2月 | 2018 | SiTest (サイテスト) ブログ

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SiTest ブログ

A/B テスト結果を正しく判断するために~①仮説検定について

ウェブサイトの改善には、Google Analytics をはじめとしたアクセス解析と、SiTest をはじめとしたヒートマップ解析などを組み合わせて、現状のウェブサイトを分析することが必要です。さまざまな角度からウェブサイトの問題点を洗い出し、その部分の改善案を考え出してはA/Bテストを繰り返す、といったサイクルを繰り返す必要があります。

以前、「A/Bテストの終わりを見極める!統計的有意差と仮説検定入門」という記事にて、A/Bテストの結果をどう見ればよいか、検定の方法とともにお伝えいたしました。とても多くの反響をいただいたのですが、改めてもっとわかりやすく書いてほしいとの要望がありました。
今回は、「仮説検定」について、一緒に学んでいきましょう。
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知ってますか?サイト改善に役立つヒートマップの仕組み

ウェブサイトを改善するためのヒートマップですが、これはデータを直感的につかみやすくするためのデータビジュアライゼーションの1つの手法です。

データビジュアライゼーション

様々なデータ解析をしようとしたときに、膨大で複雑な数値の羅列。。。慣れていないと大変ですね。そのようなデータの関連性や連続性、法則、特徴などをわかりやすく直感的に可視化することができるようになるのがデータビジュアライゼーションです。
データを元に他人と共通認識をもったり合意形成をするためにも役にたちます。
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ヒートマップとは…?ヒートマップ初心者向けの簡単解説【その1】

1.ヒートマップとは


一般的に Web 上でいうヒートマップとは、Web サイトの各ページや広告で使用するランディングページ(LP)において、実際にページを訪れたユーザーが注目している場所、していない場所をサーモグラフィー(熱分布)のように可視化したものを言います。
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ヒートマップ使い方・必要な基礎知識

ヒートマップの使い方・基礎知識

突然ですが…ヒートマップを活用できていますか?導入してから最初はデータなどを見ながら改善サイクルを回そうと思っていたが現状は何もできていない、上手く活用できていない人の為にヒートマップの使い方や必要な基礎知識をお伝えします。
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「セグメント機能」でヒートマップをフル活用!ウェブサイト改善のヒントをご紹介

皆様、日々のウェブサイト解析にヒートマップは活用できていますか?
ただ単に眺めているだけでは、なかなか改善のヒントは得られないかもしれませんが、例えば「離脱をしたユーザー」のヒートマップを抽出すれば、改善のヒントが見つかるかもしれません。

今回は SiTest のヒートマップにおける「セグメント機能」について、ご紹介をいたします。

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