<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>清水誠メモ</title><description>データと技術を、顧客理解とCX改善のために。</description><link>https://makoto-shimizu.com/</link><language>ja</language><item><title>予定調和の効率UPでは足りない。PDCAからBMLへ</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/pdca-to-build-measure-learn/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/pdca-to-build-measure-learn/</guid><description>BMLサイクルとは何か、PDCAと何が違うのか。Build・Measure・Learnを回す前に、Learnから逆算して仮説と計測を設計し、AIを顧客理解とCX実現へ使う方法を解説します。</description><pubDate>Wed, 12 Aug 2026 06:20:00 GMT</pubDate></item><item><title>爆速サイト構築に挑戦４.Netlify CMSでコンテンツ編集</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/04-netlify-cms/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/04-netlify-cms/</guid><description>最新機能をフル活用して セキュアで爆速 、 SEOも最高 のサイトを（ほぼ無料で）実現する考え方と方針についてはGatsbyとNetlifyを使って爆速サイトを２時間で構築をどうぞ。早くCMS画面でコンテンツを修正できるようにしたいので、今回は Netlify CMSを設定 し、コンテンツの編集に着手します。</description><pubDate>Tue, 01 Sep 2020 04:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>爆速サイト構築に挑戦３.Gatsbyをカスタマイズ</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/03-customize-gatsby/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/03-customize-gatsby/</guid><description>最新の思想・機能・ツールをフル活用して セキュアで爆速 、 SEOも最高 のサイトを（ほぼ無料で）実現する連載その１ではGatsbyとNetlifyを使って爆速サイトを２時間で構築しました。まだデフォルトのダミーサイトのままなので、今回は Gatsbyを設定 してサイト名や構成を修正します。</description><pubDate>Mon, 31 Aug 2020 01:15:00 GMT</pubDate></item><item><title>爆速サイト構築に挑戦２.サーバーサイドGTMでITP対応</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/02-server-side-gtm/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/02-server-side-gtm/</guid><description>最新の思想・機能・ツールをフル活用して セキュアで爆速 、 SEOも最高 のサイトを（ほぼ無料で）実現するのがこの連載の目的です。前回はGatsbyとNetlifyを使って爆速サイトを２時間で構築しました。今回は、新しい サーバーサイドGTM を導入してセキュアかつ負荷を下げる形で2種類のGAを導入し、さらにプライバシー保護と ITP対応のためCookie管理を改善 する方法と結果を紹介します。</description><pubDate>Mon, 31 Aug 2020 00:25:00 GMT</pubDate></item><item><title>爆速サイト構築に挑戦１.ヘッドレスCMSを導入</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/01-launch-gatsby-on-netlify/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/fast-cms/01-launch-gatsby-on-netlify/</guid><description>CX や DX （デジタルトランスフォーメーション）が流行ってきましたが、ツールの タグを入れすぎてサイトが重い 、iTPなど セキュリティ・プライバシー対策が弱い ので精度が落ちた、なんて状況は避けたいですよね。 「分かりやすいデザイン」「使いやすいUI」は誰でも追求できますが、楽してWordPressを使っているようではパフォーマンスのチューニングに限界があります。 ここ数年、数週間でWebの技術は驚くほど格段に進化 しました。 そ</description><pubDate>Fri, 28 Aug 2020 06:30:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 06. 長いLPのパーツごとに精読をカウント</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/area-visibility/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/area-visibility/</guid><description>LPのような長いページの場合、表示回数（PV）よりも「どこまでスクロールしてじっくりコンテンツを読み込んだか」が重要です。GTMを使うと、画面の何パーセントまでスクロールされたか、を簡単に計測できますが、ページによってパーセントの解釈が異なり、分析が難しいので、ページをセクション（パーツ）に分割し、その単位で画面にN秒間以上表示された、という計測方法がオススメです。 ただし、ページの作り方に合わせてGTMの設定を追加したり削除するのは運</description><pubDate>Tue, 19 May 2020 03:30:00 GMT</pubDate></item><item><title>Brightcove動画を顧客視点で実装・分析する方法：GTM&amp;GA編 (2019年版)</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/how-to-track-brightcove-with-gtm/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/how-to-track-brightcove-with-gtm/</guid><description>企業で採用されることが多いBrightcove動画。動画ごとの再生回数や完了はBrightcoveの管理画面でも調べられますが、Google AnalyticsやAdobe Analyticsなどのサイト内の行動データと統合すると、顧客体験を点ではなく線で理解できるようになります。 どの広告からの訪問者がコンテンツや動画の消費につながるのか？ 動画の閲覧体験はサイトへの定着に寄与するのか？ ニーズや意識を広げる系の動画によって、興味関心</description><pubDate>Wed, 03 Jul 2019 22:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 05. 直帰してもページの滞在時間とスクロール量をGTMで正確に計測する方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/content-engagement/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/content-engagement/</guid><description>「直帰率が高いキャンペーン用LPがあり、時間をかけてスクロールしながら読まれているのか知りたい」というご質問をいただいたので、ここで回答します。 GTMとGAで実装しやすいように、ページのスクロール（10％間隔）の最大量と滞在時間（3秒間隔）をGTMの機能を使って計測し、ページを移動や離脱する時に最終的な値をイベント計測するというアプローチをおすすめします。実際にこのページに実装し、計測データとレポートも共有しておきました。</description><pubDate>Fri, 19 Apr 2019 11:30:00 GMT</pubDate></item><item><title>Google ColaboratoryでR言語を使う一番簡単な方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/google-colaboratory-in-r/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/google-colaboratory-in-r/</guid><description>Google ColaboratoryでR言語を使うためには、追加インストールやセッション強制終了などが必要で、毎回数分間かかるという状況でしたが、2月頃にRのカーネルがこっそりと追加されたようで、面倒なハックは不要になりました。その方法についてのメモ。</description><pubDate>Mon, 15 Apr 2019 09:31:00 GMT</pubDate></item><item><title>Netflixも使ってるnteract（Jupyter用UI）が直感的で心地よい</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/jupyter-nteract-intro/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/jupyter-nteract-intro/</guid><description>Jupyter Notebookの利便性はそのままで、操作性とデータビジュアライズ機能が改善されたnteractを最近よく使っています。日本ではあまり知られていないようなので、デモ動画を作ってみました。</description><pubDate>Mon, 29 Oct 2018 00:03:00 GMT</pubDate></item><item><title>このサイトでこだわったCMSとDAMとCDN</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/site-renewal-2018/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/site-renewal-2018/</guid><description>更新しにくいので放置しがちだったこのサイトを4月にようやくリニューアル（再構築）しました。SSL化とレスポンシブ対応は当然として、画像はDAMでデバイスに合わせて解像度とフォーマットを最適し、CDNで配信。Static Generatorなので応答が速く、セキュリティも強固。ひと昔前のエンタープライズ向けCMSを無料で実現！</description><pubDate>Fri, 19 Oct 2018 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Adobe Analyticsの巨大CSVファイルを前処理するならPythonライブラリ「Dask」が便利</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/data-prep-with-python-dask/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/data-prep-with-python-dask/</guid><description>ユーザー単位で分析するカスタマーアナリティクスの場合、Google AnalyticsやAdobe Analyticsの画面で表示できるレポート機能が物足りないので、Data Warehouseなどで生データ（に近い集計データ）を抽出してTableauで集計することが多いですが、データが巨大だとBIツールで読み込めません。そんな時にPythonで巨大ファイルを並列処理し、不要なカラムやレコードを削除してからBIで読み込む方法についてです</description><pubDate>Thu, 18 Oct 2018 03:20:00 GMT</pubDate></item><item><title>GTMでGoogleアナリティクスのClient IDを取得する一番確実で楽な方法（2018年版）</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-google-analytics-client-id-with-gtm-2017/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-google-analytics-client-id-with-gtm-2017/</guid><description>GTM (Google Tag Manager) でGAのClient IDを取得する最新で確実な方法について。</description><pubDate>Thu, 04 Oct 2018 08:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 04. コンテンツのトピックを精読ベースでスコアリング</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/content-topic-scrolled/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/content-topic-scrolled/</guid><description>効果測定はアナリティクス活用方法の１つでしかなく、 顧客理解やセグメント発見も重要 です。例えばコンテンツマーケティングにおける単純なページ閲覧数や訪問者数は 企業努力の効果を測定する指標 でしかなく、顧客の理解には役立ちません。一人ひとりのサイト 体験をデータを活用して理解 できれば、コミュニケーション施策の立案や改善が可能になります。 そこで、訪問者がどんなトピックのコンテンツをじっくり読んでいるかをデータで把握できるデモを作ってみ</description><pubDate>Mon, 10 Sep 2018 01:05:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 03. NPSアンケート回答をGAでセグメント分析</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/nps-analytics/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/nps-analytics/</guid><description>効果測定はアナリティクス活用方法の１つでしかなく、顧客理解やセグメント発見も重要です。