サンフランシスコで聞きました！ユーザーフィードバックをサイト改善に活かす方法

こんばんは

今日は九州の黒豚しゃぶしゃぶを柚子胡椒と頂きました
美味しかった


さて、ユーザーさんの声、気持ちを知りたいとき
ユーザー調査をするんですが、少し懐疑的なところもあります。
なぜかというと、ユーザー調査って・・・
調査会社さんの会員さんを対象としておこない、何度も調査をされていて
慣れていることが多いです。

大手の会社さんは、一人当たりの調査回数をモニタリングしていて
何度も同じ方に調査がいかないようにということをしていたりもしますが

本音ではなく、オセイジの意見では？と思うこともあります
ユーザーさんの本音がききたい！どうしたら聞けるんだろう


自サイトで実現するユーザーフィードバックの仕組みがいい！

アメリカでは下記のようなサービスを使用し、フィードバックを求めています！

・perception（4Q）
http://www.4qsurvey.com/


・サーベイモンキー
http://jp.surveymonkey.com/


上記の違いは、細かくいうとたくさんありますが
大きくいうとサイトへの埋め込み方式が違います。
4qはサイトに来訪すると、popupでフィードバックへの承諾をとられますが
サーベイモンキーはメール、Webへの埋め込み方式です。

またどちらかというと、サーベイモンキーの質問の自由度が高いです



なぜ必要なの？どんなときに必要なの？？

CVRなどの定量のKPIと同時に、ユーザーはどう思ったか、満足度はあがったか
などの定性的な意見も重視したいとき

何度もABテストを実施し、仮説が思い浮かばないとき

新規サービスでアンケートパネルにユーザーがいなく、意見が聞けないとき

などなど。

まずは、フィジビリしようと思います

アメリカでは流行っていても日本のユーザーさんは反応してくれるのでしょうか？
やってみないとわかりません！ということでチャレンジ精神のつよいサイトでフィジビリしようと
おもいます！

観点は
・ユーザーの本音に近い意見が聞けるか
・サイトの離脱直帰などに影響はないか
・サポート体制は本当に不要か

また結果がわかったら、レポートします！！

”つぶやき”に２４時間 問い合わせサポート ～Adobeの事例～

こんばんは！
今日から急に寒くなり、そして師走！早いですね


こんなツィートをしてみました！





そうなんです、APIのレファレンスを探してふとつぶやいてみたら
adobeのSitecatalystのオペレータから返信がきました！


なんと細やかなサポート！すてき


ってごめんなさい！ほんとは知ってました



実はadobeの本社＠ソルトレイクに、清水誠さんの案内で
遊びにいったときに、担当の方にお会いしてたんですっ




フランソワさん（写真左から２番目）




twitterでユーザーが困っているのに、サポートしないということがダメだ！
とアツく語ってくれました。
英語も堪能なフランスの方です！すごく丁寧にわたしたちの話も聞いてくれました


「僕が担当のときは、こたえるよ！
ただ込み入った質問じゃなく、シンプルクエスチョンならね」



是非英語で、Sitecatalystのキーワードをいれて聞いてみてくださいね




どんなときにキクのか！？

つぶやき＝誰かに話すでもないけど知ってもらいたいこと
その心理に対して絶妙なコミュニケーションが求められるのではと思います



例えば、困ったときに、そーっと手を差し伸べてくれたとすると
いいですね



でもしつこくつきまとわれたりすると、ウザイ
例えば、この商品のここがいいかも

ってすこしほめたら、ほめた企業から、すごくテンションの高い
RTとか＠がくるとさすがに引いてしまう。。。。とかとか

総じて、マイナスをうめるようなコミュニケーションがいいのではと思います！
みなさんはどう思いますか？



ご意見のあるかた、是非メールとかコメントとかお待ちしてますね


■参考記事
デルタ航空
http://business.nikkeibp.co.jp/article/world/20100823/215912/?rt=nocnt

素敵な人から学ぶ、自分の行動が変わる考え方とは

日々の自分の行動を決めるもの、それは考え方なんだとつくづくおもいます。


心理学で、ABC理論というのがあります。

A：Activating event（出来事）
B：Belief（信念、固定観念）
C：Consequence（結果）


一言でいうと、出来事があって、結果があるのではなく、間にビリーフによる解釈があるという考え方

イメージはこんな感じ



つまり、ビリーフ　－考え方ー　これが重要なんですよね。
同じできごとでも、どんなフィルターを通すかにより良くも悪くも変化するもの




考え方が素敵だなと思う方がいます。
たまたまのご縁でお話する機会がたくさんあり、その"考え方"をまとめてみました！




１．否定を恐れない

否定されても慌てない。むしろウェルカム
まずは、場数を増やし、アウトプットする
意見、フィードバックを受ける





２．決して相手に行動を強制しない

自分が苦しいと思うことは周りの人が自分の想定外の行動をとるときに、どうしても相手にかわってもらうことを望んでしまうとき。
ただ、そんなときに相手に望まない。
選択肢を共有するまでで、こうするべきだと強く望まないでいる。

