ShopNow(Instagramショッピング)を運用するために知るべき４つのこと
ShopNowとは
Instagram上で購入へと誘導できるeコマース機能。 6/20時点では、テスト運用中。
要約すると、Instagramの投稿に対して商品タグ付けすることで、購入ページへ誘導する機能。 Instagramに決済機能はまだ無いので、ECサイトへの誘導が主になるはず。
今一番勢いのあるSNSといってもいいInstagram上にショップ機能が付くということで、EC業界の注目度は高い。
ShopNow運用するために知るべきの4つのこと
かなりざっくりとまとめているので抜け漏れなどあると思うが、あしからず。
Facebookの提供者契約、コマースポリシーの遵守
まず、 Instagramショッピングとは何ですか。 | Instagramヘルプセンター を読むと上記４つのことに言及されている。提供者契約などのリンクがあるので、読んでおいてね。
Instagramアカウントをビジネスプロフィールへ移行する
次に、Instagramアカウントをビジネスプロフィール（ビジネス用アカウント）にしておくこと。店舗の住所や連絡先を登録・公開できたり、広告やインサイト（アクセス解析機能）などが使えるようになる。詳細は以下を参照。
Facebookビジネスマネージャを利用開始する
3つ目は、Facebookでビジネスマネージャを使っていること。これは商品カタログを管理するため。 「ビジネスマネージャ」は、企業としてFacebookページを管理するための機能。従来のFacebookページ管理画面と同等（それ以上）の機能が提供されている。
ビジネスマネージャでアカウントを作り、個人アカウントと紐づけさせるとFacebookページへのアクセス方法が変わる。 メニューに直接Facebookページが表示されていたのが、[メニュー]>[Facebookページ]からアクセス。 （ドメインもwww.facebook.comからbusiness.facebook.comに変更となる。） 詳細は以下を参照。
ビジネスマネージャが使えるようになったら、Instagramアカウントの登録と、Facebookカタログを作成する。Facebookカタログに登録された商品情報がShopNowでタグ付けができるようになる。
ビジネスマネージャでカタログを作成する | Facebookヘルプセンター | Facebook
ここまで来ると、 Instagramショッピングとは何ですか。 | Instagramヘルプセンター の条件が満たされるので、ShopNowの審査がされる（はず。まだ自分の環境では審査完了の通知が来ていない。）
最後に、運用面での大事なポイント
最後、4つ目が重要なポイントだと思っていて、ECサイトとFacebookとの連動機能があるかどうか。 これは、Facebookカタログの運用コストにダイレクトに響く。
ShopifyまたはBigCommerceを使っている場合は、Facebookカタログと自動で連携をしてくれるので理想的だが、既存のECサイトを持っている会社からするとそんな簡単にプラットフォームを乗り換えたりできないと思われる。 アイテム数がそこまで多くなければ、ビジネスマネージャから1点ずつ管理してもいいのだが、商品写真や価格、商品説明など登録してみると意外と時間がかかる。
Facebookカタログの登録方法は３つある。下に行くほど事務コストは低い。
Facebookピクセルは、Google Analyticsと同じようにコンバージョンなどをトラッキング・記録するためのjavascriptコード。サイトに埋め込むことでFacebookビジネスマネージャで分析ができたり、Facebook上の広告の最適化のためのデータ収集ができる。
ECサイト上にFacebookピクセルのコードを埋め込むことで、ECサイトの商品情報を取得し、Facebookカタログへ自動的に登録することができる。 といっても、ただjsコード入れればいいわけではなく、OpenGraph、Schema.orgのどちらかに準拠した商品ページをつくらなければいけない。
metaタグだけで完結できるOpenGraphのほうがよさそう。 ただ、ECサイトでOGPに対応できるのはどれだけあるのだろうか…ECキューブあたりは対応できるっぽいが。 Wordpressだと、プラグインで対応する場合もあるが、カスタマイズ実装する方法もある。（Welcartを使っている場合はこちらでもよいのだろうか。）
商品マスタの管理が２重になるのはかなりの負担なので、ここは運用する側としてきちんと計画しておく必要がある。 流行りだからと飛びつくと、あとで痛い目をみるかもしれない。。。
参考URL
Facebook コマース製品提供者契約 https://www.facebook.com/legal/commerce_product_merchant_agreement
Facebookコマースポリシー https://www.facebook.com/policies/commerce
