【2025年秋トレンド】動画×ECが変える購買体験 ⇒ Ptengineで「動画効果」をどう分析する？

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導入：動画時代のECが求める“体験の可視化”

これまでのネットショップでは、写真やテキストで商品の魅力を伝えるのが一般的でした。
しかし今、多くの人が知りたいのは「実際に使うとどうなるのか」「どんな雰囲気なのか」といったリアルな体験です。

2025年秋、小売・EC業界では 「動画×ECによる衝動購買の加速」 が新しいトレンドとして注目されています。特にZ世代の消費者は、レビューや説明文よりも、**動画から伝わる“共感”や“空気感”**を重視する傾向が強く、「見ていたら欲しくなって、気づけば買っていた」という行動も珍しくありません。

こうした流れの中で、動画がどのように購買行動に影響しているのかを可視化・分析することが、マーケターの新たなテーマになっています。

:mag: 動画効果を可視化できるツール比較

現在、動画を含むページの分析に対応している主なヒートマップツールをまとめました。

ツール名 主な特徴 無料 / 有料
Microsoft Clarity 無料でクリック・スクロール・録画分析に対応。動画再生も録画で確認可能。 無料
Mouseflow マウス動作・録画・フォーム分析など、UX改善に強い。 有料（月2,817円〜）
Contentsquare 動画視聴ヒートマップ・視線分析まで可能。大規模EC向け。 有料（エンタープライズ）
Hotjar セッション録画＋フィードバック機能。実際の離脱シーンも確認できる。 有料（無料枠あり）
VWO Insights ABテスト・録画・ヒートマップを統合。改善サイクルを一元管理。 有料

これらのツールは主に録画機能を活用し、「動画のどの場面が見られ、どこで離脱されたのか」を可視化します。

:gear: Ptengineの立ち位置

結論から言うと、Ptengineには録画機能はないため、動画プレーヤー内での視線や再生位置をヒートマップとして直接表示することはできません。
しかし、動画のまわりで起きている行動データを多角的に分析することで、動画の効果を定量的に把握することが可能です。

つまり、Ptengineの強みは「分析」だけでなく、改善までをワンツールで実行できる点にあります。

:bulb: Ptengineで計測できるデータ

  • 動画プレーヤーのクリック率や再生ボタンの押下率を可視化
  • 動画エリアまでのスクロール到達率を数値で分析
  • 再生開始・完了イベントを設定し、コンバージョンとの関連を把握
  • ノーコードでA/Bテストやポップアップ表示を実施し、動画効果を検証

:wrench: 他ツールとの併用例

  • Ptengine × YouTube API連携 → 再生率・完了率をイベントとして計測可能
  • Ptengine × ClarityまたはHotjar → 録画で離脱位置を定性的に分析可能

この組み合わせにより、定量×定性の分析 とABテスト検証 をワンストップで実現できます。

:thinking: なぜツールを併用するのか？わざわざPtengineを使う理由

ここで多くのユーザーが、「Clarityでもヒートマップが無料で使えるのに、Ptengineを併用する理由は？」という疑問を持つ方も多いでしょう。

この疑問の答えは、ツールが持つ役割の違い にあります。
Clarityは“行動を観察するツール”、Ptengineは“行動を変えるツール”です。
機能の詳細比較は下記のようにご参照ください。

比較項目 Clarity Ptengine
ヒートマップ クリック・スクロール中心 セグメント別比較も可能
セッション録画 :white_check_mark: あり :x: なし
A/Bテスト :x: なし :white_check_mark: ノーコードで実施可能
コンバージョン設定 :x: 外部連携が必要 :white_check_mark: 管理画面で直接設定可
Web接客・ポップアップ :x: なし :white_check_mark: 実装可能
データ保持・サポート Microsoft側／英語中心 国内サーバー／日本語対応

Clarityはユーザー行動の「気づき」を得るには最適ですが、
Ptengineはその気づきをすぐに改善アクションへつなげる環境を提供します。
つまり、“見る”から“動かす”へ。
この違いこそが、両ツールを併用する最大の理由です。

:compass: 実践例：Clarity × Ptengineで“動画視聴率改善”を回す

たとえば、動画を見ても購入に至らないECサイトで、カート追加率を上げたいケースを考えてみましょう。

  1. 課題の発見（Clarity＋Ptengine）
    アクセスデータとヒートマップをもとに、改善すべきページや要素を特定。
    録画を見ると「再生後10秒で離脱するユーザーが多い」ことが判明。
  2. 仮説立案
    動画周辺のクリック率や滞在時間を確認し、
    「動画の位置が低い」「CTAボタンが遠い」といった仮説を立てる。
  3. A/Bテストの実施（Ptengine）
    動画をページ上部に移動、またはCTAを近くに配置して効果を比較。
  4. 結果の分析と反映
    コンバージョン率・クリック率・滞在時間を比較し、勝ちパターンを採用。
    変更後のページをClarityで再度録画し、ユーザー行動を確認。
  5. 継続的な改善
    このサイクルを定期的に回すことで、動画を中心とした導線を最適化。

このように、Clarity＋Ptengineで“発見” → Ptengineで“実行” → 結果分析/継続改善する流れを作ることで、動画を活かした購買体験を効果的に改善できます。

:chart_with_upwards_trend: まとめ：動画×ECの時代に必要なのは「感情をデータで磨く力」

今のECでは、『動画を使うかどうか』ではなく、どう活かして成果につなげるか が成功の分かれ目です。

その鍵となるのが、ページ上の行動データを可視化すること、そしてA/Bテストで実際の効果を検証することです。

Ptengineは動画自体を直接解析するツールではありませんが、“見られる動画”を“買われる動画”に変える改善サイクルを構築できる という強みがあります。。

動画配信ツールや他ヒートマップとの併用によって、感情をデータで検証し、購買体験を磨くというアプローチが実践できますので、ぜひ活用してみてください。
試してみてうまくいかなかったことや、「できた！」という成功体験があれば、ぜひコミュニティで共有してください。
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