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マーケティング

【いつでも視聴可能!無料オンラインセミナー】WebサイトのCVR改善セミナー|AIアナリストが実践する「データから改善施策を生み出す」手法

株式会社WACUL

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00:01 皆様こんにちは。本日はCVR2倍以上の実績多数AIアナリストが実践するデータから改善施策を生み出す手法というテーマでセミナーを開催させていただきます。本日講師を務めさせていただく、株式会社WACULの浜田と申します。どうぞよろしくお願いいたします。
00:28 では、さっそくですが、スライドの方に切り替えさせていただきます。お待たせ致しました。それではセミナーの方開始させて頂きます。
00:41 まず最初に簡単ではございますが、弊社プロダクトのAIアナリストについて簡単にご説明させていただければと思います。WACULのメインプロダクトのひとつであるAIアナリストは、Googleアナリティクスのデータを使って自動でサイト内の分析や改善提案をお出しするツールでございます。
01:06 そのあとの効果検証までをツールで一貫してできる、成果のでるデジタルマーケティング運営の支援ツールとしてご提供させていただいているのが、弊社のAIアナリストです。ではここから本題のセミナーに入らせていただきます。
01:26 突然ではございますが、質問をさせていただきます。「皆様はデジタルマーケティングで圧倒的な成果を上げることができていますでしょうか?」皆様の心の中でご回答いただけましたでしょうか。
01:47 こちら外部のアンケートですが、実際に近しい内容でアンケートを取った結果、だいたい10%から15%の企業様しか、満足にデジタルマーケティングを活用できていると感じていないという結果でした。皆様の会社様ではいかがでしたでしょうか。
02:11 日々私たちがウェブのコンサルティングをAIアナリストを通してさせていただく中で、成果が出ない企業様というのは、ある一定の共通点がございます。まず1つ目は、そもそも追うべきKPIが定まっていない、わからないケース。
02:30 そして2つめは施策・打つ手が思いつかないケース。何となくは分析しているけど、具体的な施策は見えていないというケースですね。そして最後が施策の正しい振り返りができていないというケースです。
02:50 皆様の企業様では、この3つのうち当てはまるものはございましたでしょうか。そして、この課題を解決できるのがAIアナリストで、AIアナリストを使って頂ければ仕組みで成果を創出することが可能です。
03:09 具体的には、見るべきデータがわかって、その後の成果の出る施策が何なのかというところの洗い出しから、施策を施したあとの効果検証までを、一連でPDCAを回せるようになります。なぜそんなことが可能なのかと言いますと、現在AIアナリストにはありがたいことに33,000サイトのご登録をいただいておりまして、こちらをセクションに置き換えますと、月間で45億セクションのデータを弊社WACULでは保有している形となります。
03:51 また、膨大なデータを見ることで生まれた施策の成功率が73%となっており、基本的にはAIアナリストをご活用いただくことで1.5倍以上の成果が出る企業様が65%以上となっております。BtoB向けのサイトであれば、お問い合わせを増やす資料請求を増やす、ECサイトであれば購入や売り上げを増やすなど、コンバージョンがあるサイトであればどのサイトでもご支援が可能となっております。
04:30 本日のセミナーでお伝えするゴールは、実はこのAIアナリストができる作業を一部ご紹介しています。得るべきデータがわかるようになる、成果の出る施策がわかるようになる、そして、効果検証の方法、この3つに沿ってAIアナリストを使わなくてもGoogleアナリティクスを使うことによってPDCAを回せるような形を、本日のセミナーでご紹介していきたいと思います。
05:04 それではまず、Googleアナリティクスで見るべきデータについて解説していきます。私たちはこういったセミナーを定期的に開催させていただいていますが、Googleアナリティクスの機能が多いということもあり、Googleアナリティクスを使いこなせていないという方が多くいます。
