目次
序章 はじめに
第１章 川田 叡司 氏
1.0 発表タイトル
1.1 自己紹介
1.2 イントロダクション
1.3 適切な広告費？
1.4 目標とする売上規模を達成する基礎
1.5 利益率と母数の関係性、最小値への最適化
1.6 利益のレンジとCPAのバランス
1.7 CPAの問題点
1.8 KPIとして設定すべき理想的指標
1.9 その他の重要指標
1.10各指標の算定方法
1.10.1 マーケティング貢献利益と比率を算出する
1.10.1.1顧客1件あたりの年間平均取引金額を算出
1.10.1.2売上原価の算出
1.10.1.3注文処理経費の算出
1.10.1.4 直接経費の算出
1.10.1.5 マーケティング貢献利益と比率を算出する
1.10.2 マーケティングコストの内訳・算出（仮組）
1.10.3 KPIとその他指標の確定
1.10.4 マーケティング投資額の調整
1.11 最後に
第２章 木村 誠宏 氏
2.0 発表タイトル
2.1 自己紹介
2.2 広告に対する企業様の印象
2.3 現場で利用している指標や考え方について
2.4 視点を変えてみると
2.5 なぜCVの最大化が必要なのか
2.6 優先順位について
2.7 必要な視点について
2.8 玉の角度の重要性
2.9 玉の重さの重要性
2.10 玉のスピードの重要性
2.11 要素を例えると
2.12 視点のまとめ
2.13 最後に
第３章 足谷 保典 氏
3.0 発表タイトル
3.1 自己紹介
3.2 はじめに
3.3 アクセス解析とは
3.4 アクセス解析の方式の違い
3.5 アクセスデータの記録方法
3.6 生ログの情報からわかること
3.7 同一ユーザーの特定
3.8 生ログ情報にCookie情報を合わせてわかること
3.9 生ログ以外からわかる情報
3.10 なぜ個人の興味や関心がわかるのか？
3.11 いろいろなアクセス解析
3.12 ヒートマップ解析
3.13 アクセス解析の弱点
3.13.3 アクセス解析の活用事例
3.13.4 ユーザー分析（性別、年齢等の情報）の利用
3.13.5 ユニークユーザー分析の活用例
3.13.6 ヒートマップ解析の活用例
3.14 成果を出すためには
3.15 まとめ
第４章 岡田 美濃氏
4.0 発表タイトル
4.1 自己紹介
4.2 はじめに
4.3 グーグルトレンドとグーグルインサイトサーチとは？
4.4 旅行へ行く前に
4.5 PDCAのおさらい
4.6 ＰＬＡＮ（１）最初に旅行先の決定
4.7 ＰＬＡＮ（２）旅行先京都の混む理由を書き出す
4.8 ＰＬＡＮ（３）考えた理由から推測
4.9 グーグルトレンドの使い方
4.10 ＤＯ（１）グラフ「京都・観光」
4.11 ＤＯ（２）「京都・観光」以外のキーワード
4.12 ＤＯ（３）キーワード比較
4.13 ＤＯ（４）キーワードとニュースの関係
4.14 ＣＨＥＣＫ 検索結果からの考察
4.15 補足 企業のマーケティングで使う場合
第５章 吉川 雅司 氏
5.0 発表タイトル
5.1 自己紹介
5.2 はじめに
5.3 アクセスを解析する？
5.4 「どこ見るの？」ってどこがある？
5.5 データを見る2つのパターン
5.6 データ先行型の場合
5.7 施策先行型の場合
5.8 目的に合わせて目標を設定
5.9 こんなときどうする？（突然のアクセス増加編）
5.10 こんなときどうする？（シーズンによる影響編）
5.11 まとめ
あとがき
既刊のご案内
A4ページにして136ページ（54664文字）
序章 はじめに
第１章 川田 叡司 氏
1.0 発表タイトル
1.1 自己紹介
1.2 イントロダクション
1.3 適切な広告費？
1.4 目標とする売上規模を達成する基礎
1.5 利益率と母数の関係性、最小値への最適化
1.6 利益のレンジとCPAのバランス
1.7 CPAの問題点
1.8 KPIとして設定すべき理想的指標
1.9 その他の重要指標
1.10各指標の算定方法
1.10.1 マーケティング貢献利益と比率を算出する
1.10.1.1顧客1件あたりの年間平均取引金額を算出
1.10.1.2売上原価の算出
1.10.1.3注文処理経費の算出
1.10.1.4 直接経費の算出
1.10.1.5 マーケティング貢献利益と比率を算出する
1.10.2 マーケティングコストの内訳・算出（仮組）
1.10.3 KPIとその他指標の確定
1.10.4 マーケティング投資額の調整
1.11 最後に
第２章 木村 誠宏 氏
2.0 発表タイトル
2.1 自己紹介
2.2 広告に対する企業様の印象
2.3 現場で利用している指標や考え方について
2.4 視点を変えてみると
2.5 なぜCVの最大化が必要なのか
2.6 優先順位について
2.7 必要な視点について
2.8 玉の角度の重要性
2.9 玉の重さの重要性
2.10 玉のスピードの重要性
2.11 要素を例えると
2.12 視点のまとめ
2.13 最後に
第３章 足谷 保典 氏
3.0 発表タイトル
3.1 自己紹介
3.2 はじめに
3.3 アクセス解析とは
3.4 アクセス解析の方式の違い
3.5 アクセスデータの記録方法
3.6 生ログの情報からわかること
3.7 同一ユーザーの特定
3.8 生ログ情報にCookie情報を合わせてわかること
3.9 生ログ以外からわかる情報
3.10 なぜ個人の興味や関心がわかるのか？
3.11 いろいろなアクセス解析
3.12 ヒートマップ解析
3.13 アクセス解析の弱点
3.13.3 アクセス解析の活用事例
3.13.4 ユーザー分析（性別、年齢等の情報）の利用
3.13.5 ユニークユーザー分析の活用例
3.13.6 ヒートマップ解析の活用例
3.14 成果を出すためには
3.15 まとめ
第４章 岡田 美濃氏
4.0 発表タイトル
4.1 自己紹介
4.2 はじめに
4.3 グーグルトレンドとグーグルインサイトサーチとは？
4.4 旅行へ行く前に
4.5 PDCAのおさらい
4.6 ＰＬＡＮ（１）最初に旅行先の決定
4.7 ＰＬＡＮ（２）旅行先京都の混む理由を書き出す
4.8 ＰＬＡＮ（３）考えた理由から推測
4.9 グーグルトレンドの使い方
4.10 ＤＯ（１）グラフ「京都・観光」
4.11 ＤＯ（２）「京都・観光」以外のキーワード
4.12 ＤＯ（３）キーワード比較
4.13 ＤＯ（４）キーワードとニュースの関係
4.14 ＣＨＥＣＫ 検索結果からの考察
4.15 補足 企業のマーケティングで使う場合
第５章 吉川 雅司 氏
5.0 発表タイトル
5.1 自己紹介
5.2 はじめに
5.3 アクセスを解析する？
5.4 「どこ見るの？」ってどこがある？
5.5 データを見る2つのパターン
5.6 データ先行型の場合
5.7 施策先行型の場合
5.8 目的に合わせて目標を設定
5.9 こんなときどうする？（突然のアクセス増加編）
5.10 こんなときどうする？（シーズンによる影響編）
5.11 まとめ
あとがき
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