《実戦 ウェブサイト 分析 A to Z》 読んで 下線 引いた の

《実戦 ウェブサイト 分析 A to Z》を 240仕事 万に だ 読んだ. 長くも 読んだ. 感じた点を 書く のも 良い でしょうに, 読みながら 下線 引いた ので 代わりをしようと する.

これ 本は, ウェッブマスター など ウェブ 戦略 担当者に 大きい コンパニオン なる 本だ. これ 本は 技術を 説明する 本と言う よりは ウェブサイト 分析が 何で, 分析を 寝る 夏期 ためには どうな 指標を 見ると するのか, どうに 解釈すると するのか 知らせて 与える 本だ.

下は 読んで 下線 引いた 部分たちだ.

アビナスィ カウスィック, エイコンツルパン, 525方, 9788960770492

これ 概念[ウェブサイト 分析]に 大韓 正義は 2006年には 成り立った. これは これ 分野の 史家 まだ いくら 短なのかを 見えて 与える.
P.36

ウェブサイト 分析は 比喩しようとすると 赤ん坊に 過ぎない. 赤ん坊は 生まれて ある 位 育ったが, まだ 彼 前には 数多い 成長と 変化の 過程が 置かれて ある. これ 嘱望される 子供が 続いて 驚くべきな 事件を 向い合うように なる のだ.
P.41

戦略と 方向を 決める 数 ある 経験 ある 実務者の 不足も 悪影響を 及んだ. 顧客 主導の 革新(CDI)科 ような 標準的な 技法さえ ウェブサイト 分析では 深く 根付くの できなかった. 大部分の 改善は 可能性 主導の 革新(PDI)に 義解 進行された. 例を 入れば こういう 式だ. “収集した データを 見たら 私たちが 何を すると 割 の ようですか? これで サービスを 改善して見ましょう.”
まだ 現場で 活用する 数 ある 実用 知識は 多く 不足だ. ウェブサイト 分析を 通じて 競争社と 差別化された 戦略を 樹立して 遂行する 数 ある 基盤を 提供する 専門家と 接近 方式は もっと 不足だ. 大学では 実用的な ウェブサイト 分析を 教えるの ない. (ブリティッシュ コロンビア 大学に オンライン 過程が 一つ ある だけだ.) こういう 現実 の中で, ウェブでは おびただしい 良医 加工されるの ない データが 零れ落ち始まり 企業らを もっと 混乱するように 作る.
P.42

ページビューが 高い のが 良いか 低い のが 良いか? サイトの ナビゲーションが ホンランスロブダなら, ページビューは 高くなるが 訪問者が 品物を 購買する 可能性は 低くなる のだ.
P.44

上位 終了 ページ top exit page : サイトで 訪問者が 仮装(家長) 多く 抜けた ページを トラッキングして 得る 数 ある のは 何だろう? 彼 ページが 仮装(家長) 脆弱だという の? するが これ ページは 使用者が ついに 自分が 願う のを 捜し出して 満足した だから 抜けた ペイジである 首都 ある. … 終了率(exit rate)銀 皆さんの コンテンツが 良いか 悪いかに 大海 何らの 説明も くぎ する.
P.45

ここで 実行 可能な ウェブサイト 分析の 新しい 世界を 定義する 何 枝 指標と KIA[key insight analysis 核心 インサイト 分析]義 例を 察して 見よう.

*クリック 密集度 分析(click density analysis) : … 顧客が 私が 彼らが クリックするのを 望む 領域を クリックして あるか? …

*主要 訪問 目的(visitor primary purpose) : 新しくて 改善した ウェブサイト 分析では ページビューで 訪問者が なぜ サイトに 接続するかどうかを 推測する 代わり, 顧客に 直接 なぜ これ サイトに 来るのか 知らせてくれと言って 問う. …

*課業完了率(task completion rate) : いくつ 例外的な 状況(例えば 電子商取引 サイトで 購買を 完了した 後に 提供される 感謝 ページの ビューは 課業 成功率で 見られる)を 除いて, ページビュー だから サイトが 成功だと 判断する 数 ある 場合は 極めて 珍しい. 新しい 世界では データの 概念を 確張して 顧客が 課業を 完了したのかと 彼らが 願う のを 捜して ネッヌンジの 可否を 把握する 数 ある もうちょっと 精巧な 定量的 データを 分析に 含む.

