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現場リーダー必見! アクセス解析実践日誌

Twitterは売上に貢献するのか?
TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証

アクセス解析実践日誌(2)
 2010/08/04 11:00
清水 誠  [著]
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 楽天のWeb解析・最適化推進リーダーが、現場視点でリアルに書き綴る「アクセス解析実践日誌」。第2回は、Twitterを活用したマーケティングにおける効果測定の手法調査から、KPIの設定、アクセス解析ツールへの実装まで、PDCAを回すための土台作りとも言えるその過程を、詳細に報告する。(バックナンバーはこちら)


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【課題ときっかけ】三木谷さんが広めたTwitter活用

 半年ほど前、三木谷さんがTwitterの利用を開始し、その後、楽天グループ内のほぼ全サービスが公式アカウントによる取り組みを始めた。ソフトバンクの孫さんの「やりましょう」というつぶやきが話題になるなど、企業におけるTwitter活用も進み、それに伴ってTwitter関連の解析サービスが次々に出現した。

 ところが、企業のTwitter公式アカウント運用は現場スタッフがボランティア的に担当し、属人的になりがちだ。フォロワー数という単純な指標のみで、取り組みのゴール設定や評価が行われることも多い。

 ここはひとつ、効果測定の精度を高め、つぶやき内容やフォローのタイミングを最適化できる状態を実現したい。そうすることで、現場の最適化が進み、努力や成果が正当に評価されるようになるのではないか?

【現状の調査】既存の解析ツールは使えるのか?

 まずは、下記のブログエントリーを参考に、利用可能なTwitter解析ツール15種類を試用してみた。

  • Twitter解析ツール15種比較レビュー[リアルアクセス解析]
  • Tools To Measure Twitter Influence[Edelman Digital]

 この中で気になったのは、TweetStatsとTwitalyzerだ。TweetStatsは、つぶやきの回数や時間帯をグラフ化したり、つぶやき内容からキーワードを抽出したタグクラウドを作成できる。Twitalyzerは、自分のつぶやきに加えて、Retweetやリプライの回数もグラフ化できるので、つぶやきの影響度を把握できる。競合のTwitter活用状況を調べるのにも役立つ。

 この他にも、単純にフォロワー数の推移をグラフ化したり、相互フォロー状況をIDごとに調べるツールは数多く存在するが、これだけでは今回の目的には不十分だ。

【期待したこと】Twitterで売上は増えるかを計測したい

 企業アカウントの解析としては、つぶやき内容をブランド名や社名で検索し、言及回数やセンチメント(ポジティブ・ネガティブ)を分類することで、広告やイベントのバズ効果を計測するという手法や事例が多いようだ。

 ただし、楽天のサービスはECが多いので、もっと直接的な効果である「売上への貢献度」を調べたい。改めてKPIについて考えるため、2月の時点でよくRetweetされていた下記のブログエントリーを参考にした。

  • Measuring Success of URLs Posted on Twitter
【KPI候補その1】ビジタークリック率

ビジタークリック率 = リンクのクリック訪問者数 ÷ フォロワー数

 “フォローしている人はつぶやきを閲覧したはず”という想定であり、【図1】のようにクリック数をPVで割るCTRの考え方に近い。

【図1】KPIその1:ビジタークリック率のイメージ
【図1】KPIその1:ビジタークリック率のイメージ

 このKPIの場合、そのアカウントのフォロワーが直接クリックした回数を確認することになる。だが、ソーシャルメディアの場合、Retweetのような間接効果も重要だ。そこで、さらにKPIの検討を進めた。


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INDEX
Twitterは売上に貢献するのか? TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証
1ページ
【課題ときっかけ】三木谷さんが広めたTwitter活用

【現状の調査】既存の解析ツールは使えるのか?

【期待したこと】Twitterで売上は増えるかを計測したい

2ページ
【KPIの検討】フォロワー、RT・・・。間接的な効果はどう見る?

3ページ
【PDCAを回すための仕組み化】測定フローに紐づけてダッシュボードを作成

【今後の方針】これからが本番、土台を活かした運用を本格化

関連リンク
楽天グループサービス一覧
WebMil
Twitter解析ツール15種比較レビュー[リアルアクセス解析]
Measuring Success of URLs Posted on Twitter:Anil Batra's Blog
TwiTraq
Twitalyzer
TweetStats
Tools To Measure Twitter Influence[Edelman Digital]


プロフィール
清水 誠 ( シミズ マコト )

Webアナリスト/改善リーダー。

1995~2004年まで凸版印刷・Scient・RazorfishにてWebコンサルティングやIA・UI設計に従事した後、事業会社側へ転身。UX/IAやデジタルマーケティングの導入による社内プロセス改善の推進と事例化を行っている。ウェブクルーでは開発・運用プロセスを改善し上場を支援、日本アムウェイでは印刷物のデジタルワークフローとCMS・PIMを導入、楽天ではアクセス解析と多変量解析の全社導入を完了した。2011年にはTwitter上でFAを宣言。結論に至る検討と交渉の過程を透明化しつつ、個人と企業、ソーシャルとの関わり方についても模索を続けている。研究と実践、執筆と講演多数。SiteCatalystユーザー会「eVar7」代表。サンクトガーレン社外CMO。

運用サイト:
実践CMS*IA
実践★SiteCatalyst


Article copyright © 2010 Shimizu Makoto, Shoeisha Co., Ltd.
この記事に登録されているタグ
Web解析 効果測定 楽天 twitter PDCA 最適化 KPI
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