05:29 こちらで実施したアンケートでも、48%の人がGoogleアナリティクスの使い方に課題を感じているという回答をされました。Googleアナリティクスで見られるデータが多すぎて、どこを見たらいいのかわからないという方が非常に多いです。
05:58 そこで弊社からまずお伝えしたいことは、Googleアナリティクスで使うデータの切り口は5つのみ、まず最低限5つだけ見てくださいということです。その5つというのが、まずこちらチャネル、流入元ですね、ユーザーがどこから来たのか、自然検索なのかはたまた広告からなのかというものです。
06:22 その次がランディングページです。サイトに来たときにどのページを最初に見たかという意味です。その次がすべてのページですね、ランディングページ、最初のページのあとにどういったページを見ているのかという意味です。
06:41 そして最後はフォームへの誘導がきちんとできているか、フォーム自体の内容となっております。そして、デバイスカテゴリ、PCなのかモバイルなのかタブレットなのか、以上の5つが見るべきデータでございます。
06:59 実は弊社のAIアナリストも、施策の96%がこれら5つのデータを掛け合わせて、改善提案を出しています。まずはこの5つのデータを最低限見ていただきます。
07:19 それではここからですね、これら5つのデータを活用しながら、具体的にどのようにアクセス解析するのかについて、大きく3つのステップに分けて解説していきます。まず1つ目の一番重要なステップが、大通りを見つけるというもので、こちらは訪問数の多い領域を発見して優先度の高いデータを明確にしていくという目的になります。
07:48 大通りを発見したら、次のステップ2の改善個所の特定について解説していきます。大通りの中でも特に改善すべきページや大通りを通ったあとのどのページを改善すべきかということを明確にしていくイメージです。
08:08 そしてそのあと最後にステップ3のアクション後の効果検証と流れていきます。それでは順番に解説していきたいと思います。
08:23 本日のセミナーは大枠の概要をご説明させていただくのですが、Googleアナリティクスの具体的な設定方法に関しては、スライドの中にも掲載しておりまして、セミナー終了後にアンケートにご回答いただけますと本日のこちらのスライドデータがアンケート解答画面でダウンロードが可能となっております。そちらダウンロードいただき、実際にGoogleアナリティクスのデータを触って、試していただければと思っております。その辺も意識して聞いていただければと思っております。
09:05 最初のステップの大通りを見つけるのステップから参りたいと思います。こちらは、訪問数の多い領域を発見して優先度を明確にするというところがポイントです。
09:22 アクセス解析でやりがちかつ良くないデータの見方は、気になるデータから見てしまうということです。例えばですね、あまり見られていないけれど手をかけて作ったページがあったとき、そちらのページのちょっとしたデータの上がり下がりに一喜一憂してしまうかもしれませんが、そうではなく、よく訪問されているページでそこからのコンバージョンレートを改善すればインパクトが大きいページから改善していきましょうというのがここでの趣旨となっております。
10:06 そしてその大通りの見つけ方ですが、先ほどお話した5つのデータのうちの3つを利用していきます。1つめがチャネル流入元、どこからきたお客様なのか、そして次のランディングページはどのページから見ているのか、そして掛け合わせとしてデバイス、PCで見ているのかモバイルで見ているのか、はたまたタブレットなのか、この掛け合わせで大通りを見つけていきます。
10:46 参考までに弊社のデータを見ていただければと思います。こちら左側が先ほどの掛け合わせで出したPCのサイトデータ、こちらがモバイルのデータとなっております。縦軸がチャネル流入元ですね。横軸が入口ページと書いてありますが、こちらはイコールランニングページで、どのページから見ているのかという表になっております。
11:17 それで私たちのサイトの大通りはどこかといいますと、こちら黄色く色づけさせていただている部分になります。デバイスはPC、入口ページはトップページもしくは記事詳細となっていて、流入元どこからきたユーザーが多いかと言いますと、ほぼほぼ自然検索からきているという内容になります。
11:43 トップページが大通りになることはどのウェブサイト様も多いかと思いますが、弊社のサイトでいきますと、大通りは訪問数が多い記事詳細となっています。記事詳細が何なのかというと、弊社はAIアナリストブログという形でブログ記事を数百記事書いておりまして、アクセス解析やSEOに関するノウハウ記事を定期的に更新しております。