*訪問者 セグメント トレンド(segmented visitor trend): 収集が 終わった データを まともに セグメンテイション[分類?]割 数 ある ツールは ほとんど ない. …

*マルチチャンネル 影響力 分析(multichannel impact analysis) : … どうな 企業も こういう 単一 データ 草に 基盤して ウェブサイト 戦略と ビジネスを 行う ない. ウェブ チャンネルの 影響力を 全体的に 把握すること ためには, ウェブを 見る 大きい ビジネス 生態系の 一部で 理解する 観点の 変化が 必要だ. 真の インサイトを 得ようとすれば, テレビや 新聞広告 などの チャンネルが バイトに 及ぶ 影響と ウェブサイトが その他 チャンネルに 及ぶ 影響(例を 入れば, ウェブサイトで 製品 情報を 確認した 人が オフライン 売場や 電話を 通じて 購買する 割合)を 測定する 必要が ある.
P.46 ‾ 48

ウェブサイトは 皆さんが り・ドンハン あらゆる ‘経路’と 接触した あらゆる 対象, 各 ‘ラベル’に いくら 来ると言う とどまったのか, 市場かごに 入れてから 四肢 ない 製品は 何か など 皆さんが サイトで 行動した あらゆる 情報を 分かって ある. …
… するが どうな ツールを 使っても こういう データでは 今 ウェブサイトで どうな 仕事が 起きるかどうかを 卵 数 ある だけ, いくら 子を 使っても なぜ そんな 仕事が 起きるかは 説明する 数 ない.
… 訪問者が なぜ それを クリックしただろうか? なぜ 訪問者が これ ページが ない 私 ページで 終了しただろうか? なぜ 50%義 使用者が 市場かごで 購買を 完了するの なくて サイトを 去っただろうか? なぜ 90%義 サイト トラフィックが 顧客 支援 ページに 追われて ありながらも, 相変らず オフライン コールセンターで 電話を のか? ここで 抜けた のは ‘なぜ’だ.
P.49

真心的 分析に 使われる 色々 枝 方法が あるが, たぶん 仮装(家長) 重要な のは 顧客(訪問者)これ 現在 皆さんの ウェブと どうに イントレックションするかどうかを 把握する 一日 のだ.
…
このような 真心的な 顧客 データを 収集する 方法を 分かって 見よう.

• ユーザビリティー[使用性] テスト(参加者を ラップで 招待して 課題を 遂行するように する の, 横に 人が ある 首都 あって ない 首都 ある.)
• 使用者 直接 訪問(顧客が インターネットを 使う 環境で 尋ねて 観察する の)
• 実験/テスト(A/B テストや 多変量 テスト ような 最新 技法)
• 比丘鳥迹な 遠隔 対話(エスニオ Ethnio わ ような 遠隔 ソリューション[teamviewer街 慣れる]を 使って, 顧客が ウェブサイトを 使って ある 時 遠隔で 実際 使用者と 接触する の)
• サーベイ[アンケート](これ あらゆる のの 基本が なる 方法 – 前で 説明した ‘主要 訪問 目的’を 参照しなさい.)

これ 分野に 初めてなら, 終わり 方法を 活用する のが 仮装(家長) 良い のだ. 予想と ダリ サーベイは 非常に 簡単で, 持続的に 活用しながら 優秀な 真心的 データを 確保して サービスに ところで 活用 可能な 数多い インサイトを 得る 数 ある 立派な 方法だ.
P.50 ‾ 51

クリックストリーム データで 割 数 ある 仮装(家長) 最善の 作業は 意図を 推論する のであり, これ 作業は 必ず 成り立つと する.
P.52 ‾ 53

意図 推論の 短所も ある. 二 人が ような データと クリック 情報を 見ても お互いに 違うように 解釈する 数 あるという のだ. 人には 皆 自分ばかりの 独特な 経歴と 知識が あること だから こういう 現象は よく 発生する. 意図 推論に あって 仮装(家長) 素敵な 点 衆議 一つは 私たち わがまま 推論して見る 数 あるという のだ. 自由に 推論を して, それを 仲間に 発表して, 検証して, 結論を 下った 後 実行 方向を 決める.
P.53

簡単に 言って, [3台 要素 分析法の 二 番目 要素である 成果 分析] これは 電子商取引 サイトでは 売上げを 測定するとか(単純に いくらが なく, なぜ 彼 位の 売上げを ダルソングヘッヌンジまで) 転換率を もっと 寝る 測定する のだ. するが 顧客支援 ウェブサイトでは 問題 解決率と 時期適切性を 測定する.
P.54

