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Ximera’s Insight〜もっと読まれる・もっと届くコンテンツのためのデータ活用〜
- 3. パブリッシャー支援事業 ● 地方新聞社を中心に支援 ● ハンズオンでデジタル事業、組織の成長を支援 ● パブリッシャーのマーケティング、サブスクリプション Media Partner キメラについて 国内メディアの事業価値向上を支援しています Saas型サブスクリプション管理プラットフォーム ● 既存Webサイトにタグを貼り付けるだけ ● シンプルな管理画面で簡単にプラン設計 ● サブスクリプションやコンテンツ課金を簡単に導入 コンテンツのエンゲージメント分析ツール ● リアルタイムでエンゲージメント分析 ● パブリッシャーの文化づくりに貢献
- 5. 独立行政法人→オウンドメディアの編集・運営 2019年7月キメラ入社。 新聞社を中心としたハンズオン支援、事業企画、広 報を担当。 #事業企画 #コンサルティング #副業で編集・ライター #世田谷在住 #実家に猫2匹 #旅行で地酒 株式会社キメラ メディアストラテジスト 中山 明子 Speaker
- 6. 本日のプログラム ● 知っておきたいデータとの向き合い方 ● もっと読まれる・届けるための基礎知識 ● 二極化するコロナ禍の読者トレンド ● 編集現場でデータを活用するためのステップ ● 海外の分析トレンド、データ活用の事例 ● よくあるデータ活用のお悩み＆改善のヒント ● 質疑応答
- 8. 知っておきたいデータとの向き合い方 データは 勘と経験を 否定する？ データさえあれば 何でも決まる？ データは 細かく・正確に 分析してナンボ？ データは敵でも神様でもない。使いこなせば編集現場の強い味方 ● データは勘と経験に再現性をもたせることができる ● データは過去の蓄積にすぎない。未来を決めるのは自分 ● データは手段。目的を達成するため、行動につながる分析ができれば十分
- 11. 一見さんを呼び込むだけでなく、常連の育成も重要 新規訪問 ロイヤル 再訪問 月に数回訪問 二日に一回以上訪問 月に一回以下訪問 月間1〜2PV/UU 月間5〜7PV/UU 月間30〜100PV/UU
- 12. 読者の行動は、年齢・性別よりも流入経路に依存する 流入経路 コンテンツを読むモチベーション ブックマーク メディア名を指名検索 メディアブランドに対する愛着、信頼 サイト内部の回遊 メディアのコンテンツ一覧を見ての興味、関心 SNS・メールマガジン 投稿主への関心、フィードやメールを見る習慣 検索エンジン 検索キーワードに関連する目的意識 外部サイト （ニュースポータル等） メディアブランドにかかわらず コンテンツを消費する習慣
- 14. つまり：読者を育てるコンテンツ戦略が必要 認知 訪問 再訪問 ロイヤル 認知を獲得するには？ 訪問を生むには？ 一見さん止まりを防止するには？ 毎日見たくなるには？ 購読したくなるには？
- 15. 二極化するコロナ禍の読者トレンド
- 19. 海外パブリッシャーの編集現場から
- 20. The Guardian ● 内製ツール「Ophan」 ○ 記事のPV、CTR、地域、流入元 ○ 記事の滞在時間分布、次の遷移先 ○ 記事ランキング：デバイス、PV/分 ● 社内1000人以上が「Ophan」を活用 ○ PVが急増した過去記事を検知・編集し古い 情報によるデマ拡散を防止 https://thenextweb.com/media/2015/04/13/how-the-guardians-ophan-analytics-engine-helps-editors-make-better-decisions/ https://www.cjr.org/innovations/you-may-hate-metrics-guardian-audience-twitter-images.php
- 21. Financial Times ● 内製ツール「Lantern」 ○ 記事のPV、UU、滞在時間、デバイス、SNS パフォーマンス、遷移先を表示 ○ スクロール深度、リテンション率を表示 ○ 購読者と非購読者の滞在コンテンツ ● 記事掲載を紙面のワークフロー準拠から アクセスが集中する時間帯に変更 https://www.niemanlab.org/2016/03/the-ft-is-launching-a-new-analytics-tool-to-make-metrics-more-understandable-for-its-newsroom/ https://www.niemanlab.org/2018/12/get-rid-of-the-content-no-one-reads-offer-surprises-and-candy-and-other-tricks-for-retaining-subscribers/
- 22. ● ツールはあくまでも手段 ● 「読まれた量」だけでなく「読まれ方の質」を測定している ○ コンテンツ評価：滞在時間、スクロール、SNS・コメント ○ 読者体験：流入元、遷移先、購読状況、訪問頻度 ● 同じデータを全社で見られる状態にしている＝共通言語 ● 測定したデータと次のアクションがつながっている カギは「質の測定」「共通言語」「行動直結」
