat.com/press.asp?ID=2449&sku=IN0803999CT
音声中心のIP電話はビジネスと一般消費者向けで10：1以上の差がつくだろうと予測している。
2013年に世界で5億人が携帯でテレビを見る
2009/2/10のABI Researchのリリースから。
http://www.abiresearch.com/press/1366-Half+a+Billion+Mobile+TV+Viewers+and+Subscribers+in+2013
http://www.abiresearch.com/press/1366-Half+a+Billion+Mobile+TV+Viewers+and+Subscribers+in+2013
メルマガで後日送られてきた、チャートを追加で掲載しておく。
日本のネット広告12月、対前年同月比かろうじてプラス
経済産業省の特定サービス産業動態統計調査の12月速報から。 http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/tokusabido/result/result_1.html
広告業全体では、11月から2カ月連続で対前年同月比2桁のマイナス。インターネット広告は11月にマイナスになった。新聞広告は4月から9カ月連続で対前年同月比2桁のマイナス。SP・PR・催事企画は11月12月ともに3割近く落ち込む。
広告業全体では、11月から2カ月連続で対前年同月比2桁のマイナス。インターネット広告は11月にマイナスになった。新聞広告は4月から9カ月連続で対前年同月比2桁のマイナス。SP・PR・催事企画は11月12月ともに3割近く落ち込む。
2008/12の移動電話国内出荷台数実績、318万台
2009/2/10のJEITAの統計資料から。
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/cellular/2008/comm/12.htm
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/cellular/2008/comm/12.htm
2008年度4月～12月累計では、28,033千台、前年同期比74.3%。ワンセグ搭載機は、統計開始以来の累計出荷台数では、49,383千台となった。
2009/02/10
シンガポールではPlurkというソーシャルネットワークサイトが流行し始めた
2009/2/10のHitwiseのブログから。
http://weblogs.hitwise.com/sandra-hanchard/2009/02/plurk_attracts_more_visits_tha.html
http://weblogs.hitwise.com/sandra-hanchard/2009/02/plurk_attracts_more_visits_tha.html
ブログサイトからの流入が多いらしい。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI「訪問者一人当たりの平均コスト」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
訪問者一人当たりの平均コスト（Average Cost per Visitor）
顧客獲得コストは、監視を怠ると制御できない悪循環にしばしば陥る。これらのコストを追跡することは難しいことだが、結局この努力は報いられる。
定義（Definition）
マーケティング・コスト全体の効果つまり、訪問者一人当たりの平均コストは以下のように定義できる：
顧客獲得のためのマーケティング・コスト総額÷訪問者数＝訪問者一人当たりの平均コスト
殆んどの会社にとって扱いにくいものは、顧客獲得のためのマーケティング・コストを合計することだ。4半期より短い期間でこれらのコストを正確に把握している会社は僅かであるというのが事実だからだ。もしオフラインのマーケティング資料でURLを強く打ち出していないのであれば、オンラインのマーケティング活動だけに限定して足しあげてしまうことをお薦めする。検索、メール、バナー広告、パートナーやフィード・ベースのマーケティング活動を足し上げるだけで、かなり使えるKPIになるだろう。
この指標はマーケティング・チャネルによってセグメントすると非常によい。例えば訪問者一人当たりの平均コストをメールやバナー広告、検索マーケティング別に計算したいと思うだろう。また新規獲得と顧客維持のためのマーケティング・コスト効率をよくするために、新規と再訪問者でセグメントしたいと思うだろう。
説明（Presentation）
このKPIがお金に関する指標なので、普通関係者の関心を引くために大した努力を
訪問者一人当たりの平均コスト（Average Cost per Visitor）
顧客獲得コストは、監視を怠ると制御できない悪循環にしばしば陥る。これらのコストを追跡することは難しいことだが、結局この努力は報いられる。
定義（Definition）
マーケティング・コスト全体の効果つまり、訪問者一人当たりの平均コストは以下のように定義できる：
顧客獲得のためのマーケティング・コスト総額÷訪問者数＝訪問者一人当たりの平均コスト
殆んどの会社にとって扱いにくいものは、顧客獲得のためのマーケティング・コストを合計することだ。4半期より短い期間でこれらのコストを正確に把握している会社は僅かであるというのが事実だからだ。もしオフラインのマーケティング資料でURLを強く打ち出していないのであれば、オンラインのマーケティング活動だけに限定して足しあげてしまうことをお薦めする。検索、メール、バナー広告、パートナーやフィード・ベースのマーケティング活動を足し上げるだけで、かなり使えるKPIになるだろう。
この指標はマーケティング・チャネルによってセグメントすると非常によい。例えば訪問者一人当たりの平均コストをメールやバナー広告、検索マーケティング別に計算したいと思うだろう。また新規獲得と顧客維持のためのマーケティング・コスト効率をよくするために、新規と再訪問者でセグメントしたいと思うだろう。
説明（Presentation）
このKPIがお金に関する指標なので、普通関係者の関心を引くために大した努力を