あらゆる ウェブサイトには 明らかに 明示された 成果が あると する. 成果に 係わった あらゆる 微妙な 変化を 測定する 数 ある 能力が なければ, 行動(クリックストリーム)万を 分析する のも 一緒に あきらめるのを 勧奨する. 成果を はっきりと 測定する 数 ある 能力が なければ, 彼 数多い 行動 分析 情報 また 無用の物が なる ことの だからだ. ウェブサイト 分析 アプリケーションで 数多い グラフを 提供する しても, それが 会社に どうな 価値を 加える 数 なければ 益体もない 情報に 経つの ない. まず 成果を 測定すること のために クリックストリームを 皆 片付けてしまいなさいと 注文したら 多少 極端的か? そうだ. するが 必要な 仕事か? 考えて見る に如く 問題だ.
P.54

皆 だ 重要は するが, それでも これ 歳 枝 要素 中で 仮装(家長) 好きな のを 指折りなさいといえば 筆者は 躊躇なしに 経験を 選択する のだ. 理由は 単純だ. 経験分析は 顧客の 頭の中に 入って行って なぜ 彼らが そういう 行動を するかに 大韓 インサイト[通察]わ 一緒に 驚くべきな 発見の 瞬間を 向い合う 数 ある 機会を 提供すること だからだ.
[経験 分析には 下と ような ものなどが ある.
ヒュリスティック 評価 heuristic evaluation
ユーザビリティー テスト
使用者 直接 訪問 follow-me-homes ]
P.55

こういう あらゆる 経験 分析 方法論は 次 たいてい 枝 問題を 解決する のを 目標で する. 企業が 使用者の 声を 聞くように する のだ. 大部分の 企業で これ 声は 果てしない大平原に つけて 消えてしまう.
P.56

例を 入って 訪問者が サイトで 注文を 完了したとか 返事を 登録したら, 一時的に session_id私 cookie_id ような 匿名の トラッキング 要素が 注文 データベースで 伝達する 数 ある. このような 情報を 利用して 成果と こういう 成果を 可能に たいてい 行動に 大海 見る 詳細に セグメンテイション[分類]なった 分析を 割 数 ある.
また 違う 例を 聞いて見よう. サーベイ ツールに session_idを 投げて 与えれば, サーベイ 結果を 土台で 大部分の 不満足な 顧客を つまみ出す 数 ある. そうして 出て ウェブサイト 分析ツールで クリックストリーム データを 分析すれば, 不満足な 顧客と 比べて 満足した 使用者が 走路 どうな ページを 報告 行ったのか 把握する 数 ある. または 顧客が ウェブサイトで どうな 経験を まどろみ もっと 満足するのか などを 卵 数 ある のだ.
P.57 ‾ 58

上で 急ではない 内容を 通じて 成功を のために 必ず 取り揃えると 割 必須 要素が 何か 悟った のだ. それは ところで あらかじめ 情報を 得て 選択する のだ.
P.61

ウェブ ログは 検索 エンジン 最適化を 測定すること のために 検索 エンジン ロボットの 活動を 分析する ところ 使うと する. サービスで 本当に 必要で する 分析を 夏期 ためには 違う データ 収集 方法が もっと 相応しい のだ.
P.64

ウェブ ビコンは 電子メールでも 使われる. (私たちが 増える 受ける 電子メール ニュースレターや マーケティング メール) 思っても ウェブ ページと 同じく 電子メール プログラムで 電子メールを ローディングする 時 透明 イメージを 要請して 電子メール 封切りに グァリョンドエン 情報を 送る.
P.66

ブランド/支持団体 ウェブサイトや 顧客 支援 サイトでの 成果は 多少 曖昧だ. このような サイトの ページビューは それこそ 見えた ページに 過ぎない. 長い間 私たちは 使用者が どうな ページを 見れば それで あらゆる 任務が 完了したという 信頼に 抜けて あった. … こういう サイトでは 顧客が ページに 大海 どうに 認知するのか 分かると して 顧客に これ ページを 報告 問題が 解決されたのかを 質問すると する.
こういう 場合には 成果を 把握すること 大変だ. するが 試みる 数 ある 良い 方法 中 一つは サイトで サーベイを 進行する のだ.
P.79

