Product Analytics完全ガイド

あらゆるタッチポイントで、ユーザーがどのようにデジタルプロダクトに接するかを理解することは、継続的に顧客を満足させ、喜ばせる製品やサービスを成功させる鍵です。 しかし、不完全なデータや表面的な指標に頼っていると、機会を逃し、効果的な戦略を立てられず、解約率が高くなります。

 誰が、いつ、どこで、どのように貴社のプロダクトを使用しているのかを明らかにすることで、戦略は憶測を必要としなくなるのです。 しかし、Product Analyticsとは一体何なのでしょうか？ 

このガイドでは、 Product Analyticsの基礎と、なぜそれが重要なのか を取り上げます。 この記事の紹介内容：

• Product Analytics、Web Analytics、Digital Experience Analyticsの主な違い

• さまざまなチームがProduct Analyticsを活用し、ビジネスにインパクトを与える方法

• プロダクトのパフォーマンスを向上させるProduct Analyticsの使い方

Product Analyticsとは何か、誰が使うのか？

Product Analytics  は、包括的 定量的   データ のセットであり、企業がプロダクトやサービスのパフォーマンスを評価し、最適化することを可能にします。 

ユーザーのインタラクションを長期的かつ複数のセッションにわたって追跡することで、      ContentsquareのようなProduct Analyticsプラットフォーム    は重要な情報を発見、提供し、   ユーザーのペインポイントを把握することができます。プロダクトのパフォーマンスを向上させる機会を特定し、ユーザーを喜ばせるデジタル体験を継続的に創造できます  。

PAは多くのチームにとって価値があるが、特に有用なのは次のような場合です：

•    ユーザーがプロダクトとどのようにやり取りしているかをより明確に把握し、それに基づいてプロダクトを最適化したいと考えている方。 

•  価値の高い顧客を惹きつけるキャンペーンとその理由、長期的な顧客維持を促進する要素を特定したいマーケティングに関わる方。

•  戦略的な事業開発に役立てるため、製品価値を測定・定量化する信頼性の高い方法を必要としている<l:style1>ビジネスエグゼクティブ。</l:style1>

• データサイエンスチーム 高度なアナリティクスや機械学習モデルのユースケースを特定したい。

💡 Contentsquare  インパクトのあるデータ主導の意思決定を導く詳細な製品パフォーマンス分析を提供。 また、Digital Experience Analytics と組み合わせることで、ユーザージャーニーの全体像を把握することもできます。

ContentsquareのProduct Analyticsは、Heapによって強力なインサイトを提供します。

Product AnalyticsとDigital Experience AnalyticsとWeb Analytics 

<l:style3></l:style2><l:style2></l:link1>これを読んで、Product Analyticsはウェブ解析やDigital Experience Analyticsよく似ていると感じる方もいます。 これらのツールは重複する部分が多く、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させるために組み合わされることが多いのです。</l:style3>

しかし、それぞれの機能がカバーする範囲と、これらのツールが分析する内容には、いくつかの重要な違いがあります：

⭐  Product Analytics、Digital Experience Analytics、ウェブ解析ツールの機能や定義は、使用しているプラットフォームやチームによって異なる場合があります。  そのため、事前にプロジェクトの目標を十分に見極め、どのツールセットが最もニーズに合うかを判断するようにして下さい。

製品分析を行う利点とは？ 

製品分析の核心は、チームがより良い、よりデータに基づいた意思決定を行えるようにすることである。 しかし、利点はそれだけにとどまりません。 ここでは、 Product Analytics をあらゆる組織にとって必携のリソースとする5つの主な利点を紹介します。

1 . リテンションの向上

ユーザーのリテンション率を向上させることは、どのようなプロダクトであれ長期的な成功のために重要です。しかし、多くの企業は最初の顧客獲得後にユーザーを留めることに苦労しています。 

高い解約率は、ユーザーが  は継続的な価値を製品に見出していないことを示し、収益と成長の機会の損失につながります。

PAは、   のような離脱につながる行動を分析し、カスタマーサクセスチームと製品チームが以下のことを行えるようにすることで、ユーザーのリテンションをサポートします。

•   アクティビティの低下や主要機能の不活用など、プロダクトとのインタラクションに基づき、解約リスクのあるユーザーを特定します。

•  将来的にオンボーディングの障壁になる可能性を特定し、排除。オンボーディングプロセスの合理化。

• パーソナライズされたメッセージやチュートリアルを 重要な瞬間にポップアップさせ、離脱の兆候を示すユーザーをターゲットにします。

🔥 エキスパートからのヒント： Contentsquareを使用して、複数のセッションやプラットフォームにわたる購入者のリテンショについて、よく理解し、次のような詳細な指標を分析できます。

