Insight for WebAnalytics: 11/2009

2009/11/30

米感謝祭のEC売上は対前年比2桁増と好調、Black Fridayも好調で年末商戦に期待

2009/11/29のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/11/Black_Friday_Boasts_595_Million_in_U.S._Online_Holiday_Spending_Up_11_Percent_Versus_Year_Ago
感謝祭当日（11/26）は10％増、翌日のBlack Fridayも11％増と好調のようだ。Black Fridayは年末商戦を占う上での材料ともなるので、期待が掛かる。

主要なEC系サイトのBlack Fridayの訪問者数も非常に好調だ。アマゾンが対前年比28％増、ウォールマートが同22％、アップルが同39％などとなっている。

関連リンク：

米2009EC年末商戦市場規模、対前年比3％増と予想（comScore）

米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ

米商務省の2009Q3EC統計、4半期ぶりに対前年同期比増

米商務省の2009Q2EC統計、対前年同期比-4.5％

米商務省の2009Q1EC統計、対前年同期比-5.7％

米商務省の2008年EC統計、対前年同期比マイナスとなる

2009Q3米EC市場、対前年同期比マイナス2％

米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」

米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い

2007年の米オンラインのクリスマス商戦は$33 billionに

下落していた楽天メルマガのクリック率、なぜ2009/1から上昇したか

「楽天Webディレクション＆デザイン2009｜教科書では教えてくれないウェブサイト作り」というのに参加してきた。
http://corp.rakuten.co.jp/event/rwdd2009/

アクセス解析の話はこちらでしたが、ここでは楽天市場ニュースの改善活動についての発表をまとめてみた。ここでの話しはいわゆる楽天市場から送られるメルマガが対象で、店舗からのメルマガではないという前提。

メルマガの役割としては、
1.リアクションから売上に繋げること
2.これ自体が広告収益媒体である
3.新規顧客の獲得のため
4.ナーチャリング（ユーザー育成）のため
5.マーケティング・ツールとして

KPIとして設定しているものとしては、
1.配信数
2.開封数（率）
3.クリック・スルー・レイト
4.コンバージョン・レイト
5.売上

2009／11現在、配信数は1060万通となっている。ただ昨年までの悩みは、「配信数は増加の一途を辿っているのだが、クリック率（クリック数／開封数）は右肩下がりに減少傾向だったということ。

そこで、クリック数を上げることで、ユーザーの活性化→ユーザーの定着→開封率が上昇→クリック数が上昇→楽天の店舗売上が上がるというシナリオを考えたそうだ。

で、具体的に行なった施策としては、
1.ナビゲーション改善
　First Viewは雑誌の見出しのような役割だが、今まで情報が薄かった。リニューアル後は多くの選択肢を見せることでクリック数やクリック率が上昇した。これはヘッダのA/Bテストの結果。
2.コンテンツのマンネリ改善
　異なる企画なのに同じ画像が並んでいたりしたので、広告でない部分に売れ筋ランキングやその他の企画を差し込んだりしてみた
3.パーソナライズの強化
　男女に分けて配信したことで、クリック数やクリック率はやはり上がった。
4.継続のための業務の仕組化
　想定クリック数を算出（プロデューサー）→施策を決定するMeeting（プロデューサー/ディレクター）→リリース（ディレクター）→結果のフィードバックmeeting（プロデューサー/ディレクター）という流れを構築。

その結果、2009/1からクリック率は上昇に転じたという。

ちなみにこれからは配信数を増やすことより、読者に合ったメルマガにしていくということで、量から質への転換のフェーズらしい。まあROIから考えると順当な判断だろう。また今も毎号のようにA/Bテストをやっているということだ。

2009/11/29

遅れてた楽天のアクセス解析、今年1年で物凄い進歩

「楽天Webディレクション＆デザイン2009｜教科書では教えてくれないウェブサイト作り」というのに参加してきた。
http://corp.rakuten.co.jp/event/rwdd2009/

14時から18時までのセッションをみっちり聞いて、終わってみればノートに20ページ以上も書いていた。
聞いたのは下記セッション：
・Twitter、RIA
・アクセス解析
・経路分析、UI改善
・ユーザー中心設計
・メルマガ
・A/Bテスト

