2009/03/31
米5つのタイプに属する39％の人は、モバイルでのオンライン活動が活発
2009/3/25のPew Internet & American Life Projectのレポートから。
JavaScriptでリンクされているフルレポートは129ページ
あまりにも膨大で広範囲な資料なので、どれを紹介したらよいやら。。。何々型といったクラスターに分ける方法で各クラスターの特性を出していくこの方法は、わかったようでわかりにくいので、タイプ分けは面白いんだけど個人的にはあまり好きではない。
2008年の米インターネット広告、10.6％増の234億ドルに
2009/3/30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-033009
http://www.iab.net/media/file/IAB_PwC_2008_full_year.pdf (21ページ)
内訳を見ると、メールとクラシファイドは前年より下回ったが、検索が約2割増、ディスプレイ広告が約8％増となった。第4四半期全体では61億ドルで前年同期の59億ドルよりかろうじてよい。カテゴリー別では小売が25％から22％と減り、CPGが4％から6％にシェアをあげた。
2009/03/30
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規訪問者（顧客）と再訪問者（顧客）の売上の％」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
新規訪問者（顧客）と再訪問者（顧客）の売上の％（Percent Revenue from New and Returning Visitors and Customers）
新規訪問者と再訪問者別あるいは新規顧客と再訪問顧客別の売上比率は、いつ訪問者を顧客にしているかを知るための重要な指標だ。
定義（Definition）
売上のイベントを新規訪問と再訪問別に認識することがツールで可能なら、計算は比較的単純で：
新規訪問者による総売上÷総売上＝新規訪問者による売上比率
再訪問者による総売上÷総売上＝再訪問者による売上比率
売上のイベントが何種類もの購入からなるなら、新規顧客と再購入顧客別に同じような計算をすることに意味がある：
新規顧客による総売上÷総売上＝新規顧客による売上比率
再購入顧客による総売上÷総売上＝再購入顧客による売上比率
この場合の新規顧客とは、以前にサイトを多分訪問はしているが、購入はしていなかった人のことだ。他の言い方で新規と再購入を言うと、初回購入者とリピート購入者ということだ。
説明（Presentation）
これらのKPIはその名称自身が説明しているといってもよい。
期待値（Expectation）
一般的には、多くのオンライン・ビジネスでは、再訪問者から多くの売上を得ていることが観察されるだろう。顧客についても同様であるかどうかは、購入経験者に対して他の商品を売るビジネスをしているか、そういう商品か、初回購入の商品の際に提供したサービスの質などに依存する。このため、顧客満足度を計測しているなら、「顧客満足度の割合」の指標と共にこの指標も見せよう。
行動（Action）
多くのサイトでは、これらの比率は安定していて、何％ポイントかの小さな動きしかなく、長期的に変化していくものだ。訪問者や顧客が満足するような仕事をしているのであれば、この指標で突然の変化があったら、直ちに調査しなければならない。新規訪問者（顧客）による売上比率が突然上がった場合は、従来の訪問者や顧客の注文が減っているということが見えてくる。「新規訪問者と再訪問者の割合」や「新規顧客と再訪問顧客の割合」と同様に、変化があったら、その原因を調べなければいけない。
新規訪問者（顧客）と再訪問者（顧客）の売上の％（Percent Revenue from New and Returning Visitors and Customers）
新規訪問者と再訪問者別あるいは新規顧客と再訪問顧客別の売上比率は、いつ訪問者を顧客にしているかを知るための重要な指標だ。
定義（Definition）
売上のイベントを新規訪問と再訪問別に認識することがツールで可能なら、計算は比較的単純で：
新規訪問者による総売上÷総売上＝新規訪問者による売上比率
再訪問者による総売上÷総売上＝再訪問者による売上比率
売上のイベントが何種類もの購入からなるなら、新規顧客と再購入顧客別に同じような計算をすることに意味がある：
新規顧客による総売上÷総売上＝新規顧客による売上比率
再購入顧客による総売上÷総売上＝再購入顧客による売上比率
この場合の新規顧客とは、以前にサイトを多分訪問はしているが、購入はしていなかった人のことだ。他の言い方で新規と再購入を言うと、初回購入者とリピート購入者ということだ。
説明（Presentation）
これらのKPIはその名称自身が説明しているといってもよい。
期待値（Expectation）
一般的には、多くのオンライン・ビジネスでは、再訪問者から多くの売上を得ていることが観察されるだろう。顧客についても同様であるかどうかは、購入経験者に対して他の商品を売るビジネスをしているか、そういう商品か、初回購入の商品の際に提供したサービスの質などに依存する。このため、顧客満足度を計測しているなら、「顧客満足度の割合」の指標と共にこの指標も見せよう。
行動（Action）
多くのサイトでは、これらの比率は安定していて、何％ポイントかの小さな動きしかなく、長期的に変化していくものだ。訪問者や顧客が満足するような仕事をしているのであれば、この指標で突然の変化があったら、直ちに調査しなければならない。新規訪問者（顧客）による売上比率が突然上がった場合は、従来の訪問者や顧客の注文が減っているということが見えてくる。「新規訪問者と再訪問者の割合」や「新規顧客と再訪問顧客の割合」と同様に、変化があったら、その原因を調べなければいけない。
2009/03/28
やみつき率とサヨナラ率、オイシックスの5つのKPIのうちの二つ
日経ビジネス マネジメント2009春vol.5から。
正確に言うとオイシックス5大経営指標というものがあって、「売り上げ」「限界利益」「新規顧客数」「やみつき率」「特定セグメントのサヨナラ率」と書かれている。まあKPIとは言ってないんだけど。
最初の三つは、全体の指標となるが、タイトルで取り上げた指標はセグメント化された指標。「やみつき率」とは、ある特定の商品を、ある頻度以上買う率で、「特定。。。サヨナラ率」は、ある特定セグメントから離れた率ということだ。
季節変動がやはりあるようだが、やみつき率を観察していたために、現場の問題点にきづいたこともあるという。サヨナラ率は顧客満足を測る指標とも言え、行動に繋がる指標となっているようだ。社長自らセグメントした指標を追っているというのは凄いが、具体的な行動・調査指示ができるにはこうするのがベスト。
当然、グループや部門毎でも個別の指標をもっているとのことだ。
正確に言うとオイシックス5大経営指標というものがあって、「売り上げ」「限界利益」「新規顧客数」「やみつき率」「特定セグメントのサヨナラ率」と書かれている。まあKPIとは言ってないんだけど。
最初の三つは、全体の指標となるが、タイトルで取り上げた指標はセグメント化された指標。「やみつき率」とは、ある特定の商品を、ある頻度以上買う率で、「特定。。。サヨナラ率」は、ある特定セグメントから離れた率ということだ。
季節変動がやはりあるようだが、やみつき率を観察していたために、現場の問題点にきづいたこともあるという。サヨナラ率は顧客満足を測る指標とも言え、行動に繋がる指標となっているようだ。社長自らセグメントした指標を追っているというのは凄いが、具体的な行動・調査指示ができるにはこうするのがベスト。
当然、グループや部門毎でも個別の指標をもっているとのことだ。
米ECサイト、検索ではWalmartがトップも訪問者はAmazonがトップ
2009/3/21のHitwiseのRetail Data Centerから。http://www.hitwise.com/datacenter/retail/
いづれも2009/3/21の週のデータだが、検索語の方は過去4週分。home depotが検索では3位だが、サイトランクでは9位。まあ複合語をまとめるとどうなるか見てみないと、判断できないか。検索語は単純だけど、意外と奥は深い。
2009/3/21の週の英検索シェアとトップ20サイトなど
2009/3/21の英HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.co.uk/datacenter/main/dashboard-7323.html
検索エンジン・シェアは過去4週データで、サイト・ランキングは単週のデータ。
豪検索エンジンシェア、Google Australiaが74.6％
2009/3/21の週のHitwiseオーストラリアのData Centerから。 http://www.hitwise.com.au/datacenter/main/dashboard-1706.html
検索エンジン・シェアは2009/3/21から遡ること4週データで、サイト・ランキングは単週データ。
2009/2香港のオークションサイト、トップ10に日本のサイトが二つ
2009/3/21の週のHitwise香港のData Centerから。
シェアとしては僅かだが、6位にヤフー・オークションが、8位に楽天市場が入っている。向こうにいる日本人？それとも現地の人がアクセスしてるの？
2009/03/27
2008年米新聞広告16.6％マイナス、オンライン部門も-1.8％
2009/3発表のNAA（Newspaper Association of America）のデータから。
2008/Q4もオンライン部門は対前年同期比で-8.1％とQ2からマイナスの割合も大きくなってきている。全体ではもう20％もマイナスだ。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「前回訪問時との間（リーセンシー）が長い・中くらい・短い訪問者の％」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。 ここのところ、タイトルが異常に長くなるのでイヤなんだが。。。
前回訪問時との間（リーセンシー）が長い・中くらい・短い訪問者の％（Percentage of High, Medium and Low Recency Visitors）
Jim Novoによれば、将来の成功を占う最もよい指標の一つが、訪問と購入間に経過した時間だという。
定義（Definition）
リーセンシーとは次の訪問との間隔のことで、全てのツールで計算されてくる指標ではないが、訪問者を分類するのによく使われる。他の「高」「中」「低」で分類される指標と同じく、どれだけの時間間隔で分類するかを決定する必要がある。
訪問間隔のレポートはN日前に訪問したかというセッション数の分布で示される。これらのレポートでは当日（つまり0日で新規訪問のこと）のみの訪問者が大多数である場合が多い。
説明（Presentation）
リーセンシーが何を描いてくれるかを本当に理解できている人は少ないので、KPIと共に定義をしっかり書いておくというのがよいアイデアだ。前回訪問時との間隔が短いほど、訪問者は価値ある行動に寄与するといった場合には、リーセンシーが「短い」のはよいことであることを強調するのが重要だ。
またリーセンシーが変化したら、「多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者割合」といった他の指標も変化している可能性を疑おう。そして、顧客が再購入の意思決定にリーセンシーが極めて重要であることが観察されたなら、Eコマースではできるなら、訪問者と顧客双方でこのKPIを計算すべきだ。
期待値（Expectation）
リーセンシーはマーケティングやリマーケティングの施策で比較的管理しやすいものだ。短いリーセンシーの割合を劇的に上げたいと思うか？だったら以前の購入者や訪問者に対して、ちょっとびっくりするようなあるいは只で何かあげるようなメール・キャンペーンを行えばよい。長いリーセンシーの訪問者割合を上げたいのか？なら訪問者全員へリマーケティングするのをやめよう。
覚えておいて欲しいのは、全てのサイトでリーセンシーの短い訪問者ばかりということはない。それぞれのビジネス・モデルによって、このKPIに相応しいのは何かは、この本の別のところで議論する。
行動（Action）
訪問者のロイヤルティの最適な組み合わせが何か迷ったら、突然の変化が起きているに違いない。リーセンシーの短い訪問者の来なくなった理由は、競合など他にもっとよい代替が出現したのだ。
前回訪問時との間（リーセンシー）が長い・中くらい・短い訪問者の％（Percentage of High, Medium and Low Recency Visitors）
Jim Novoによれば、将来の成功を占う最もよい指標の一つが、訪問と購入間に経過した時間だという。
定義（Definition）
リーセンシーとは次の訪問との間隔のことで、全てのツールで計算されてくる指標ではないが、訪問者を分類するのによく使われる。他の「高」「中」「低」で分類される指標と同じく、どれだけの時間間隔で分類するかを決定する必要がある。
訪問間隔のレポートはN日前に訪問したかというセッション数の分布で示される。これらのレポートでは当日（つまり0日で新規訪問のこと）のみの訪問者が大多数である場合が多い。
説明（Presentation）
リーセンシーが何を描いてくれるかを本当に理解できている人は少ないので、KPIと共に定義をしっかり書いておくというのがよいアイデアだ。前回訪問時との間隔が短いほど、訪問者は価値ある行動に寄与するといった場合には、リーセンシーが「短い」のはよいことであることを強調するのが重要だ。