• クリック後のリテンション率 : 各ゾーンをクリックした後、新しいセッションに戻ったユーザーの割合

• クリックあたりのコンバージョン率（マルチセッション） : 別のセッションでコンバージョンしたリピーターの率

例えば、UXチームとマーケティングチームは、ボタンデザインやカルーセルコンテンツのような特定の製品要素が、どのようにユーザーをプロダクトに呼び戻し、その後のセッションでコンバージョンさせるかを見ることができます。

また、デイリーアクティブユーザー（DAU）、マンスリーアクティブユーザー（MAU）、コホート別リテンション、セッション頻度などの指標を確認するために、リテンションパフォーマンスの全体像をズームアウトすることもできます。

Heapを利用したContentsquareのリテンション概要ダッシュボード

2. 製品主導の成長

プロダクトを開発するとき、チームはユーザーのニーズ、嗜好、行動について、プロダクトがどのように機能すべきか、どのような機能を盛り込むべきか、といった仮説とともに想定することが多です。 このような思い込みが、的外れなプロダクトや、ユーザーを効果的に惹きつけられない製品を生み出します。 

PAツールは、開発のあらゆる段階で製品の意思決定に役立つ、きめ細かく実用的な洞察を提供することで、このような当て推量を排除します。 例えば、プロダクトチームはPAを使って次のことができる。

• 製品ロードマップの合理化 ユーザーが最も関心を持つものを特定することで、次にどの機能を展開すべきかを把握する。

• アイデアのテストと検証 新設計や機能変更のためのテストと結果の定量化

プロダクトのユーザーエクスペリエンスを向上させる ユーザーの不満やフラストレーションの原因を特定し、解決します。

🔥 プロのヒント： Contentsquareの  インパクトの定量化  機能を使って、コンバージョン率、収益、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスへの影響を定量化することで、プロダクトの重要なペインポイントを特定し、優先順位をつけます。 

 Voice of Customer（顧客の声、VoC）で顧客の不満から分析を開始し、問題がどの程度広がっているかを確認するか、または、大まかな概要から開始し、主要なペインポイントや改善機会を戦略的にズームインします。  

そして、  ゾーンベースのヒートマップ  と ジャーニー分析  wp組み合わせて、ユーザーデータの背後にある「なぜ」をよりよく理解します。

Contentsquareの影響度定量化ツールにより、潜在的なビジネスインパクトに基づいてプロダクトにおけるエラーを特定し、優先順位を付けるのです。

3. マーケティング戦略の最適化

マーケティングチームは、不完全なデータセットや、ページビューやクリックスルー率（CTR）のような虚栄心の強い指標に頼ることが多く、キャンペーンやコンテンツの効果を完全に把握することはできません。 このような依存は、ターゲットを絞ったKPIを開発し、エンゲージメントを促進し、継続的な顧客ロイヤルティを育成するデータ主導の戦略を構築することを困難にしている。

PAは、マーケティング活動をプロダクトのユーザーアクションにリンクさせることで、より有意義なインサイトに焦点を移します。

• 詳細なエンゲージメント分析に基づき、ユーザージャーニーの適切な瞬間にユーザーに響くキャンペーンプロモーション を設計します。

• キャンペーン・コミュニケーションのパーソナライズ アクティブ・ユーザーのエンゲージメントを最も高めるコンテンツを特定することにより、キャンペーン・コミュニケーションをパーソナライズ化します。

コンバージョンの正確な タッチポイントを横断して、異なるマーケティング戦術やチャネルがファネルを通してユーザーをどのように移動させるかを確認しましょう。

🔥 エキスパートのヒント：     Contentsquareのインサイト主導型ダッシュボードを使用して、どのマーケティングチャネル、ランディングページ、キャンペーンが最高のROIをもたらすかを特定し、それに応じて支出やリソースを調整しましょう。

ビジネスの大きな力に。

• プロダクトの詳細  エンゲージメント分析  により、キャンペーンで宣伝する機能を決定します。

• すぐに使えるダッシュボードで、ランディングページのユーザーアクションをリアルタイムでトラッキング

Contentsquareのダッシュボードは、どのマーケティングチャンネルがユーザーエンゲージメントを促進するかを明らかにします。

4. 顧客生涯価値（CLV）の向上

顧客</l:style2> 生涯 価値とは、</l:style5><l:style6> </l:style6> <l:style7> 企業の長期的な財務の健全性を示す重要な指標であり、</l:style7><l:style8> </l:style8> <l:style9> ビジネスとの関係を通じて顧客から得られる総収益を測定します<l:style5> </l:style9>

しかし、もしあなたが どの製品要素が価値ある顧客とのインタラクションを促進するのかを理解していなければ、   価値の高い新規ユーザーを惹きつけ、CLVを長期的に増加させる行動を既存ユーザーと育む機会を逃すことになります。

