人生のリスタート：50代のWEBマーケティング修行 Day-2 WEB解析概論
Day-2：オリエンテーションとWEB解析概論①
二日目は6時限中4時限がオリエンテーション。
施設やハローワークに関する事、出席のことなど、
ルール全般の共有に終始しました。
午後の2時間がWEB解析概論でした。
WEB解析概論① ～解析とは？～
WEBは、、現状をさらに伸ばすためのツールである。
どんなゲームも勝つにはルールを知ることが必要。
改善は、成果をあげるため。
その際に根拠のある方法を用いたいから、
【解析で得たデータ】という事実をもとに施策を行う。
解析は売上や利益、成績、成果を上げるために行う
各施策を行う際の、成果が上がるであろう根拠が解析によって得られる。解析データから現状の把握
課題、改善点、強みの洗い出し。各施策を行った後の効果測定も可能。今後の方向性を見出す
競合の動向、市場の推移、ユーザーのニーズ把握に活用。
一般的に新規の顧客獲得のコストは、
継続（リピーター）のコストの5倍かかると言われている。
ターゲットユーザーを把握し、集め、逃がさず、背中を押す（決断）という一連の流れを理解し、成果を上げるために、解析を行う。
データで有益な気付きを得る
・解析のスキルが求められる。
マーケティング知識や、WEB・アプリなどの知識、データの読み方など。
・異なる視点を持つ複数でデータを見ること。（複眼的視点）
データを見る人間が、過去に何をやってきたか？で、見方、捉え方が変わる。
日ごろから数字で遊んでみよう！
例えば日ごろ訪れる飲食店があったとしたら・・・
稼働日数は？
営業時間は？
ランチ・ディナーの客単価は？
それぞれの回転数は？
そこから導き出した売上高は？
人件費を引いた粗利は？
など、数字を考え巡らせる視点が必要。
日頃のトレーニングで免疫を付けておくこと。
以上が教わった内容でした。
もともと飲食店勤務の自分にとって、数字を予想するのは普段からよくやります。
結構繁盛してんなー、これ満席率が結構高いからめっちゃおいしいなー。
とか、回転率高い（提供時間も速い）メニューやなー。
とか、ほんとーにやな客です。
逆に他業種の数字の構成比率が見えない自分には、
例えばアパレル業なんて、どうやって利益をあげているのか皆目見当がつかないのですが。
クラスには、元アパレルの方もいたので、今度聞いてみようと思います。
離脱率を飲食店店舗に例えると・・・
今まで飲食店という、対面でしか物を販売していない自分にとって、
WEB上の「離脱率」という言葉は、飲食店においての店舗での売り逃し、、、
例えば満席や、貸し切りで入店できない。という状況と等しいと思います。
しかし、飲食店の場合、その際には店頭や電話口での対話があり、お詫びするなどのコミュニケーションが発生するので、その時の温度感というか、ノーアクション、ノーリアクションで終わることがほぼ無いのです。
対してWEBでは、離脱の際にアラートが表示されて、
逆に気分を害するような仕組みのコミュニケーションで終わることしか経験がない・・・
だからこそ、背中を押す（決断してもらう）までの、
人の温度を感じてもらう、または共感してもらうような作りこみが大事なんだろうと思いました。
そして、きっとそれはAIの活用により、
今後新しいステージにいくのだろうとも思います。
例えば自分好みのAIアバターがサイトに現れて、相談しながら自分好みのセールストークされて、性格に合わせたクロージングまでされる。。。
なんてことも夢物語ではないように思います。
WEB解析から導き出す改善の今と未来はどう変わっていくのでしょうか。
まさにその転換期にいるような気がします。
以上が本日の学びでした。
明日以降、解析を行う手順に移り、それぞれを深堀りしていきます。
最後までお読みいただき有難うございました。
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