アクセス解析のパートで話された話としては、
・思いつきの限界があり、計数把握で経営判断したい
・3年前から、特に今年から全社でサイトカタリストを導入
・多岐にサイトが亘るので、楽天経済圏全体として把握が必要
・標準化と知識共有が急務だった
・編成部横串の選任チームを結成
・ツール導入、データ活用、社内啓蒙を開始
・1-2Qはサイトカタリスト導入、3-4Qは最適化テストも実施
・測定コール数（ページビュー数と計測しているイベント数の合計のこと）が27％増、UUも40％増

試みている実装や分析方法としては、
・流入分析/SEO効果の定点観測
・入力フォーム最適化
・Excelによるレポートの定型化
・Flash計測
・動画計測
・オフライン成約データとの連携
・グループ全体の計測
・A/Bテスト、多変量分析
・定点観測による早期ワーニング

ということで、ネット専業事業体が2009年から全社統一ルールでアクセス解析を導入って遅れていないか？という疑問だが、実は規模の大きいところほど、実は費用対効果に慎重なため、ローカルで皆勝手にやっていることが多いみたいだ。

しかし既にやっている施策を見てもわかるとおり、突飛なことはしていないが、一旦始めたら、費用対効果を最大にするためのPDCAを常に回し続けるという楽天らしさが出ていて、もう最適化テストまで使いこなしている。実際の改善例では、改善率が低いのだが、それでも何億の売上が増加するという規模なので、これを繰り返すことで物凄い効果が出てくる。数字を根拠にしてPDCAを回す体制が整った感がある。ここまででも既に限界が見えたようで、次はBIツールと併用しないと無理だと見切っている。恐るべし。。。

結局は「特別な事ではなく当たり前の事を地道にやる」ことが大事で、これをトップが理解し推進させようとしているか、体制が整えられているかが前提で、さらに現場がこれをモチベーション高く続けられるかどうかが肝なのだろう。

実際数字ばかりだと殺伐とするので、10％ルールというのがあるらしく、自分のやりたい企画に1割の時間を使ってよいことになっているようで、新しい事にチャレンジする余地は残してあるというのも印象的だった。グーグルは20％ルールだったっけ。20％だと平日5日勤務として、丸1日分だ。

2009/11/28

2009/11/21の週の米検索エンジンシェア、Googleが71.11％

2009/11/21の週のHitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/us/datacenter/main/dashboard-10133.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。

関連リンク：

2009/11/14の週の米検索エンジンシェア、Googleが70.86％

2009/11/7の週の米検索エンジンシェア、Googleが70.72％

2009/10/31の週の米検索エンジンシェア、bingが9.54％

2009/11/21の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.61％

2009/11/21の週の英HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/uk/datacentre/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。

関連リンク：

2009/11/14の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.74％

2009/11/7の週の英検索キーワード、急上昇は「日本の漁船がクラゲで沈没」

2009/10/31の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.79％

2009/10/24の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.95％

2009/10/17の週の英検索エンジンシェア、Googleが89.05％

2009/11/21の週の豪検索エンジンシェア、Googleが87.79％

2009/11/21の週の豪HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/au/datacentre/main/dashboard-1706.html

検索エンジン・シェアは過去4週データ。ヤフーがほんの少しだが増えてきているような。

2009/11/7の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.33％
2009/10/31の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.47％
2009/10/24の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.56％
2009/10/17の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.6％

2009/11/27

2009/10の国内PC出荷、金額ベースで対前年比100％

2009/11/26のJEITAのリリースから。

http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/pc/2009/

2009/10の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比121.5％で金額ベースでは100.0％。ノート型の台数ベースの伸びが134％と大きい。ノート型は台数ベースの構成比で72.6％にも上る。

2009/11/26

豪、一般語検索が減って、検索成功率が上昇

2009/11/26のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/alan-long/2009/11/getting_where_we_want_to_goqui.html

複合キーワードが増え、ナビゲーショナルなキーワードも増え、より素早く行きたいところに移動したいという心理が見える。検索成功率とは、検索結果からクリックして目的と思われるページへの移動があった割合のことだ。