チームを支援する。

•  キャンペーン、コンテンツ、機能 - セッションと顧客のマイルストーンを横断して、すべての顧客体験要素の価値を測定する。

• ビジネス価値の高い顧客をセグメント化 収益に最も貢献している顧客をセグメント化することで、顧客の嗜好を特定し、優先順位をつけることができます。

• 高CLVユーザーが頻繁に利用する機能を促進します。 同様の高付加価値ユーザーを惹きつけ、再エンゲージします。

ヒント：      ビジネスに高価値なユーザーデータをさらに深掘りするには、顧客セグメンテーションを活用しましょう。  たとえば、 PA を使用して、さまざまなユーザーグループを分析します。

• 行動セグメンテーション  ：最もよく利用する機能、訪問するページ、コンテンツとの関わり方など、製品の利用方法に基づいて価値の高いユーザーをセグメンテーションします。

• テクノグラフィック・セグメンテーション： iOSとAndroidのように、デバイス、ブラウザ、オペレーティング・システム、デバイスやオペレーティング・システムなど、使用するテクノロジーに基づいて価値の高いユーザーをセグメント化します。

• 地理的セグメンテーション：     国または都市に基づいて、価値の高いユーザーをセグメント化します。

バリュー・ベースのセグメンテーション : 平均生涯価値（LTV）やロイヤリティ・プログラム</l:style3><l:style4> のメンバーであるかどうかなど、ビジネスに付加する利益に基づいて、価値の高いユーザーをセグメント化します。

Contentsquareの顧客セグメント・パフォーマンス・レポート

5. 事業開発への情報提供

企業経営者はしばしば、企業発展の指針として逸話的な市場調査や時代遅れの販売データに頼り、その結果、市場機会を逃し、競争力を低下させています。

プロダクトのパフォーマンスとユーザーエンゲージメントを高いレベルで把握することで、PAはビジネス開発チームを支援します。

• 機能の利用パターンや顧客の購買行動を追跡することで、プレミアム機能やサブスクリプションモデルなど、新たな収益源を発見できます。

• ユーザーからのフィードバック、調査、顧客インタビューから得た定性的なインサイトに製品分析データを結びつけることで、新市場を特定できます。 

• コミュニケーションと透明性を向上させ、データに基づく学びをステークホルダーと共有することで賛同を得る。

🔥 Contentsquare  は、J+Reportのようなビジネスインテリジェンスツールや、Slack、Microsoft Teams、Jiraのようなコラボレーションツールと統合されており、PAインサイトをシームレスに関係者に伝え、ソリューションアイデアの賛同を得ることができます。

優れた製品分析ツールにはどのような機能があるのか？ 

ContentsquareのProduct Analyticsのような強力なPAツールは、 、ユーザー行動への深いインサイトを提供し、プロダクトのパフォーマンスを最適化し、戦略的意思決定を促進するように設計された広範な機能を提供します。 

ここでは、PAに不可欠な機能のチェックリストと、それらがもたらす価値を紹介すします：

✅ 1. 包括的なデータ収集 : ユーザーのインタラクション、セッション時間、ページビュー、プロダクトの使用状況など、さまざまなデータポイントに関する詳細なデータを収集し、ユーザーインタラクションの全体像を構築します。

✅ 2 . ユーザー・セグメンテーション： 特定の 属性-年齢、場所、言語- に基づいてユーザーをグループ化し、ニーズや関心に合わせてデジタル体験を調整します。

✅ 3 . ファネル分析： ユーザージャーニーを追跡し、ドロップオフポイントを特定することで、ユーザー体験を合理化し、   コンバージョンパスを最適化します。

✅ 4 . コホート分析： 経験を共有する特定のユーザーグループのデータを分析し（ 例えば、 メーリングリストに初めて登録したとき）、これらの行動がCLVやリテンション率にどのように影響するかを理解する 

✅ 5 . カスタマイズ可能なダッシュボードとレポート： パーソナライズされたダッシュボードを作成し、チームの透明性を向上させ、利害関係者からの賛同を得ましょう。

✅ 6 . 他のツールとの統合： 製品分析のソフトウェアをDXAまたはBIツールと接続し、分析機能とワークフロー統合を強化します。

Product Analyticsによる製品パフォーマンスと顧客満足度の向上

Product Analyticsツールを技術スタックに統合することは、プロダクトのパフォーマンスを最適化する鍵である。 信頼できるデータ主導のインサイトにより、お客様とチームは、顧客満足度を高め、継続的なビジネスの成功を確実にするための情報に基づいた意思決定を行うための十分な準備が整います。

Product Analyticsに関するFAQ