平均賃金に男女で37.5%の差があるということは、女性社員の収入は男性の約6割ということだ。 その要因の｢一例｣としてメルカリCHROの木下達夫氏は、給与水準が高いエンジニア職に男性が多いこと、また、女性が多い職種であるカスタマーサービスは福岡県など地方に拠点があり、東京基準ではなく現地で競争力がある報酬水準に設定しているためだと説明した。 メルカリの女性管理職比率は20.4%だが、管理職手当を出していないため女性管理職の少なさは平均賃金の差には関係ないとする一方で、｢高いグレード（等級）に女性が少なく、課題に思っている｣（木下さん）と話す。 国が定める男女の賃金格差の開示義務は、｢男性労働者の平均賃金に対する、女性労働者の平均賃金を割合（パーセント）で示す｣こと、｢全労働者・正規雇用労働者・非正規雇用労働者の区分で公表すること｣の2点だが、 ｢この算出法（平均値）では職種や等級による報酬

ウェブサイトの分析に携わる職業であるウェブアナリスト。Google アナリティクスなどの解析ツールを使いサイトの課題を発見し改善案を出したり、定点で見るレポートを作成したり、クライアントや上司からの質問に答えたり。そのようなお仕事をイメージされるのではないでしょうか。 しかし、ここ数年でウェブアナリストとして成果を出すために求められる知識が幅広くなってきたのを実感しています。私が良く使うDMAICモデルに当てはめて、ウェブアナリスト（及びそれに近しいところ）の役割と求められる知識をまとめてみました。 10月23日開催の以下オンラインイベントでも、本テーマについて登壇者3名でお話しいたします！ www.dentsudigital.co.jp DMAICから見るウェブアナリストに必要なスキルセット この10年でどのように変わってきたのか？ 2020年以降どうなっていくのか？ １：どのスキルセッ

本記事は以下に移行しました。以下からお読みください。 Webマーケティングの特徴の一つに「効果の計測ができる」というものがあります。 Web上からはさまざまな数字情報（データ）を取得することができるため、Web以外のマーケティングに比べ分析を行いやすいということです。 ■「分析する」とはどういうことか？ では「分析する」とはどういうことでしょうか？ ちょっと試してみましょう。 右のデータからどんなことが言えそうでしょうか。 このデータだけから何かを言うことは難しいかと思います。 データとは事実です。事実がただ並んでいるだけではそこから何かしらの気づきを得ることは難しいでしょう。 Google Analyticsの画面をただ眺めていたり、なんとなく指標の管理表を作っているだけでは改善策が浮かんでくることはないということです。 では最初の問いに戻りましょう。「分析する」とはどういうことか。 分

ブログの収益や PV 数を伸ばすには、何度もテストを重ねて結果が良かったものを採用していくのが一番です。そのテストのひとつに「A/B テスト（スプリットランテスト）」というものがあります。 たとえば、「通常のテキストリンクとボタン型のリンクではどちらのクリック率が高いのか」を検証する、という感じですね。 WordPress プラグイン「My WP A/B Testing」を使えばだれでも簡単にテストできますので、ぜひお試しください。使い方を解説していきます。

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株式会社WACUL（ワカル）は、6月13日に人工知能「AIアナリスト」に「調査機能」を追加します。調べたいページのURLを入力すると、人工知能がデータを集計して、該当ページの課題を教えてくれます。新しく制作した特集ページの貢献度チェックや、改善したページの効果検証を手軽に実施できます。 株式会社WACUL（読み方：ワカル 本社：東京都文京区、代表取締役：大津裕史）は、Webサイトを分析する人工知能「AIアナリスト」に、指定したWebページの課題を発見する「調査機能」を追加します。 調べたいページのURLを入力すると、人工知能がデータを集計して、該当ページの課題を教えてくれます。例えば、以下の画像のように"/menber/" が見られた場合、CVR（会員登録などの目標につながる確率）が2.9倍になるという結果が出ました。その反面、全訪問者のうち22.8%は該当ページを見ていないという課題も出

みなさんこんにちは。ディレクターのあゆみです。 なっちゃんからバトンを受け取り、第2回としてアナリティクス機能の「集客」で何をみることができるのかを紹介していきます（＾ω＾） 「集客」では何が見れるの？ 左カラムのこのメニューを順に追っていこう！　ということで、「集客」メニューですが、端的にいうとユーザーはどのようにしてこのサイトへ訪問したのか？を知ることが出きる機能です。早速ざくざく見ていくに限るので、上から順に、まずはサマリーから。 サマリー 「チャネル」「セッション」「コンバージョン」と並んでいるのが気になりますね。順にいきます。 チャネル チャネル＝経路ですが、もう言葉の意味そのものです。 どうやって来たのか？　がここでわかります。 ↑LIGの生々しいデータがこちら。 肝心の項目はこんな感じです。 Organic Search

