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Googleアナリティクス&noteダッシュボード機能を活用し、記事分析!

野球バカのyosukeです!
プログラミング初心者で勉強を始め、知見を高める為、10月よりプロトアウトスタジオで学びを開始しました。あらゆるツールを活用しながら、奮闘中です!Twitterも最近始めました!(Twitterフォロワー絶賛募集中です!)

スクールを通じてこれまで、LINEBotteachable machineobnizVSCodeなどを活用し、制作したものをアウトプット。
Qiita  行動履歴を記録する手間を省きたい!!

また、ハッカソンに参加した内容なども参加当日の気持ちをnoteの音声機能、動画機能も活用しながら、アウトプットしてきました!
note   誰の記憶にも刻まれることのない、「人生初のハッカソン!」

図7


これまでは、どちらかと言えば、インプットした内容をそのままアウトプットするかたちで、終わっているケースが多かったのですが、今回は、各データ分析ツールを活用し、自身のアウトプットに対して、ユーザーがどのような反応を示しているか、またどのような流入経路でアクセスしてきたかなど細かい視点でリサーチし、仮説を立て、検証し、施策を実施してみて、再度効果検証を進めていく事にしました。

図5

アウトカムとは、

インプットやアウトプットは、ご存知の方が多いと思いますが、アウトカム(outcome)とは、主体的な行動によって生み出された結果や成果、結論や効果のことです。経験を通して自分に必要な知識を得ることである「インプット」とインプットから得られる成果物である「アウトプット」、アウトプットを基に得た成果である「アウトカム」の関係性は密接であると言えます。アウトカムを得るためには、まず目標を具体的に設定することが必要です。どのような結果を求めているのか、そのために何が必要なのかを明確にしなければなりません。ターゲットを絞り、ニーズを把握する。
インプットやアウトプットは第三者へ依頼しても得られますが、アウトカムは自分自身でなければ生み出すことができません。具体的には、施策の立案や数値分析は第三者へ依頼しても得ることができます。しかし、これはアウトプットに過ぎず、アウトカムにつなげなければ意味がありません。施策についての考えや分析結果を基にアウトカムに結び付けることが重要です。

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記事を早速考察してみる!

今回は、これまでの自身の記事に対する、流入経路などのデータを分析し、インプットした内容をアウトプットした結果どのようなユーザーの反応があり、考察した結果、次にどうのような仮説を立て、主体性をもって行動する事でアウトカムに結び付けていく事が出来るかという視点で進めていきたと思います。考察する記事は、Qiitanoteになります。

図8


分析ツール(~11/15日まで)
■Qiitaは、Googleアナリティクスを活用し考察!
■noteは、ダッシュボードという機能を活用し考察!
■発信面に関しては、Twitterアナリティクス&高度な検索を活用

図1

Qiita記事に対して、ユーザーの行動を分析!
(全体に対する考察)

アウトカムを意識する為、下記内容をもとにユーザー行動を分析!

■ユーザー属性(見ているユーザーは、どんなユーザーか?)
■アクセス環境(どの端末で、どのようなアクセス環境か?)
■流入経路(ユーザーは、どこからアクセスしてきているのか?)
■エンゲージメント(表示回数やユーザロイヤルティは、どうか?)

■ユーザー属性(見ているユーザーは、どんなユーザーか?)

図1

ユーザー属性を考察してみると、もちろんだが日本人のユーザーが多いが、中国や英語で読まれているケースもある。
都市別で考察すると、大阪・横浜・港区が多い結果となった。
特に関連性がない様にも見えるが、都心部にフォーカスした内容も面白そう!

■アクセス環境(どの端末で、どのようなアクセス環境か?)

図2

図4

アクセス環境を考察すると、
Windowsユーザー:180・デスクトップユーザー:229
chromeからのアクセスがダントツで多い結果となった!
Googleアナリティクス分析に加え、日本人のデバイスの活用状況を考察すると、日本人の1日あたりスマホの使用時間は、2~3時間。
学生だと1日あたり、6時間前後使用している状況。
またPCは、1日あたり平均5時間という結果で、そのほとんど時間が業務で使用しているというデータが出ております。
という事は、いかにモバイルからのアクセスを増やすかが今後の鍵となっててくる!!

