月間PV数、億を超えるサイト分析
4・5年前まで、月間PV数が億を超えるサイトは限られていたが、最近は業種によっては増えてきている。
データが多ければ多い程、弊社も俄然、コンサルとしてやる気が出てくる。
・どのような会員属性の人が、どのような商品を多く買っていくか ・間接効果も含めて、どの広告が効果が一番高く、どのような属性の人にマッチしているか ・この商品カテゴリと相関関係がある商品は何か ・会員になっていない人の行動に特性はあるのか ・サイトへのアクセス間隔は、会員属性によって変化はあるのか などなど、見たいポイントは多々出てくる。
コンビニのPOSシステムのように、「ビールとおむつ」の結論や発見に至るまでのプロセスを、サイト内の属性別の行動解析で実施していると、作業自体は大変だが考えるプロセスは楽しい。 前提には仮説作りが重要になる。またデータから仮説を読み取る力も必要となる。
ただBIやDWHでデータを回せば答えが出ると思えば、そうではない。 逆に、スパイラルに陥り結論が導けなくなる可能性もある。 データマイニングの世界も同じだが、先に分析設計をしておかないと、何も読み取れないただのデータになってしまう。
マーケティングとして「使えるデータ」をどう仮説出し、論理的に読み取っていくのか、左脳を使うことが楽しいと思える人は、是非一緒に働きましょう。
※上記内容の無断転用掲載・酷似記事の出稿はお断りいたします。 ※上記を利用する場合は「(株)Nexal提供」と必ず記載ください。
・どのような会員属性の人が、どのような商品を多く買っていくか ・間接効果も含めて、どの広告が効果が一番高く、どのような属性の人にマッチしているか ・この商品カテゴリと相関関係がある商品は何か ・会員になっていない人の行動に特性はあるのか ・サイトへのアクセス間隔は、会員属性によって変化はあるのか などなど、見たいポイントは多々出てくる。
コンビニのPOSシステムのように、「ビールとおむつ」の結論や発見に至るまでのプロセスを、サイト内の属性別の行動解析で実施していると、作業自体は大変だが考えるプロセスは楽しい。 前提には仮説作りが重要になる。またデータから仮説を読み取る力も必要となる。
ただBIやDWHでデータを回せば答えが出ると思えば、そうではない。 逆に、スパイラルに陥り結論が導けなくなる可能性もある。 データマイニングの世界も同じだが、先に分析設計をしておかないと、何も読み取れないただのデータになってしまう。
マーケティングとして「使えるデータ」をどう仮説出し、論理的に読み取っていくのか、左脳を使うことが楽しいと思える人は、是非一緒に働きましょう。
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