またリーセンシーが変化したら、「多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者割合」といった他の指標も変化している可能性を疑おう。そして、顧客が再購入の意思決定にリーセンシーが極めて重要であることが観察されたなら、Eコマースではできるなら、訪問者と顧客双方でこのKPIを計算すべきだ。
期待値（Expectation）
リーセンシーはマーケティングやリマーケティングの施策で比較的管理しやすいものだ。短いリーセンシーの割合を劇的に上げたいと思うか？だったら以前の購入者や訪問者に対して、ちょっとびっくりするようなあるいは只で何かあげるようなメール・キャンペーンを行えばよい。長いリーセンシーの訪問者割合を上げたいのか？なら訪問者全員へリマーケティングするのをやめよう。
覚えておいて欲しいのは、全てのサイトでリーセンシーの短い訪問者ばかりということはない。それぞれのビジネス・モデルによって、このKPIに相応しいのは何かは、この本の別のところで議論する。
行動（Action）
訪問者のロイヤルティの最適な組み合わせが何か迷ったら、突然の変化が起きているに違いない。リーセンシーの短い訪問者の来なくなった理由は、競合など他にもっとよい代替が出現したのだ。
米45－54歳のベビームーマーが最も映像メディアを見る
2009/3/26のcouncil for research excellenceのVideo Consumer Mapping Studyから。
http://www.researchexcellence.com/vcmstudy.php
10個のkey findingsからいくつか紹介すると；
・DVRの初期ユーザーはDVRによる過去映像視聴が多い。
・テレビ視聴者は平均して、ライブの番組で広告を凡そ1時間は見ている。
・自己申告のデータの解釈で注意点がある。それはテレビユーザーは過小評価の傾向があり、オンライン動画ユーザーは過大評価の傾向がある。
最後のが面白かった。調査のクセを見抜くのは難しいからなあ。アンケートやグルインなどで、回答者の答えをそのまま信用できないこともあるということで、最近は潜在意識の動きを脳の動きで測ることまでするようになってきている。
http://www.researchexcellence.com/vcmstudy.php
10個のkey findingsからいくつか紹介すると；
・DVRの初期ユーザーはDVRによる過去映像視聴が多い。
・テレビ視聴者は平均して、ライブの番組で広告を凡そ1時間は見ている。
・自己申告のデータの解釈で注意点がある。それはテレビユーザーは過小評価の傾向があり、オンライン動画ユーザーは過大評価の傾向がある。
最後のが面白かった。調査のクセを見抜くのは難しいからなあ。アンケートやグルインなどで、回答者の答えをそのまま信用できないこともあるということで、最近は潜在意識の動きを脳の動きで測ることまでするようになってきている。
シンガポールのネット、エンタメとソーシャル系で時間の半分を利用
2009/3/27のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2760
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2760
comScoreはシンガポールでもデータリリースし始めたらしい。Hitwiseもこのエリアはカバーしているしなあ。Googleが検索では圧倒的に強いが、Property別でみると、グーグル、ヤフー、MSN、Facebookが上位だ。
米2009/2の検索語、税金系が上昇、Circuit Cityは減少
2009/3/26のcompeteのブログから。
http://blog.compete.com/2009/03/26/february-search-movers-tax-rihanna-circuit-city/
http://blog.compete.com/2009/03/26/february-search-movers-tax-rihanna-circuit-city/
Southwest Airlinesの夏のワンプライス・セールでアクセス急増
2009/3/26のHitwiseのブログから。
http://weblogs.hitwise.com/us-heather-hopkins/2009/03/southwest_airlines_sale_boosts_1.html
http://weblogs.hitwise.com/us-heather-hopkins/2009/03/southwest_airlines_sale_boosts_1.html
国内飛行が一律49ドルというセールのようだ。図がちょん切れているのは原典のせい。それにしてもこんな寒いのに、もう夏のセールなんですか。。。
世界のクラウド・サービス売上、2009年に21.3％増
2009/3/26のGartnerのリリースから。
http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=920712
2008年に464億ドルが、2009年に563億ドルに、2013年には1501億ドルと予想。
http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=920712
2008年に464億ドルが、2009年に563億ドルに、2013年には1501億ドルと予想。
2009/03/26
2月のネット広告出稿、輸送用機器・用品の落ち込みが凄い
2009/3/26のDACのリリースから。 http://www.dac.co.jp/Contents/pdf/press/200903_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。輸送用機器・用品はここに自動車が含まれるように思えるので納得。
「インサイト」の貢献で、ホンダのウェブサイトが首位に
2009/3/26のネットレイティングスのリリースから。
「2 月に低価格ハイブリット車の新型「インサイト」を発売したホンダのウェブサイトが337 万人の訪問者を集め、2 月の全自動車メーカーのウェブサイトの月間利用者数ランキングで首位に立ったことが分かりました。ホンダのウェブサイトは、ひとりあたりの滞在時間が長く、総利用時間でトヨタ、日産に大きく差をつけてのトップとなりました。」
「新型「インサイト」のブランドトップページ（honda.co.jp/INSIGHT）にはホンダのウェブサイト全訪問者の約4分の1 にあたる約82 万人が訪問していました。発売キャンペーン開始前の12 月の利用者数は194 万人でしたが、発売告知を開始した1月以降から利用者数が増加し、発売を開始した2月にかけて利用者数を7割以上伸ばしています。また利用者構成を性年齢別にみると、新型「インサイト」発売前の12 月と発売月である2 月ではその構成が大きく変わりました。発売後は各セグメントとも利用者数は軒並み増加していますが、その中でも特にM3 層（男性50 歳以上）の利用者増が目立ちました。一方、女性ではF1 層（女性20-34 歳）が伸びています。」とのこと。
2008/12のブロードバンド契約数シェア、NTT東が27.1％でトップ
2009/3/25の総務省の電気通信事業分野の競争状況に関する四半期データの公表（2008/12）から。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000013985.pdf
2008/12の全体の数字は既に報道されている通りだが、今回の発表は事業者のシェアなどが中心。DSLはソフトバンクが依然強いが、FTTHは圧倒的にNTTなので、全体でもソフトバンクの存在感が薄れてきている。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000013985.pdf
2008/12の全体の数字は既に報道されている通りだが、今回の発表は事業者のシェアなどが中心。DSLはソフトバンクが依然強いが、FTTHは圧倒的にNTTなので、全体でもソフトバンクの存在感が薄れてきている。
米自動車メーカーのオンライン広告、Fordがインプレッション15％でトップ
2009/3/25のcomScoreのリリースから。
Fordのネット広告で、ネット利用者の32.4％にリーチしている。2位のインプレッション・シェアのToyotaでも24.9％はリーチしている。
デジタルフォレストがNTTコミュニケーションズ傘下に
2009/3/25のデジタルフォレストあるいはNTTコミュニケーションズのリリースから。
http://www.digitalforest.co.jp/archives/2009/03/post_4.html
http://www.ntt.com/release/monthNEWS/detail/20090325.html
提携と書いてあるが、事実上の買収になるのではないかと思うのだが、違っていたら教えて欲しい。議決権数の100％株式を取得ということなので。
（2）資本提携NTT Comは、デジタルフォレストの株式を以下のとおり取得する予定です。
〔1〕対象株式：デジタルフォレスト 普通株式
〔2〕取得株式数：12,134株（総株主の議決権数の100%）
〔3〕取得総額：24億2680万円
デジタルフォレストとしては、アクセス解析のツールだけでなく、コンサルとか、他のデータ連携とかどんどん顧客の問題解決は複雑になっていくので、単独ではカバーできなくなってくるのは当然で、いろいろなところと組んで事業展開していかないといけない。NTTコミュニケーションズは、システム系のソリューションには強いが、個々のマーケティング・ソリューションなどは弱そうなので、両社にとって非常にメリットがありそう。
http://www.digitalforest.co.jp/archives/2009/03/post_4.html
http://www.ntt.com/release/monthNEWS/detail/20090325.html
提携と書いてあるが、事実上の買収になるのではないかと思うのだが、違っていたら教えて欲しい。議決権数の100％株式を取得ということなので。
（2）資本提携NTT Comは、デジタルフォレストの株式を以下のとおり取得する予定です。
〔1〕対象株式：デジタルフォレスト 普通株式
〔2〕取得株式数：12,134株（総株主の議決権数の100%）
〔3〕取得総額：24億2680万円
デジタルフォレストとしては、アクセス解析のツールだけでなく、コンサルとか、他のデータ連携とかどんどん顧客の問題解決は複雑になっていくので、単独ではカバーできなくなってくるのは当然で、いろいろなところと組んで事業展開していかないといけない。NTTコミュニケーションズは、システム系のソリューションには強いが、個々のマーケティング・ソリューションなどは弱そうなので、両社にとって非常にメリットがありそう。
2009/03/25
Yahoo!アクセス解析（ベータ版）のマニュアルなどが公開された
Yahoo!アクセス解析だが、機能と特徴、FAQなどが充実してきた。計測コードや機能について、マニュアルなどもpdf化されて公開されている。
スタート2年も経たないが、3000エントリーだ
2008/5/15に1000エントリー突破の記事があるから。この10ヶ月ちょっとで2000書いたか。最近抑え目で月200いかないが、月240も書いてるときもあったようだから、まあこの位はいくか。
アクセス解析じゃないんで、別に目標とかないけど、次の節目は1万かな。数字が目標になると、本末転倒だからな。どうせ大半は他所の紹介だから、威張れるものでもない。しかし継続することで、見えてきたものも多いのは確かだ。まあ何かをきっかけにぱったりやめるかもしれんが。やるならやる、やらないならやらないで、はっきりしているので。
しかしブログがきっかけで最近若い人と何人か話をしたのだが、私のつかず離れずの距離感のアドバイスや、とにかくアウトプットだと言って実践している姿を見てだかなんだか理由は特に聞いていないが、複数の方から「モチベーションが上がった」というフィードバックを受けたのは光栄だ。
アクセス解析じゃないんで、別に目標とかないけど、次の節目は1万かな。数字が目標になると、本末転倒だからな。どうせ大半は他所の紹介だから、威張れるものでもない。しかし継続することで、見えてきたものも多いのは確かだ。まあ何かをきっかけにぱったりやめるかもしれんが。やるならやる、やらないならやらないで、はっきりしているので。
しかしブログがきっかけで最近若い人と何人か話をしたのだが、私のつかず離れずの距離感のアドバイスや、とにかくアウトプットだと言って実践している姿を見てだかなんだか理由は特に聞いていないが、複数の方から「モチベーションが上がった」というフィードバックを受けたのは光栄だ。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者の％」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者の％（Percentage of High, Medium and Low Frequency Visitors）
訪問者のリテンションが重要なサイトなら、様々なカテゴリーで訪問頻度を測ることは、訪問者の入れ替わりを早めに知るためのよい方法だ。
定義（Definition）
他のカテゴリー別のKPIと同様で、この指標は訪問者の頻度の分類をツールが提供しているかどうかに依存する。訪問頻度分布を得ることができるなら、この3つのカテゴリーの定義を決めることが必要だ。これらの定義はサイトのタイプによって変化するが、一般的には平均的に訪問頻度が高いサイトなら、この数字も高く設定し、そうでない場合は低く設定しておく。
また訪問頻度を考える上では、どの期間における話なのかが非常に重要である。1日に何度も訪れる訪問者は、1ヶ月に何回か訪問する人よりも、より関心の高い訪問者だ。月次での訪問頻度を調べることがお勧めだ。この場合月に3回より少ない再訪問を「少ない」とする。意味のある分類は、やはりサイトのビジネス・モデルによってのみ決められるべきだ。別のところでもっと明快な取り扱い方を紹介する。