そこまでをゴールにしている。相手も自分もハッピー




３．常にチャレンジ精神

新しい ことをやり続ける。そして、誰でもできるように再現できるところまで科学する。
なれてきたらそれは、つぎのことをやるときと決めているそうです。

ゼロベースの発想

とかく自分のやってきたことの延長をしようとおもってしまいますが
常にチャレンジなんだなと思えます。





この考え方で、また明日から自分の行動を変えたいなと思います！


さて明日のブログからはまたwebマーケティングについて書きたいと思います！

相手の行動を変える交渉の心得

今朝から大分寒くなりましたね

さて、今日のテーマは相手の行動を変える交渉の心得です。


つい先日、これから協業したい社長に時間をもらい、いままでなかったビジネスを検討することの了解を頂くことができました！
その社長の即断センスがまず素晴らしいと思いました。ありがとうございます。

なぜそのような話の展開ができたのか、ここにはすこしだけ、パフォーマンス学で身につけた、考え方がありました 。

ポイントは二つです
まず、
「相手のニーズが何かを徹底的に考える」
リンカーンの名言
人々に話しかけようとするとき、彼らが何を聞きたがっているかに3分の2
自分が何を話したいかに3分の1の時間を使う

社長の思考は、新たな費用対効果の高いビジネスか、いまの経営資源でできるのか？
その方の性格は、支配欲求が強いか、服従欲求が強いか？いまの経営の課題感はなにか？
などを理解しておきます。

そして、話し方の順番は
感謝→話の主題→支持材料→いまやることのメリット→個人的な感想
という展開


二つ目に、一番大事なことは、相手にも自分にもハッピーなゴールであること
相手を陥れようとか、自分がこれだけもうけたいとかいうゴールもあるかとは思いますが私は違うと思います。

この相手と組むとこれだけの成果が見込めて、そのゴールがワクワク、ドキドキするかが楽しいですよね


すごく簡単なことで、皆さんのことならすでに実践してると思います。
もし忘れていたら、今日から実践でやってみてください

また、この件でなにか思うことがあれば是非フィードバック下さいね

よろしくお願いいたします


Android携帯からの投稿

アメリカNo1企業のマーケティング手法の違いから痛感した、”webアナリスト”に必要な３つのスキ

某アメリカの大手メーカでwebとリアル含めたマーケティング戦略を
担当している（実質CMOのNo2の方）クリスさんに勉強会を開いてもらいました。

一言でいうと日本のマーケティングは７年遅れているそうです
ほんとーって最初はおもいましたが、勉強会のあとは納得

主にデータ集計のスピード、ガバナンス、ソーシャルのマーケティング施策
が遅れてると痛感しました。

その中であらためてアナリストに必要な３つのスキルセットを考えてみました。



データ加工/集計スキル
　１．どのようなデータを集めたら、目的の数字が算出できるかを考えるスキル
　　→ログでもとれる量は多いです。
　　参照元が知りたいときも、リファラーと参照ドメインと、キャンペーンコードを
　　使用している場合はそれもありますよね。
　　またどのようにとれているかも変わります。
　　リファラーなら、正確だけど、GETパラメータがついていて整形しないと使えない
　　キャンペーンコードははるのをわすれているケースがあったり、うまくとれていないことも
　　たまにある。
　　それぞれの制約をかんがみて、スピードと正確さを天秤にかけて判断する。これが必要だとおもいます

　２．データを整形できるスキル
　　→これはよくデータの落とし方の制約で、ＰＶ単位でレコードが生成されて
　　いたりすると、セッションごとに整形したいというようなことがあります
　　おそらくツールによる差はあれど、この作業がゼロになることはないはず。
　　アメリカのアナリストは、RUBYやPythonが使えるそうです。
　　私は今までマクロとかVBAでやっていましたが、RubyやPythonのほうがベターですね
　　なぜかというと汎用性があるのと、DBさえあれば拡張性があること。
　　


データの可視化
　意思決定者にどのように見せるか
　　　→いまはエクセルのクロス集計、グラフ作成
　　　これをTableauを使用してCMOに見せているそうです。



統計スキル
　統計分析手法/　有意差検定手法
　　→ABテストでCVRの差がでました。
　　その差は誤差だったのか、統計的には有意な差があったのかを検定する手法で使用します
　　私たちは簡単なツールを作って、アナリストが判断しています
　　統計手法だけを頼りに判断するわけではないのですが、アナリストとしては数字におぼれないためにも知っておくべきことだと思います。