- 24. 編集現場のデータ活用を推進するコツ ● 目的を共有する ○ データで何を実現したい？組織文化をどう変えたい？ ● 前提や使い方は、いつでも・何度でも伝える ○ ダッシュボードの使い方だけでなく、データの背景や読み方を伝え る ● それっぽい「データドリブンな組織」を目指さない ○ 育てたいのは「データ職人」よりも「アンバサダー」 ○ 一般的なWebマーケティングのデータ分析と、コンテンツを読んで もらうためのデータ分析の違いを意識する
- 27. データ活用のステップ データを共通言語にできる 施策に活かす 戦略に繋げる 知る 発見する 語る 考える 実行する 戦略化する
- 28. ステップ1：データを共通言語にできる 知る 発見する 語る 目指す状態 ● データの必要性を理解してい る ● 見ているデータと指標が なにかを理解している ● データが日常会話にのぼる 必要なアクション ● データ活用の目的を共有 ● データの読み方を共有 ● データを“民主化”する ○ 分析ツールを全社で利 用可能にする ○ 一覧性のある分析ダッ シュボードを掲示 ○ 社内報やメーリングリス トの活用 前提となる平均的な 読まれ方を知る ・PV ・UU ・滞在時間 ・訪問頻度 ・流入経路 データを眺めて 特異を発見してみる ・平均的な読まれ方 と違うコンテンツ ・平均的な読まれ方 と違う日、時間帯 ・同テーマの記事で 読まれ方が違う 読み取ったデータの 動きを言語化する ・何を眺めたか ・何を発見したか ・特異な部分は何か ・その要因は何だと 思うか
- 29. ステップ2：データを施策に活かす 目指す状態 ● データから仮説を立て施策を考案できる ● データをもとに施策やコンテンツの成果を判 断できる 必要なアクション ● 明確な改善指標とベンチマークを設ける ● 編成やサイト改善の担当者に分析リテラ シーと権限を与え、現場判断での改善を促 す ● 分析結果やノウハウを社内共有できる場や しくみを設ける 読んだデータをもとに次 の行動を考える ・編成を工夫する ・内容をテコ入れする ・再現性を確かめる ・次の記事制作に活かす ・ワークフローを 変更してみる etc... 考えたことを施策化し 効果を検証する ・施策は成功？失敗？ ・その要因は何か ・施策から得た学び ・次の行動は何か 考える 実行する
- 30. ステップ3：データを戦略化する 目指す状態 ● KPIの設定・優先順位・変更の判断ができる ● コンテンツや記者・ライターに対する評価方法を設計できる ● メディアのブランドや価値の浸透度を検証できる ● データを共通言語にして他部署と対話ができる ● 戦略方針の裏付けとしてデータを活用できる 必要なアクション ● 全社がデータの必要性を理解している状態をつくる ● メディアのブランドや価値を編集チームが共有できている ● デスクおよびWeb編成担当が「ステップ 2」の段階にある ＝戦略を実行に落とし込める状態になっている データの傾向をつかみ 全社戦略と接続する ・重視すべきKPIは何か ・ありたい姿、 実行したいことを測る 指標をどう設定するか 戦略化する
- 31. あなたの組織のデータ活用はどこまで進んでいますか データを共通言語にできる 施策に活かす 戦略に繋げる 知る 発見する 語る 考える 実行する 戦略化する 記者・ライター（デジタル部門） 編成・デスク 記者・ライター（非デジタル部門） 事業責任者
- 32. よくあるお悩み1問1答
- 33. Q.何から始めたらいいですか？ ● データが目に入る環境をつくる ○ 編集部内に大きなディスプレイを置く ○ スマホアプリで閲覧できる状態をつくる ○ 社内メルマガやSlackで情報発信をする ● データと向き合う「場」をつくる ○ 部会、朝礼、編集会議の議題に加える ○ 隔週・月イチなどでデータを集中的に読む会を設ける
- 34. Q.データ分析に強い人材がいません ● データ職人は不要。実務とデータを結びつけて考えられる 人材を２〜３名、集中して育成する ○ Web編成やSNS担当など、業務をデータで検証しやすい人 ○ デジタル事業の責任者 ○ デジタルに興味がある若手（社内が声をかけやすい） ● 読まれる・届けるための分析に重要なのは、自社メディアやコンテン ツの背景や読まれ方を知っていること
- 35. Q.チーム内でデータに対する考え方がバラバラ…… ● 前提となる「読まれ方」の認識合わせから始める ○ 自社のメディアはどんな人に読んでほしい？ ○ どんな時間帯、どんな状況で読んでほしい？ ○ 上記の理想は、現状と一致している？ ○ 理想が実現した状態は、データにどう現れる？ ○ 理想を実現するためにテコ入れすべき指標は？ ● 外部のアドバイスやファシリテーションを頼るのも手です
- 36. Q.組織内での摩擦が心配です ● トップを巻き込み、社内の目を気にせず動ける環境を作る ● どんなに小さなことも発信し、他人事感をなくす ● 他部署とのオープンな交流機会をもつ ○ デジタル部門、システム部門と話せていますか？ ● やる気のある人の巻き込み方を念頭に置いておく 例）勉強会や社内講演会、社内報、ツール提供etc
- 38. 2021年9月28日（火） 17:00〜18:30 XIMERA’s talk session 広告マネタイズの現状と展望 株式会社フリークアウト 細川 翔太 氏、高安 健吾 氏