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内容紹介
「Webアナリスト検定」は一般社団法人 日本Web協会（JWA、http://www.jwa-org.jp/）が主催、運営する検定です。
JWAでは、Webサイトのアクセス解析のデータ、市場動向、トレンド等、さまざまなマーケティング情報を分析し、企業の業績向上に導いていく役割を果たすことのできる人材を「Webアナリスト」と定義しています。その定義に基づいて、「Webアナリスト」に知っておいてほしい知識と考え方をまとめた本書は、「Webアナリスト検定」受験者だけでなく、会社のWeb担当者や制作会社のエンジニア、デザイナーが、マーケティングと分析について把握する際にも活用できる内容となっています。
本書の構成は次のようになっています。
Chapter1 Webアナリストとは
複雑化したデジタルマーケティングの中、自社や顧客のWeb戦略を成果に導くための交通整理をおこなうのがWebアナリストです。Chapter1では、実務として行うべき業務範囲や必要となるスキル、みるべきデータの範囲などの概要に触れることで、Webアナリストの役割や必要性について学習します。
Chapter2 ユーザーフローに沿ったデータ分析の考え方
ユーザーの行動は、「流入」、「回遊」、「コンバージョン」、「リテンション」と４つのステップに整理することができます。Webアナリストがデータ分析を行う際、その４つのステップをたどりながら、どの場所で離脱が多く行われているかを特定していきます。Chapter2ではWebサイトのボトルネックを特定するための４つのステップの概要について学習し、Web改善のための基本的な考え方や流れをイメージできるようにします。
Chapter3 集客・流入
Webサイトへ多くの流入を得るためのさまざまな施策があります。リスティングやバナーによる広告だけでなく、SEOやSNS、動画、メールマガジンなど多様な手法を用いることでWebサイトへの集客を促すことができます。Chapter3では、集客方法の基本を理解するとともに、流入時に注目する指標や、用語・計算式について学習します。この章の内容を学習することで、集客計画立案のために必要な各種の知識を身につけます。
Chapter4 回遊
Webサイトはユーザーの導線を考慮し、途中で離脱しないように計画して作成されますが、作成時の想定通りにユーザーが行動するとは限りません。実際にユーザーが想定したシナリオどおりに目的のページにたどり着いているのかをアクセス解析ツールによって分析をおこないます。その際に特に注目するのが、「直帰」と「離脱」です。Chapter4では、回遊でみるべきポイントや回遊の実態を計測するための分析手段について学習します。
Chapter5 コンバージョン
コンバージョンの分析と改善については、そこに至るまでのステップをみます。そのなかで、どのステップで離脱がおこなわれているのかを特定し、改善の施策を実施します。Chapter5では、コンバージョンでみるべきポイントを学習します。また、エントリーフォームの最適化やタグマネージメントツールなどの利点を理解することで、コンバージョン時における問題発見の手法や改善提案のための基礎知識を身につけます。
Chapter6 リテンション（リピート）
「流入」、「回遊」、「コンバージョン」、「リテンション」によるユーザーの行動の最後のステップは「リテンション」です。「リテンション」とは「保持されているもの」という意味があります。つまり「リピーター」と言い換えることもできます。流入したユーザーが１度のコンバージョンで終わることなく、リピーター化しているか。それを分析するための分析手法について学習します。
Chapter7 デジタルマーケティング概論
さまざまなデバイスがアドレスを持ち、インターネットへ接続するようになりました。そのようなデバイスの多様化は、顧客と企業間のタッチポイントの増加と多様化をもたらしました。そのため、従来のPCのブラウザーのみを想定したWebマーケティングではなく、デジタルデータを活用してマーケティング全体を最適化する、デジタルマーケティングという概念が用いられるようになりました。この章でデジタルマーケティングを包括的に学習することで、適切な背景知識に基づいたWeb改善のための施策提案を行えるようにします。
Chapter8 コミュニケーションプランニング
Webサイトの改善をおこなうためにはクライアントのビジネスの現状を適切に分析する必要があります。ヒアリングを実施したり公開されている情報を確認することで、クライアントのビジネスやその状況などを客観的に把握します。この章では、ビジネスの実態を適切に把握するための要点やフレームワークを使った分析手法、そしてコミュニケーション戦略について学習し、ユーザーの行動や心理変容を踏まえたコミュニケーション戦略・設計の重要性を理解します。
Chapter9 データマネジメント
Web改善はPDCAを適切にまわすことが重要です。そのためには、仮説と検証を繰り返し、それによって得られたデータを根拠にしてさらなる仮説と施策を立案し、実行していきます。そのように、データを根拠としてマーケティングを回転させることをデータドリブンマーケティングといいます。この章では、コンテンツのプランニングのための手法を理解するとともに、PDCAを持続的に回転させるためのデータドリブンマーケティングによる分析について学習します。
Chapter10 問題深堀のための調査・分析の手法
定量的なデータ分析だけでは、ユーザー心理を掘り下げたインサイトを得ることができません。この章ではさらなる分析手法として、ヒューリスティック評価や、ユーザー観察調査、インタビュー調査、アンケート調査、ヒートマップ、アイトラッキングといったさまざまな手法を学習し、よりユーザーの本音を浮かび上がらせるための知識を身につけます。