関連サイト：

豪ネット検索、5語以上で検索する人の割合が14.3％

2009/10米検索エンジンシェア、Bingが10％目前
カナダとイギリスは二つ以下の複合語検索が過半数
米2009/4の検索エンジンシェア、Googleが72.74％

米複数語による検索割合、3語以上が56％を占める
米複数語による検索割合が増加、3語以上で56％を占める

2009/10mixiの総利用時間が急増、YouTubeを抜き、Yahoo!に次ぐ2位に

2009/11/26のネットレイティングスのリリースから。

http://www.netratings.co.jp/New_news/News11262009.htm

mixiの総利用時間が8月から10月にかけて急増し、総利用時間ランキングではYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。mixiは、ゲームや便利ツールなどのアプリケーションがmixi上で楽しめる「mixiアプリ」を8月24日に公開した。この「mixiアプリ」の人気が総利用時間の増加をもたらしている。

2009年10月における総利用時間ランキングを見ると、mixi はYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。また、総利用時間ランキングの上位において、mixiは利用者数が格段に少ないにもかかわらず、一人あたりの訪問回数ではYahoo!に次ぐ多さとなっており、非常にロイヤリティの高いメディアであるといえる。

mixiの2009Q2、ユーザー数1,700万超えたが、PVは伸びず

mixiの2009Q1、ユーザー数1,700万に迫るも、PVは頭打ち

mixiの2008Q4、ユーザー数1,600万超えるも、PVは頭打ち

2008/12ミクシィ年賀状利用者が対前月比7倍に

携帯からのPVが100億のmixi、PCからは横ばい

『mixi』のユーザー数が1,500万人を突破

mixiのユーザ数は増加も、PCからのPV減が顕著

なぜアクセス数が増えたのか？を流入元から把握する方法 [アクセス解析tips]

Web担当者Forumの2009/11/26の記事をどうぞ。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/26/6916

関連リンク：
＜リサーチ／データのリテラシー入門＞
社会人に必要なリサーチ／データリテラシー5原則
適切な調査対象者の抽出（サンプリング）とは？
サンプル数や回答数よりも回収率が大事な理由
調査方法に潜む罠とチェックの重要性
集計方法と指標の定義: さまざまな平均値/中央値/最頻値
外部要因を意識したデータの読み解き方

＜データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方＞
「一つのグラフには一つの主張」の罠
代表的な4つのグラフの使い分けのポイント
円グラフの使い分けを論理的に考える
わかりやすい棒グラフ作成のポイントと棒グラフの限界
折れ線グラフの伸び率を大きく見せるトリックとは？
ひと目でわかる2軸グラフの作り方のコツとは？
分布図とバブルチャートの正しい使い方とは？

＜衣袋宏美のデータハックス＞
月次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
月次データの推移をどのように視覚化するべきか？ [tips]
Flashでのイベントはページビューとしてカウントされるのか？ [Q&A]
フレームページのページビューを正しくカウントするには？ [Q&A]
週次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
日別トレンドデータを使うのはどういう場合か？ [tips]
［戻る］ボタンで閲覧したページを計測するには？ [Q&A]
動的ページのURLを正しく計測するには？ [Q&A]
URLが2つあるトップページへのPV数は正しくカウントされているのか？ [Q&A]
コの字？逆L字？メルマガはいつ出す？時間別データの解釈で誤りがちな点 [tips]
30分を超えるセッションは2つに分割される？ [Q&A]
セッション時間を10分で区切ることは可能か？ [Q&A]
コンテンツ別アクセスパターンを3つの指標で把握するグラフ作成法 [アクセス解析tips]

米フォトサイト、顕著な季節変動はないらしい

2009/11/25のcompeteのブログから。

http://blog.compete.com/2009/11/25/photo-op/

米2009/10動画サイトシェア、Google（YouTube）が37.7％

2009/11/25のcomScoreのリリースから。

http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/11/Hulu_Delivers_Record_856_Million_U.S._Video_Views?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+comscore+%28comScore+Networks%29

米Black Friday向けECサイトの伸びが凄い

2009/11/25のNielsenのブログから。

http://blog.nielsen.com/nielsenwire/consumer/consumers-rush-the-web-early-for-black-friday-deals/?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+NielsenWire+%28Nielsen+Wire%29