Instagramショッピングとは何ですか。 | Instagramヘルプセンター
Instagramに製品をリンクしたにもかかわらず、投稿に製品をタグ付けできないのはなぜですか。 | Instagramヘルプセンター
エンジニアリング組織論への招待を読んだ
正確にはKindle本をiOSのテキスト・トゥ・スピーチで聴いた。
通勤中にajitofm 20: Refactoring Organizationsを聞いていて、会社着いたらポチっていた。 今の職場での失敗・成功体験が自分の中でも整理出来てきた頃、かつ、新組織のチームリーダーの立場でどうチームをまとめていくか不安もあった頃で、 この本がすべてを語ってくれていたので、とても良いタイミングで出会えたのだと思う。
自分の思考について
「嫌われる勇気」「幸せになる勇気」を読んで以来、アドラー心理学に感銘を受けていて、自分の考え方の軸になっている。 「エンジニアリング組織論への招待」も、同様の考え方が出てくるのだけど、アプローチがすごくロジカルで感動した。 例えば、
人は知らず知らずのうちに、「コントロールできないもの」 をコントロールしようとして、さらに思考が混乱するとか、ストレスに感じてしまいます。何か、問題を解決したかったり、良い結果をもたらしたかったら、何がコントロールできるのか、そして何がコントロールできないのかを冷静に判断する必要があります。
"ニーバーの祈り"で知られている内容で、本質的には同じことを言っているのだけど、 "祈り"自体はクリスチャンが神様に対して祈っているものでスピリチュアルなもの。 アドラー心理学では、自分の思考・目的などにフォーカスして、神様という存在を抜きに議論することができた。 そしてこの本では、更に現実の会社組織、ビジネス現場のケースに落とし込んで議論されている。 自分がこの本を気に入った理由の一つだ。
チームでの働き方について
今までリーダーとかマネージャみたいなポジションに苦手意識があって、 細かく指示出しして管理（マイクロマネジメント）しようとした結果、自分がボトルネックになって 抱え込みすぎてパンクしたりと、うまくいかなかった経験があったからだ。 また、指示がテキトーな管理職には、丸投げか〜？無責任すぎでは？と腹を立てたりしていたのだが。
この本を読んで、リーダーとしてどう振る舞うのがチームや会社全体として良い方向に向かえるのか、 スケジュール不安、情報の非対称性に対してどう向き合うべきなのか得心がいった。
…他にも盛りだくさんなのだけど、語りきれそうにない。 あんまり長い文章書いてもまとまらなさそうなので、とりあえずぜひ読んで欲しい〜。
エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング
- 作者: 広木大地
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2018/02/22
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
- この商品を含むブログ (1件) を見る
Google Analyticsもろもろ
以前よりもはてブロを書く意識付けをしている。 というのも、日々の記録をきちんとつけていかないと「最近何してたっけ状態」になり、これはいかんな…と。
外発的動機づけになりそうだけど、フィードバックも欲しいところなので、 このはてブロについても、Google Analytics(GA)を入れた。 はてブロのアクセス解析でも多少は見えるんだけど、勉強も兼ねて。
Search ConsoleやTag Managerの連携についても最初はよくわからなかったのだけど、多少把握ができるようになってきたのでまとめ。
Google Analytics
Google Analytics Academyの上級コースで勉強中。最初に概念的なことを学んでおかないとダメだなと。 職場でも公式HPの分析のために導入はしているけど、色々設定漏れとか見つけたのでアドバイスしている。
はてブロではメディア毎にセグメント分けしてみたり、個人的な目標を作って達成率見たりしている。 自分のアクセスが邪魔だなー、でも自宅はIP変わるからフィルタかけられないな…と思ってたら、アドオンあるじゃん。やったー。
Search Console
Search Consoleと連動すると、オーガニック検索（のうちGoogle検索）の情報が取れて、 対象サイトにどんな検索キーワード（検索クエリ）で来ているのかが把握できる。
このブログも長期間ほったらかしの割に月PVがそれなりにあって、アクセスのほとんどは「VB.netのIIf関数とIf演算子について - blog.toxn」。 PVの理由についてははてブロアクセス解析で分かっていたんだけど、検索元サイトの8割近くがGoogle検索だった。 どんなキーワードで来ているのか調べるのには、Search Consoleが最適だなと。 調べたけど、「vb iif」とか想定内の結果で面白い情報は得られなかった。
