で年の最後にあれですが、eコマーストラッキング設定をした際に「あれどうなんだっけ」とおもったコトをメモ代わりに書いておこうと思います。

eコマーストラッキング設定は、公式ヘルプにaddTransやaddItemのサンプルコードがあるのでそれらを参考に必要な箇所を変更すればOKなんです。基本は。でも、全項目設定するのが面倒だなと。「じゃぁどれが必須項目なのよ」となったとき、ヘルプに載ってない…。

調べました。GA DataExport APIのドキュメントに載ってました。

addTransは「order ID（注文番号）」「Total(合計）」が必須項目、addItemのほうは「SKU（商品コード）」「unit price（単価）」が必須項目で「order ID（注文番号）」は、addTransの注文情報とひもづけるために同じ番号を入れる必要があるということ。

「うちは商品コードとかないんで、入れてないんですよー」といったネットショップなんかはいつまでたってもトラッキングができないはず…。そういった場合はダミーでもいいから適当な数字を入れてひとまずトラッキングさせるのも手。

…ということで（なのか）、2009年もありがとうございました。2010年もどうぞよろしくお願いいたします。よいお年を。

Google Analytics Blog: Google Analytics IQ: Proof of Qualification Now Available!.

ということで、うちのがこれです。なんか素っ気ないですが。テスト結果報告画面ですね、これ。

そんなことはさておき。
先日アユダンテさんがGoogle Analyticsの認定コンサルタントになりましたよね。たしかこのコンサルタントの要件として、法人であることに加え、このGAIQ保持者が２名以上在籍することだったと思います。

うちはどちらの要件も満たしていない…ですが。
小さい事務所だけど、がんばるぞと。

どこにもそれについて書いてなかったようなので、念のために、ね。

だからたくさん実験して、小さな失敗を積み重ねることが、大事。
グーグルも、アマゾンもそうしてる。

あとは、その準備ができているかどうかだ。

How Technology Is Changing the Face of Innovation – WSJ.com.

そんな時に便利なのがグーグルから提供されている「ウェブサイトオプティマイザ」。このツールを使えば「この改善策が本当に効果的なのか、実際使ってもらって様子を見る」ことができます。そしてこのツールが先日さらに進化して、「効果の悪い改善策（テストページ）をテストから外す」機能がつきました。

Auto-disabling – experimentation auto-pilot　(Conversion Room)
「掲載結果の低い組み合わせを無効にする」（ウェブサイトオプティマイザヘルプ）

「低」「中」「高」の３段階で無効にさせる度合いを調整できるとのこと。
この「だめなテストページを外す」機能、他のLPOツールでは「売り」のひとつでした。無料でここまでできるのは本当に嬉しい限りです。「ウェブサイトオプティマイザは使いたいんだけど、いちいちダメなテストページをマニュアル操作で無効にするのが唯一面倒だな」と思ってた人多いはずです。この機会にのぞいてみてください。

ウェブサイトオプティマイザ

セミナーの要約は先日の記事にある通り。１時間以上あるセミナーですのでお時間があるときにどうぞ。（僕はわざわざ深夜２時に起きて聞いてましたが…。これならこのビデオが出るまで待てば良かったかな）

商売の流れ自体はリアルな店舗であれ、ネットショップであれ、そう違いはありません。

1:多くの人をお店に集める（集客）
2:サービス、商品について関心を高めてもらう（接客）
3:購入することを決心させて、すばやくレジにお連れする（接客／誘導）
4:手間を感じさせずにご購入いただく（成約）
5:次回もまた来てもらうための施策（上客化）

また、サポートサイトなど「商売でない」サイトでも、

1:自社商品サポートが必要な人に来てもらう（集客）
2:どんなサポートを必要なのか自ら整理してもらう（接客）
3:必要なサポートが何か分かったらすばやくサポート窓口へお連れする（接客／誘導）
4:手間を感じさせずにサポート手続きを行う（成約）
5:適切なアフターフォローを行う（上客化）

といった流れになりますよね。

商売の流れとグーグルアナリティクスのレポートをひもづける

グーグルアナリティクスのメニューには、「ユーザー」、「トラフィック」、「コンテンツ」、「コンバージョン」という４つのレポートがあります（厳密にはeコマース設定をしているサイトであれば５つ）。そしてこれら各レポートと商売の流れを重ね合わせてみると、密接に関連しているのが分かります。それぞれ見ていきましょう。

