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ウェブ解析士認定試験公式テキスト2020

マイナビ出版

「ウェブ解析士認定講座/試験」の2020年版公式テキスト

一般社団法人ウェブ解析士協会(WACA)が運営する「ウェブ解析士認定講座/試験」に対応した公式テキストです。大幅に刷新した2019年版(第10版)をベースに、最新のウェブ解析士試験の内容に即したものに更新されました。ウェブ解析やウェブマーケティングの基礎的な知識から、具体的な設計や実装の方法、さらには最終的なレポーティングについてまで、ウェブ解析士認定試験に必要な知識を一通り学ぶことができます。
本書は、2020年1月~12月開催の認定講座/試験に対応しています。

第1章では、ウェブ解析士としてウェブマーケティングを実践していく上で、最も大切となる意義や基本的な指標について学びます。「ビジネスの成果に結び付ける」ためには、これらの基本をしっかりと理解しておく必要があります。
第2章では、ビジネス分析やユーザー分析を通じて自社の成功要因を決め、目標や計画の数値に落とし込む方法を学びます。ビジネスフレームワークやウェブサイトのビジネスモデル、さらには各種指標について解説しています。
第3章で、ウェブ解析の基礎を学びます。設計から実装まで、実際の流れに沿って、必要となる知識や利用するツールについて説明しています。
第4章では、ウェブサイトのモデルごとに異なるビジネスの基本的な戦略とKPIについて学びます。現在のウェブサイトはそれぞれが絡み合った複合的な構造になっていますが、ここで各モデルの基本的な設計を理解しておきましょう。
第5章では、ユーザーへの露出を最適化するための手法について学びます。ウェブサイトの効果測定の方法、広告の目的と種類、改善の計画立案、そして、メール・ソーシャルメディア・アプリや動画など、手法に応じた効果測定についても説明しています。
第6章では、直接的にはコンバージョンにつながらないものの、永続的な事業の発展に必要となるエンゲージメントや間接効果について学びます。そのために必要な知識だけではなく、具体的な手法にも触れています。
第7章では、自社ウェブサイトを中心としたオウンドメディアにおけるPDCAを解説します。オウンドメディアは、データを取得しやすく、施策も実施しやすいため、PDCAを回して改善を繰り返します。そのために必要となる知識と技術を学びます。また、Google マイビジネスを例に「マップ最適化」についても解説します。
第8章では、「伝わるレポート」を作り方を学びます。ウェブ解析レポートは、単に数字を見せるものではありません。「成果をあげるための行動につながる」ものでなくてはいけません。そのための考え方と見せ方を解説します。

巻末には、400項目を超える充実した索引が掲載されています。わからない言葉や概念が出てきた際には、ぜひ活用してください。

本書は、ウェブ解析士認定講座/試験に対応したテキストですが、ビジネスのためのウェブ戦略について、基礎から実践まで、ていねいに解説されており、現状のウェブマーケティングの全体像が俯瞰できます。ウェブ解析士を目指す人はもちろん、これからウェブマーケティング・ウェブ解析を学ぶ人にも十分に役立つ内容です。

発売日:2019-12-25

ページ数:400ページ

目次

2020年版(第11版)刊行に寄せて
さらなる社会的認知向上を目指して
一般社団法人ウェブ解析士協会について

第1章 ウェブ解析と基本的な指標
 1-1 ウェブ解析とは
  1-1-1 ウェブ解析の範囲
  1-1-2 ウェブ解析が事業に貢献する範囲
  1-1-3 インターネットが事業に与える影響
  1-1-4 UXとCXの重要性
  1-1-5 ブランドの価値
 1-2 ウェブ解析士の仕事
  1-2-1 ウェブに対する課題
  1-2-2 ウェブ解析士の役割と業務
  1-2-3 組織でウェブ解析を実現するための活動
  1-2-4 ウェブ解析士の行動規範と法律
  1-2-5 ウェブ解析士が守るべきモラル
  1-2-6 ウェブサイトのリスク管理
 1-3 ウェブ解析の基本的な指標
  1-3-1 サイト表示の仕組み
  1-3-2 アクセス解析のローデータ
  1-3-3 ログフォーマットの種類
  1-3-4 4つの視点─ディメンション・メトリクス・フィルタ・セグメント
  1-3-5 オウンドメディアに関する指標
  1-3-6 広告に関する指標
  1-3-7 ソーシャルメディアに関する指標
  1-3-8 ビジネスに関する指標