Tag Manager
これは↓の記事を参考に、勢いで入れてみた。 Tag Managerは最初全然ピンとこなくて、時間かかりすぎていたのだけど、具体的な事例をもとにやったら理解が進んでとてもよかった。
このはてブロも直帰率が高いんだけど、最後まで読んでもらえる記事とそうでない記事を分析するのには良いアプローチだと思う。
また勉強していきます。
チーム
最近チームリーダーっぽいものになった。 新しくできた部署で、新しいことをやるチームのリーダー。 未経験のことなのでわからんのだけど、何事も挑戦だなーと思うので、気張らずにやりたい。
中途でつい最近入ってきた人もメンバーでいるのだけど、その人から「キャラの濃いチームですよね。でも、すごい楽しいです。」と言われた。 こんな感じで、まずは楽しくやりたいなと思う。
勉強のしかた
自分の会社にもニューフェイスが入ってきた。 落ち着いてるし、しっかり自分の意見が言える。芯があってすごいなぁ。
Twitter見ても研修の話が流れてくるし、毎年この時期は若者に負けてらんないなってモチベが上がる。
今、google analyticsを勉強していて、google analytics academyの初級コースを終えて、上級コースに入ったところ。 勉強するときの悪い癖なんだけど、単語ひとつひとつとか細かい所が気になって都度調べ始めてしまう。効率が悪い。 今回はそこを意識・我慢して、提供されている通りにざっくり概要を学んでから細かい所を掘り下げる進め方にした。
一時的にモヤッとするんだけど、段階的に分からなかった点が解消されていって、これはこれで良いなと。 勉強するときにおいても「完璧を目指すよりもまずは終わらせろ」が大事だなと確認できてそれも収穫だったなと感じた。
その前はAWSのサービスを勉強していたんだけど、途中で止まっている。 割り込みでgoogle analyticsを実務で使いそうだったので止めたんだけど、これただ単に時間かけ過ぎなんだなと気づいた。 その前は在庫管理の本読んでたし（途中で止まってる）、その前はデータ分析の勉強していたし（途中）、会社で読んでねと言われた本もあるし（途中）
スピード重視を意識していきたい。
AWSの入門で読んでたのは↓です。公式ドキュメント読んでたけどどうも理解が進まずにいたので…参考になった。
AWSによるサーバーレスアーキテクチャ ｜ SEshop.com ｜ 翔泳社の通販
TED鑑賞会
1ヶ月くらい前からTED鑑賞会をしている。 同僚に勉強熱心な人がいるんだけど、技術的な話題に色々と興味があるというので、自分が感銘を受けた話とかを紹介したいなと思ったのがきっかけ。
あと、社内でもプレゼン見るのが好きな人とか技術に興味ある人がいないかなという淡い期待を持っていて（残念ながらまだ巡り合っていないが）昼休みにオープンスペースで観ている。
日本語字幕ついているものしか観ていないんだけど、大体15分くらいなので、１回で２本を目安にしている。前フリの話とか、観終わった後のフォローをしていると昼休み終わってしまうので悩ましいところ。
次は何見ようかなーと考えていると、以前何観たのかが怪しくなる時があるので、記録で残しておこうと思う。
How algorithms shape our world https://www.ted.com/talks/kevin_slavin_how_algorithms_shape_our_world
一番好きなプレゼン。いつ観てもシビれる。 技術の進歩に対して深く考えさせられる。
Averting the climate crisis https://www.ted.com/talks/al_gore_on_averting_climate_crisis
これは、たまたま鑑賞会やってるのを見つけた偉い人が教えてくれたプレゼン。 アルゴアの話は掴みがうまいと思う。あと営業力。
How computers learn to recognize objects instantly https://www.ted.com/talks/joseph_redmon_how_a_computer_learns_to_recognize_objects_instantly
物体検知の話。オープンソースでこういう技術を使えるのっていい時代だな。安いカメラでも色々出来そう。
The era of blind faith in big data must end https://www.ted.com/talks/cathy_o_neil_the_era_of_blind_faith_in_big_data_must_end
ビッグデータによる判断に対する注意とか。 アルゴリズムに入り込む倫理観について。
Meet Spot, the robot dog that can run, hop and open doors https://www.ted.com/talks/marc_raibert_meet_spot_the_robot_dog_that_can_run_hop_and_open_doors
