【実践記②】note開始3週間の成績開示と分析 ～戦略コンサルの愚直な仮説検証の軌跡～（前編）

みなさん、おはようございます。
戦略コンサルタントのアップルです。

実践記の第二弾です。noteをスタートして約3週間が経ちました。定点観測として、今現在のダッシュボードのデータ（PV、スキ数）を開示するとともに、いくつかのアップル流の分析結果をご紹介します。分析手法は誰でもマネできるものなので、ご覧の上ぜひ参考にしてみてください！

＜想定読者＞
・私と同じようなnoteビギナーの方
・noteのパフォーマンスデータに興味がある方
・データの分析手法や切り口を参考にしたい方

はじめに

この記事で私の記事をはじめて読まれる方もいるかもしれないので、簡単な自己紹介をしておきます。戦略コンサルタントのアップルと申します。某戦略ファームの現役のシニアメンバーです。自身のノウハウや物事の見方をアウトプット／発信する場がほしいと思い、noteを始めました。

もう少し詳しい自己紹介や誰に向けて何を発信していくかについてはこちらの自己紹介記事に書いておりますので、よろしければご覧ください。

さて、この記事は第二弾になります。第一弾は、note開始から約2週間が経過した5月9日に「実践記①」としてアップしました。今回はその続編となりますので、ぜひ前回の記事とあわせてご覧ください！

では、数字を開示していきます！

成績

PVとスキの数字は以下のとおりです。3週間強で4,000のPV、その1割強に当たる約450のスキ数をいただいています。

目標としていた初月月間PV5,000が視野に入ってきました（このペースだとちょうどそのくらいで着地しそうです）。

この記事を含め、アップルの記事をご覧いただいている方にお礼申し上げます。ありがとうございます！

フォロワー数もちょこちょこと増えておりまして、ちょうど50名になりました。フォローいただいている皆様、ありがとうございます！今後も継続して読んでいただけるよう、ためになる記事、面白い記事の提供に努めてまいります。

※ご参考まで、少し前にフォロワーの属性分布を分析した記事はこちら

KPIの数値

アップルが定めている3つのKPIについても、直近の数値を明記しておきます。2週間経過時点と比べると、KPI①と②は改善、KPI③は悪化という結果になっています。

KPI①：PV数÷記事数：　3,991÷33＝120（※前回103）
KPI②：スキ数÷PV数：　454÷3,991＝11.3%（※同10.3％）
KPI③：フォロワー数÷スキ数：　50÷454＝11.0％（※同16.3％）

アップルが最も重視しているのは、コンテンツの良さや共感度を表す指標のKPI②なので、これがアップしているということは総じて良い方向に向かっているのではなかろうかと判断します。

記事別の傾向

記事別のPVも参考までご紹介します。

これまでに33本の記事を書きましたが、それを獲得PV順に並べると次のようなグラフになります。

もっともPVを集めたのがWhy思考について論じた記事で267PV、もっとも少ないのが地頭の全体構造の絵を示した記事で49PVとなっています。

平均値が120PVで、その平均値を中央値として概ね正規分布しているイメージでしょうか。ある特定の記事がめちゃくちゃPVを稼いでいるという構造ではなく、ばらつきはありながらも、各記事でまんべんなくPVを獲得している構造と言えるかと思います。ほかの方がどういう構造になっているのか、気になりますね。人によって違った分布をしているんじゃないかと思います。

PVは投稿してからの経過日数に応じて増えていくので、上記のように単にPV順に並べるのはあまり意味がありません。そこで、投稿からの経過日数とPVの2軸でプロットしてみると、次のとおりになります。
（横軸が経過日数、縦軸がPV、点線は移動平均です）

ここから見て取れるのは、PVを稼いだ山の時期と、稼げなかった谷の時期が両方あるということです。山あり、谷あり、です。

一番右の山は、note開始直後に書いた記事ですが、この辺はそこそこPVを稼いでいます。具体的には自己紹介記事、地頭の構成要素やアフターコロナに関する考察記事を書いた時期です。

ですがその後、PVを稼げない記事を書いていた時期が出現します。右側の谷の部分です。この時期は戦略ファームの内情に関する記事を書いていた時期でした。必ずしも一般受けしないニッチな内容なので、PVは低調なのだと解釈しています（それが悪いことでは決してないのですが）。

で、その後、またPVの山が来ます。これはゴールデンウィークの時期に重なるので、単にnoteの閲覧者が多かったためかもしれません。

直近はというと、ここ1週間くらいはまあまあの水準で推移しています。

「こんなデータをみて何の足しになるのか？」と思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、記事ごとに分解してPVやスキなどのパフォーマンスをみることは、

・どんなテーマだと多くの人に受容されるのか？逆にどんなテーマはニッチ層にしかウケないのか？
・特異なパフォーマンス（PVが突出して多い、スキ率が突出して高いなど）の記事の背景には何があるのか？

という考察をする上で必須です。PDCAをしっかり回していかれたい方はこの粒度で分析を重ねていくのが大事だと思います。

次回（後編）はフロー・ストック分析です

書いているうちに少し長くなってしまったので、今回はここまでです。

次回、後編では、分析の切り口として「フロー・ストック分析」というものをご紹介します。

これは、そんなに難しい話ではなく、PVの増加を新規投稿記事によるものと過去の記事のストックによるものとに分解して捉えてみましょう、という話です。単なる寄与度分解です。

ただ、このフローとストックに分ける分析の視点は、とても大事だとアップルは考えています。フローとストックのバランスが大事であることを論じたこちらの記事でも言及したように、ブログにおいても、コンテンツをうまくストック化してストックでパフォーマンスを稼ぐ方向にもっていくのが持続的成長のために大事です。そのためには、パフォーマンスをフローで稼いでいるのか、それともストックで稼いでいるのか、データでモニタリングが必要です。

アップルのリアルなデータをもとにご紹介しますので、ぜひ次回もご覧ください。明日投稿します！

最後までご覧いただき、ありがとうございました！

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