意思決定を支えるデータ分析｜事例発表集65

2025-09-152026-03-28

自社サイトを運用している。
数字も見ている。
改善も繰り返している。

それでも、なぜか成果につながらない――。

その原因は「分析不足」ではなく、
意思決定につながる“見方”が設計されていないことかもしれません。

今回の事例発表集（65）は、
データを「見る」から「判断する」へと変えるための実践が詰まった一冊です。

この巻で得られること

データを「報告」で終わらせず、意思決定に変えるための視点
数字の裏にある構造を読み解く分析の考え方
改善につながる仮説の立て方と検証の進め方
現場で使えるデータ活用の具体的な実践例

第1章｜プロボノから始まる信頼設計と顧客獲得

上級ウェブ解析士・八木和也氏による発表。

本章のテーマは、
「無名の専門家がいかに顧客を獲得し、継続的な収益につなげるか」です。

特徴的なのは、
プロボノを単なる無償活動ではなく、
信頼を設計するための戦略的プロセスとして捉えている点です。

具体的には、

認知されていない状態からの信頼構築
プロボノを起点にした関係構築
紹介による顧客獲得の拡張
「売る」のではなく課題を自覚させる提案

といった流れを通じて、

営業を“行為”ではなく“構造”として再定義しています。

単なる集客手法ではなく、
顧客獲得の前提そのものを見直す視点が示されています。

目次（詳細を見る）

第１章八木和也氏
1.0 定期収入をつくる顧客獲得ロードマップ　ーウェブ解析士に最適な稼ぎ方の実践事例共有ー
1.1 自己紹介
1.2 ウェブ解析士という資格を選んだ理由
1.3 顧客獲得の課題を可視化する
1.4 認知と信頼の壁を超える必要性
1.5 プロボノという解決策
1.6 プロボノが顧客獲得に効果的な理由
1.7 プロボノ希望者の見つけ方
1.8 プロボノの実施内容と範囲設定
1.9 プロボノから定期案件への発展事例
1.10 プロボノの倫理的な実施方法
1.11 既存顧客からの紹介営業
1.12 売り込まずに契約を取る商談の進め方
1.13 定期収入を作る顧客獲得の総まとめ
参考書籍：プロボノに関する書籍

発表者の言葉

プロボノは無償ではなく、信頼をつくるための投資。
売り込まずに選ばれる構造をどうつくるかが重要です。

（勉強会事前概要より）

第2章｜データを意思決定に変える分析設計

上級ウェブ解析士・牧野佐智子氏による発表。

多くの現場では、
データは「見えている」のに「使われていない」という課題があります。

本章では、

分析が“報告”で止まる原因
指標の選び方と優先順位
意思決定につながるデータの整理方法
現場で活用されるレポート設計

を具体的に解説。

特に重要なのは、

「何を見れば判断できるのか」という
意思決定のための設計視点です。

データは多いほど良いのではなく、
判断に必要な形に整理されているかが重要であることが示されます。

目次（詳細を見る）

第２章牧野佐智子氏
2.0 「単発案件から継続契約へ〜信頼関係を築く長期パートナーシップの秘訣〜」
2.1 自己紹介
2.2 継続契約が重要な理由
2.3 現在の主要継続案件
2.4 3年間の成長ストーリー
2.5 信頼関係構築の第一歩
2.6 多層ヒアリングの重要性
2.7 デジタル化支援の実践
2.8 ツール定着化のノウハウ
2.9 補助金・助成金の活用戦略
2.10 在宅ワークチーム構築事例
2.11 客観的視点の維持
2.12 継続的な学びと情報収集
2.13 継続契約への道筋とまとめ
参考書籍：SNSマーケティングに関する書籍

発表者の言葉

データは「多い」ことに意味があるのではなく、
「判断できる形になっているか」が重要です。
分析の目的は、正しく説明することではなく、次の一手を決めることにあります。

（勉強会事前概要より）

第3章｜改善を成果につなげる実行と検証のプロセス

上級ウェブ解析士・満田秋彦氏による発表。

改善施策は実施しているのに、
成果につながらない――。

その原因は、
改善が「単発」で終わっていることにあります。

本章では、

仮説の立て方と検証の進め方
改善施策の優先順位の考え方
成果につながるPDCAの回し方
継続的に改善を積み上げる仕組み

を体系的に整理。

重要なのは、

「何を改善するか」ではなく、
どのように改善を続けるかという構造です。

単なるテクニックではなく、
再現性のある改善プロセスが提示されています。

目次（詳細を見る）

第3章満田秋彦氏
3.0「成果につながるコンテンツSEOの極意〜キーワード選定から執筆まで」
3.1 自己紹介
3.2 キーワード選定のプランニング
3.2.1 基本的なキーワードリサーチ手法
3.2.2 コンテンツSEOの主なツール
3.2.3. キーワードの分類と優先順位
3.2.4. 検索意図の分析
3.3. 効果的なタイトル作成の基本
3.3.1. タイトル作成の基本原則
3.3.2. タイトルパターンの例
3.4. SEOに強い構成案のポイント
3.4.1. 基本的な記事構造
3.4.2. 検索結果上位サイト、競合サイトの分析
3.4.3. 見出し設計のポイント
3.4.4. ユーザーファーストな構成
3.5. 読んでもらうための執筆テクニック
3.5.1. 読みやすい文章の書き方
3.5.3. エンゲージメントを高める工夫
3.5.4. 文章の品質向上
3.6. 集客のためのコンテンツSEO
3.6.1. 技術的SEO対策
3.6.2. コンテンツの質を高める要素
3.6.3. パフォーマンス測定と改善
3.7. SEOからAIO，LLMO（GEO）
3.7.1. AI時代の検索対策
3.8 【事前質問】
参考書籍：AI×SEO対策に関する書籍

発表者の言葉

改善は一度で成果が出るものではありません。
大切なのは、小さな検証を積み重ねて、再現できる形にすること。
続けられる仕組みこそが、最終的な成果を生みます。

（勉強会事前概要より）

データは、見るだけでは価値を生みません。
・どのデータを見るのか
・どう解釈するのか
・どう意思決定につなげるのか
この一連の設計があって、初めて成果につながります。
本書に収録された三つの実践は、
いずれも「判断するためのデータ」という視点に貫かれています。
自社サイトをコストで終わらせないために。
データを“意思決定の武器”に変えるための一冊です。