ボストン ダイナミクスの話。未来感がハンパない。
The real reason manufacturing jobs are disappearing https://www.ted.com/talks/augie_picado_the_real_reason_manufacturing_jobs_are_disappearing
貿易の保護主義の話とか。今や世界分業化しているから、輸入品に多額の関税をかけることは結果として価格上昇して消費者の負担になる。だからやめるべきって話だったけど、工業製品ならまだしも農作物や食品は別ではないかなぁと思ったり。
See invisible motion, hear silent sounds https://www.ted.com/talks/michael_rubinstein_see_invisible_motion_hear_silent_sounds_cool_creepy_we_can_t_decide
最近全く聞かなくなったけど、どうなんだろVisual Microphone。 使い道として、医療か犯罪捜査、スパイ活動みたいなことしか思いつかないねという話はした。
How the blockchain is changing money and business https://www.ted.com/talks/don_tapscott_how_the_blockchain_is_changing_money_and_business
ブロックチェーンの話。仮想通貨に使われているぐらいしか知識なかった。計算リソース大量に使ってマイニングした結果、改竄が極めて難しい公開台帳になるってことでいいんですよね？そのインセンティブとして仮想通貨が与えられているってことで。そこまでよく考えたなと、脱帽。
技術寄りのが多いんですけど、他にも面白そうなものかあるからゆっくり楽しんでいきます。 オススメあったら教えてください。
データ解析の実務プロセス入門を読んだ
きっかけ
自分が今勤めているのが小売をやってる会社なんですが、 社内から「しっかり利益出すためにもデータ分析が大事だよね！情シスとしても色々提案して！」という声が上がってきたことがきっかけ。 ディープラーニングとかAIとか流行りのワードでの外からの提案などもあるので、検討する会社は多いのでは？と思ったり。
社内SEとして商品マスタやPOSデータと接する機会も多いです。自分の入社前から店舗や商品のデータ分析系ツールもある程度は用意されているんだけど、「店舗売上ランキング」「ABC分析」など集計値を見る程度。 売上低迷している店舗や商品に対する施策を練る目的で使うかというと、分析ツールの機能が多すぎて現場もどう使っていいか分からない模様。(つらい)
自分自身も商品開発や店舗運営の知識がある訳でもないので、提案と言われてもどう手をつけたらいいのか分からず、現場まできちんと落とし込めるようにするアプローチを学びたいと思って手に取ったわけです。
感想
実務プロセス入門というだけあって、目的設定からデータ収集、分析、検証までの道筋が示されていて、自分の求めていた内容。いい本に出会えてありがたい。 特に、分析だけやってればいい、他で問題があっても関係ないみたいな考え方は間違っているとか、仕事する上でのマインドセットが書かれていたのは印象的。(これ、データ解析以外でも通用する話だと思うので、若手に読んでもらいたいな。)
データ解析のアプローチについても、ドメイン知識が無くても出来る探索的データ解析についてはまさに知りたかった内容でした。早速自社のデータ使って分析してみたい。 ただ、今社内で持っていて分析に使っているのが本当に良いデータなのか、だいぶ不安。一つ一つを精査する必要がありそう。
新しいデータを集めるにしても、使えないデータにならないか慎重に進めるべきだなと。 読んでて思い出したけど、少し前にコンビニで客層ボタンやめるって記事になってた件、納得がいった。忙しくて適当に打ってるようなら分析に使うにも躊躇する。ポイントカードで客層データ集めた方が効率的で確実だし…
テキストマイニングも未経験の領域なのでやってみたい。TwitterやInstagramで自社関連のエゴサはよくやってるけど、活用できるレベルまで持ってこられるといいな。
まとめ
AIでデータ分析！とか華々しいキーワードで飾られていても、実際に運用するには泥臭いやり方で進めていくしかないなと改めて感じました。 技術の進歩も凄いですけど、新しいことにばかり向いていると現場とのギャップで辛さが増す(そして現場の人からの期待感はかなり大きい)ので、そういう現場にいきなり入る前の心構えとして、この本を読んでおくのも良いのかなと思いました。
関連書籍読みたくなりました。深掘りしていきたいです。
- 作者: あんちべ
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