関連リンク：

米感謝祭前週、広告サイトからの流入はWal-Martサイトが前週比87％増

米感謝祭前のオンラインショッピング、例年より低調のスタート

米過去の年末商戦から占う、今年の年末商戦の行方

米主要モバイルECサイトの応答時間、アマゾンがトップの2.8秒

2009/11/23のGomezのリリースから。

http://www.gomez.com/mobile-web-site-performance-varies-widely-among-leading-retailers-finds-new-compuware-gomez-benchmark/

http://benchmarks.gomez.com/viewbenchmark.php?btype=105&bcategory=mobile（モバイル）

http://benchmarks.gomez.com./viewbenchmark.php?btype=42&bcategory=retail（PCベース）

http://www.gomez.com/wp-content/downloads/gomez_mobile_web_experience_survey.pdf（ユーザー調査）

対象となった14のモバイルサイトの中で、最も遅かったのがTargetの6.9秒。Availabilityとは60秒以内にエラーなしで反応があった比率のようだ。二番目の表は、PCベースのサイトの方の評価データ。

ユーザー調査のほうでは、我慢の限界は10秒までで5割を占める。

トップページの表示に2-3秒、業界別サイトパフォーマンス動向から
業界別トップページ平均表示速度、新聞5社平均：2.947秒

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

これは現在読んでいるAvinash KaushikのWeb Analytics 2.0にもあったし、僕も残念と思っていたことなので、番外編として書いておこう。

それは何かというと、任意の期間を指定した時の、ユニークユーザ数の指標の数値である。ツールによって、様々なので一般論として書いておく。

例えば日別のユニークユーザ数とは、その日に何度訪問しても一人とカウントする指標だ。では月曜日、火曜日、水曜日に以下のようなユニークユーザの訪問があったとして、月曜日から水曜日を集計期間に指定してユニークユーザをどう算出してくれるだろう。

日別の集計データ；
月曜日：AさんとCさんが訪問→2ユニークユーザ
火曜日：AさんとBさんが訪問→2ユニークユーザ
水曜日：Bさんのみが訪問→1ユニークユーザ

月曜日から水曜日のユニークユーザ数
ツールA:5ユニークユーザ（日別のユニークユーザ数を単純に足しあげただけ）
ツールB：3ユニークユーザ（重複を除くA,B,Cさん）

そう、本来は集計期間における重複を除くユーザ数をカウントしたいので、ツールBの3ユニークユーザと出して欲しいところだが、多くのツールでは、この場合、3日間の単純合計なのに「ユニークユーザ」と表現していることが多い。正確に表現するとすれば、「該当集計期間の日別「ユニークユーザ」の単純合計」であって、「該当集計期間でのユニークユーザ数」ではない。もちろんツールによっては、それを注記しているが、そういう注記のない場合は、マニュアルに記載してあれば良心的なツールだが、いくつか集計してみて確認しなければならないこともある。

もちろん、ツールによっては、「訪問（セッション、ビジット）」と「ユニーク訪問者」という言葉の定義自体が混同して使われているものもあるが、それは問題外として今回の議論からは外しておく。

ツールベンダーに居たので、何故このようにしたくなるのかは重々承知している。処理速度を速めるために以下のことが推奨されるからだ。どのルーツでも同じような思想で設計されているのではないだろうか。

・頻繁に使うデータは事前に作っておき、取り出すだけにしておく
・それは日別、週別、月別、四半期別などの期間がプリセットされている固定データ
・任意の期間のデータはこれらから出来るだけ足しあげて作り、なるべくリアルタイム処理はしない

このケースでは、日別、週別、月別など期間がプリセットしてあるデータは、当然、本来の重複を除く「ユニークユーザ」で正しく集計しているのだが、1週間や1ヶ月などのぴったりした区切りでない期間が指定された場合には、これらを組み合わせたりして、その指定期間で重複を除く「ユニークユーザ」の集計をしないで済ますことが多いのだ。

そのためキャンペーンなどで月の途中のデータなどが必要になる場合、ユニークユーザ数など単純に足しては算出できない指標については、「日別の合計です」と注記を出して納得してもらうか、ここだけ「本当のユニーク」の算出のためにクエリーをその時点で回して正しい数値をリアルタイムに計算するかの、どちらしかない。