【仮説・検証・ネクストアクション】
・デスクトップからのアクセスが多い為、モバイルでも見やすい分量に変更し、時間帯をも加味して発信を行う。
 (通勤時間、休憩時間、夕方あたりを狙う!)
・記事の内容を端的にまとめ、発信前に、携帯でも事前に確認する。

■流入経路(ユーザーは、どこからアクセスしてきているのか?)

図5

新しいユーザー、セッションメディア別考察したところ、どちらもnoteからのアクセスが多い結果となっている。
referral率が第2位であるが、1位と圧倒的に差がついている。
他のブログからの流入なども意識して、リンクをはって、拡散すべきであると感じました。また、セッションあたりのエンゲージメント時間が約30秒。
という事は、最初のインパクトでユーザーの興味を引き出し、記事を端的に書くことが重要である。

【仮説・検証・ネクストアクション】
・note記事以外の流入も増やす為、note記事から拡散に加え、他のブログ
 などにも投稿し、拡散する。
 (他のサイトからの流入を増やす。もっと見てもらう努力!)

・見やすさを意識する為、Qiita記事のタイトル名にインパクトを!!
・記事冒頭に動画コンテンツを盛り込む(ユーザーを惹きつける)

■エンゲージメント(表示回数やユーザロイヤルティは、どうか?)

図6

平均エンゲージメント時間40秒 イベント数は、page_viewやsession_startなど、最初のページがいかに重要であるか、分かる結果となった。
表示回数は、Twitterで発信した告知に対して、お客さまの反応をいち早くキャッチアップしたい!記事となりました。
記事には、動画コンテンツを盛り込んでおり、IFTTTを活用した制作物でした。しかし、表示回数は、最も多かったもののLGTMは、8件とまずまず。
(自分の中ではです、、汗)

【仮説・検証・ネクストアクション】
・Qiitaを拡散する際、タイトル名しかSNSなどにも表示されない為、いかに興味深い内容で、ユーザーの目を惹くかという事を強く意識する。
・記事よりも動画コンテンツに注力する!


Qiita記事に対して、ユーザーの行動を分析!
(記事ごとの考察)

■LGTM数が最も多かったQiita記事を考察!

ストレスチェックを顔で判定できないかという視点で制作しました。
企画としては、「少しでも元気にいこうぜ」という視点で、機械学習を連携させ、制作致しました。また、動画コンテンツにも注力し、自身の使用シーンや妻の使用シーンも盛り込みました。

【結果指標】
Googleアナリティクス
表示回数:19回(第5位で、1位と比較しても200近く少ない)
ユーザー平均時間:2.11(平均:+0.48と長い結果)
Twitterアナリティクス
インプレッション:136
エンゲージメント:24
エンゲージメント率:17.6%(平均:6.1%) 

図2

Qiita、Twitter発信どちらもインプレッションが低い傾向になっているが、エンゲージメント率が高い結果となっている。
タグ付けを変更する事でより、表示回数が増え、LGTMも増えるのではないかと思い、再検証を実施。

【仮説・検証・ネクストアクション】
・インプレッション数が低い傾向にある為、タグ付けを変更し、発信する。
 (#ストレス #元気にいこう #プログラミング初心者)

■自身では伸びると予想していたが、伸びなかった記事の考察!
LINEBot×obnizで、「赤鼻のトナカイ」「Joy to the world」が流れる仕
組みを作ってみた!

ハッカソンに参加した際に制作したLINEBot×obnizで、音階を組み合わせ制作した仕組みを動画コンテンツとソースコードのみにして、端的に記事をまとめ投稿してみました。記事内容は、これまでの中で一番短かったと思います。

【結果指標】
Googleアナリティクス
表示回数:11回(第7位で、1位と比較しても200以上少ない)
ユーザー平均時間:1.83(平均よりやや長い傾向)
Twitterアナリティクス
※ハッカソンで制作したものを自分用にQiita記事にも連携していた為、
 発信をしておりませんでした。

表示回数が少ないが、ユーザー平均時間、LGTMも8ついて、好感触。
Twitter、Facebookで、拡散し、どのように変化が起きるか再検証してみる。

【仮説・検証・ネクストアクション】
・Twitterで発信し、数的根拠が弱い為、関連性のあるタグをつけて発信
 (#Christmas2021#Christmas#Christmasgifts#プログラミング初心者 )

note記事に対して、ユーザーの行動を分析!