Insight for D終了のご案内 2020年6月30日を持ちましてInsight for Dを終了させていただくことにいたしました。今後はYahoo! JAPANの最新マーケティング情報にて、みなさまに役立つ情報発信を行ってまいります。 アソシエーション分析をご存じですか。たとえばショッピングの際、買い物かごに入った商品の関連性などを示すときに用いられるもので、アメリカの大手スーパーマーケットチェーンにおける“紙オムツとビール”の話が有名です。紙オムツはかさばるので、お父さんが購入しに来ることが多々あり、多くのお父さんはついでにビールを購入しているということがデータからわかった、そこで、紙オムツとビールを並べて陳列したところ、売り上げが格段にアップした―というものです。 今回は、インフィード広告のクリック実績において同様の発見がないか、分析を行いました。ただし、スーパーマーケットの例

ユーザー数が4億人を突破し、2015年10月1日からは日本でも広告が全面解禁になるなど盛り上がりを見せているInstagram（インスタグラム）。若年層に人気のソーシャルメディアということもあり、多くの企業アカウントが開設され、ブランディングや商品訴求などビジネスに利用される機会も増えている。 そこで、今回からInstagram分析ツール「Aista」を利用し、企業アカウントの投稿へのいいね！率ランキングを、フォロワー数規模別に作成した。さらに、各ランキングの中でいくつかアカウントをピックアップし、運用や投稿の特徴を整理、解説する。 Instagram いいね！率　調査方法 データ提供元について Instagram分析ツール「Aista」登録アカウント データ取得期間 2015年9月1日〜9月30日 いいね！率の定義 投稿のいいね！数÷投稿時のフォロワー数 ランキングの用語解説 ・カテゴリ

大阪市を解体し5つの特別区を設置する是非を問う住民投票は、僅差で、反対票が賛成票を上回る結果となった。 「都構想否決」のニュース速報が流れた直後から、この選挙結果をどう捉えるべきか、実にさまざまな人々が選挙結果分析を発表している。 中でももっとも早い段階でメディアを通じて選挙結果についての分析を発表したのは、辛坊治郎氏だろう。氏は、18日早朝5時、読売テレビの「朝生ワイド す・またん！」に出演し「高齢者の方で、いまの大阪市のゆるい生活保護基準だから生活保護を受けられるけど、きめ細かい行政単位になって生活保護を受けられなくなってたら困る人たち」や「（高齢者向けの）タダのバスの切符やタダの地下鉄の切符を取り上げられたら、たまんねー（原発言ママ）という人たち」が、「圧倒的に反対派に舵をきった」のが、反対派勝利の要因であるとの見解を述べた。 つまり、「既得権益者たる高齢者による反対票が住民投票の帰

こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows

先日、Nibbler（ニブラー）という、SEOとWEBマーケティング分析サービスを見つけました。 これを使ってみたら、無料ながら、かなり詳細にサイト分析（改善点の可視化）が行える素晴らしいツールだったので紹介です。 Nibblerとは Nibbler – Test any website Nibblerとは、フリーのウェブサイトテストツールです。 アドレスを入力するだけで、アクセシビリティ、SEO、ソーシャルメディアテクノロジーなどの観点から、ウェブサイトをクロールして、レポートを出してくれます。 加えて、適切な改善提案を示してくれるので、提案に従ってサイトを修正すれば、かなり良いサイトに仕上がるのではないかと思います。 Nibblerを英和辞典で調べてみると、「少しずつかじる（小動物）」、「打抜き切断工具」などという意味があります。サイトを細かく分析するツールという意味もあるのだと思いま

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ユーザ行動分析ツール「SLASH-7」の開発・運営を行っているスタートアップ pLucky が新たなサービスの開発を行っている。同社が新たに開発しているのは、誰でも手助けなしで分析を始められる分析サービスだ。 「分析をしなければならない」、そう感じつつも何から分析をし始めればいいのかわからない、そんなユーザの数は少なくない。pLucky が開発している「Logbook」では、まず何を分析しなくてはいけないのか、その次には何をやるべきなのかを明確にしながら、分析の手助けをしてくれる。 AARRRのフレームワークで分析を手助け 最近その言葉を耳にする回数が増えているグロースハック、そのフレームワークとして知られているのが「AARRR」だ。このフレームワークは、スタートアップがデータドリブン経営を行う上で参考にするべきものとして開発された。「Logbook」は、このフーレムワークに合わせて分析が

本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

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