一般的な分類を使って、このKPIは次のように定義される：
少ない頻度のセッション数÷全体のセッション数＝少ない頻度のセッション割合
中くらいの頻度のセッション数÷全体のセッション数＝中くらいの頻度のセッション割合
頻度の多いセッション数÷全体のセッション数＝頻度の多いセッション割合
「少ない」「中くらい」「多い」の定義が曖昧なので、文脈の中でこちらの言葉の定義を明確にすることが重要。定義か注釈の項目を作ることを考え、あるいはエクセルのノートの機能を使い、それぞれの分類の意味するところを説明しよう。
説明（Presentation）
関連する言葉の定義に気をつければ、これらの割合は普通よく機能する。Eコマースでは、再訪問顧客がセグメンテーション・ツールやcookieを使うことで簡単に特定可能ならば、これらの数字を計算することを考えよう。
期待値（Expectation）
再訪問の頻度は、ビジネスの機能やビジネス・モデルによって異なる。CNNと自分のサイト（Web Analytics Demystified）でどのくらい期待する訪問頻度に違いが出るか考えてみよう。CNNでは頻度の高い訪問者の割合が非常に高いことが評価されるだろうが、自分のサイトでは一月に数回も来てくれれば運が良い。CNNはメディア・サイトで自分のサイトはマーケティング・サイトだ。
繰り返すが、このKPIはこの本の他の部分でも多くを割いて議論する。特にビジネス・モデル別の文脈で。
行動（Action）
あなたのサイトが訪問頻度の高い訪問者のためにデザインされているとするなら、これらの指標が下落した場合は調査が必要だ。これらの割合の影響は非常に難しいかもしれないが、メール・マーケティングを賢く使い、似たようなリテンション戦略で訪問者の入れ替えを防ぐことができるだろう。これらのKPIがゆっくりとしているが、確実に減少しているなら、サイトが提供している価値に問題があることを示している。さらに、これらのKPIはビジネス。モデル別に考えることで非常に価値がでる。
多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者の％（Percentage of High, Medium and Low Frequency Visitors）
訪問者のリテンションが重要なサイトなら、様々なカテゴリーで訪問頻度を測ることは、訪問者の入れ替わりを早めに知るためのよい方法だ。
定義（Definition）
他のカテゴリー別のKPIと同様で、この指標は訪問者の頻度の分類をツールが提供しているかどうかに依存する。訪問頻度分布を得ることができるなら、この3つのカテゴリーの定義を決めることが必要だ。これらの定義はサイトのタイプによって変化するが、一般的には平均的に訪問頻度が高いサイトなら、この数字も高く設定し、そうでない場合は低く設定しておく。
また訪問頻度を考える上では、どの期間における話なのかが非常に重要である。1日に何度も訪れる訪問者は、1ヶ月に何回か訪問する人よりも、より関心の高い訪問者だ。月次での訪問頻度を調べることがお勧めだ。この場合月に3回より少ない再訪問を「少ない」とする。意味のある分類は、やはりサイトのビジネス・モデルによってのみ決められるべきだ。別のところでもっと明快な取り扱い方を紹介する。
一般的な分類を使って、このKPIは次のように定義される：
少ない頻度のセッション数÷全体のセッション数＝少ない頻度のセッション割合
中くらいの頻度のセッション数÷全体のセッション数＝中くらいの頻度のセッション割合
頻度の多いセッション数÷全体のセッション数＝頻度の多いセッション割合
「少ない」「中くらい」「多い」の定義が曖昧なので、文脈の中でこちらの言葉の定義を明確にすることが重要。定義か注釈の項目を作ることを考え、あるいはエクセルのノートの機能を使い、それぞれの分類の意味するところを説明しよう。
説明（Presentation）
関連する言葉の定義に気をつければ、これらの割合は普通よく機能する。Eコマースでは、再訪問顧客がセグメンテーション・ツールやcookieを使うことで簡単に特定可能ならば、これらの数字を計算することを考えよう。
期待値（Expectation）
再訪問の頻度は、ビジネスの機能やビジネス・モデルによって異なる。CNNと自分のサイト（Web Analytics Demystified）でどのくらい期待する訪問頻度に違いが出るか考えてみよう。CNNでは頻度の高い訪問者の割合が非常に高いことが評価されるだろうが、自分のサイトでは一月に数回も来てくれれば運が良い。CNNはメディア・サイトで自分のサイトはマーケティング・サイトだ。
繰り返すが、このKPIはこの本の他の部分でも多くを割いて議論する。特にビジネス・モデル別の文脈で。
行動（Action）
あなたのサイトが訪問頻度の高い訪問者のためにデザインされているとするなら、これらの指標が下落した場合は調査が必要だ。これらの割合の影響は非常に難しいかもしれないが、メール・マーケティングを賢く使い、似たようなリテンション戦略で訪問者の入れ替えを防ぐことができるだろう。これらのKPIがゆっくりとしているが、確実に減少しているなら、サイトが提供している価値に問題があることを示している。さらに、これらのKPIはビジネス。モデル別に考えることで非常に価値がでる。
関連リンク：
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「フォーム完了割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「ダウンロード完了割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「サイト内検索結果でサイトを離脱した割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「検索からの購入コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「情報発見コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「ランディング・ページのスティッキネス」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「カートに入れた後チェックアウト開始した割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「チェックアウト完了率（Checkout Completion Rate）」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「チェックアウト開始率（Checkout Start Rate）」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「キャンペーン別の注文コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規と再訪問者の比率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規と再訪問による購入者コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「購入者コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「注文コンバージョン率」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「サイト内検索結果が利用されない％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「サイト内検索結果が出てこない％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「サイト内検索を利用した訪問者の％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「訪問者（顧客）の満足度が高いあるいは低い％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規訪問者（顧客）と再訪問者（顧客）の注文の％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規訪問者（顧客）と再訪問者（顧客）の売上の％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「前回訪問時との間（リーセンシー）が長い・中くらい・短い訪問者の％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「多い・中くらい・少ない訪問頻度の訪問者の％」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「特定セグメントの訪問者割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規顧客と再訪問顧客の割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規訪問者と再訪問者の割合」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「一訪問当たりの平均検索数」
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「コンバージョンまでの平均訪問回数」
米2009/2の動画サイト、Huluが利用者数4割アップ
2009/3/24のcomScoreのリリースから。
総利用回数は1月と比べて12％減で、これは日数の影響。シェアはグーグルが件数ベースで40.9％。
2008年の国内SaaS/XaaS市場規模は、前年比19.2％増の495億円
2009/3/24のIDC Japanのリリースから。
2009年以降も同市場は急速に拡大し、2013年の市場規模は1,436億円になるとIDCは予測。Infrastructure as a Service（IaaS）やPlatform as a Service（PaaS）、皆さん分りますか？
2009/03/24
2軸の折れ線グラフを使ったトリックを紹介（Web担当者Forum連載）
2009/3/24掲載。今回は折れ線グラフについて。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/03/09/5162
今回は2軸を使った複合グラフと、グラフ選択の判断基準。結論としては、「同じデータをグラフ化する場合に、最終的には何を強調したいか、示したいかという意図に即してグラフの選択をすることになります。本連載では、円グラフでも棒グラフでもよいケースをご紹介しましたし、今回は同じ棒グラフでも3種類の描き方があることを紹介しました。結局は基本を押えた上で、どのグラフが最適なのかの判断は、グラフを作図する意図に沿って、作図する人が行うべきです。」すなわち、「It depends」なんですね。アクセス解析含めたデータ分析や解釈その他もろもろに通じる話で、結局いろいろと失敗することで、学ぶわけです。世の中教科書どおりにはいきません。データに関してだけでなく、何でもそうですが、模範解答を求めようとすることが問題だと思いますね。質問するなら、自社の置かれた立場や条件を示した上で、この場合はどう考えたらよいのかと質問しよう。そうでない場合、「条件しだいでYesだし、Noです」などと答えざるを得ませんね。一般的というのはなくて、抱えている問題は全てユニークな訳ですから。
2009/2日本の携帯サイトの直帰率は36.8％
2009/3/23発表の携帯端末インターネット利用実態データ「myRT mobile」から。
調査方法などは、こちら↓をよくみてください。
http://myrt.auriq.com/mobile/jp/PCインターネットと違って、まだピントこないが、セッション当たりの平均PV数は9.1、滞在時間は90.1秒。
中国のネット普及率は22.6％で、絶対値は3億人弱
2009/3/23にリリースされた、23rd Statistical Survey Report on the Internet Development in Chinaの結果から。
2013年にアジア太平洋地域のブロードバンド普及率は39％に
2013年に英国のインターネット普及率は70.7％に
インターネット利用者数9,091万人、普及率75.3％。通信利用動向調査から％
2010年にアルゼンチンのブロードバンド普及率が5割突破
2013年度末に光ファイバー回線加入件数は2,200万と予想
2013年に世界40カ国でブロードバンド契約数は6.8億に
光回線利用世帯がＤＳＬ回線利用世帯を逆転
北欧の高いインターネット普及率
2013年にはヨーロッパの世帯の71％にブロードバンドが普及
ブロードバンド化や携帯インターネットも進んでいるようだ。利用者の男女比も拮抗してきているが、10-20代が主流だ。
関連リンク：
2013年にアジア太平洋地域のブロードバンド普及率は39％に
2013年に英国のインターネット普及率は70.7％に
インターネット利用者数9,091万人、普及率75.3％。通信利用動向調査から％
2010年にアルゼンチンのブロードバンド普及率が5割突破
2013年度末に光ファイバー回線加入件数は2,200万と予想
2013年に世界40カ国でブロードバンド契約数は6.8億に
光回線利用世帯がＤＳＬ回線利用世帯を逆転
北欧の高いインターネット普及率
2013年にはヨーロッパの世帯の71％にブロードバンドが普及
TechCrunchさん、米国のデータは世界を代表しません
2009/3/20のTechCruchの記事から。
