Category: バイオの買物.com

マイクロソフト会長のBill Gatesが2008年5月21日に、将来の検索ポータルでは単にユーザインタフェースとか結果の妥当性ではなく、製品を購入した顧客に対してはリベートを与えるだろうと話したと報じられています。

ここまでやるか？？！！

いくらGoogleに圧倒的な差を付けられていようとも、いくらYahooの買収に失敗したといっても、「これはありか？？」という感があります。

でも実際のものを見ると、結構いいアイデアです。Bill Gatesが単に誇大妄想をしゃべってしまっただけか？

サービスを実際に見てみると、どうもマイクロソフトが製品比較サイトの運営に乗り出したようです。広告主にとっての広告費は実質無料の（ちなみに価格.comもパソコン関係は無料）。
マイコミジャーナルには結構詳細に書かれています。

まだニュースが入ってきたばかりなので、僕自身もどう考えたらいいか頭の整理ができていません。ただ、製品比較サイトに大きく脚光を浴びせる結果になれば、バイオの買物.comとしてもとてもうれしいし、消費者一般にとっても非常にプラスになるのではないかなと思います。

仕事柄、バイオの買物.comだけでなく、他のネット系バイオベンチャーについてちょくちょく様子を確認しています。その中で一つ気になることがあります。

それはちょうど以下のブログに書いてあることと同じです。
日本のネットベンチャーが技術革新よりも「ネット財閥」をめざす理由

このブログで書いていることを要約すると；

• アメリカのネットベンチャーは最先端のプログラムを駆使した技術指向とビジネスを結びつけている（グーグル・アマゾン）
• 日本のネットベンチャーは企業買収によってビジネス規模拡大を狙っている（楽天・ライブドア）

そして日本のネットベンチャーの原型はソフトバンクにあるとしています。

僕らはバイオ研究者向けサービスという一つの狭い市場（といっても研究用バイオ製品の市場はCDの売上に匹敵しますが）でやっていますが、同様の財閥にならないことを僕は期待しています。ただ見回していると、みんな結構いろいろとビジネスを拡大していますね。

いろいろなビジネスに手を広げるのも一つのやり方と言えばやり方です。でも僕の中の技術者魂は、何か一つのものにとことん深く入り込んで、不可能だったものを可能にするぐらいの技術開発をしたいと言っています。その方が価値のあることだよって。

バイオの買物.comでは、100万以上あるバイオ研究用製品(ナカライのバナー参考)の情報を管理し、目的にあったものを簡単に見つけられるようにする。このための技術開発に絞って活動をしていこうと思っています。大上段に構え過ぎかもしれませんが、ゲノム研究で言うアノテーションと同じだと自分自身は認識しています。

この巨大な複雑さに挑戦し、なおかつ最小限のリソースで実現していくこと。

これ、はっきり言って快感なんです。。。

ウェブサイトの人気度を測るとき、しばしばページビュー(PV)が使われます。ページビューというのは、そのページが表示された数を表しているはずなので、単純に考えると、そのウェブサイトのページがどれだけ閲覧されたかを示しているはずです。

そこでウェブサイトを運営している人たちは、「うちのウェブサイトは月に30万PVがあるほどの人気だから、広告を載せると効果的だよ！」とか言って、広告を載せてもらおうとする訳です。

しかし大きな問題点がいくつもあります。
中でも非常に大きいのはロボットだとかクローラと呼ばれているものの影響です。

ウェブサイトにアクセスしているのはユーザだけではありません。特に最近非常に多いのは、上述したロボットです。Google, YahooだけでなくBaidu, Infoseekなどなど、思いのほかに多数のロボットがウェブサイトにアクセスしています。例えば僕が運営に関わっているあるサイトで見ると、真のユーザからのアクセスによるページビューは全体の20%にも満たないものです。残りの80%はロボットです。つまり月に30万PVあるサイトであったとしても、実際には6万PVしかないのかもしれません。

じゃーどうやって、本当のユーザ数を把握するか。どの解析ツールが最も正確かという話になりますが、これがまた非常に難しい問題です。ただ傾向としてはっきりしているのは、WebalizerだとかClickTracksなどのように、サーバに蓄積されたアクセスログを解析するソフトウェアは必ず多めにページビューを報告してしまうこと。そしてGoogle Analyticsのように第三者が解析するタイプのサービスは、必ず少なめにページビューを報告してしまうことです。真の数字はどこかその間にあって、個人的にはGoogle Analyticsの方に近いのではないかと思います。

他にもこれについて書いている人がたくさんいますので、一部を例としてあげます。どっちの解析結果が正しいか、かなり意見が分かれているようですが

• ページビューの誤差が9倍！
• 【Google Analytics】Google Analyticsのページビューカウントっておかしくない？
• Google AnalyticsとWebalizerどっちが正しい！？
• つだネットユーザー数

さて、問題は何をするべきかです。
WebalizerとGoogle Analyticsのどっちが正しいかを議論したとしても非常に技術的に話になってしまうし、それぞれの立場によって思惑があるでしょうから結論は出ません。