12:14 これらの記事の全体の総数と表して記事詳細という風にくくらせていただいております。CV単体でみたときはトップページが圧倒的に大通りで、またページグループ軍という意味でいくとブログカテゴリが大通りとなります。
12:37 こういった形で、御社のサイトの中でどこが大通りなのかということを発見する作業が非常に重要になります。そのあとどのページが入り口ページなのかをGoogleアナリティクスで見れるようになっているため、そちらを掛け合わせて知ったうえで、PC経由とモバイル経由どちらがユーザーの訪問数が多いのかを掛け合わせて、御社のサイトの大通りがどこなのかを発見していただければと思います。
13:18 それでは続いてステップ2の改善箇所の特定に入っていきたいと思います。ステップ1で大通りを発見することができましたら、その後にどのページを見ているのかということや、フォーム周りを切り口とすることで、どのページを改善すべきかを特定するイメージになります。
13:43 使うデータの切り口はサイト内で見られる全てのページです。すべてのページとフォームへの誘導ができているかどうか、ステップ1で見つけた大通りを掛け合わせてデータを特定していくイメージです。ここで重要なのは、ここのすべてのページとフォームという切り口です。
14:11 改善箇所を特定するために、今日は2つの解析方法をご紹介します。1つめはこちら、経由分析という内容で、どのページを経由するとコンバージョンレートが上がりやすいのか、もしくは下がりやすいのかという観点で改善箇所を特定する分析手法になります。
14:36 例えば、大通り、トップページを見たあとに、ユーザーがどのページを見るとコンバージョンしやすいのかというものを特定していくイメージです。反対にトップページが大通りだった場合に、トップページから訪れたユーザーさんがどこのページを見るとコンバージョンしにくいのかなどを見つけることが可能になります。
15:04 2つめの分析手法が、こちらフォーム誘導分析になります。訪問数は多いけどもフォームの誘導率、そのページからあまりお問い合わせがされていないページを見つけて改善していきましょうという内容になります。
15:28 ちょっとした改善内容であることが多いのですが、コンバージョンにインパクトするという意味では非常に有効な施策になります。それぞれ詳しく説明していきたいと思います。まずコンバージョンに効く分析パターン、経由分析を説明していきます。
15:53 経由分析をする際に、こちらのバブルマップをベースに説明を進めさせていただきます。バブルマップに関しては、後程作り方もご用意しておりますので、アンケートにご回答いただき、資料をダウンロードしていただければと思います。
16:11 先にバブルマップの簡単な説明をさせていただきます。こちらのバブルマップ、水色の丸がバブルなのですが、縦軸がコンバージョンレートを表しています。そのため、こちらではバブルが上にあればあるほどコンバージョンレートが高いページということになります。
16:34 こちら横軸は訪問数の割合を表しており、右に行けば行くほどよく見られているページということを表しています。そのため、この青のゾーンは、コンバージョンレートは高いけれども訪問数の少ないページということになります。
16:57 バブルが上の方にあるので、コンバージョンレートはこちらのページを経由すると高いのですが、バブルが左側にあるので、あまり見られていない、なのでもっとたくさん見せていくべきページということを指しています。一方でですね、この右下にある黄色のゾーン、こちらはコンバージョンレートは低いのですが、訪問数が多い、見られているページということになります。
17:24 こちらは場合によっては誘導を弱める、ちょっと見せないようにすると判断した方がいいかもしれないページを指しています。ページの内容的に絶対見せないといけないページということもありますので、ページの内容を見ながら判断していくといきます。
17:45 理想的なページが、こちら右上、目指すゴールという風に記載していますが、基本的にはコンバージョンレートが高く訪問数も多いページが理想になります。大通りを特定した後に、その大通りからどこに誘導すればよりコンバージョンが上がりやすくなるのかを見つけることによって、コンバージョンの最大化をしていくイメージになります。