例えば、NPS算出のためにアンケートで取得する 推奨度をGoogle Analyticsで計測 すると、推奨度の違いによる訪問や閲覧パターンがわかるので、サイト改善やリマーケティングなどの施策につなげることができます。</description><pubDate>Tue, 28 Aug 2018 09:18:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 02. ECサイトで商品の検討スコアリング</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/product-scoring/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/product-scoring/</guid><description>効果測定はアナリティクス活用方法の１つでしかなく、顧客理解やセグメント発見も重要です。例えばECにおける売上データは事業パフォーマンスの把握に役立ちますが、顧客の理解には不十分です。 そこで、見込み顧客がどの商品をどれくらい真剣に検討しているかを数値化するデモを作ってみました。サンプルECサイトと実データのレポートも大公開！</description><pubDate>Tue, 14 Aug 2018 15:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Demo 01. B2Bのリードを閲覧履歴でスコアリング</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/demo/lead-scoring/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/demo/lead-scoring/</guid><description>効果測定はアナリティクス活用方法の１つでしかなく、顧客理解やセグメント発見も重要です。例えば、資料請求のリード一覧にGAの閲覧履歴を合わせると、見込み顧客の関心エリアや本気度がわかるので、営業アプローチする際の参考になります。有料ツール（MA）を使わずに無料GAで実装してみました。</description><pubDate>Sat, 21 Jul 2018 08:19:00 GMT</pubDate></item><item><title>Adobe AnalyticsでGDPR対策：返信・削除するデータを指定する</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-data-retension-aa/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-data-retension-aa/</guid><description>GDPR準拠の要件を満たすため、Adobe Analyticsにも保持期間の設定とそれを超えたデータの自動削除機能が実装されました。Googleアナリティクスの場合は一部の集計データのみ残るという仕様ですが、Adobe Analyticsの場合はざくっと 月単位で全部消えます 。一方、個人から受け付けるGDPR要求の対応に関しては、 返すべきデータと消すべきデータを細かく設定 できます。</description><pubDate>Fri, 01 Jun 2018 22:50:00 GMT</pubDate></item><item><title>GDPR対策のためにCookie利用の同意を得る方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-cookie-consent-manager/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-cookie-consent-manager/</guid><description>GDPRの対策としてWebアナリストがすべきことの記事の中で、個人データの取得には同意が必要、と書きました。その具体的な方法と注意点について紹介します。</description><pubDate>Sun, 20 May 2018 02:20:00 GMT</pubDate></item><item><title>GA4のIPアドレス匿名化は設定不要｜anonymize_ipとIP除外の設定方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-ip-anonymization-in-analytics/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-ip-anonymization-in-analytics/</guid><description>GA4ではUA時代のanonymize_ip設定は不要です。IPアドレスによる内部トラフィック除外の手順と、Google Signals、Consent Mode、データ保持など、GDPRを含むプライバシー対応で確認したい設定を解説します。</description><pubDate>Fri, 18 May 2018 03:52:00 GMT</pubDate></item><item><title>GDPRの対策としてWebアナリストがすべきこと</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-for-analysts/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/gdpr-for-analysts/</guid><description>「 GDPRなんて関係ない 」と思っていたところ、突然Googleからデータ削除についての英語メールが届いて右往左往した人も多いと思います。結局どうすれば良いのか？一般論ではなく、GoogleアナリティクスやAdobe AnalyticsのようなWebの分析ツールを利用している アナリストやWeb担当者は実際にどうすべきか？ という観点で、調べた結果をまとめました。</description><pubDate>Wed, 16 May 2018 10:53:00 GMT</pubDate></item><item><title>コンセプトダイアグラムとは</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/what-is-concept-diagram/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/what-is-concept-diagram/</guid><description>コンセプトダイアグラムは、 顧客の心理・態度の変化と、その変化を促す企業の施策を図解し、顧客理解と施策評価につなげるフレームワーク です。 顧客が企業の想定どおりに直線的に行動することを表す図ではありません。顧客についての仮説、チーム内の認識、企業が提供している施策、検証に使うデータを一枚につなぎ、何が分かっていて何が未検証なのかを明らかにします。