そこで僕の提案は、以下の通り；

• 広告主はそれぞれの媒体を同じ土俵で比較し、媒体を選択する必要があります。そこで、無料で簡単にセットアップできるGoogle Analyticsに統一して、使用を検討している媒体にそれぞれGoogle Analyticsの解析結果を報告させるべきです。こうすれば各媒体を同じ土俵で単純比較できます。
• 媒体側は一歩進んで、Google Analyticsの結果を報告するだけでなく、Google Analyticsへのアクセス権をクライアントに提供してあげるべきです。そうすればクライアントは報告をリアルタイムで受け取ることができるし、Google Analyticsで独自に分析を深めることもできます。そして媒体からの報告が嘘偽りのないことを確認できます。

バイオの買物.comでは近いうちに広告主の募集を始めようと思っていますが、こうやって透明性の高い形を用意することが必要だろうと思っています。

いずれにしても、広告主側が気をつけなければいけないこと

それはウェブサイトの人気度の尺度として、「うちは何十万PVですよ！」と言っている人がいても、必ずそれを疑うことです。実際には一桁違うかもしれないので。

最後にWebalizerなどのソフトとGoogle Analyticsのシステムの違いについてまとめてみました。あまり細かい話はしないで、ざっとした感じですが。

パレートの法則というものがあります。80:20の法則とも呼ばれます。もともとはイタリアの経済学者ヴィルフレド・パレート（Vilfredo Federico Damaso Pareto）が発見したもので、所得分布を解析したものです。国や時代の制度と無関係に、社会全体の所得の多くは一部の高額所得者が占めていると主張したものです。

現象としてはまさにその通りのことが多く、上にリンクした記事では、自然現象、品質管理、在庫管理、売上管理、マーケティングにも当てはまると記しています。品質管理であれば、品質問題の優先順位を理解し、どれから解決すればいいかの指標に使われます。在庫管理であれば、在庫するべき製品と、在庫しないで取り寄せにするべき製品の区別に使用します。マーケティングであれば、ターゲットするべき顧客と、悪く言えば無視するべき顧客の区別に使用します。

しかし、パレートの法則を安易に解釈してビジネスに応用してしまうと、非常におかしなことになってしまいます。以下は実際に僕が職場で見たり聞いたりした例です。

• 20%の施設で売上の80%を稼いでいる。だから営業資源をその20%の施設に集中しよう。
• 20%の製品で売上の80%を稼いでいる。だから残りの80%の製品は在庫せずに、海外からの取り寄せにしよう。

さて、このようなことをやると何が起こるかをちょっと考えてみます。

売上の80%を稼いでいるという20%の少数の施設というのは、だいたいどの会社でも大のお得意さんです。どこの会社もそこで売上を稼いでいるので、営業資源をたくさん投入しています。そのため過当競争になっています。したがってよほどの投資をしない限り、顧客側から見たときの営業の存在は、その他大勢になってしまいます。つまりせっかく多くの営業投資をしていても、顧客から見れば無視しても良い存在になってしまいます。

見方を変えるとわかりやすいと思います。メーカーにとってみれば、その施設は売上の80%を稼ぎだす重要施設です。でも顧客にとってみれば、そのメーカーというのは「その他大勢」にあたります。顧客にとっての20%の価値しかない、80%のメーカーの一部にすぎないのです。

それに対して、売上の20%しか稼いでいない「その他大勢」の顧客に対して営業資源を投入したとします。そうするとその顧客から見たとき、あなたの会社は80%の価値を生む、上位20%のメーカーの一つになるのです。

在庫についても同じです。よく売れる製品というのはだいたいどのメーカーも同じです。ですからよく売れる20%の製品だけ在庫して、のこり80%の製品を在庫しなければ、結局は顧客の心の中で「その他大勢」に分類されてしまいます。

このようにパレートの法則は「効率化」を生む部分と「その他大勢化」を生む部分があるので、非常に気をつけてビジネスに当てはめなければいけません。

効果が非常にはっきりわかる指標があり、役者が少ないときは、パレートの法則的な考え方は非常に有効です。例えばコンピュータソフトウェアでもパレートの法則が成り立ちます。開発中のソフトウェアについて、いったいどの処理が遅くなっているかを細かく分析するツールも精力的に開発されていて、非常に局所的にスピードアップしている手法が採られています。逆に、十分な分析なしに闇雲に効率化することは、ソフトウェア開発では強く戒められています。

パレートの法則は、闇雲に使うと会社をめちゃめちゃにしてしまいます。でもうまく使うと大きな効果を生みます。残念ながら世の中には中途半端にしか勉強していない人が多いので、間違った使われ方をしている場合が多いのではないでしょうか。

パレートの法則を使ってつもりが、逆に使われてしまった。無駄な80%のユーザを切り捨てたつもりが、逆に自社がユーザから無駄な80%と烙印を押されてしまった。そんなことにならないように、数歩先を読んでから使いましょう。