18:14 これが経由分析というものになります。今ご説明させていただいた、経由分析を実践した一例をここで紹介させていただければと思います。こちらですね、左のビフォーが改善前、こちら右のアフターが実際に改善したあとのページとなっております。
18:36 まず左の改善前のページですが、こちら経由分析を実施したところ、課題点がいくつかありました。こちらのサイトはスマホ、モバイルのトップページが大通りなのですが、コンバージョンレートが高い商品カテゴリ一覧がページの下の方へスクロールしないと見えず、目立たないのが1つめの課題でした。
19:08 本来であればもっともっと見せるべきページですが、あまり見られていない状態、さっきのバブルマップでいうところの左上にバブルがある状態でした。一方で、見られているページのファーストビュー(最初にページを開いたときに目に見える範囲)に出てくるピックアップ情報というよく見られているページのコンバージョンレートがあまりよくない状態でした。
19:45 そのため、これらを加味して右のような状態に改善しました。こちらは何をしたかと言うと、ただ商品カテゴリを上に持ってきただけではなく、商品カテゴリの中でもさらにコンバージョンレートが高いカテゴリをまずランキングで最初に見せています。具体的にいうと、コンバージョンレートが高いカテゴリであるベッドとソファーをランキングで見せるようにしました。
20:14 残りに関しては、その下に商品カテゴリという形で配置いたしました。ピックアップ情報は、トップページのファーストビューからは削除するという改善をいたしました。以上を実施したことにより、トップページからのコンバージョンレート改善を成功させた事例になります。
20:39 これが、経由分析をベースにした改善のイメージです。改善の箇所が特定できれば、大通りからの誘導を強めてあげるもしくは弱めてあげることによって、コンバージョンレートの改善が可能になっていきます。
20:58 続いては、CVR1.4倍分析のシンプルな例です。大手の古本買取サイトさんの事例で、左側がビフォーです。何をしたかというと、このサイトの機能でトップページから買取価格シミュレーションという機能に飛べるようになっておりました。
21:28 古本の買取サイトなので、本のタイトルなどを入れて検索すると、いくらで買い取れるというシミュレーションのようなものが出てくる機能です。ただ、こちらのサイトで経由分析を実施したところ、残念ながらこの機能を使うとコンバージョンレートが下がるという傾向が見られました。
20:50 これはおそらく、自分が想定した価格よりも低い価格が出てしまった場合にすぐ離脱されてしまうということがあったのではないかと思われます。そのため、いったんデータをベースにして、コンバージョンレートが下がっているところから、トップページからの動線を思い切って切ってみました。そうしたところ、コンバージョンレートが大幅に改善したという事例になります。
22:27 この経由分析をGoogleアナリティクスで集計するためにはどうしたらいいのか、順を追って説明したものをこちらの方に用意しております。こちらはぜひ試していただきたいと思いますので、セミナー終了後に資料をダウンロードして実施していただければと思います。それではフォーム誘導分析の方を説明させていただきます。
23:01 こちらは、訪問数が多いものの、フォームへの誘導率が低く、かつフォームの通過率が高いページを探すという内容になっています。まず、フォームの誘導率がサイト全体を比較して低いページを探していきます。
23:24 フォームの通過率が他のサイト全体のページと比べて高い場合に関しては、まっさきに修正を施すページです。フォーム通過率がサイト全体と平均値の場合でも、フォーム誘導率が弱い状態なので、フォームへの露出が少ない状態です。
23:52 個々の誘導を強めてサイト全体の平均値に持っていくだけでも、コンバージョンが増えます。こちらちょっとイメージしづらいため、具体的な事例をベースにご紹介させていただきます。
24:08 こちらは、パソナさんの事例です。具体的には、お問い合わせフォーム、資料ダウンロードへの誘導を強めたことによって、コンバージョンレートが1.5倍改善しました。こちら何をしたかというと、ビフォーのページではファーストビューのところにパソナグループの強みというものが見えていますが、これがコンバージョンへの導線を妨げてしまっているというような状態でした。