「トラフィック」レポート
どこから、どんな条件／きっかけでサイトへ来たのかをまとめたもの。
∴サイトの集客状況が分かる。

「コンテンツ」レポート
ユーザーは何をして帰ったのか、サイト内でどう過ごしていったのかをまとめたもの。
∴サイトの接客／誘導状況が分かる。

「コンバージョン」レポート
どれくらいの人がレジまで進み、そのうち何人が成約できたのかをまとめたもの。
∴サイトの成約状況が分かる。

「ユーザー」レポート
どんな環境の人がどのくらいこのサイトに接してくれてるのかをまとめたもの。
∴サイトへ訪れるユーザの接触状況、ひいてはユーザの上客化度合いが分かる。

これらグーグルアナリティクスのレポートをそれぞれ、
「集客 ＝トラフィックレポート」→「接客（誘導）＝コンテンツレポート」→「成約＝コンバージョンレポート」→「上客化 ＝ユーザーレポート」
とひもづけることで、アクセス解析を「サイトにおける商売の流れ具合を把握するのにちょうどいいツール」として捉えることができます。

いままで「アクセス解析」という言葉にアレルギー反応を起こしていた社長や営業部長などにしてみると、自分たちがわかる言葉で理解できることから、アクセス解析自体を「他人事」から「自分事」に転換するきっかけになるはずです。

たまたま見つけて参加したこのセミナー、サンフランシスコ時間7/1 10:00スタート＝日本時間7/2の深夜２時ということで、目をこすりながら聞いてました。

Google Advertisers向けってのよくわかりませんが、数百人参加してたらしい。

(日本のgoogle adwordsのwebセミナーでも使われてるこのwebex会議システムって参加者は自分だけしか表示されてないのね。そんなの知らないから『あれ、このセミナー俺だけしか参加してないのかよ。Q&Aで逆質問されたらどうするよ』なんていらん汗かいてました(笑))

で、今回のこのセミナーは、LPOについてでした。

Landing Page Optimization: The Definitive Guide to Testing and Tuning for Conversionsという本の著者であるsitetuners.comのTim Ash氏がダメなサイトに共通する７つのポイントをあげていくという構成。正直、目新しいことを言ってるわけではなく、昔から「サイトユーザビリティ」を考える上で言われてきたことをまとめた感じでした。内容はざっとこんな感じです。

問題１：Unclear call to action(どれがどんな行動を起こす呼びかけになっているのか不明)
要は次のアクションとして行って欲しいものが一目瞭然にしなきゃあかんということ

それには
→ Strengthening Call-to-action (行動を起こす呼びかけを強化する）

問題２：Too many choices（選択肢がありすぎる）
いっぺんにいろいろできるようにしてしまうと逆に何も出来なくなるということ

それには
→Reducing choises(選択肢を減らせ）

問題3：Asking for too much information（一度に多くのことを情報を聞きすぎる）
あれもこれも問い合わせで聞いたところで、離脱率を上げるだけ。最小限必要なことだけ今聞いて、必要なことは追々聞くようにするのでもたいてい問題はおきない

それには
→Simplifying forms（フォームをシンプルにしろ）

問題４：Too Long much text (長過ぎる文章（※だったと思う。このあたり眠くてしっかりと聞けず）多すぎる文字（youtubeに上がったビデオから7/11修正）
だらだら長い文章を見る人はいない。ぱっと見て読む気をなくすことは避ける

それには
→Shorten your text（文章を短くしろ）

問題5：Not keeping on your promises（約束を守らない）
◯◯を期待してやってきたのに、ここにはなんでそれがないの！といった期待値を下回るようなサイト構成にしない（とはいっても難しい）

それには
→Keep your promises（約束を守る）

問題６ ：Visual distractions（注意散漫にさせるビジュアル）
何から見たらいいか分からない状態は避ける

それには
→Make it more boring もっとつまらなくする（色や画像、動画などを抑えて使い、必要なところに注意を向ける）

問題7： Lack of credibility & Trust（信用性、信頼性の欠如）
なんでこのサイトを信用してここからものを買わなきゃいけないの？と思わせない

アクセス解析やLPOで先を行ってるように思える米国でも（特に中小企業の）実情としてはまだまだこういったあたりなんだろうなと思いました。

今あなたが見ているこのサイト、初回訪問時の参照サイト情報（リファラー）をグーグルアナリティクスのユーザ定義情報(_utmv cockie)に格納するスクリプトを仕込んでます。