大部分の リサーチ チームは 別途の 組職(伝統的な 市場 調査や 使用者 調査に 近い)で 存在するとか 外部で アウトソーシングするとか(エーシェンシーや コンサルティング 会社) あるいは 初めから 存在するの ない. 終わり 場合のように 初めから チームが 多面 すると 割 仕事は 明確だ. 新しい リサーチ チームを 作る のだ. するが 前の 二 場合は 多少 不明だ.
筆者は ウェブ リサーチ チームを 作って これらが ウェブサイト 分析 担当チームの ところで 横に 座って 一緒に 一割 数 ある 環境を 万たち のを 勧奨する. 各 チームの 成果が 別々に 総合されれば 彼 結果は 1.5 位しか 出るの ない. するが これらが 一緒に 一割 場合 1 足し算 1銀 4という 結果を 作る. 真心的 リサーチ チームは 定量的 分析 チームで 出た インサイトを 活用して 実際で どうな 仕事が 起きて あるのかに 大韓 妥当な 結果を 得る 数 ある. (たびたび リサーチ 担当者は 実際 世界と へだたった 結果を 得たり する.) 定量的な データを 扱う チームは 真心的 分析 結果を 土台で, 顧客と 彼らの 観点に ずっと 近く 近付く 数 ある. (オムニツオを 使っても ウェブトレンドや ビジュアル サイエンスを 使っても こんなに なることは 非常に 大変だ.)
成果を 極大化する こういう 組職構造を 計画して, 意思決定者を 説得して 正しい リーダーシップを 取り揃えた チームを 構成すると する.
P.82

普通 顧客の 音を 聞いて ベンチマーキングを して トレンドを 把握すること ための 定期 リサーチで 仮装(家長) 多く 活用される のは サーベイだ. フォアの時 リザルト(ForeSee Results)私 アイポセブションズ(iPerceptions) などで 出市した サーベイ 製品を 活用する のは 費用 備え 效果 面で 非常に すぐれる.
P.82

韓国の パネル 基盤 分析 サービス 業社
* メディアチャンネル(www.mediachannel.co.kr): レングキトルバ 使用者 パネル 基盤で 使用者 行動 測定 及び 分析 サービス 提供
* コリアンクリック(www.koreanclick.com/): iTrack ソフトウェアを 設置した 使用者 パネル 基盤で 分析 レポート サービス 提供
* インターネット メトリックス(www.metrix.co.kr/): Internet IndexTM増えた RDD方式の パネル 募集 方式に よった インターネット 利用者 中心の ウェブトラフィック 測定
P.86

次(Daum) トレンドチャートでも キーワード データを 提供して ある. 次の 検索窓で 関心 単語 後に ‘トレンド チャート’を 付けるとか 比べて たい 単語と 単語 間に ‘vs’を 入力して 検索を すれば 該当 検索語に 大韓 ゴムセックツと 性別, 年齢, 地域別 トレンドを 現わす グラフを 提供する.
P.88

使用性テスト 方法 詳細
P.94 ‾ 97

マイクロソフト アドセンター ラップ(adlab.msn.com)では ずっと 詳細な 情報を ボール 数 ある. あらゆる ウェブサイト 使用者の 年令と 性別, その他 身の上情報を 予測する 数 ある. 係わった キーワード君を 集めて 与える キーワード クルロストリングや キーワード 予測, 検索 ポネル(search funnel: 使用者が 皆さんに 関する キーワードを 入力した ところで 前や 後から どうな キーワードを 検索したのか), キーワード 拡張 サービスも 提供する. ウェブサイトを 訪問した 使用者に どうな 商業的 意図が あるのか 把握するように 日 与える.(例を 入って 皆さん サイトの 訪問者と 競争社 サイトの 訪問者 中 誰が もっと 多く 購買を 目的に 訪問したのか)
P.89

サーベイ 準備 1番(回) 項目. 核心だ.
P.109

係わり合いが 核心だ
P.111

専門家と 一緒にしなさい … 気が抜けて 時間が 多く かかる 技術的な 作業に 苦しむ 代わり 付加価置を 作る 分析 作業に 集中する 数 ある.
P.114

例を 入れば こういう 式だ. 質問: 私たち ウェブサイトを 好きですか? 返事: 7(全体を 10で 見た 時). これ 返事は 良い のか 悪い のか?
外部 ベンチマークは コンテクストを 把握する 良い 手段だ. …
アメリカ顧客満足指数は そんな ベンチマーク 中 一つだ. …
韓国の 国家顧客満足指数(NCSI, National Customer Satisfaction Index)増えた 次 サイトで 確認する 数 ある. http://www.ncsi.or.kr
P.114

大部分の サーベイは 出た 結果を たいてい 番(回) 読んで 終わって 捨てる. 意図を 持って 知りたい 質問を 作って サーベイを 進行して 終わる. これも 良い. するが サーベイは 持続的な ツックゾング システムとして 非常に 力強い 力を 持つ.
ウェブサイトで 持続的に サーベイを するという のは 訪問者の 時々刻々の 変化を 常に 見守るように なるという 意味だ. また シーズン性 イシューや, 外部 要素(報道資料や 会社と 係わった 事件), マーケティング キャンペーン, 急な ブログでの 反応 などを 考慮する 数 あるという 大きい 長所を 持つように なる. こういう 要素たちは 時たま おかっぱ的に 測定されて 明らかに 分析されるの ない.
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