ブログ運営で大切なことは、公開した記事がきちんと読まれることです。ウェブアナリストの小川卓さんによるブログ分析の入門。最終回は、記事を最後まで読んでもらう「閲覧率」と、他の記事へ読者を誘導する「回遊率」の向上についてです。 前回の記事では、読了率やスクロール率を計測する方法を紹介いたしました。 15分で設定完了！ Google Tag Managerで記事の「読了率」と「スクロール率」を取得しよう【小川卓のブログ分析入門 第2回】 - 週刊はてなブログ 筆者も長年、自分のブログや他メディアサイト等の分析でこうした計測を行ってきました。しかし大切なのは、計測結果を受けた上での「分析」と「改善」です。これを繰り返すことで「閲覧率」と「回遊率」を上げる重要なポイントが見えてきます。最終回ではこの2つをテーマに紹介いたします。 閲覧率 記事が最後まで読まれた割合。該当記事の滞在時間や、前回紹介した

BtoBマーケティングにおいて、コンテンツマーケティングは今や欠かせない施策です。多くの企業がブログ記事やホワイトペーパー、オウンドメディアなどのコンテンツを制作し、見込み顧客の獲得や自社の認知向上に役立てています。 しかし、コンテンツを作ること自体が目的化し、「とりあえずコンテンツを量産すればいい」という状況に陥っているケースも少なくありません。営業やマーケティングの担当者が集客や商談の現場で利用しやすいコンテンツを制作することで、事業成長へもっと貢献できるのです。 そこで今回は、ビジネスに貢献できるコンテンツづくりに注力している株式会社SmartHRのコンテンツマーケティング部に取材を実施。同部 コンテンツマーケティングユニット ユニット長の山口 圭輔さんと富士 雅子さんに、取り組みの具体的な内容と、同社におけるホワイトペーパーの役割について話をうかがいました。 聞き手は、才流のマーケ

はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytics 4はアクセス解析ツールのスタンダードとして、多くの企業やサイトに導入されています。しかし利用ハードルが高いのもまた事実です。数多くあるレポートや、自由度が高すぎて迷ってしまう探索レポート、独自の用語なども沢山あり、利用に苦労されている方も多いのではないでしょうか。 そこで、GA4以外でウェブサイトのユーザー行動を理解し、サイト改善するためのツールを厳選して紹介します。今回紹介するツールは無料で利用できるものをピックアップしています。無料プランと有料プランの両方があるサービスの場合は、その旨を記載しています。また、無料でも期間限定のサービスは追加していません。 数多く紹介することを目的とせず、全て筆者が利用している（あるいは利用経験があるもの）に絞り込み、その中で良かったと思うツー

本ページはSQLを覚えることを目的にしたページではなく、SQLを使ってGA4のBigQueryからよく使いそうなSQLをまとめたものになります。対象は今までSQLを使ってデータをだした事が無い方、昔一度試して挫折あるいはどうすればよいか分からなくなってしまった方が対象です。そのため「とりあえず使ってみる」事を意識しております。必要な限りコメントを入れて、わかりやすさ優先の記述となっています。そのため必ずしも効率的書き方では無いことをご了承下さい。また本SQLの内容等に関してはサポート対象外となりますので、自己責任でご利用ください。 作成ご協力：@macchaice・@kirin0890・他皆様（感謝！） 利用前の確認事項 自分のデータセットを指定する 例えば以下のようにデータが格納されている場合 fromの部分は以下の通りとなります。保存データごとに変わるので、必ず自社のプロジェクトIDに

株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い