※この記事では、リード獲得を目的とする最も標準的なランディングページ（LP）の運営を効果的に行うための基本を解説します。Ptengineの基本を知り、より複雑なサイト運営にも応用いただければ幸いです！
4.データを分析する
Ptengineでは様々な切り口でデータを分類し、ヒートマップでユーザーの行動を確認できます。Ptengineでできる分析の種類を知ることで、より深い顧客理解に繋げていきましょう😊
＜この記事のポイント＞
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セグメント分析
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ヒートマップ分析
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分析の基本切り口
下記の動画では、CVあり/CVなしの比較分析の手順をご紹介しています。
■セグメント分析
Insightでは各URLごとに基本的なアクセス情報を自動で取得しています。
購入完了ページへの到達 や 申し込みボタンのクリック などの自社独自の指標を分析に用いることでより効果的な分析ができます。
（※前の記事でご案内したコンバージョンやイベントを活用します。）
セグメント分析についての詳細を記事で読みたい方はこちら
■ヒートマップ分析
セグメント分析を使って特定のユーザーのヒートマップを見ることで、顧客の状況をより理解しやすくなります。
特に LP を確認する上で基本となる確認ポイントは下の 3 つです。
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スクロール到達率（読了率）
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どこが多くクリックされているか
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どこがよく読まれているか（アテンション）
詳細はこちらの記事でご確認ください。
■分析の基本切り口
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コンバージョン（CV）を含む/含まない
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イベントを含む/含まない
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入口ページの流入元
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CV/非CVにおける新規訪問/再訪問
上記の切り口をもとに ヒートマップを比較 してみましょう。
CVしたユーザーとCVしなかったユーザーの比較では、大きな違いが見られることがよくあります。下記の例だと、ファーストビューのアテンションに大きな違いが見られ、非CVユーザーの多くがファーストビューで離脱していました。
この場合、非CVユーザーの流入元や端末種類を改めて確認することでより具体的に離脱の理由を仮説立てすることができます。
ヒートマップを読み解く際の代表例はこちら
アテンションヒートマップの色づき定義はこちら
こうして改善のヒントを得たら、テスト改善をしていくのがPtengineの醍醐味です！