アクセス解析ツールで応答が悪いのは致命的なので、こういった対処をするのは致し方ないだろう。一方で、高速処理を実現し、リアルタイムでこのようなデータも集計したりすることを特徴とするツールもある。元データを全て保有し、過去に遡って自由なセグメントで集計できるツールもある。

関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位

さて第1位に輝いたのは、Google Analyticsの参照元関連の集計仕様だ。とは言っても、仕様が明確でないので、100％確信を持てていない。知っている方は是非正確な情報を教えて欲しいという意味も込めて投稿した。（2009/12/11追記：この認識で正しそうだということが現時点では判明しております。）

普通のアクセス解析ツールの参照元のレポートは、「参照元情報（referrer）」に基づいて、セッション参照元（セッション・レベルの場合）かページ参照元（ページ・レベルの場合）をレポートすると思うのだが、Google Analyticsではそうではないようだ。

Google Analyticsのトラフィック系のレポートで使われているデータは、6ヶ月間有効な__utmz cookieに基づいている。このcookieは、参照元なしのセッションでは上書きされず、参照元が存在したセッションでは新しい「参照元情報」が上書きされる。従って、1回目に検索エンジンから流入し、2回目にブックマーク（参照元なし）で流入した場合に、2回目のセッションが対象となる集計データにおいて、参照元は「セッション参照元である、「参照元なし」」とはならず、cookieに記録されている「1回目のセッションの参照元である、「検索エンジン」」となる。

キーワードのレポートなども同様で、上記の例では2回目の流入は参照元なしにも関わらず、「cookie」に記録されていた1回目の検索エンジンで利用したキーワードが2回目の流入セッションの「キーワード」としてレポートされる。

これはWAA（Web Analytics Association）が定義している、オリジナルリファラー（サイト訪問者の一番最初のサイト訪問時の参照元のこと）とも異なる。一番直近で参照元が判別できた（参照元なし以外）参照元ということで、広告効果測定系の言葉で言えば、該当セッションに加えて直近の間接効果も含めた効果とでも言えよう。

もちろんこれも、単純に間違いだと断定すべきものではないが、普通の文脈に於ける「参照元」は、セッションベースであれば、セッション参照元と解釈するのが自然だ。ほとんどの人はこれを正確に理解できているとは思えず、これもミスリードする集計仕様と言えよう。しかも大量の初心者も利用していることを考えれば、これも黒に近い灰色クラスの集計仕様といっても過言ではあるまい。

もちろんGoogleでは、この仕様を隠しているわけではなく、公表しているようだが、これを正しく理解できるリテラシーを持ち合わせた人がユーザの1％もいるだろうか。JavaScriptやcookieの意味は公開しても、それをレポートでどう集計表示しているというところが明示されていないようなので、これではよくわからない。http://code.google.com/intl/ja/apis/analytics/docs/concepts/gaConceptsCookies.html

＜2011/6/28追記＞
こういった難しい仕様をまとめた電子書籍を出しましたので、こちら↓からご覧ください。
「おしえて! Google Analytics」を発行します

関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位

どのツールということは、あえて控えさせていただく。有料ツールの二つで発見したもので、恐らく現在は正しい集計に修正されているのではないかと思われる。

これはツールの表示上では、「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」なのだが、実際は、「その日初めてのセッションだったユーザの時間帯別ユーザ数」を表示するという集計仕様だった。

言っている意味がわかるだろうか。Aさんがある日に、10時と、15時と23時に10分間1セッションずつサイトに訪問したとして、このAさんのこの「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」では、10時に1ユーザのアクセスとしかカウントされない。15時と23時のアクセスは15時台と23時台の各時間帯のユニークユーザ（ブラウザ）数にはカウントされないのだ。

だからグラフ化すると、ご覧の通りのようなものになるのだ。どうなっているかというと、時間帯別のセッション数とユニークユーザ（ブラウザ）数を比較すると、時間が経つ（夜が更けるほど）につれて、この二つの乖離がどんどん拡がっていくのだ。

1日にユーザが何度も利用するようなサイトだと、この乖離が大きくなるので、このカラクリに気づくこともあるかもしれないが、1日にユーザが何度も利用しないサイトでは、まずこの仕様に気が付くことはできないだろう。