24:41 そのため、右側のアフターの画面では、シンプルにファーストビューに「お問い合わせフォーム」と「資料一覧を見る」という資料ダウンロードのコンバージョンポイントを露出しました。実際に訪問数は多かったのですが、フォームへの誘導率が弱い状態だったため、ファーストビューにフォームへの誘導ボタンを置いただけではありますが、それによって、このページからのコンバージョンレートが1.5倍改善しました。
25:17 ページの特定さえできてしまえば、簡単な施策でもコンバージョンを大きく改善するということが可能です。続いて同様のケースの事例をもう1つ紹介します。こちらは、看護系の求人ポータルサイトとなっております。
25:40 大通りは、モバイルの病院詳細ページでした。モバイルのポータルサイトなので病院の詳細ページが大量にあるようなイメージになるため、弊社でいうところのブログ記事詳細が病院詳細に当たるようなイメージです。このページも、フォームへの誘導率が低い病院詳細ページからのフォームの動作を強化させることにより、コンバージョンレートが大幅に改善されました。
26:17 左側のビフォーのページが改善前のページで、こちら「イベント申し込み」というのがコンバージョンの1つとなっていますが、フォームへの主導導線があまり目立っていない状況でした。これを右のアフター画面のような形に改善してあげたことによって、こちらの「イベントを見る」と「資料請求」のコンバージョンが増えた形です。
26:44 実はこちらには細かなテクニックが入っています。左のページでは「イベント申し込み」「資料請求」「お気に入り」というコンバージョンボタンの幅が一緒だったのに対し、右側は「イベント申し込み」と「資料請求」は同じ幅感で、以前よりもボタンを大きくしていますが、「お気に入りに追加」というのがテキストリンクに格下げしました。こうすることによって、より強弱がついて、「イベントを見る」や「資料請求」への誘導率が高くなるイメージです。
27:23 コンバージョンが複数あって優先順位が明確な場合は、こういった強弱をつけるというのもテクニックの1つです。また、こちらのフォーム誘導分析に関しては、こちらに詳細記載しておりますので、ぜひ資料ダウンロードいただいければと思います。
27:53 では最後ステップ3の効果検証の方法になります。どういう形で効果検証すべきかというポイントをご説明する内容です。主にウェブサイトの効果検証方法は2種類あります。
28:14 代表的な例でいうと、ABテストと前後比較です。ABテストは耳にしたことがある方も多いかと思いますが、続いてもう1つが前後比較という施策を実施する前と実施した後のレーダーを比較して、その施策が勝ったのか負けたのかを効果検証する方法になります。弊社では大半のサイト様では前後比較を推奨しております。こちらは理由がございまして、それぞれの効果検証方法にはメリットデメリットがございます。
28:51 ABテストに関しては、最大のメリットは同じ選定条件でどちらがいいのかを比較できるということです。一方で、その検証に流入数がそう多くないと、なかなか結論が出なくなって効果検証機関が長引いてしまったり、もしくは訪問数自体が少ないことによって結論が出ないケースが発生することもあります。
29:23 先週はAのクリエイティブが勝ったけど今週はBのクリエイティブが勝ってしまった、結果どっちがいいのかということが起きてしまうこともあります。弊社がABテストをおすすめする利用状況は、大規模サイト。月間の訪問者数が100万人以上、もしくは100万に近い訪問者数があるサイト様は、ABテストを利用して勝ち負け判断をしていただけたらと思います。
30:07 もしくは、大通りで非常に大きな改善の場合は、前後比較だとリスクがあるケースもあるため、こちらABテストもありだと思っております。一方で、大半のサイト様は前後比較の方が勝ち負けもはっきりしやすいというのと、次々にどんどん直していけるため、負債創出が少なくなるという意味から前後比較を弊社はおすすめしています。
30:35 小規模中規模サイト様ではぜひ前後比較でやっていただきたいなと思います。かつ小規模で差の出にくい改善に関しましても、前後比較の方が勝ち負けはっきりしやすいのでおすすめです。ただ難点として、前提条件をそろえるのが結構難しいため、こちらの手法を解説していきたいと思います。
31:15 前後比較に関しては、前提条件を揃えることで正しい判断が可能になりますが、セグメント別にしっかりデータを見るのがポイントの1つ目です。例えば、自然検索経由では施策が勝っているのか負けているのか、リスティングでは施策が勝っているのか負けているのか、はたまたSNSでは施策が勝っているのか負けているのかというのを、変える前と変えたあとでしっかりとデータを切り分けてみていきましょうということです。