■スキ数が最も多かった記事
   誰の記憶にも刻まれることがない「人生初のハッカソン!」💗18

初めて参加したハッカソンについて、赤裸々に記事に残しました。
youtube動画に加え、音声機能にも残した内容も記事投稿。
周囲の方からも会話形式の音声メモや素直な意見が記事に残されており、非常に面白かったという声を頂きました。発信の際もTwitterタグ付けを増やし、発信を実施。

図9


【結果指標】
noteダッシュボード
レビュー:183(平均値:64) コメント:3(平均値:0.3) スキ:18(平均値:3.4)
Twitterアナリティクス
インプレッション:177
エンゲージメント:56
エンゲージメント率:31.6%(平均:6.1%)

レビュー回数も多く、コメント、スキともに、記事ナンバー1
音声機能なども盛り込んだことがスキ件数に繋がった。
タグ付けが多く、どのタグが良かったのか、少し見えない状況であるが、エンゲージメント率も高い為、ユーザーへのインパクトも与える事が出来たのではないかと思う。
もっと良くする為に、発信場所を増やしてみる。

【仮説・検証・ネクストアクション】
・更に拡散し、レビュー数を増やしユーザーの反応を見て、企画、記事をブ
 ラッシュアップしたい為、Twitter以外のSNSで
 発信してみる。(LINE、Facebook、Instagramなど)
・より細かい分析をする為に、noteproを登録し、より細かい情報をキャッ
 チアップする。

■自身では伸びると思ったのに~~~!まさかの伸びない結果に、
 野球こそが私の生き様 叶わなかった夢 💗8

クラウドファンディングに向けて、自身の半生も踏まえ、記事に投稿。
社内からのFBでは、好評価であったが、いいね件数がいまいち伸びない結果となった。(社内でもっといいね押してくださいよと押すべきでした!笑)

図5

【結果指標】
noteダッシュボード
レビュー:159(平均値:64) コメント:0(平均値:0.3) スキ:8(平均値:3.4)
Twitterアナリティクス
インプレッション:431
エンゲージメント:43
エンゲージメント率:10%(平均:6.1%)

インプレッションが多い結果となったが、エンゲージメント率が非常に低い傾向にある。ユーザーに響いていない。
恐らく野球関連のタグをつけた方が良かったかもしれない。
もう一つの仮説として、記事が読みづらいのかもしれない。
第1フェーズ、2フェーズ検証をしてみたい。

【仮説・検証・ネクストアクション】
・関連性の届いていないケースが考えられる為、
 第1フェーズ:タグ付けを野球関連に変更(#野球 #高校野球 #野球好き)
 第2フェーズ:記事内容を変更し、再トライ
・細かい分析を行う為、noteproでもデータを考察する。

今後に繋げるために!

今回アウトカムを意識して、ページ全体から過去の記事に対して、Googleアナリティクス、noteダッシュボード、Twitter高度検索、Twitterアナリティクスを活用し、分析し、仮説を立て、次の施策を実施する流れを進めてまいりました。

日頃の業務の中でもアウトプットし、上司からFBやコメント頂く事は、多いですが、第三者の方や全く違うバックグラウンドの方から、FBを頂く機会は、非常に少ないので、貴重な機会となりました。

各分析ツールを活用し、アウトプットした事に対して、どのような変化があり、数値として、かつ定量的なデータとしてどのようなアウトカムに結び付いているかという事を勉強できました。

今後のクラウドファンディングや新規事業企画などにも活用できると思いますので、日々の動きを毎日考察しながら、更にスキルを磨いていきたいと思います。


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