第2章 環境分析とKPI
 2-1 ウェブ解析とは
  2-1-1 ビジネスフレームワーク
  2-1-2 対象事業の特定
  2-1-3 外部環境分析
  2-1-4 事業分析
  2-1-5 ユーザー分析
  2-1-6 市場機会の発見
  2-1-7 ポジショニング
  2-1-8 マーケティングミックス
  2-1-9 ビジネスモデルキャンバス
  2-1-10 ブルー・オーシャン戦略
 2-2 ウェブマーケティング解析
  2-2-1 絶対評価と相対評価
  2-2-2 ベンチマーキングの進め方
  2-2-3 ベンチマーキングのための情報ソースとツール
 2-3 マクロ解析とミクロ解析
  2-3-1 マクロ解析とミクロ解析の違い
  2-3-2 ミクロ解析ツールと活用
  2-3-3 広がりを見せるミクロ解析
 2-4 事業の目標とKPI
  2-4-1 5つのウェブサイトモデルの目標
  2-4-2 KGIとKSFとKPI
  2-4-3 イーコマースサイトモデルのKPI
  2-4-4 リードジェネレーションサイトモデルのKPI
  2-4-5 メディアサイトモデルのKPI
  2-4-6 サポートサイトモデルのKPI
  2-4-7 アクティブユーザーモデルのKPI
 2-5 事業計画の立案
  2-5-1 イーコマースサイトモデルの計画立案
  2-5-2 リードジェネレーションサイトモデルの計画立案
  2-5-3 メディアサイトの計画立案
  2-5-4 サポートサイトモデルの計画立案
  2-5-5 アクティブユーザーモデルの計画立案

第3章 ウェブ解析の設計
 3-1 ウェブ解析計画の立案
  3-1-1 ウェブ解析計画の前に決めること
  3-1-2 ウェブ解析計画の流れ
  3-1-3 技術的環境の文書の活用
  3-1-4 ウェブ解析の実装計画の作成
  3-1-5 ウェブ解析の実装
  3-1-6 ウェブ解析の維持と改善
 3-2 広告効果測定の設計
  3-2-1 広告効果測定方法
  3-2-2 広告の種類
  3-2-3 純広告の効果測定の設計
  3-2-4 運用型広告効果測定の設計
  3-2-5 ソーシャルメディア広告の設計
  3-2-6 ディスプレイ広告の設計
  3-2-7 アフィリエイト広告効果測定の設計
  3-2-8 アドテクノロジー
  3-2-9 横断的広告管理と広告効果測定ツールの設計
 3-3 ソーシャルメディア解析の設計
  3-3-1 ソーシャルメディア活用の設計方法
  3-3-2 運用目的ごとのコンテンツの設計
  3-3-3 相互コミュニケーションの方針設計
  3-3-4 運用体制
 3-4 オーガニックサーチ解析の設計
  3-4-1 検索エンジンの種類
  3-4-2 サーチコンソールの設計
  3-4-3 検索エンジンのキーワードの順位測定ツールの設計
 3-5 アクセス解析の設計
  3-5-1 アクセス解析の種類
  3-5-2 IPアドレスとCookie
  3-5-3 アクセス解析ツールの選定基準
  3-5-4 アクセス解析ツール
  3-5-5 解析範囲の決定
  3-5-6 関係者の除外
  3-5-7 ファネルの設計
  3-5-8 グマネジメントツールによる効率的なタグ管理
 3-6 スマートフォンアプリ解析の設計
  3-6-1 スマートフォンアプリの種類
  3-6-2 アプリ経由でのサイト訪問の解析
  3-6-3 アプリ内解析の方法
  3-6-4 スマートフォンアプリならではの分析視点
 3-7 情報精度を高めるための設計
  3-7-1 マルチデバイス連携の解析
  3-7-2 外部データ連携による解析
  3-7-3 機器データ連携による解析の設計
  3-7-4 SSL対応とアクセス解析の設計
  3-7-5 AMP対応とアクセス解析の設計
  3-7-6 カスタム変数の設計

