First byte ブログ

コンバージョン率最適化（CRO）を「何から検証するか」で整理。前提設計・ファネル分析・ボトルネック特定・A/Bテストの順で判断軸を提示。失敗しない進め方とチェックリストで、意思決定に使える状態にします。

不確実性を扱うとき、直感と数式がズレると判断が壊れる。相関と因果の混同、平均の罠、サンプルサイズ・p値の誤解、シンプソンのパラドックスなど、現場で起きやすい統計ミスを整理し、判断基準と最小検証の型を提示します。

GA4のアトリビューションを「意思決定のための見方」で整理。成果がどのチャネルに帰属するか、どのモデルをどう使うか、判断に使うときの注意点まで。計測が回る体制づくりの判断材料として解説します。

データ分析に統計学は必須？難しい数式は一旦置いて、平均、中央値、標準偏差など、データの特徴を掴むための基本的な統計指標とその意味を直感的に解説します。

「平均単価が上がった」「平均滞在時間で比較しよう」— 平均だけ見ると外れ値や分布の歪みで実態を見誤る。単価・滞在・工数で何が間違いか・何をすれば良いか・最小検証の型を整理します。