</description><pubDate>Thu, 10 May 2018 12:09:00 GMT</pubDate></item><item><title>Googleアナリティクスで面倒なURLクエリパラメータ除外を楽にメンテする方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/google-analytics-exclude-url-parameter/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/google-analytics-exclude-url-parameter/</guid><description>同じページが別ページ扱いになってしまい集計漏れが発生する原因となるURLクエリパラメータ。GAの管理画面で不要なパラメータを指定できますが、あまりに面倒なので、なるべく楽で効果的にメンテする方法について紹介します。</description><pubDate>Wed, 09 May 2018 11:15:00 GMT</pubDate></item><item><title>コンセプトダイアグラムの描き方</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/how-to-draw-concept-diagram/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/how-to-draw-concept-diagram/</guid><description>コンセプトダイアグラムは、顧客の心理・態度の変化と、それを促す企業の施策を一枚の図で整理するフレームワークです。完成した図を眺めることよりも、顧客についての仮説をチームで共有し、調査やデータで検証できる形にすることを重視します。 この記事は2018年に公開した「描き方」を、2026年時点の公式ルールに合わせて全面的に更新しました。</description><pubDate>Wed, 25 Apr 2018 02:35:00 GMT</pubDate></item><item><title>GTMでGoogleアナリティクスのアクセス時間を計測しよう</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-google-analytics-timestamp-with-gtm/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-google-analytics-timestamp-with-gtm/</guid><description>Googleアナリティクスでカスタマー（ユーザー）一人ひとりの行動を分析（＝カスタマーアナリティクス）するためには、Googleアナリティクスのカスタムディメンションに Client IDとタイムスタンプ を格納しておき、ヒット単位のデータをGAから取り出して時系列で並べて処理・集計する必要があります。</description><pubDate>Tue, 24 Oct 2017 09:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>ログイン後の会員IDをGTMとGoogleアナリティクスで取得する方法</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-member-id-with-gtm/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/how-to-measure-member-id-with-gtm/</guid><description>ログインできるサイトの場合、認証で使う会員ID（会員番号やユーザー名）をGoogleアナリティクスで取得しておくと、ブラウザやデバイスを超えて人単位の分析が可能になります。その実装方法についてメモ。</description><pubDate>Wed, 04 Oct 2017 09:40:00 GMT</pubDate></item><item><title>Search Analytics for Sheetsの使い方｜自動バックアップから検索体験の改善へ</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/automate-search-analytics-with-google-sheets-and-tableau/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/automate-search-analytics-with-google-sheets-and-tableau/</guid><description>Search Analytics for Sheetsの最新UIを日本語で図解。Search Consoleとの違い、Query×Pageの取得、定期バックアップを設定し、検索目的とLPのずれ、GA4・BigQuery・AIによる検索体験改善へ進みます。</description><pubDate>Mon, 06 Feb 2017 09:07:04 GMT</pubDate></item><item><title>Google AnalyticsとZoho CRMを連携させて簡易MAを構築してみた</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/google-analytics-and-crm/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/google-analytics-and-crm/</guid><description>Zohoのユーザー会で、Zoho CRMとGoogleアナリティクス を組み合わせた事例について講演しました。その時の資料を公開します。 グローバル企業が大きなコストをかけて実現しているようなマーケティングのオートメーションを 低予算でどこまで真似できるか 、に挑戦した結果です。</description><pubDate>Sat, 09 Apr 2016 00:20:10 GMT</pubDate></item><item><title>14歳とママのサイバー攻防とパパ (´ー`;)</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/14-years-old-iphone-battle/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/14-years-old-iphone-battle/</guid><description>14歳になった息子は、東大の入試対策の塾に通っています。「東大目指しておけば何とでもなる」というママと「はやく一緒に会社やろうぜ」というパパの間で揺れ動くこの頃。塾の時間になると、サボりたい息子とママの間で攻防が繰り広げられます。 そんなある日、</description><pubDate>Thu, 12 Mar 2015 06:10:40 GMT</pubDate></item><item><title>4〜13歳のまとめ</title><link>https://makoto-shimizu.com/news/13-year-old-programmer/</link><guid isPermaLink="true">https://makoto-shimizu.com/news/13-year-old-programmer/</guid><description>13歳の子どもがすごい勢いでプログラマー化してきたので、忘れないうちにメモ。このブログの更新よりも進化のペースが速いです...。</description><pubDate>Sat, 15 Nov 2014 13:30:04 GMT</pubDate></item></channel></rss>