第4章 モデルごとのコンバージョン設計
 4-1 イーコマースに関わるビジネスの理解
  4-1-1 イーコマースサイトの事業内容と販売戦略
  4-1-2 イーコマースサイトのコンバージョンの収集
  4-1-3 イーコマースサイトのビジネス用語
  4-1-4 イーコマースの戦略ごとの気を付けるべきポイント
 4-2 リードジェネレーションサイトに関わるビジネスの理解
  4-2-1 業種によって重視すべきポイントが異なる
  4-2-2 リードジェネレーションサイトの代表的な戦略
  4-2-3 リードジェネレーションサイトのコンバージョンの収集
  4-2-4 リードジェネレーションのビジネス用語
  4-2-5 リードジェネレーションサイトで気を付けるべきポイント
 4-3 メディアに関わるビジネスの理解
  4-3-1 メディアの事業内容と販売戦略
  4-3-2 メディアのコンバージョン解析の設計
  4-3-3 メディアサイトでの代表的な戦略
 4-4 サポートサイトに関わるビジネスの理解
  4-4-1 サポートサイトの戦略
  4-4-2 サポートサイトのコンバージョン解析の設計
  4-4-3 サポートサイトのビジネス用語
  4-4-4 サポートサイトで気を付けるべきポイント
 4-5 アクティブユーザーモデルに関わるビジネスの理解
  4-5-1 アクティブユーザーモデルのコンバージョン解析の設計
  4-5-2 「サブスクリプション型」「都度課金型」の事業内容と販売戦略
  4-5-3 ビジネスのフェーズごとの対策
  4-5-4 サブスクリプション型・都度課金型以外の収益モデル

第5章 露出効果の解析
 5-1 露出効果の測定方法
  5-1-1 広告の露出効果の測定方法
  5-1-2 検索エンジンの露出の測定方法
  5-1-3 メールの露出効果の測定方法
  5-1-4 ソーシャルメディアの露出効果の測定
  5-1-5 パラメーターを使ったアクセス解析
 5-2 広告の目的と種類
  5-2-1 広告の目的から効果・指標を考える
  5-2-2 ターゲット設定による露出の管理
  5-2-3 リーチとフリークエンシー
  5-2-4 ディスプレイ広告
  5-2-5 ソーシャルメディア広告
  5-2-6 検索連動型広告
  5-2-7 動画広告
 5-3 広告効果改善の計画立案
  5-3-1 広告効果改善にかかわる指標
  5-3-2 広告配信効率の改善計画立案
  5-3-3 広告費用対効果の改善方法
  5-3-4 チャネルごとの広告の指標の最適化
  5-3-5 CPAの成果向上
 5-4 メールの測定方法
  5-4-1 メールマーケティングの種類
  5-4-2 メールマーケティングの指標
  5-4-3 アクセス解析でメールの開封を計測する
  5-4-4 メールマーケティングの基本的考え方
  5-4-5 メールマーケティングの指標による改善ポイントの確認
 5-5 ソーシャルメディアにおけるリーチ
  5-5-1 ソーシャルメディア上での露出で得られる認知
  5-5-2 リーチとインプレッションの違い
  5-5-3 Facebook
  5-5-4 Twitter
  5-5-5 Instagram
 5-6 オーガニックサーチにおける露出効果
  5-6-1 ユーザーニーズの調査
  5-6-2 競合の解析
 5-7 アプリ・動画における露出効果
  5-7-1 スマートフォンアプリの露出効果
  5-7-2 動画における露出効果

