基盤整備– tag –

MCPサーバーの登場などGoogleアナリティクスとAIの連携により、データ分析は知識がなくても意思決定に活かせる段階へ向かいつつあります。ここではAIによる分析を有効に活用するための「軽い仮説→即時検証」のワークフローや、AIに理解されやすいデータ設計・品質管理の重要性について考察します。

Webサイトにてコンテンツマーケティングを展開していれば、アクセス解析でも適切な効果測定や評価を行えるよう計測をすべきです。評価視点やKPI設計からGA4の計測基盤の整備までを解説していきます。

Cookieはきっと死ぬのでしょう。Web解析ツールが標準で取得するデータも正直なところいろいろ厳しいです。しかし、そのデータがどういう定義のデータかを理解していれば、オンラインの行動データが根拠として求められる領域や活用できる領域はなくならないでしょう。

Web解析の領域で、事前のデータ整備は軽視されがちです。「トラフィック量が大きくなると、こういうことが起きるだろう」という想定の元に、事前の設定や導入の見直しが検討されることはまずありません。

取り組み体制やプラットフォームなどの基盤整備が先か、あるいは小さくとも成果に対する改善結果を出すのが先か。何度か出くわす場面です。