この集計仕様は、かなり黒に近い灰色と言えよう。限りなく間違い、あるいは利用者の大半をミスリードさせる困った仕様ということになろう。

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位

Google Analyticsの有名な仕様だけど、閲覧最後のページの滞在時間をゼロ秒でカウントするという仕様。ノーカウントにしようとしたら、顧客の大ブーイングで元に戻したらしい。
http://analytics-ja.blogspot.com/2007/09/back-to-original-average-time-on-site.html

「Analytics はページビューの間隔を計測して、ページの閲覧時間を表示しているので、最後の閲覧ページの時間を計測することはできません。そのため直帰したセッションには一律 0 秒を割当てています。」ということで、仕様が明記されているので、ダメとは言いませんが、ここにある通り例えば直帰率50％の入口ページだと、そのページ滞在時間の集計では、半数が0秒でカウントされているため、残りの計測できた時間の半分が集計結果として表示されることになってしまう。

「この直帰を含んだ計算方法は、もともと旧バージョンで採用されていたものですが、今年 5 月の新バージョンへの移行に伴い、直帰を含まないものへと変更されました。これはサイトの利用者の行動をより実態に近いデータとして把握する為の変更でしたが、旧バージョンの計算方法を望むユーザーさまからの声が多かった為、以前の方法に戻させていただきました。」という経緯があるものの、やはりより精度の高いものへの変更は実行すべきものと考えます。

関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編

2009/11/25

豪ネット検索、5語以上で検索する人の割合が14.3％

2009/11/25のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/alan-long/2009/11/searches_getting_longer.html

検索エンジン別に見ると、Googleが5語以上が15％と多いのに対して、Bingでは1語だけでも27.3％と非常に利用方法が違うことが見て取れる。Bingは少ないワードで思ったようにヒットする？まさかとは思うけど。。。

関連リンク：

2009/10米検索エンジンシェア、Bingが10％目前

カナダとイギリスは二つ以下の複合語検索が過半数

米2009/4の検索エンジンシェア、Googleが72.74％

米複数語による検索割合、3語以上が56％を占める

米複数語による検索割合が増加、3語以上で56％を占める

2009/10世界のインターネット利用者の83.8％がGoogle Siteを利用

NielsenのTop 10 Global Web Parent Companies, Home & Workから。
http://en-us.nielsen.com/rankings/insights/rankings/internet

関連リンク：

2009/9世界のインターネット利用者の8割がGoogle Siteを利用

2009/8世界のインターネット利用、Facebookが一人当たり5時間超の利用

2009/7世界のインターネット利用、Facebookが一人当たり5時間弱の利用

2009/6世界のインターネット利用、グーグルが1.9億人でトップ

米ECサイト、感謝祭明けのCyberMondayに半分がメール・プロモーションを予定

2009/11/23のBIGresearchのニュースから。

http://www.bigresearch.com/news/bignrf112309.htm

http://www.nrf.com/modules.php?name=Documents&op=showlivedoc&sp_id=4108

その他の施策としては、特別キャンペーンが42.9％、1日セールが32.9％など。

関連リンク：

米感謝祭前週、広告サイトからの流入はWal-Martサイトが前週比87％増

米年末のEC購入意向、44％が昨年より額は少なめに
米感謝祭前のオンラインショッピング、例年より低調のスタート

米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ

米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」

米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い

米65歳以上の77％がオンラインでものを買う
米年末商戦全体ではトントンも、ECは8％増と予想（Forrester）

米年末年始の小売メール・マーケティング状況

豪2008年末EC商戦、リアル店舗を持つサイトが好調

米2008年末商戦のメール・マーケティング、12/18がピーク

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

豪2008年末EC商戦で主力だった家電系、46.5％がPPCによる流入

米年末EC商戦、上位ECサイトは検索からのトラフィック割合を増やす

米年末EC商戦のピークは？曜日と暦日が織り成すあや

米2008年末EC商戦、高額所得者は増加も、5万ドル未満所得者では2桁減

米年末EC商戦、若干弱いも、アップル、アマゾンは好調

米感謝祭前週、広告サイトからの流入はWal-Martサイトが前週比87％増

2009/11/24のHitwiseのリリースから。

http://www.hitwise.com/us/press-center/press-releases/black-friday-2009/

関連サイト：

米年末のEC購入意向、44％が昨年より額は少なめに

米感謝祭前のオンラインショッピング、例年より低調のスタート
米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ
米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」
米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い
米65歳以上の77％がオンラインでものを買う

