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2016/12/25グループごとのサーチリフト【ヤフーのデータが語る】
プロモーション全体をみると、広告接触者は非接触者よりも転職関連キーワードの検索数が4.3倍多かった（左図）。また、4グループに分けたターゲットグループ別のサーチリフトをみると、転職に関心の薄いAグループにはほとんどリフトは見られなかったが、Bグループ（転職に興味関心のある人）は3.3倍、Cグループ（転職関連キーワードでの検索行動がある人）は11.4倍、Dグループ（転職関連サイトへの訪問がある人）は12.6倍となった
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2016/12/25検索ワード別のサーチリフト【ヤフーのデータが語る】
グループごとに上昇する検索キーワードに違いはあるのか。ここで注目してみたいのは、転職への関心が顕在化している層では転職関連のキーワードやブランド名で大きな反応が見られたのに対して、グループA（転職しうる有職者）ではタレント名での反応が大きかったという事実である。
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2016/12/25データフィードとは何か【次世代マーケティング教室】
データフィードは、ネット広告において、自社で保有している商品などのアイテムデータを広告配信先（Criteoのダイナミックリターゲティング広告、Facebookのダイナミック広告、Googleのショッピング広告など）のフォーマットに変換し提供する仕組みのことを言います。
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2016/12/25データフィード広告、主要3媒体の位置づけ【次世代マーケティング教室】
データフィード広告は、広告での活用領域を広げマーケティングファネル全体に対してリーチできる存在へと進化しています。
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2016/12/25注文数と購買率のマトリクス分析【Feature】
マトリクス分析の目的はチャネルごとの売上の貢献度を見ることと売上を増やしやすいチャネルを見極めること。横軸にチャネルごとに得た注文数、縦軸に購買率をおいてマトリクスを作ってみた。
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2016/12/25注文数と平均購買単価のマトリクス分析【Feature】
注文数と平均購買単価のマトリクスは右上にある広告施策が売上を一番作っていて、左下に行くほど売上が少なくなるので三角形で分けた。
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2016/12/25SEO のパフォーマンス表【Feature】
計算式をExcelに追記し、CVRと平均購買単価を求める。この結果を「SEO の訪問者数・注文数・売上」の表に合体させ、SEOのパフォーマンス表の完成。
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2016/12/25チャネル別売上の折れ線グラフ【Feature】
数式「売上＝（訪問者数×CVR）×平均購買単価」を視覚的に表現していく。まず、三つのチャネルの売上を一目で把握できるように折れ線グラフにした。
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2016/12/25各チャネルの良い点と良くない点【Feature】
SEOの平均購買単価と訪問者数が下がった理由とCVRが上がった理由を調べていく。三つのチャネルの良い点、良くない点を表にまとめた。
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2016/12/25指標とすべき数字を見出す影響度と難易度のマトリクス【Feature】
努力によってコントロールできる数字はどれかを考える。そして、結果への影響度と難易度のマトリクス上にマッピング。それを見て、影響度が高く難易度が低いものを選ぶ。
