データから意思決定へ至る流れに沿って、KPIの設計、GA4とトラッキング、流入元の分析、ダッシュボード、ROIの計算、A/Bテスト、アトリビューション、異常検知と予測までを扱う実践記事です。最新の記事から順に並んでいます。テーマ別には、メニューのカテゴリーからご覧ください。
収集・計測・分析・解釈・意思決定・最適化という流れに沿って、AIに任せられること、補助させて確認すべきこと、人が持ち続けることを整理します。個人情報や法規制に関する留意点も扱います。
同じ購入経路でも、貢献度の配分ルールが4通りあれば、同じチャネルへの評価は4通りになります。仮の数値例で各モデルを比べ、GA4のデータドリブンを「分かっていること」と「分からないこと」に分けて読み、増分効果テストとマーケティングミックスモデルでしか越えられない限界を整理します。
棒グラフ、折れ線、散布図、表、ゲージ、円グラフは、それぞれ得意な問いと不得意な問いがあります。タフティとクナフリックの考え方をもとに、形式の比較、数字で見る読み違いの罠、「問い→グラフ」の対応表を整理します。
見積もりフォームの依頼がGA4に一部しか計測されないケースを、仮想の事例で検証します。修正がかえって重複を生んだ経緯、時系列、根本原因、寄与要因、受け入れテストのチェックリストをまとめます。
役に立つ予測は、最も単純な手法から始まり、不確実性の幅を伴い、文章で書いた仮定にもとづくシナリオへ展開されます。スプレッドシートで進める手順と、予測と実績の追跡方法を解説します。
サンプルサイズを決めずに始めたテストは、結果の読み方が分からなくなります。式を文章で書き、計算例、週単位の実施期間、そして設計が正しくても結果を歪める3つの落とし穴（早期終了・SRM・多重検定）を整理します。
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