米年末商戦全体ではトントンも、ECは8％増と予想（Forrester）
米年末年始の小売メール・マーケティング状況
豪2008年末EC商戦、リアル店舗を持つサイトが好調
米2008年末商戦のメール・マーケティング、12/18がピーク米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％を占める豪2008年末EC商戦で主力だった家電系、46.5％がPPCによる流入米年末EC商戦、上位ECサイトは検索からのトラフィック割合を増やす
米年末EC商戦のピークは？曜日と暦日が織り成すあや
米2008年末EC商戦、高額所得者は増加も、5万ドル未満所得者では2桁減
米年末EC商戦、若干弱いも、アップル、アマゾンは好調

2009年度「ワイヤレス系ブロードバンドサービス」契約数、前年度比125％の見込み

2009/11/24の矢野経済研究所のリリースから。

http://www.yano.co.jp/press/press.php/000559

・2009年度の「固定系ブロードバンドサービス」契約数は3,194万（前年度比105％）の見込み、年間純増ペースは、ほぼ前年並み

2009年度の主要サービス種別毎の契約数は、FTTH約1,776万（前年度比118％）、DSL約987万（前年度比88％）、CATVアクセス約432万（前年度比105％）と推計する。

・2009年度の「ワイヤレス系ブロードバンドサービス」契約数は、1,663万（前年度比125％）の見込み、データ通信系が著しい伸び

2009年度の主要サービス種別毎の契約数は、データ通信系（通信モジュール含）約867万（前年度比148％）、公衆無線LAN約796万（前年度比107％）と推計した。

・今後の成長分野はワイヤレス、特に「通信モジュール」型サービスが貢献

2014年度の主要サービス種別毎の契約数は、固定系はFTTH約2,816万、DSL約536万、CATVアクセス約505万、ワイヤレス系はデータ通信系（通信モジュール含）約2,879万、公衆無線LAN約1,145万と予測する。

User Insight 2リリース、広告・コンバージョンの属性解析が可能に

2009/11/25のユーザーローカルのリリースから。

http://ui.userlocal.jp/news/27/

新バージョンである ver.2.0 では、従来からの特徴であるサーモグラフィ表示「ヒートマップ」に加え、広告管理やコンバージョンなど機能を大幅に追加しました。さらに、ユーザーインサイトの特徴である性別や年齢などのユーザー属性を、広告管理・コンバージョンなどと連動できるようになり、「コンバージョンしたユーザーの男女比」や「この広告からアクセスしてきたユーザーの年齢層」などを推計することが可能になりました。

＜新機能サマリー＞
(1) 広告管理・コンバージョン機能およびユーザー属性との連携

広告管理とコンバージョンの機能が新たに加わりました。直接・間接・重複コンバージョンを測定できます。さらに「この広告を閲覧したユーザーの年齢・性別の割合」や「コンバージョンしたユーザーの組織名」など、User Insight ならではの解析も実現しています。

(2) リアルタイム解析

その日のページビューや訪問者数、ユニークユーザーなどをリアルタイムに解析し、管理画面上で動的にカウントアップします。また「誰が」「いつ」「どのページに」「どんなキーワードで」アクセスしてきたかというユーザーの足あともリアルタイムに更新します。

(3) 「年収」や「ログイン/非ログイン」などユーザー属性項目を追加

これまでも性別や年齢、地域や業界、組織名などでユーザー属性を分析できましたが、新バージョンからは「年収」の項目が加わりました。さらに、会員サイトなどでは「ログイン/非ログイン」の割合を算出できるようになりました。

(4) Twitter やソーシャルブックマークなど、ネット上の評判を解析

商品名や解析対象 URL などを登録しておくと、Twitter 上でどんなクチコミが起こったかを解析します。いつどのタイミングで、どれくらいのクチコミが増えたのかもトラッキング可能。また解析対象サイトに付与されたソーシャルブックマーク数の推移、RSS 購読者数の推移を追うことができます。