主旨としては、Hitwiseのデータ（別の自分の投稿でも掲載したチャートだ）と、Google Trendsのデータの乖離がひどくて、Hitwiseは話に並んだろうという批判記事。Quantcast, Comscore, Hitwise, Compete, Alexaどれも何らか問題があるというのが前提にあって、その一例としてあげているようだ。
しかしそもそも比較したものが、Hitwiseは米国データなのに対して、掲載したGoogle Trendsは世界のデータだ。米国に限ったものは一番下のグラフで、まあいい線いっている（といってもいろいろ言いたいことはあるけど）感じがするけど。もちろん、所詮サンプリングしたデータだったり、量が多くても偏っているデータだったりする訳だけど、比較するものが違データを批判するのは、調査リテラシー以前の問題かと。
例えばこの例でいうと、FacebookとMySpaceは世界各国でシェアが全然違っていたりするので、当然検索語もそれに近い分布をしているはず。となれば、米国データは米国データと比較しないと意味がないのは当然。同じチャートで私が関心を寄せて以前の投稿で指摘したのは、どの検索語も同じ時期に倍くらいにピークを上げた不自然さ。データのおかしさをいうなら、こちらの方も指摘して欲しかった。まあこれの真の原因はわかりませんが。
それより感心したのは、その記事に対するコメントが数多く寄せられ、私と同じ指摘をしているのが散見されたが、むしろ色んな議論に発展して意見を言い合っているのは、さすが米国だと思う。Hitwiseのデータのサンプルについてや、Google Trendsのデータの見方についてとか。日本ではこうはならないけど、面白い素材が提供されたら、積極的に発言することが、結局自分のためにもなるんだけどなあ。。。
ちなみに1番目と2-3番目のグラフは時系列のスケールが全然違うので、そちらのトリックにも惑わされないように。
2009/03/23
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「多い・中くらい・少ないクリック数のセッションの％」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
多い・中くらい・少ないクリック数のセッションの％（Percentage of High, Medium and Low Click Depth Visits (Interest Categories)）
サイト滞在時間のカテゴリーと同様に、異なる関心のカテゴリーを訪問者が見たページ数によって計測したセッション割合の指標は、訪問者と重要なつながりを確立できたかをよく理解するのに役立つ。
定義（Definition）
「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」で書いたカテゴリーと同様に、この指標もツールが、セッション中に何ページ見たかというデータとともにセッション数や訪問者数をカウントしているかどうかに依存する。
分布を示すデータを持っていると仮定し、あなたがやるべきことは、セッション中のクリック数が多い・中くらい・少ないをどう定義するかを決めることだ。ここでいうクリックは見られたページと同様な意味であることに注意されたい（訪問者はページを見るためにクリックし、1クリックはサイトへのアクセスのためのリンクでもあり、URLを直接入力してエンターキーを押してもクリック）。
多くのサイトでは、以下のような範囲で分類するのがよい：
少ない：2クリック以下
中くらい：3-5クリックの範囲
多い：5クリックを超える
これらのカテゴリーで、このKPIは次のように定義される：
2クリック以下のセッション数÷全体のセッション数＝少ないクリック数のセッション割合
3から5クリックのセッション数÷全体のセッション数＝中くらいのクリック数のセッション割合
5クリックを超えるセッション数÷全体のセッション数＝多いクリック数のセッション割合
気に留めておきたいのは、全ての場合でこれらのクリックの数が有効であるとは限らない。コマースやメディアサイトでは特に、「中くらい」のカテゴリーのクリック数は3から10にして、10を超えたら「多い」のカテゴリーに増やしたいと思うかもしれない。どこに線を引くべきかを決定するためのよい方法は、1訪問当たりのクリック数の平均を「中くらい」と「多い」の境目として利用することだ。例えば1訪問当たりのクリック数が7なら、「中くらい」のカテゴリーには2から7クリックとし、「多い」のカテゴリーは8以上とする。
説明（Presentation）
各カテゴリーを何クリックと定義づけるかに関しては「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」の項目を見て欲しい。クリックの意味は本質的にはページビューであるということを、このKPIには注釈を付けたいと思うだろう。この指標に対するもっと良い名称としては、「多い・中くらい・少ないページビュー数のセッション割合」だろうという議論もあろうが、ボタンやリンクをクリックする行動が必要だからクリックと表現している。
期待値（Expectation）
「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」と同様に、サイトでのクリック数はあなたが提供しているコンテンツや商品への興味を直接表すものだ。分りにくいあるいは興味のないサイトは、クリック数の少ない割合が普通高くなり、わかり易く興味深いサイトはその逆となる。
行動（Action）
サイトを深く使ってくれる訪問割合が十分に高くないと感じたならば、「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」とこの指標をくらべよう。時々クリック数は少ないが滞在時間は長い場合があるが、それはOKだろう。しかしクリック数も少なく滞在時間も短い割合が多ければ、明らかに何かが問題だ。
繰り返すが、クリック数が少ない場合は、人気の検索語で入ってきたデータを見て、サイトのナビゲーション構造が適切でないかどうか検証しよう。また、普通離脱ページとはなりにくい高い直帰率のページを見つけ、これらの問題のページが次のクリックをユーザーがしにくい障害を少なくする努力を施そう。
多い・中くらい・少ないクリック数のセッションの％（Percentage of High, Medium and Low Click Depth Visits (Interest Categories)）
サイト滞在時間のカテゴリーと同様に、異なる関心のカテゴリーを訪問者が見たページ数によって計測したセッション割合の指標は、訪問者と重要なつながりを確立できたかをよく理解するのに役立つ。
定義（Definition）
「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」で書いたカテゴリーと同様に、この指標もツールが、セッション中に何ページ見たかというデータとともにセッション数や訪問者数をカウントしているかどうかに依存する。
分布を示すデータを持っていると仮定し、あなたがやるべきことは、セッション中のクリック数が多い・中くらい・少ないをどう定義するかを決めることだ。ここでいうクリックは見られたページと同様な意味であることに注意されたい（訪問者はページを見るためにクリックし、1クリックはサイトへのアクセスのためのリンクでもあり、URLを直接入力してエンターキーを押してもクリック）。
多くのサイトでは、以下のような範囲で分類するのがよい：
少ない：2クリック以下
中くらい：3-5クリックの範囲
多い：5クリックを超える
これらのカテゴリーで、このKPIは次のように定義される：
2クリック以下のセッション数÷全体のセッション数＝少ないクリック数のセッション割合
3から5クリックのセッション数÷全体のセッション数＝中くらいのクリック数のセッション割合
5クリックを超えるセッション数÷全体のセッション数＝多いクリック数のセッション割合
気に留めておきたいのは、全ての場合でこれらのクリックの数が有効であるとは限らない。コマースやメディアサイトでは特に、「中くらい」のカテゴリーのクリック数は3から10にして、10を超えたら「多い」のカテゴリーに増やしたいと思うかもしれない。どこに線を引くべきかを決定するためのよい方法は、1訪問当たりのクリック数の平均を「中くらい」と「多い」の境目として利用することだ。例えば1訪問当たりのクリック数が7なら、「中くらい」のカテゴリーには2から7クリックとし、「多い」のカテゴリーは8以上とする。
説明（Presentation）
各カテゴリーを何クリックと定義づけるかに関しては「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」の項目を見て欲しい。クリックの意味は本質的にはページビューであるということを、このKPIには注釈を付けたいと思うだろう。この指標に対するもっと良い名称としては、「多い・中くらい・少ないページビュー数のセッション割合」だろうという議論もあろうが、ボタンやリンクをクリックする行動が必要だからクリックと表現している。
期待値（Expectation）
「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」と同様に、サイトでのクリック数はあなたが提供しているコンテンツや商品への興味を直接表すものだ。分りにくいあるいは興味のないサイトは、クリック数の少ない割合が普通高くなり、わかり易く興味深いサイトはその逆となる。
行動（Action）
サイトを深く使ってくれる訪問割合が十分に高くないと感じたならば、「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」とこの指標をくらべよう。時々クリック数は少ないが滞在時間は長い場合があるが、それはOKだろう。しかしクリック数も少なく滞在時間も短い割合が多ければ、明らかに何かが問題だ。
繰り返すが、クリック数が少ない場合は、人気の検索語で入ってきたデータを見て、サイトのナビゲーション構造が適切でないかどうか検証しよう。また、普通離脱ページとはなりにくい高い直帰率のページを見つけ、これらの問題のページが次のクリックをユーザーがしにくい障害を少なくする努力を施そう。
Yahoo Newsは通信社から、Google Newsはメディアから
the Project for Excellence in Journalismから。
ここで通信社（Wire）というのはロイターのようなところで、事実を単に流すところ。メディアと表現したのは、原文ではOther news outletでNew York TimesやCNN、BBCといったところが対象。日本ではこれに対応した区分（概念）がないように思うので、理解しにくい。
2009/03/21
米ヒスパニック系ネットユーザは、ダウンロードがお好き
Scarborough Researchの「The Power of the Hispanic Consumer Online」から
Scarborough Researchが2007/2-2008/3に収集したデータから。携帯の各種機能も携帯ユーザー全体よりよく利用しているようだ。
craigslistが米検索語のトップに躍り出る
2009/3/20のHitwiseのブログから。
myspaceを超えたという。craigslistは特定の都市・地域に限定された様々な情報を住民などが投稿して掲載する地域情報コミュニティサイト。それにしてもこのグラフにおける不自然な二つのピークは何かバグでもあったんでしょうか。違う種類のキーワードなどが同時期に同じトレンドを形成することは稀なので、集計ミスで倍にしてしまったようにしか見えないのだが。。。
3月のMarch Madnessで、9割以上がオーガニックでSEOは成功
200/3/20のHitwiseのブログから。
March MadnessとはNCAAバスケットトーナメントの時期のこと。関連語で検索すると、殆んどがクリックはオーガニックから発生し、NCAAや各種スポーツサイトへ飛んでいるという話だ。
DiggはFacebookのように成長するか？
2009/3/20のcompeteのブログから。
現在はDiig.comの成長が少し芳しくないように見えるが、スタート時期を一緒にしてみると、同じ道のりを辿っているという話。だからといって、同じように今後急成長するかどうかは、外部環境も違うので何とも言えないとは思うが、一つの見方だ。
2008年世界のデジタルメディア売上は20％増の740億ドル
2009/3/20のStrategy Analyticsのリリースから。
http://www.strategyanalytics.com/default.aspx?mod=PressReleaseViewer&a0=4620
http://www.strategyanalytics.com/default.aspx?mod=PressReleaseViewer&a0=4620
2009/03/20
米検索語「株価」は回復しつつあるけど、相関関係は？
2009/3/20のHitwiseのブログから。
株価の変動率と比較的相関が高いんじゃないかなあ。急落した9-10月にパニックで検索もされているし、最近は下落したあと上昇とジェットコースター状態ですから。そういうグラフを作って欲しいな。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合（Percentage of High, Medium and Low Time Spent Visits (Interest Categories)）
サイトにどれだけ滞在したかの平均時間で訪問者をカテゴライズすることは、異なった興味をもつセグメントの行動を理解するのに役に立つ。
定義（Definition）
この指標は他のものより少し複雑だ。なぜならこの指標はツールがデータをきめ細かく提供してくれるかどうかにかかっているからだ全セッションあるいは全訪問者の“平均滞在時間”しか提供しないツールを使っていたら、あなたは不運だといえる。しかしセッションあるいは訪問者当たりのサイト滞在時間の分布を提供するツールを使っていれば、大丈夫だ