書誌情報
- 著者: 日本Web協会
- 発行日: 2015-09-19 (紙書籍版発行日: 2015-09-19)
- 最終更新日: 2015-09-19
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 386ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF
- 出版社: マイナビ出版
対象読者
著者について
日本Web協会
一般社団法人 日本Web協会（http://www.jwa-org.jp）
日本Web協会はWeb新世代のコミュニケーションを創造することで、日本の産業と文化の発展に貢献するとともにWebを活用した地域活性を目指し、また「使いやすいWeb」をテーマに日本語のWebの質の向上を図っています。編著書に『サイトの改善と目標達成のための Web分析の教科書』（マイナビ）など。
目次
Chapter1 Webアナリストとは
- 1-1 Webアナリストに求められること
- 1-1-1 Webアナリストに求められること
- 1-2 Webアナリストに必要なスキル
- 1-2-1 Webアナリストに必要なスキル
- 1-3 Webアナリストが見るべき範囲
- 1-3-1 サイト内外および顧客データ
Chapter2 ユーザーフローに沿ったデータ分析の考え方
- 2-1 Webサイトのボトルネックの特定
- 2-1-1 Webサイトのボトルネックの特定
Chapter3 集客・流入
- 3-1 集客・流入手法の理解
- 3-1-1 集客パターンの整理
- 3-1-2 Web広告の3つの目的と効果
- 3-1-3 広告評価の目的と視点
- 3-1-4 用語・計算式
- 3-1-5 広告メニュー
- 3-1-6 広告以外の集客
- 3-1-7 流入で見るべきポイント
- 3-1-8 流入での改善方法
- 3-2 代表的な集客手法のデータ分析
- 3-2-1 リスティング
- 3-2-2 SEO
- 3-2-3 バナー広告
- 3-2-4 メール広告
- 3-2-5 ソーシャルメディア
- 3-2-6 動画（YouTube）
- 3-2-7 成果報酬型広告
Chapter4 回遊
- 4-1 手法の理解
- 4-1-1 用語・計算式
- 4-1-2 回遊で見るべきポイント
- 4-1-3 回遊での改善
- 4-2 代表的な分析手法
- 4-2-1 イベント計測
- 4-2-2 カスタム変数
- 4-2-3 ユーザーセグメント
- 4-2-4 閲覧開始ページの最適化（LPO）
Chapter5 コンバージョン
- 5-1 手法の理解
- 5-1-1 用語・計算式
- 5-1-2 コンバージョンでの見るべきポイント
- 5-1-3 コンバージョンでの改善
- 5-1-4 ファネル分析
- 5-1-5 コンバージョンボタンの改善
- 5-2 代表的な分析手法
- 5-2-1 EFO
- 5-2-2 コンテンツ最適化
Chapter6 リテンション（リピート）
- 6-1 手法の理解
- 6-1-1 用語
- 6-1-2 CRM分析の概念
- 6-1-3 ソーシャルメディア分析の概念
- 6-2 代表的な分析手法
- 6-2-1 購入者分析
- 6-2-2 購入商品分析
- 6-2-3 ソーシャルリスニング
Chapter7 デジタルマーケティング概論
- 7-1 デジタルマーケティングについて
- 7-1-1 Webマーケティングコミュニケーションの変化
- 7-1-2 企業の変化
- 7-1-3 デジタルマーケティングとは
- 7-1-4 トリプルメディア
- 7-1-5 デバイスの多様化
- 7-1-6 サイトの目的と役割
Chapter8 コミュニケーションプランニング
- 8-1 現状分析
- 8-1-1 現状分析について
- 8-1-2 フレームワークの紹介
- 8-1-3 顧客へのヒアリング
- 8-2 コミュニケーション戦略
- 8-2-1 コミュニケーション戦略とは
- 8-2-2 ユーザー行動と心理変容
- 8-2-3 コミュニケーションターゲット
- 8-2-4 ユーザー調査（インタビュー、アンケート）
- 8-2-5 カスタマージャーニーマップ
- 8-2-6 Webの目的・目標と役割
- 8-2-7 KGI／CSF／KPIの考え方
- 8-3 基本プランニング
- 8-3-1 コアアイデア開発（コンテンツ）
- 8-3-2 コアアイデア開発（クリエイティブ）
- 8-3-3 シナリオアイデア開発（メディア）
- 8-3-4 シナリオアイデア開発（シナリオ）
Chapter9 データマネジメント
- 9-1 データドリブンマーケティング
- 9-1-1 PDCAとデータドリブンマーケティング
- 9-1-2 仮説の棚卸しとテスト計画・実施
- 9-2 さまざまな分析手法の紹介
- 9-2-1 さまざまな分析手法
- 9-3 データ分析のステップ
- 9-3-1 データ分析フロー
- 9-3-2 ヒアリング・分析要件の定義
- 9-3-3 ツールの種類と特徴
- 9-3-4 分析の実施とテクニック
- 9-3-5 分析レポート
- 9-3-6 導かれた課題に対し対策の素案を集める
Chapter10 問題深堀のための調査・分析の手法
- 10-1 問題深堀のための手法
- 10-1-1 その他の分析の必要性
- 10-2 高度なデータ分析
- 10-2-1 シングルソースパネル
- 10-2-2 DMP
- 10-3 情報設計視点での調査分析
- 10-3-1 ヒューリスティック評価
- 10-3-2 ユーザー観察調査
- 10-3-3 ヒートマップ
- 10-4 ユーザーに向けた調査分析
- 10-4-1 インタビュー調査
- 10-4-2 アンケート調査