グーグルアナリティクスでは、セッション毎にどのサイトから経由してきたかは分かるものの、『そもそもどこ経由で知って、今日はどこからやってきたのよ』ってのを知りたくてこんなスクリプトを入れてます（この詳細については別の機会に書こうと思います）。

とは言うものの、肝心のその精度がぼちぼちなのでまだまだ改良しなきゃなりません。でもそうやってとったリファラーの中に先日面白いものを見つけました。

ヤフー検索経由のリファラーにある引数「b」ってやつが、掲載ページ順位情報っぽい。
∴先日の「Googleから来た人の検索キーワード、何番目に表示されてたのかが分かるフィルタ」と同様なことがヤフー検索でもできないだろうか？

この引数「b」がついたリファラー自体はとても少ない。
このGoogleリファラーのように全ての検索結果リファラーについてるわけでもない。
Googleのように中の人がこうしたリファラーの存在やその用法について語ってるわけではない。

そうしたことを前提として、実験的にやってみたのがこれ↓。

ヤフー検索経由時のリファラー引数「b」を調べてみる

「アクセス解析　強み」のキーワードでyahoo!検索してみると2009.6.25現在で13件目に表示されていました。
∴b=11の場合11〜20件目に該当していて、表示されるのは２ページ目に、同じくb=21は21〜30件目に該当していて表示されるのは3ページ目に、といったロジックが考えられそうです。

直近の検索キーワードはリファラー引数「b」が教えてくれる◯ページ目と、実際に表示されているページがほぼ合致するのですが、時が経つにつれてずれてきたり、表示されなかったりします。

あくまでも推論ですので、このリファラー引数「b」の解釈が正しいかどうかは分かりません…。このブログを見てる人でこの「b」の真意知ってらっしゃる方いませんか？

フィルタの設定方法

フィルタの設定方法はグーグルのそれと同じでこんな感じです↓

Googleのそれとほぼ同じ。違いは、参照元情報の(cd)が(b)になってるだけ(笑)。

そうそう、オリジナルのプロファイルはバックアップするのを忘れずに。フィルタはオリジナルをコピーしたものに適用してください。

ChartBeat (http://chartbeat.com) もそんなツールのひとつ。

このツールが面白いのは来訪者を「ページを読んでる人」「ページに何か書いてる人」「何もしてない人」といったセグメントで分けている点。これらのセグメントの算出方法は書かれてないのでわかりません。推測する限りでは「ページを読んでいる人」はマウス動作などからトラッキング、「ページに何か書いている人」はフォームエレメントなどからトラッキング、「何もしてない人」はそれらのアクションからの差分で出しているのではないでしょうか？

サイトではデモとして、avc.com（ブログ界隈で見かけるベンチャーキャピタリストのブログ）のデータをリアルタイムに見ることができます。

ChartBeat Demo

サイトにアクセスしてくる、何もしていない人？

ページにはアクセスしてきてるけど「何もしてない人」の多いこと、多いこと(笑)。

「Visit Legth(訪問滞在時間)」のグラフを見てみると、長い時間滞在しているひとのほとんどは、なにもしてない「People Idle」なのが分かる。タブブラウザ等でページを開いたものの、それを閉じずに他のタブ(ページ)を閲覧している、といったところだろうか。単純にページを開いたままランチにでかけてるのかもしれないけど…。

Google Analytics等でも、javascriptで少しコーディングした上でEvent Tracking機能を使えば、こうした行動もトラッキングできるかもしれないですね。ページ内アクションの有無だったり、form elementへのフォーカスの有無をとったりすればいいんだと思うものの、なかなか手を付けられず。

ChartBeatのその他のセールスポイントは？

おそらくChartBeatの売りは；

1. 「リアルタイム計測、リアルタイムダッシュボード反映」
2. 「Twitterの特定キーワードボリューム表示」→日本ではどうなんでしょ？
3. 「どこまでページを見ているか分かるスクロールヒートマップ」
4. 「どのページにどのくらいの人が見に来てるのか直感的に分かりやすいPage Density」

あたり。

「へぇ」と思ったこと

トライアルアカウント開設時にクレジットカード番号を聞かれて、「へぇ」と思ったわけで。「敷居」をある程度高くしておくことで「ひやかし」登録者を減らすってことでしょうか。「トライアルアカウント登録→有料アカウント移行」のコンバージョン率は上がりそうだけど、総数としてどちらが多いのか…。こういった検証こそA/Bテストなんかで見てみたい。