分布を示すデータを持っていると仮定し、あなたがやるべきことは、サイトの滞在時間が長い・中くらい・短いをどう定義するかを決めることだ。多くのサイトでは、「短い」は30秒より短い滞在時間で、「中くらい」は30秒から5分、「長い」は5分を超える場合だ。これらの時間を使うなら、計算式は以下のようになる：
サイト滞在時間が30秒より短いセッション数÷全体のセッション数＝短い滞在時間のセッション割合
サイト滞在時間が30秒から5分のセッション数÷全体のセッション数＝中くらいの滞在時間のセッション割合
サイト滞在時間が5分より長いセッション数÷全体のセッション数＝長い滞在時間のセッション割合
使っているツールが訪問者一人当たりのデータしか提供していなければ、KPIの名前を少し変えるだけでよい。多くのツールでは個々の訪問者がサイトに戻って、引き続いた訪問時に長くあるいは短く滞在するといった、セッション当たりの滞在時間を提供する。
説明（Presentation）
このKPIで強調すべき最も重要なことは、時間分けのカテゴリー定義だ。利用者がわかるように、「（30秒未満と）短い滞在時間のセッション割合」などという指標名にし、時間を明確にするのが最も相応しい。
他の利用者はこれらの指標を、例えば「関心の低い訪問」などと、もっと広く関心度の指標として扱うこともあろう。どのようにこのKPIを定義したか明らかであれば、ユーザーにとって最も心地よい指標の名前にすべきだ。
期待値（Expectation）
いくつかの割合を基準にしたKPIは比較的影響を受けやすいが、関心の高いグループは影響が少ない。一般的に、探しているものが見つからずに出て行ってしまう人たちである、滞在時間の短いセッションは少なくしたいと期待する。より関係性の高い情報や商品を提供していれば、サイトに長く滞在することになる。顧客サポートサイトは典型的には、中くらいの滞在時間のセッションの割合が高くなるが、望むらくは、訪問者が素早く彼らの問題に対する解決策を見つけてもらうことだ。しかしあまりもすぐにではなく、電話番号を探せるくらいは必要だ。
行動（Action）
サイトでの滞在時間を増やすための最も一般的な戦略は、全般的なサイトのユーザビリティを改善し、よりよいターゲットユーザを獲得プロセス中に導くこと。比較的滞在時間の短いセッション割合が高い場合（例えば50％以上）は、訪問者のターゲティングがうまくできていないか、彼らが探しているものをあなたが理解できていないために、すぐに逃げられてしまうのだ。これらのケースでは、あなたのマーケティング戦略を再評価し、もっと質の高い訪問者にリーチする方法を探し、入口ページ上位を調査して、それらのページがサイト訪問者に対して一貫したマーケティング・メッセージを発しているかコンテンツを確認しよう。
よいターゲティングがされていると信じられるなら、あるいはもっとよい顧客獲得方法がないなら、サイトの情報構造やユーザビリティを考え、自分のサイトが使いやすいかを自問しよう。訪問者がナビゲーションを理解できなかったり、探している情報がどこにあるのか見つけられなかったりすれば、サイトを出て行ってしまう。このケースでは、サイト内検索のデータを調べてみるのがよいアイデアだ。普通検索される言葉を調べることで、サイトのナビゲーション構造では分からなかった訪問者の関心がわかる。
長い・中くらい・短い滞在時間のカテゴリーを慎重に作ったとしても、これらの指標は利用者の割合の急激で思いもかけない変化をすることがわかるだろう。
長い・中くらい・短い滞在時間のセッション割合（Percentage of High, Medium and Low Time Spent Visits (Interest Categories)）
サイトにどれだけ滞在したかの平均時間で訪問者をカテゴライズすることは、異なった興味をもつセグメントの行動を理解するのに役に立つ。
定義（Definition）
この指標は他のものより少し複雑だ。なぜならこの指標はツールがデータをきめ細かく提供してくれるかどうかにかかっているからだ全セッションあるいは全訪問者の“平均滞在時間”しか提供しないツールを使っていたら、あなたは不運だといえる。しかしセッションあるいは訪問者当たりのサイト滞在時間の分布を提供するツールを使っていれば、大丈夫だ
分布を示すデータを持っていると仮定し、あなたがやるべきことは、サイトの滞在時間が長い・中くらい・短いをどう定義するかを決めることだ。多くのサイトでは、「短い」は30秒より短い滞在時間で、「中くらい」は30秒から5分、「長い」は5分を超える場合だ。これらの時間を使うなら、計算式は以下のようになる：
サイト滞在時間が30秒より短いセッション数÷全体のセッション数＝短い滞在時間のセッション割合
サイト滞在時間が30秒から5分のセッション数÷全体のセッション数＝中くらいの滞在時間のセッション割合
サイト滞在時間が5分より長いセッション数÷全体のセッション数＝長い滞在時間のセッション割合
使っているツールが訪問者一人当たりのデータしか提供していなければ、KPIの名前を少し変えるだけでよい。多くのツールでは個々の訪問者がサイトに戻って、引き続いた訪問時に長くあるいは短く滞在するといった、セッション当たりの滞在時間を提供する。
説明（Presentation）
このKPIで強調すべき最も重要なことは、時間分けのカテゴリー定義だ。利用者がわかるように、「（30秒未満と）短い滞在時間のセッション割合」などという指標名にし、時間を明確にするのが最も相応しい。
他の利用者はこれらの指標を、例えば「関心の低い訪問」などと、もっと広く関心度の指標として扱うこともあろう。どのようにこのKPIを定義したか明らかであれば、ユーザーにとって最も心地よい指標の名前にすべきだ。
期待値（Expectation）
いくつかの割合を基準にしたKPIは比較的影響を受けやすいが、関心の高いグループは影響が少ない。一般的に、探しているものが見つからずに出て行ってしまう人たちである、滞在時間の短いセッションは少なくしたいと期待する。より関係性の高い情報や商品を提供していれば、サイトに長く滞在することになる。顧客サポートサイトは典型的には、中くらいの滞在時間のセッションの割合が高くなるが、望むらくは、訪問者が素早く彼らの問題に対する解決策を見つけてもらうことだ。しかしあまりもすぐにではなく、電話番号を探せるくらいは必要だ。
行動（Action）
サイトでの滞在時間を増やすための最も一般的な戦略は、全般的なサイトのユーザビリティを改善し、よりよいターゲットユーザを獲得プロセス中に導くこと。比較的滞在時間の短いセッション割合が高い場合（例えば50％以上）は、訪問者のターゲティングがうまくできていないか、彼らが探しているものをあなたが理解できていないために、すぐに逃げられてしまうのだ。これらのケースでは、あなたのマーケティング戦略を再評価し、もっと質の高い訪問者にリーチする方法を探し、入口ページ上位を調査して、それらのページがサイト訪問者に対して一貫したマーケティング・メッセージを発しているかコンテンツを確認しよう。
よいターゲティングがされていると信じられるなら、あるいはもっとよい顧客獲得方法がないなら、サイトの情報構造やユーザビリティを考え、自分のサイトが使いやすいかを自問しよう。訪問者がナビゲーションを理解できなかったり、探している情報がどこにあるのか見つけられなかったりすれば、サイトを出て行ってしまう。このケースでは、サイト内検索のデータを調べてみるのがよいアイデアだ。普通検索される言葉を調べることで、サイトのナビゲーション構造では分からなかった訪問者の関心がわかる。
長い・中くらい・短い滞在時間のカテゴリーを慎重に作ったとしても、これらの指標は利用者の割合の急激で思いもかけない変化をすることがわかるだろう。
Blackberry.com利用者、この1年で3倍近くに
2009/3/19のcompeteのブログから。
Blackberry applicationのダウンロードなどでは、iPhone’s App Storeなどからはまだまだ見劣りするらしいが、検索すると本家サイトに来る割合もトップだ。
Google AnalyticsでGoogle TV Adsの効果測定
2009/3/18のGoogle Analytics Bolgから。
時間別のデータで見れたり、テレビ広告を完全に見た数を見れたり。
英動画サイト閲覧がこの1年で4割増
2009/3/19のHitwiseのブログから。
YouTubeがやはり圧倒的シェアだが、BBC iPlayerが比較的健闘している。BBCテレビでのプロモーションに加え、他所のサイトでもプロモーションしており、BBCテレビ番組の検索語からのトラフィックもあるようだ。音楽関係の検索語でも、トラフィックの誘導を多く稼いでいる。
2009/03/19
2008年携帯電話の出荷台数、前年比18.1％減
2009/3/18のIDC Japanのリリースから。
http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20090318Apr.html
http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20090318Apr.html
・2008年第4四半期の国内携帯電話出荷台数は前年同期比32.8％減の809万台
・同年第4四半期の販売台数は、出荷台数ベースで過去最低記録を更新（直近5年間）
・同年第4四半期ベンダー別シェア、シャープが11期連続で首位（シェア25.2％に上昇）
・2008年 年間出荷台数は、前年比18.1％減の4,222万台
・2009年前半はさらに厳しい出荷状況が続く
アクセス解析イニシアチブが始動、中心メンバーとして動く予定
記事が出ましたので、私の方でも公表します。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20090318/326864/
記事から抜粋すると、「効果的なアクセス解析の活用を広めることで、業界の認知度向上や人材交流などを図る。趣旨に賛同する企業・団体からサイトのアクセスデータを提供してもらい、実際のデータに基づいた分析、議論を参加企業で行う。」
「アクセス解析イニシアチブの事務局はアユダンテに置き、アユダンテのエグゼクティブプロデューサーで、「できる100ワザ Google Analytics SEO & SEM を極めるアクセス解析ノウハウ」（インプレスジャパン）などの著者である大内範行氏と、クロス・フュージョン代表取締役で「ネット視聴率白書 2008-2009 」（翔泳社）の著書である衣袋宏美氏が中心になり運営する予定。2009年度は生のデータを活用したワークショップ（年4回を予定）、知見を共有するセミナー（年4回を予定）、人材育成活動（年3回を予定）、分科会による勉強会、交流会、Webサイトの情報提供などの活動をしていく方針。」
全ての行事に絡んでいくことになると思う。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20090318/326864/
記事から抜粋すると、「効果的なアクセス解析の活用を広めることで、業界の認知度向上や人材交流などを図る。趣旨に賛同する企業・団体からサイトのアクセスデータを提供してもらい、実際のデータに基づいた分析、議論を参加企業で行う。」
「アクセス解析イニシアチブの事務局はアユダンテに置き、アユダンテのエグゼクティブプロデューサーで、「できる100ワザ Google Analytics SEO & SEM を極めるアクセス解析ノウハウ」（インプレスジャパン）などの著者である大内範行氏と、クロス・フュージョン代表取締役で「ネット視聴率白書 2008-2009 」（翔泳社）の著書である衣袋宏美氏が中心になり運営する予定。2009年度は生のデータを活用したワークショップ（年4回を予定）、知見を共有するセミナー（年4回を予定）、人材育成活動（年3回を予定）、分科会による勉強会、交流会、Webサイトの情報提供などの活動をしていく方針。」
全ての行事に絡んでいくことになると思う。
2009/03/18
米記事体広告が、広告としては最も読まれやすい
米ARAnetの発表から。
http://aranetonline.com/Docs/OnlineAdvertisingSurveyResults031609.pdf
下記5タイプの広告で、読む傾向があるかという質問で非常にそう思う、どちらかと言えばそう思うを含めた割合は以下の通り。
Articles that include brand information: 51%
Email offers: 47%
Sponsored search engine links: 39%
Banner ads: 25%
Pop-up ads: 13%
http://aranetonline.com/Docs/OnlineAdvertisingSurveyResults031609.pdf
下記5タイプの広告で、読む傾向があるかという質問で非常にそう思う、どちらかと言えばそう思うを含めた割合は以下の通り。
Articles that include brand information: 51%
Email offers: 47%
Sponsored search engine links: 39%
Banner ads: 25%
Pop-up ads: 13%
英2008年のインターネット広告費は17.3％増、広告費全体は3.9％マイナス
2009/3/16の英The Advertising Associationのリリースから。
シェアでは新聞が25％、テレビが23％、インターネットが20％、雑誌が10％となっている。
米バレンタインデー用にコマース会社はいつメールを出すか
2009/3/17のThe Retail Email Blogから。
2/2-2/4と直前の2/9と週初めに多いようだ。月曜日は概して人のアクティビティは高そうだが、メールは溜まっているようで、すぐに捨てられてしまう気もするが、曜日による違いはあるに違いない。この場合はバレンタイン当日からの日数と曜日との関係で、いろいろ変わってくるとは思うが、メール・マーケティングは詳しくないので。。。