31:57 なぜこれをすべきかというと、例えば効果検証をする前後の期間で、効果検証するにあたってサイトの修正をし、その修正をする前段階で別軸でSNSでのキャンペーンを実施していたというケースがあると、実際に前後比較をする際に、SNSだけは違ったデータが出てくることもあります。そのため、修正を実施したあとの方がSNSの流入数が減ってしまっているケースも起きたりします。
32:34 ただ一方で、SNS以外は自然検索のリスティングもディスプレイも、施策を実施したあとの方がしっかりとコンバージョンも流入も増えているということであれば、この施策は勝っていると言えます。こういった異常値をしっかり除外するためにも、流入元別に、また入り口ページ、デバイスのセグメント別に切り分けてみていくというのが重要なポイントとなります。
33:07 もう1つ時系列もしっかり意識しましょうというのがこちらの右側になります。施策を実施した後と前で比較するときに、その前のタイミングで数の異常値がないかをちゃんとウォッチしたうえで前後比較しましょうという内容です。あまりないとは思いますが、例えば1か月間の間に月の中旬を基点として月の前半と後半で仮に前後比較をしたときに、たまたま1日だけ訪問数が多かったところがあったとして、そういう期間を含めて前後比較してしまうと、結果セッションがほぼ同じだったとか、前の方が高かったというような結果が出てしまうことがあると思いますが、こちら外的要因で一時的に訪問数が増えている場合だと、施策の結果と関係のないデータが混じってしまっていることになるため、こういった異常値はしっかり取り除いて前後比較してきましょう。
34:36 以上が前後比較のポイントとなっております。ここでもう一度整理をさせていただくと、まずステップ1で大通りを見つけ、その次にステップ2で改善箇所を経由分析またはフォーム誘導分析で特定していきました。最後にステップ3でしっかりと効果検証をしていきましょうということです。
35:07 こちら最後の掲載となってしまいますが、本日のゴールはしっかりと見るべきデータがわかって、成果の出る施策が何なのかを特定ができてかつ効果検証していく、このサイクルをしっかりと回していきましょうという内容になります。今日お伝えした手法を実際に実践していただければ、基本的にはGoogleアナリティクスでもこういったことができるようになります。
35:44 ただ、AIアナリストを使えば、こういったサイクルというのが、全て自動でかつ一瞬で結果が出てくるような形になります。今日ご紹介した経由分析とフォーム誘導分析のほかに、いろいろなGoogleアナリティクスを使って先ほどの5つのデータを掛け合わせれば、いろんな分析結果が出せるようになります。
36:09 AIアナリストに関しては、今日ご紹介できなかった分析手法も含めて自動で分析をして改善結果が出てくるようになっております。また、改善結果をベースに具体的に修正を施していく際に、イメージがしづらい改善方針に関しては、弊社のコンサルタントがビフォーアフターのような形でデザインベースの詳細に落とし込んでご提案をしているため、お客様は弊社から出てきた改善内容だったり通路から出てきた改善提案だけ見ていただければ、コンバージョンが増えていくというサイクルを実現することが可能になります。
37:02 AIアナリストで分析を実施したりスチームでPDCAを回していくのは有料ですが、初回の無料分析を行っています。宣伝にはなってしまい恐縮ですが、「無料で利用する」というところから登録いただくと、初回の無料分析として、お客様のサイトのどこが改善点になっていて、どれくらいコンバージョンを伸ばせそうかということが出てくるようになります。
37:40 詳細の分析結果に関しては、弊社の営業担当の方から改善提案の詳細を説明させていただいておりますので、もし興味があれば、資料ダウンロードしていただいたうえで一度無料登録していただけたらと思っております。以上が本日のセミナーの内容になっております。
38:10 何かご不明点や感想などございましたら、アンケートの方にご記入いただけたらと思っております。アンケートはYouTubeの概要欄に記載しておりますので、ぜひご回答いただければと思います。それでは本日はご清聴いただき誠にありがとうございました。失礼いたします。

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