第6章 エンゲージメントと間接効果
 6-1 エンゲージメントを軸とした行動モデルと評価指標
  6-1-1 エンゲージメントとは
  6-1-2 行動モデルと評価指標
  6-1-3 ブランドリフトとサーチリフト
 6-2 広告におけるエンゲージメントと間接効果
  6-2-1 コンテンツの重要性と広告活用
  6-2-2 インフルエンサーマーケティング
  6-2-3 広告の間接効果の種類
  6-2-4 アトリビューション分析
 6-3 ソーシャルメディアの活用方法と指標
  6-3-1 ビジネスにおけるソーシャルメディアの利用方法
  6-3-2 ソーシャルメディアでの情報発信
  6-3-3 ソーシャルメディアに関する指標
 6-4 サーチに関するエンゲージメント
  6-4-1 キーワード分析の考え方
  6-4-2 クエリのグルーピング
  6-4-3 グルーピングと分析の方法
  6-4-4 エンゲージメントの分析と改善方法
 6-5 アプリにおけるエンゲージメント改善
  6-5-1 アプリ内マーケティングの手法
  6-5-2 プッシュ通知
  6-5-3 アプリ内メッセージ
 6-6 動画マーケティングにおけるエンゲージメント改善
  6-6-1 動画のエンゲージメントを改善する
  6-6-2 媒体特性とエンゲージメント

第7章 自社サイトの解析
 7-1 自社サイトの構造と計画立案
  7-1-1 自社サイトの重要性
  7-1-2 自社サイトの構造
  7-1-3 自社サイト改善の計画立案
 7-2 自社サイトの指標の注意点と計算指標
  7-2-1 アクセス解析ツールの測定方法による数値の差
  7-2-2 課題発見に有用な計算指標
 7-3 リファラー(参照元)の解析
  7-3-1 リファラーとチャネル
  7-3-2 チャネルがDirect(ノーリファラー)となる要因
  7-3-3 Social(ソーシャルメディア)のリファラーの解析
  7-3-4 Organic Search(自然検索)のリファラーの解析
 7-4 インタラクション解析
  7-4-1 イベントトラッキングによる解析
  7-4-2 ヒートマップツールの指標
  7-4-3 サイト内検索に関する指標
  7-4-4 アイトラッキング
  7-4-5 ニューロマーケティング
 7-5 ウェブサイトの最適化手法
  7-5-1 ランディングページ最適化(LPO)
  7-5-2 エントリーフォーム最適化(EFO)
  7-5-3 最適化で気をつけたい自社サイトの要素
 7-6 サイト内広告に関する収益化
  7-6-1 アフィリエイト広告による収益化
  7-6-2 クリック報酬型広告による収益化
  7-6-3 YouTube配信による収益化
  7-6-4 収益強化のための改善手法
 7-7 Google マイビジネスの最適化
  7-7-1 MEOとGoogle マイビジネスの設定
  7-7-2 Google マイビジネスの基礎
  7-7-3 改善のための手法と解析の紹介

第8章 レポーティング
 8-1 ウェブ解析レポートの特徴と流れ
  8-1-1 ウェブ解析レポートの条件
  8-1-2 ウェブ解析レポートの種類
  8-1-3 ウェブ解析レポート作成の流れ
 8-2 レポート設計とロジックの組み立て方
  8-2-1 レポートの設計
  8-2-2 ロジックツリーの作り方
  8-2-3 コメントの書き方
 8-3 レポートの表現方法
  8-3-1 表現の基本
  8-3-2 表とグラフの種類
 8-4 プレゼンテーション
  8-4-1 自動レポーティングツールの活用
  8-4-2 課題管理表による施策の管理
 8-5 ウェブ解析における統計基礎
  8-5-1 基本統計量の算出
  8-5-2 相関係数
  8-5-3 差の検定

著者プロフィール

  • 一般社団法人ウェブ解析士協会 カリキュラム委員会(編著)

    事業を成果に導くウェブ解析を広く学ぶ機会の創出、研究開発、関心を持つ人たちの交流促進、就業およびビジネスマッチング機会の創造、情報流通促進により、ウェブ解析の発展的存続によるウェブ解析を通じての産業振興や、ウェブ解析に関する社会教育を推進しています。


販売元:C&R研究所
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