「利用者が編集可能なフリー百科事典」は、信用度が「新聞」「ラジオ」に次いで3位
2009/3/17のヤフーバリューインサイトの発表から。
はてなブックマークなどの「ソーシャルブックマークサービス」やFlickr、フォト蔵などの「画像/写真共有サービス」は、認知率が7割強～8割と高いものの、利用経験率は3割未満に留まり、閲覧を含めた利用者はまだ限定的である模様。
『自分の目的にあった情報を探したい』ときには「フリー百科事典」「動画共有サービス」「特定カテゴリの掲示板」などが4割前後と高く、逆に『目的を持たず、なにか面白い情報を探したい』ときには「動画共有サービス」に使用意向が集中し、4割強と他メディアよりも圧倒的に高い結果となった。「動画共有サービス」は、明確な目的のあり・なしに関わらず利用意向が高いメディアであることがわかる。
2009/03/17
脳科学を活用しブランドと生活者の関係形成を調査
2009/3/13の博報堂のニュースから。
http://www.hakuhodo.co.jp/pdf/2009/20090313.pdf
最近ニューロマーケティング系の本もまとめて読んでいる。これはｆMRI使ったもので、「ともに強力なファン層を持つサッカーチームの『ガンバ大阪』と、米国バイクブランド『ハーレーダビッドソン』を分析対象に設定し、ブランドに関わる数タイプの画像素材をそれぞれのファンに提示し、脳活動をスキャンしました。その結果、ファンとブランドの絆形成メカニズムが共通ではなく、それぞれ異なることが確認されました。」ということで、下記もリリースの一部そのまま。
＜それぞれのファンの間に見られた違い＞
◆他ブランドとの競争（敵対）関係が強い強力ブランド（ガンバ大阪）
◆他ブランドとの競争関係ではなく独立した強いポジションを持つ強力ブランド（ハーレーダビッドソン）
つまり、ガンバ大阪は他ブランドとどれだけ差別化しているかを、ブランドマーク、ユニフォーム、ブランドイメージ等で競合との違いを際だたせることでファンの強いロイヤルティを維持しているのに対し、ハーレーダビッドソンではハーレーのバイクに乗ること、ハーレーイベントへの参加のような個々人のハーレー体験に対する共感の強さがロイヤルティの根源となっていると考えられます。
http://www.hakuhodo.co.jp/pdf/2009/20090313.pdf
最近ニューロマーケティング系の本もまとめて読んでいる。これはｆMRI使ったもので、「ともに強力なファン層を持つサッカーチームの『ガンバ大阪』と、米国バイクブランド『ハーレーダビッドソン』を分析対象に設定し、ブランドに関わる数タイプの画像素材をそれぞれのファンに提示し、脳活動をスキャンしました。その結果、ファンとブランドの絆形成メカニズムが共通ではなく、それぞれ異なることが確認されました。」ということで、下記もリリースの一部そのまま。
＜それぞれのファンの間に見られた違い＞
◆他ブランドとの競争（敵対）関係が強い強力ブランド（ガンバ大阪）
◆他ブランドとの競争関係ではなく独立した強いポジションを持つ強力ブランド（ハーレーダビッドソン）
つまり、ガンバ大阪は他ブランドとどれだけ差別化しているかを、ブランドマーク、ユニフォーム、ブランドイメージ等で競合との違いを際だたせることでファンの強いロイヤルティを維持しているのに対し、ハーレーダビッドソンではハーレーのバイクに乗ること、ハーレーイベントへの参加のような個々人のハーレー体験に対する共感の強さがロイヤルティの根源となっていると考えられます。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「特定セグメントの訪問者割合」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
特定セグメントの訪問者割合（Percent Visitors in a Specific Segment）
「新規」、「再訪問」は単純な顧客セグメントで、サイトの追跡でよく使われる。これらの一般的なセグメントでとどまらず、最も価値のある訪問者セグメントに関するKPIを作ろう。
定義（Definition）
多くのサイトでは、“高価値顧客”や“検索マーケティング施策によって来た訪問者”などといった複雑な顧客セグメントを把握している。どのようなセグメントを追跡しているにせよ、そのセグメントの訪問者割合は単純に：
該当セグメントの訪問者数÷全体の訪問者数＝該当セグメントの訪問者割合
それを定義するのはばかばかしいことに聞こえるかもしれないが、これはKPIの本だ。使っているツールが訪問者をセグメントできるなら、提供している基礎的な指標は、特定期間の該当セグメントの人数だろう。
説明（Presentation）
この種のKPIで最も重要なことは、そのセグメントが明確に定義されていることである。一般的に、自社でよく使われている言葉を用いて、そのセグメントを定義し、レポートでも参考情報として明記しよう。
期待値（Expectation）
このKPIがどのように振舞うべきかの期待値は、そのセグメントがどういうものかに完全に依存する。
行動（Action）
繰り返すが、Web Analyticsのゴッド・ファーザーであるJim Sterneも言うように、“事と場合に因る”のだ。しかし、この指標をレポートで提供する前に、どういう行動を取ればこのセグメントの割合が増減するのかを明確に理解しておく必要がある。
特定セグメントの訪問者割合（Percent Visitors in a Specific Segment）
「新規」、「再訪問」は単純な顧客セグメントで、サイトの追跡でよく使われる。これらの一般的なセグメントでとどまらず、最も価値のある訪問者セグメントに関するKPIを作ろう。
定義（Definition）
多くのサイトでは、“高価値顧客”や“検索マーケティング施策によって来た訪問者”などといった複雑な顧客セグメントを把握している。どのようなセグメントを追跡しているにせよ、そのセグメントの訪問者割合は単純に：
該当セグメントの訪問者数÷全体の訪問者数＝該当セグメントの訪問者割合
それを定義するのはばかばかしいことに聞こえるかもしれないが、これはKPIの本だ。使っているツールが訪問者をセグメントできるなら、提供している基礎的な指標は、特定期間の該当セグメントの人数だろう。
説明（Presentation）
この種のKPIで最も重要なことは、そのセグメントが明確に定義されていることである。一般的に、自社でよく使われている言葉を用いて、そのセグメントを定義し、レポートでも参考情報として明記しよう。
期待値（Expectation）
このKPIがどのように振舞うべきかの期待値は、そのセグメントがどういうものかに完全に依存する。
行動（Action）
繰り返すが、Web Analyticsのゴッド・ファーザーであるJim Sterneも言うように、“事と場合に因る”のだ。しかし、この指標をレポートで提供する前に、どういう行動を取ればこのセグメントの割合が増減するのかを明確に理解しておく必要がある。
昨年のMarch MadnessではCBS Sportsが躍進、今年は？
2009/3/16のNielsenのリリースから。
昨年のデータを振り返るという、最近Nielsenがよくやるリリースで、特に新しいデータはないのだが。
2009/03/16
ＢＩＧＬＯＢＥとオーリック・システムズが連携し、Ｗｅｂアクセス解析サービス「ＷｅｂＭil」を提供
2009/3/16のNECビッグローブとオーリック・システムズのリリースから。
http://www.auriq.co.jp/press/2009/03/nec-biglobe.html
「開始当初は、ＢＩＧＬＯＢＥのホスティングサービス上でＷｅｂサイトを運営する企業向けに提供してまいりますが、今後は、他社ホスティングサービスを利用する企業でも活用できるよう、拡張を図ってまいります。」とのこと。
「サイト解析の結果を、視覚的に確認できるＢＩＧＬＯＢＥ独自の解析サマリーを提供。９種類のレポート結果を１画面で同時に閲覧できるため、ページビューの変動などの全体の動向をひとめで把握することが可能。さらに、様々な視点から解析した２１種類のレポートをグラフ化して提供するため、加工が不要で、報告書などへの効率的な活用が可能。また、特定サイトから訪れた訪問者、一定時間以上滞在した訪問者など、訪問者の属性別に行動履歴を抽出できる「ユーザ分類機能」や、バナー広告、検索エンジン、参照元アクセスなど、サイト訪問のきっかけ別に抽出する「基本資料レポート」など、充実した抽出機能により、掘り下げた解析が可能。」
http://www.auriq.co.jp/press/2009/03/nec-biglobe.html
「開始当初は、ＢＩＧＬＯＢＥのホスティングサービス上でＷｅｂサイトを運営する企業向けに提供してまいりますが、今後は、他社ホスティングサービスを利用する企業でも活用できるよう、拡張を図ってまいります。」とのこと。
「サイト解析の結果を、視覚的に確認できるＢＩＧＬＯＢＥ独自の解析サマリーを提供。９種類のレポート結果を１画面で同時に閲覧できるため、ページビューの変動などの全体の動向をひとめで把握することが可能。さらに、様々な視点から解析した２１種類のレポートをグラフ化して提供するため、加工が不要で、報告書などへの効率的な活用が可能。また、特定サイトから訪れた訪問者、一定時間以上滞在した訪問者など、訪問者の属性別に行動履歴を抽出できる「ユーザ分類機能」や、バナー広告、検索エンジン、参照元アクセスなど、サイト訪問のきっかけ別に抽出する「基本資料レポート」など、充実した抽出機能により、掘り下げた解析が可能。」
「Yahoo!アクセス解析（ベータ版）」使用レポートがもう出た
2009/3/16にブログのリアルアクセス解析ではやくも紹介された。
http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20090316/p1
画面のキャプチャーも山盛りですので、どうぞ。彼の評価は一言で言うと、Google Analyticsの方が機能が豊富、しかし使いやすさは逆ということで。
http://d.hatena.ne.jp/ryuka01/20090316/p1
画面のキャプチャーも山盛りですので、どうぞ。彼の評価は一言で言うと、Google Analyticsの方が機能が豊富、しかし使いやすさは逆ということで。
Yahoo!ジオシティーズで、Yahoo!アクセス解析（ベータ版）が利用可能に
2009/3/10のYahoo!ジオシティーズからのお知らせから。
http://geocities.yahoo.co.jp/v/info/index.html
http://geocities.yahoo.co.jp/v/info/index.html
「ジオプラスをご利用のお客様は、Yahoo!アクセス解析（ベータ版）を利用できるようになりました。Yahoo!アクセス解析（ベータ版）とは、ホームページへのアクセス状況を解析し、リアルタイムにレポートに反映するサービスです。ジオプラスをご利用のお客様は、追加料金無く、一般のお客様に先駆けてご利用いただけます。 」
なおジオプラスは525円/月。
2009/03/15
digital outlook report 09が出た
Razorfishはdigital outlook report 09を発表した。
http://digitaloutlook.razorfish.com/publication/xml/4837/13617/13617.pdf (180page)
http://digitaloutlook.razorfish.com/publication/xml/4837/13617/13617.pdf (180page)
2009/03/14
米2008年広告費は2.6％減少、インターネットも-6.4％
2009/3/13のNielsenの発表から。
トップテン広告主を見ると、平均で-15.1％、3割減となった主もいる。業種では医薬系が-18.4％と最も減少している。
米MicrosoftがadCenter Analytics Betaを終了
パソコン（ノート型）の消費者物価、2008Q4は前年比-42.7％
2009/3/13発表の総務省の情報通信産業の経済動向報告（2008年第4四半期）から。
薄型テレビやデジタルカメラ、ノートパソコンは、値下げ競争と性能の向上が進行しているが、性能が2倍になれば価格が半分になったとみなす統計上の手法が影響して、消費者物価全体の引き下げ要因となっている。
情報通信関連消費支出（名目）は、7四半期ぶりに減少
・2008年10～12月期の情報通信関連消費支出は前年比▲0.2％
・消費支出に占める情報通信関連支出の割合は増加傾向だが足元では下落（ 2008年10～12月期は7.8％）
・内訳を見ると、2008年10～12月期では、移動電話通信料及びインターネット接続料が引き続き増加したが、増加幅が縮小。情報通信関連機器は減少が継続
・１世帯当たり情報通信関連消費支出の平均は1ヶ月24,000円程度
2009/03/13
2009/2の米株式関係サイトのアクセスは19％増
2009/3/4のHitwiseのリリースから。
株式関係は、上昇時や急落時に恐らくアクセスが増えるんじゃないかなあ。2月月次だけでは、何ともいえない。「株価下落で、関心が高くなっている」ってリリースで言うんだったら、トレンドデータも出そうよ。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規顧客と再訪問顧客の割合」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
新規顧客と再訪問顧客の割合（Percent New and Returning Customers）
オンライン小売業者にとって、顧客の継続的な行動を追跡し、繰り返し購買行動を起こしてもらうことが重要だ。この指標はこの行動の変化を目立たせるために非常に優れたトップ・ラインの指標。
