Insight for WebAnalytics: 02/2009

2009/02/28

米複数語による検索割合が増加、3語以上で56％を占める

2009/2/24のHitwiseのリリースから。

http://www.hitwise.com/press-center/hitwiseHS2004/google-searches-jan-09.php

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。

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。

http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/090227_3.html

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。

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。

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。

2009年1月の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比81.3％

2009/2/26のJEITAの発表から。

http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/pc/2008/index.htm

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。

http://www.soumu.go.jp/s-news/2009/pdf/090226_3_1.pdf

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

2009/2/26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-022609

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。

http://www.nielsen-online.com/pr/pr_090226.pdf

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。

カナダのメディア利用実態、IABカナダが発表

2009/2/3のIAB Canadaのリリースから。
http://www.iabcanada.com/newsletters/020309.shtml

西欧の動画ダウンロード、やはり無料がメイン

2009/2/26のParks Associatesの記事から。

http://newsroom.parksassociates.com/article_display.cfm?article_id=5138

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。

http://weblogs.hitwise.com/heather-dougherty/2009/02/retail_traffic_still_down_1.html

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/

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

Web担当者Forum グラフの読み方使い方の第5回が掲載

2009/2/26掲載。今回は折れ線グラフについて。

http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/01/16/4737

折れ線グラフの二つのトリックを紹介。

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

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。