定義（Definition）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様で：
新規顧客数÷全体の訪問者数＝新規顧客の割合
再訪問顧客数÷全体の訪問者数＝再訪問顧客の割合
また新規顧客数と再訪問顧客数は全体の顧客数に合致するため：
（新規顧客数＋再訪問顧客数）÷全体の訪問者数＝1.0
新規顧客と再訪問顧客の計測は普通、ブラウザのcookieとは独立しているので、あまりCookie削除による不正確性で、問題になることはない。最も重要なことは、ツールによってレポートされる顧客の総数が、Eコマースのシステムから出てくる数字とほぼ同じかどうかということである。また再訪問顧客の数も、EコマースのシステムやCRMシステムの数字で確認しよう。
説明（Presentation）
特にこのKPIが「新規訪問者と再訪問者の割合」とともに示されたときには、顧客と訪問者の区別を明確にしておこう。またこのKPIは、「新規顧客と再訪問顧客の売上割合」のKPIに加えて、新規顧客と再訪問顧客別の「一注文当たりの平均売上高」とともに示すことを考えるべきだ。
期待値（Expectation）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様に、このKPIはあなたのマーケティングやリマーケティング活動に非常に依存することになる。再訪問顧客を増やしたいなら、既存顧客に対して積極的に働きかけよう。
すべてのオンライン小売サイトが再訪問顧客を期待したり、得ている訳ではないことを心に留めておこう。再訪問顧客を期待していないなら、あるいは訪問頻度を殆んど期待していないなら、この指標を把握するのは、あまり有効ではない。
行動（Action）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様に、新規顧客や再訪問顧客を引き付けるような施策を積極的に行っているなら、正確には利益に貢献したり、商品の売上にならなくても、あなたの努力が成果をあげているか期待したいだろう。不幸なことに、再訪問顧客の割合が突然落ちたら、それは新規顧客が増えたということには単純にはいかない。この指標の増減は、季節による要因や顧客の嗜好の変化にしばしば依存する。再訪問顧客の割合の減少は、また顧客が別の店を見つけたからかもしれないし、彼らの期待に応えていないか、上回りすぎているのかもしれない。
繰り返すが、この割合は劇的にあるいは説明できない変化に非常に注意しなければいけない。
新規顧客と再訪問顧客の割合（Percent New and Returning Customers）
オンライン小売業者にとって、顧客の継続的な行動を追跡し、繰り返し購買行動を起こしてもらうことが重要だ。この指標はこの行動の変化を目立たせるために非常に優れたトップ・ラインの指標。
定義（Definition）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様で：
新規顧客数÷全体の訪問者数＝新規顧客の割合
再訪問顧客数÷全体の訪問者数＝再訪問顧客の割合
また新規顧客数と再訪問顧客数は全体の顧客数に合致するため：
（新規顧客数＋再訪問顧客数）÷全体の訪問者数＝1.0
新規顧客と再訪問顧客の計測は普通、ブラウザのcookieとは独立しているので、あまりCookie削除による不正確性で、問題になることはない。最も重要なことは、ツールによってレポートされる顧客の総数が、Eコマースのシステムから出てくる数字とほぼ同じかどうかということである。また再訪問顧客の数も、EコマースのシステムやCRMシステムの数字で確認しよう。
説明（Presentation）
特にこのKPIが「新規訪問者と再訪問者の割合」とともに示されたときには、顧客と訪問者の区別を明確にしておこう。またこのKPIは、「新規顧客と再訪問顧客の売上割合」のKPIに加えて、新規顧客と再訪問顧客別の「一注文当たりの平均売上高」とともに示すことを考えるべきだ。
期待値（Expectation）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様に、このKPIはあなたのマーケティングやリマーケティング活動に非常に依存することになる。再訪問顧客を増やしたいなら、既存顧客に対して積極的に働きかけよう。
すべてのオンライン小売サイトが再訪問顧客を期待したり、得ている訳ではないことを心に留めておこう。再訪問顧客を期待していないなら、あるいは訪問頻度を殆んど期待していないなら、この指標を把握するのは、あまり有効ではない。
行動（Action）
「新規訪問者と再訪問者の割合」と同様に、新規顧客や再訪問顧客を引き付けるような施策を積極的に行っているなら、正確には利益に貢献したり、商品の売上にならなくても、あなたの努力が成果をあげているか期待したいだろう。不幸なことに、再訪問顧客の割合が突然落ちたら、それは新規顧客が増えたということには単純にはいかない。この指標の増減は、季節による要因や顧客の嗜好の変化にしばしば依存する。再訪問顧客の割合の減少は、また顧客が別の店を見つけたからかもしれないし、彼らの期待に応えていないか、上回りすぎているのかもしれない。
繰り返すが、この割合は劇的にあるいは説明できない変化に非常に注意しなければいけない。
2009/03/12
米Twitterからみんなどこに行くのか
2009/3/12のHitwiseのブログから。
グーグル、Facebook、TwitPic、MySpaceなどとなっているが、カテゴリーでまとめてみると、ソーシャルネットワーク、ブログ、検索エンジン、メールサービス、写真などとなっている。検索エンジンやSNS、メールサービスなどの流出先と比べてみると、やはりSNSに近いということのようだ。
あまりに騒がれているので、実名で登録、アカウントも完全に公開してみた。おじさん的には、今のところ、なぜ騒がれているのかしっくりこない。知人を検索しても一切でてこないし。。。しかし若い人はmixiであれだけ盛り上がっている訳なので、日本でもどう動き出すのかは予測もつかない。
2009/1の移動電話国内出荷台数、前年同月比7ヶ月連続マイナス
2009/2/10のJEITAの統計資料から。
2009年1月度の移動電話国内出荷台数は1,915千台と、前年同月比46.9％と7ヶ月連続マイナスとなった。2008年度4月～1月累計では、29,948千台、前年同期比71.6%となっており、ワンセグ対応製品が相次いで出現し牽引した前年好調の反動や、 10月以降の急激な景気後退の影響をうけているものと思われるが、年末商戦・お年玉商戦と相次いで不発に終わったことも影響している。
1月度の携帯電話は1,871千台、前年同月比47.8％と7ヶ月連続マイナスとなった。携帯電話のうち、ワンセグ対応製品は1,473千台、前年同月比 60.1％で、ワンセグ搭載率も78.7％となり、端末の高機能化が顕著である。統計開始以来の累計出荷台数では、50,855千台とはじめて 50,000千台を超えた。一方PHSは45千台、前年同月比25.9％と7ヶ月連続マイナスとなった。
2009/03/11
日本のネット広告2009年1月、対前年同月比2桁増
経済産業省の特定サービス産業動態統計調査の2009年1月分速報から。http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/tokusabido/result-2.html
広告業全体では、2008年11月から3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2008年11月にマイナスになったものの2009年1月に2桁増と唯一のプラス。新聞広告は4月から10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月から3カ月連続でマイナス2桁が続く。
世界のアクセス解析担当者（ウェブアナリスト）、リソース不足が悩み
2009/3/5にリリースされた、WAA（Web Analytics Associations）の2008 Member Survey Resultsから。レポートは会員のみに公開。
2008/9にWAAメンバーに対して行われた調査の結果。240人程度の回答。回答者の職種はマネージャー、アナリストがそれぞれ20％、ディレクターが16％、経営者13％。2007年以降に加入した人が69％。米国が57％を占める。
個人としての問題と、業界としての問題、WAAが果たしている役割をピックアップしておいた。
アクセス解析（ウェブサイト）のKPI指標「新規訪問者と再訪問者の割合」
Eric T. PetersonのThe Big Book of Key Performance Indicatorsから。
新規訪問者と再訪問者の割合（Percent New and Returning Visitors）
最も重要なマーケティング指標の一つで、ビジネスが全体としてうまくいっているどうかを示す一番のトップ・ラインの指標。
定義（Definition）
単純に次のように計算される：
新規訪問者数÷全体の訪問者数＝新規訪問者の割合
再訪問者数÷全体の訪問者数＝再訪問者の割合
また新規訪問者と再訪問者は全体の訪問者に合致するため：
（新規訪問者数＋再訪問者数）÷全体の訪問者数＝1.0
この3つの要素は普通のツールですら提供している基本的な計測値である。
新規訪問者は普通、ツールが特定したcookieを持っていない訪問者として定義され、再訪問者はそのcookieを持っていて集計期間に再度確認されたものとして定義される。Cookie削除によって新規訪問者の数が、人為的に増えることになる。Cookieが削除されると、ツールは過去の存在を確認できず、新規訪問者としてしか認識できないからだ。
説明（Presentation）
この指標がcookie削除によって不正確であることを受け入れなければいけないので、訪問者の現在のcookie削除の割合がどのくらいなのかを定量化したり、（cookie削除による誤差の割合）誤差率を提供したりする努力は価値のあることだ。それ以外に関しては、この割合は典型的によく知られている。
期待値（Expectation）
これらのKPIは固有のマーケティング戦略に強く依存している。もし新規訪問者の獲得に多大に焦点を当てているなら、新規訪問者の割合が多いのが理想である。逆に訪問者のリテンションに重きを置いているのであれば、再訪問者の割合が高いのが望ましい。
固有のビジネス・モデルやマーケティング・ニーズによるが、サイトはある期間比較的この新旧訪問者割合が安定しているべきだ。マーケティング費用を増やしたなら、これらの割合が変化することを期待できる。どれだけ変化するかは、有効な施策が行えたかどうか次第だ。
これらの数字が変化した時にやるべきことの一つは、どの要素が変化をもたらしたのかを確認しなければならない。再訪問者の行動が活発になったのではなく、新規訪問者の行動が落ちたと考えられる。この割合と「再訪問者に対する新規訪問者の割合」を比較し、サイトのトラフィックに、どのレバーが効いているのかを決定することに意味がある。
行動（Action）
マーケティング活動や訪問者の再訪問を促す施策に特に変化がなければ、数％以上の変化があったら、今までの参照元から来なくなっていないか、あるいは新しいトラフィックを呼び込むようなあなたのサイトについての新しい言及がないかを探すのがよいだろう。
多くの企業で、主要なトラフィックの原因の一つに検索エンジン（グーグルやヤフーやMSN）がある。新規訪問者の割合が突然、予想もつかない変化があったら、しばしばそれは関連する検索語による検索エンジンの表示ランキングの変化に直接結びついている可能性がある。これらの割合が突然変化したら、参照元のレポートを調査し始め、何が変化したかの分析をし、検索キーワードや検索エンジンに焦点を特に当ててみよう。この検索エンジンによる登録状況の変化をすぐに捕まえ、すぐにサイトの改善や順位の回復を図ることで、トラフィックのロスを防ぐことに役立てられる。
新しいマーケティング・キャンペーンを通じて新規訪問者をひきつけようとしていたり、既存顧客にメールやリマーケティング施策をしてようとしているなら、それに伴ってこの割合が変化するのを確かに期待してみているだろう。厳密なルールはないのだが、もし新規訪問者向けのマーケティング施策によって新規訪問者の割合が増えなかったら、何かが問題で、そのキャンペーンは注意深く吟味すべきだ。このKPIは、あなたがサイト訪問者との間で構築しようとしている関係について上級管理者が評価し続けるのに役立つトップ・ラインの優れた指標である。
新規訪問者と再訪問者の割合（Percent New and Returning Visitors）
最も重要なマーケティング指標の一つで、ビジネスが全体としてうまくいっているどうかを示す一番のトップ・ラインの指標。
定義（Definition）
単純に次のように計算される：
新規訪問者数÷全体の訪問者数＝新規訪問者の割合
再訪問者数÷全体の訪問者数＝再訪問者の割合
また新規訪問者と再訪問者は全体の訪問者に合致するため：
（新規訪問者数＋再訪問者数）÷全体の訪問者数＝1.0
この3つの要素は普通のツールですら提供している基本的な計測値である。
新規訪問者は普通、ツールが特定したcookieを持っていない訪問者として定義され、再訪問者はそのcookieを持っていて集計期間に再度確認されたものとして定義される。Cookie削除によって新規訪問者の数が、人為的に増えることになる。Cookieが削除されると、ツールは過去の存在を確認できず、新規訪問者としてしか認識できないからだ。
説明（Presentation）
この指標がcookie削除によって不正確であることを受け入れなければいけないので、訪問者の現在のcookie削除の割合がどのくらいなのかを定量化したり、（cookie削除による誤差の割合）誤差率を提供したりする努力は価値のあることだ。それ以外に関しては、この割合は典型的によく知られている。
期待値（Expectation）
これらのKPIは固有のマーケティング戦略に強く依存している。もし新規訪問者の獲得に多大に焦点を当てているなら、新規訪問者の割合が多いのが理想である。逆に訪問者のリテンションに重きを置いているのであれば、再訪問者の割合が高いのが望ましい。
固有のビジネス・モデルやマーケティング・ニーズによるが、サイトはある期間比較的この新旧訪問者割合が安定しているべきだ。マーケティング費用を増やしたなら、これらの割合が変化することを期待できる。どれだけ変化するかは、有効な施策が行えたかどうか次第だ。
これらの数字が変化した時にやるべきことの一つは、どの要素が変化をもたらしたのかを確認しなければならない。再訪問者の行動が活発になったのではなく、新規訪問者の行動が落ちたと考えられる。この割合と「再訪問者に対する新規訪問者の割合」を比較し、サイトのトラフィックに、どのレバーが効いているのかを決定することに意味がある。
行動（Action）
マーケティング活動や訪問者の再訪問を促す施策に特に変化がなければ、数％以上の変化があったら、今までの参照元から来なくなっていないか、あるいは新しいトラフィックを呼び込むようなあなたのサイトについての新しい言及がないかを探すのがよいだろう。
多くの企業で、主要なトラフィックの原因の一つに検索エンジン（グーグルやヤフーやMSN）がある。新規訪問者の割合が突然、予想もつかない変化があったら、しばしばそれは関連する検索語による検索エンジンの表示ランキングの変化に直接結びついている可能性がある。これらの割合が突然変化したら、参照元のレポートを調査し始め、何が変化したかの分析をし、検索キーワードや検索エンジンに焦点を特に当ててみよう。この検索エンジンによる登録状況の変化をすぐに捕まえ、すぐにサイトの改善や順位の回復を図ることで、トラフィックのロスを防ぐことに役立てられる。
新しいマーケティング・キャンペーンを通じて新規訪問者をひきつけようとしていたり、既存顧客にメールやリマーケティング施策をしてようとしているなら、それに伴ってこの割合が変化するのを確かに期待してみているだろう。厳密なルールはないのだが、もし新規訪問者向けのマーケティング施策によって新規訪問者の割合が増えなかったら、何かが問題で、そのキャンペーンは注意深く吟味すべきだ。このKPIは、あなたがサイト訪問者との間で構築しようとしている関係について上級管理者が評価し続けるのに役立つトップ・ラインの優れた指標である。
日本の2009/1の検索エンジンシェア、ヤフーが51.3％（comScore）
2009/3/10のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2745
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2746
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2745
http://www.comscore.com/press/release.asp?press=2746
2008/9から殆んど変化がない。総検索回数は、対前年同月比では9％増となった。
2009/03/10
2010年にアルゼンチンのブロードバンド普及率が5割突破
2009/3/10のeMarketerの記事から。
2013年にアジア太平洋地域のブロードバンド普及率は39％に
2013年に英国のインターネット普及率は70.7％に
インターネット利用者数9,091万人、普及率75.3％。通信利用動向調査から％
中国のネット普及率は22.6％で、絶対値は3億人弱
2013年度末に光ファイバー回線加入件数は2,200万と予想
2013年に世界40カ国でブロードバンド契約数は6.8億に
光回線利用世帯がＤＳＬ回線利用世帯を逆転
北欧の高いインターネット普及率
2013年にはヨーロッパの世帯の71％にブロードバンドが普及
関連リンク：
2013年にアジア太平洋地域のブロードバンド普及率は39％に
2013年に英国のインターネット普及率は70.7％に
インターネット利用者数9,091万人、普及率75.3％。通信利用動向調査から％
中国のネット普及率は22.6％で、絶対値は3億人弱
2013年度末に光ファイバー回線加入件数は2,200万と予想
2013年に世界40カ国でブロードバンド契約数は6.8億に
光回線利用世帯がＤＳＬ回線利用世帯を逆転
北欧の高いインターネット普及率
2013年にはヨーロッパの世帯の71％にブロードバンドが普及
「運輸/運輸サービス」「医療」は2009年のIT投資がプラス成長
2009/3/10のIDC Japanのリリースから。
2009年の国内IT市場規模は12兆3,788億円、前年比成長率はマイナス1.7％と予測。国内IT市場の前年比成長率がマイナスに転じるのは、2003年以来6年ぶりのこと。
産業分野別に見た2009年のIT投資前年比成長率は、業務効率化や情報基盤整備に関連したIT投資が盛んな「運輸／運輸サービス」「医療」「一般サービス／その他」などの業種を除き、多くの産業でマイナスになるものとみている。特に、今まで国内のIT投資を牽引してきた「銀行」「組立製造」「通信／メディア」をはじめ「証券／その他金融」「卸売」「建設／土木」といった業界におけるIT投資は、大きくマイナス成長になると予測している。
「消費者」の2009年前年比成長率は、マイナスになると見込んでいますが、「5万円PC」などに代表される低価格パソコンの販売が好調のため、2008年11 月の予測からマイナス幅が縮小している。
Yahoo! Japanの月間ユニーク・ブラウザ数、1.9億人突破。そもそも何故日本の人口より多いのかって？
2009/3/10のYahoo! Japanの月間開示資料から。
いつものヤフーのリリースネタですが、キャッチーなタイトルが続きますが、そう言えば、いつも見慣れているんで何の疑問もないけど、あれ！って思う人もいるかなあと（いないか）。
1.日本人以外がいっぱい見に来ているから
→そんな奇特な外国の方は、いないって。タレント関係で東アジアから見られているなんていうのは、ありそうだけど、メジャーなサイトでは考えにくい。
2.ブラウザ数をカウントしているから
→クライアントサイドでPV計測しているというし、ユニークブラウザ数は恐らくユニークなcookieをカウントしているんでしょう。IEとFirefox使っていれば同じPCでも2ユニークブラウザだし、職場でも使えばまた別人が増えるということで、ユニークな人間は2-3ユニークブラウザになるんでしょう。さらにcookie削除していれば、また別人になれるし。
さて2月のヤフーだが、ページビュー数のモバイル比率は12.5％と久々に停滞。1日当たりのページビュー数はパソコンもモバイルも過去最高となった。日数が少ないのに、今年は1月よりユニーク・ブラウザ数が増えた、こちらも過去最高を更新などなど。
1ヶ月分のログを分析してあげますっていうアクセス解析サービスって意味あるんだろうか
スイマセン、ワザとキャッチーなタイトルにしました。意味が無い訳ではないが、以下気をつけようということ。
この手のサービスを行う業者は、基本的に無償あるいは安価で自分のサービスを理解してもらいたいということなので、それについて否定するものでないのだが、利用者としては気をつけるべき点があるということだ。特に他のツールなどを全く使っていなくて、これが初めてのアクセス解析である場合は要注意。
月次データの見方については、以前にも少し話した記憶があるが、各月にはいろんな季節要因がある、どんなサイト、どんなビジネスでも季節要因はある。例えば、自分の会社、商品で毎月の季節要因を挙げていって欲しい。サイトも当然それにつられる。
1月：年初
2月：28日と最も日数が少なく、うるう年で変化する月（ニッパチとも言われアクティビティが落ちるとも言われる）
3月：年度末
4月：年度初め
5月：ゴールデン・ウィーク
7-8月：夏休み、お盆休み
9月：上期末
10月：下期始まり
12月：年末
一般論だけでもご覧のとおりだ。就職活動のスケジュールは詳しく知らないが、企業サイトであれば、それにかなり依存して変動もあるはず。決算発表の時期しかり。
つまりその月の絶対値だけの指標で何か判断するのは危険が伴うと考えられる。だから金がかかっても、継続して同じ調査をする意味があるわけ。思いついた時に散発的に行う調査（でしかも毎回やり方が変る）というのは、出てきたデータの評価が難しい。だから、継続的に同じツール・手法で、トレンドでデータを見ないと多くの正しい判断が下せないことが多い。
少なくとも13ヶ月データが蓄積されているのが望ましい。これだけあれば、対前年同月比もわかるし、上昇基調か下降基調かという方向性に加え、上昇スピードの勢い、つまり加速度も視覚化できる。
くどくなったが、アクセス解析の例に戻ろう。直帰率が80％だって、トレンドでみたら物凄い改善した月かもしれないのに、単月のデータしか分析せず、せっかく行った改善施策を元に戻して、来月直帰率が90％に悪化ということだって普通に起こりえる。
じゃあ単月データだけの分析が全く使えないのかというと、そうとは言えない。アクセス解析を始めた初期にみつかる大問題はこの方法で分析しても顕在化するので、まずはそれから手を付けるというのがよいだろう。どういうものがあるかといえば、一般的で代表的なものは下記のようなものだろう。
・直帰率が非常に悪いページの改善
・コンバージョンが極めて悪いコンバージョンプロセスのユーザビリティ改善
・全然効き目のないキャンペーンの廃止
向こうの人がよくいう言葉としては、「コンテキスト」を持たない数字は使いにくいということ。今回の場合のコンテキストは「トレンド」ということ。結論を先に話せば良かったが、今回の結論は私がしょっちゅう言っている「トレンドで見よう」ということ。
大昔仕事を始めた時は、コンピュータ系の商品を扱っていたんだが、売れ行きってこんなに季節変動があるのかとビックリしたものだ。しかし実は意外に数字を見る際に忘れ去っている人が多いのではないかと思う。これも「そんなこと知っているよ」の代表的な話だとは思うが、本当に実践できているかは、かなり怪しいのではないかと思っている。
この手のサービスを行う業者は、基本的に無償あるいは安価で自分のサービスを理解してもらいたいということなので、それについて否定するものでないのだが、利用者としては気をつけるべき点があるということだ。特に他のツールなどを全く使っていなくて、これが初めてのアクセス解析である場合は要注意。
月次データの見方については、以前にも少し話した記憶があるが、各月にはいろんな季節要因がある、どんなサイト、どんなビジネスでも季節要因はある。例えば、自分の会社、商品で毎月の季節要因を挙げていって欲しい。サイトも当然それにつられる。
1月：年初
2月：28日と最も日数が少なく、うるう年で変化する月（ニッパチとも言われアクティビティが落ちるとも言われる）
3月：年度末
4月：年度初め
5月：ゴールデン・ウィーク
7-8月：夏休み、お盆休み
9月：上期末
10月：下期始まり
12月：年末
一般論だけでもご覧のとおりだ。就職活動のスケジュールは詳しく知らないが、企業サイトであれば、それにかなり依存して変動もあるはず。決算発表の時期しかり。
つまりその月の絶対値だけの指標で何か判断するのは危険が伴うと考えられる。だから金がかかっても、継続して同じ調査をする意味があるわけ。思いついた時に散発的に行う調査（でしかも毎回やり方が変る）というのは、出てきたデータの評価が難しい。だから、継続的に同じツール・手法で、トレンドでデータを見ないと多くの正しい判断が下せないことが多い。
少なくとも13ヶ月データが蓄積されているのが望ましい。これだけあれば、対前年同月比もわかるし、上昇基調か下降基調かという方向性に加え、上昇スピードの勢い、つまり加速度も視覚化できる。
くどくなったが、アクセス解析の例に戻ろう。直帰率が80％だって、トレンドでみたら物凄い改善した月かもしれないのに、単月のデータしか分析せず、せっかく行った改善施策を元に戻して、来月直帰率が90％に悪化ということだって普通に起こりえる。
じゃあ単月データだけの分析が全く使えないのかというと、そうとは言えない。アクセス解析を始めた初期にみつかる大問題はこの方法で分析しても顕在化するので、まずはそれから手を付けるというのがよいだろう。どういうものがあるかといえば、一般的で代表的なものは下記のようなものだろう。
・直帰率が非常に悪いページの改善
・コンバージョンが極めて悪いコンバージョンプロセスのユーザビリティ改善
・全然効き目のないキャンペーンの廃止
向こうの人がよくいう言葉としては、「コンテキスト」を持たない数字は使いにくいということ。今回の場合のコンテキストは「トレンド」ということ。結論を先に話せば良かったが、今回の結論は私がしょっちゅう言っている「トレンドで見よう」ということ。
大昔仕事を始めた時は、コンピュータ系の商品を扱っていたんだが、売れ行きってこんなに季節変動があるのかとビックリしたものだ。しかし実は意外に数字を見る際に忘れ去っている人が多いのではないかと思う。これも「そんなこと知っているよ」の代表的な話だとは思うが、本当に実践できているかは、かなり怪しいのではないかと思っている。
米ダイレクト・メール広告費は2008年2009年連続減少
Winterberry Group's February 2009 White Paper「A Channel in Transformation: Vertical Market Trends in Direct Mail 2009」から。
しかし棒グラフが0以外の位置から立ちはじめているこの上のグラフは正直嫌いだ。よほど、ここからパクッタeMarketerのグラフの方が気が利いている（というか見慣れているせいもあるだろうが）。
英検索語はテレビとゲーム関連が中心
2009/3/9のHitwiseのブログから。
テレビ関連が14.2％、オンラインゲーム関連が13.9％。ほとんど判読できないが、カテゴリーによっては、検索エンジン別に特徴があるものもあるが、概ねグーグル（二つ目のグラフの青色部分）が強いようだ。
