Webサイトのアクセス数も、広告による新規顧客獲得も順調。しかし、「なぜか事業全体の売上が伸び悩み、LTV（顧客生涯価値）が向上しない…」。企業のマーケティング責任者として、このようなジレンマに陥っていませんか？
データを分析し、レポートを作成し、日々の指標を追いかけているにもかかわらず、次の一手を決めるための明確なインサイトが見つからない。その原因は、もしかしたら私たちが見ているデータの「視点」にあるのかもしれません。
この記事では、多くの企業が陥りがちなデータ分析における課題を解決し、LTV向上と持続的な事業成長を目指すための新しいアプローチ「プロダクト分析（プロダクト・アナリティクス）」について、基礎から分かりやすく解説します。
もしあなたが、「データに基づいた、より確かな意思決定を行いたい」、「ユーザーを深く理解し、LTVを最大化したい」とお考えなら、きっとこの記事がそのヒントになるはずです。
「全体の数字」だけでは見えない、ユーザーの"なぜ？"
Webサイトの状況を把握するため、私たちは日々、PV数、UU数、セッション数、コンバージョン率などの指標（KPI）を追っています。これらのマクロな指標はサイト全体の動向を知る上で重要ですが、あくまで「結果」を示すに過ぎません。
その「結果」の裏側にあるユーザー一人ひとりの行動やその背景（原因）を、「全体の数字」から読み解くのは困難です。
データはあるのに、答えられない問い
LTVを向上させ、事業を成長させるためには、従来の「結果」を見る分析から脱却し、「誰が」「何を」「どのように」といった、ユーザー一人ひとりの行動の文脈を深く理解することが不可欠です。
データ分析を行っているにもかかわらず、あなたのECサイトで、以下の"ユーザーのなぜ？"に明確なデータで答えられるでしょうか？
- 新規顧客の離脱
送料無料キャンペーンで獲得した顧客がリピートしないのはなぜか？サイトのどの地点でつまずいているのか？ - 優良顧客の共通点
LTVが高い顧客層が、共通して利用している機能や閲覧しているコンテンツは何だろうか？ - 新機能の効果
商品レコメンド機能は、本当に購入率に貢献しているのか？全体への影響は限定的ではないか？
サイト全体の平均値や合計値だけを見ていては、これらの問いには答えられません。CPA（顧客獲得単価）だけでキャンペーンの成否を判断したり、新機能の効果を感覚的に評価したりするだけでは、いつまでも「仮説の域」を出ず、確実な次の一手には繋がりません。
LTVを向上させ、事業を成長させるためには、「誰が」「何を」「どのように」といった、ユーザー一人ひとりの行動の文脈を深く理解することが不可欠です。
「結果」から「行動」へ。LTVを伸ばすプロダクト分析の役割
そこで注目されるのが、新しいアプローチであるプロダクト分析です。日本ではまだ馴染みが薄いかもしれませんが、海外の先進企業ではすでにマーケティングのスタンダードとなりつつあります。
プロダクト分析とは何か？
プロダクト分析とは、Webサイトやアプリを一つの「プロダクト（製品）」と捉え、ユーザーがそれをどう利用しているかを深く掘り下げる分析手法です。
従来のアクセス解析が「ページ」を主語に「どのページがどれだけ見られたか」を分析するのに対し、プロダクト分析の主語は「ユーザー」を主語にします。ユーザーが、アカウント登録、商品検索、カートへの追加、購入、レビュー投稿に至るまでの一連の行動（イベント）を時系列で追うことで、ユーザーの行動の文脈を理解するのが最大の特徴です。
| 項目 | 従来のアクセス解析 | プロダクト分析 |
| 主語 | ページ | ユーザー |
| 分析の視点 | ページがどう見られたか（点） | ユーザーがどう行動したか（線） |
| 主な指標 | PV、UU、セッション、CVR | リテンション率、エンゲージメント、ファネル通過率 |
| 主な問い | どのチャネルからの流入が多いか？ | なぜユーザーは使い続けてくれるのか？ |
なぜ今、プロダクト分析が重要視されるのか？
プロダクト分析が注目される背景には、企業が持続的な成長を目指す上で避けて通れない、近年のビジネス環境の構造的な変化があります。従来のマスアプローチや新規顧客獲得に重点を置いた戦略だけでは、費用対効果の悪化や顧客離れの進行に対応することが難しくなってきました。
LTV（顧客生涯価値）の向上と顧客満足度の最大化が事業の鍵を握る現代において、従来の分析手法では見えなかった「ユーザー一人ひとりの行動」を深く理解する視点が求められています。
プロダクト分析の必要性を高めている三つの主要な変化
- 新規顧客獲得コスト（CPA）の高騰
市場の競争激化に伴い、広告費は上昇傾向にあり、新規顧客獲得コスト（CPA）は高騰しています。獲得だけに依存するビジネスモデルは持続が困難です。そのため、既存顧客との関係を深め、LTVを最大化する「リテンションマーケティング」の重要性が、かつてなく高まっています。 - 「モノ」から「顧客体験（CX）」への価値転換
製品の機能的な差別化が難しくなる中で、ユーザーは製品そのものよりも、利用を通じて得られる「顧客体験（CX）」を重視するようになりました。ユーザーがプロダクトをスムーズかつ最適に利用できているかをデータで把握し、体験を継続的に改善していくことが不可欠です。 - サブスクリプションモデルの一般化
SaaSや定期通販など、継続利用を前提とするビジネスモデルが広く浸透しています。これらの事業では、ユーザーに「サービスを使い続けてもらうこと（リテンション）」が成功の鍵です。
離脱の兆候をデータからいち早く察知し、先手を打つ対策を講じる必要があります。
ECサイトも、これらの潮流の例外ではありません。多くの競合の中から選ばれ、「買い続けて」もらうためには、ユーザーが求める体験をデータから深く理解し、その期待に応えるサービスを提供し続けることが求められます。
プロダクト分析導入で得られる3つの主要なメリット
プロダクト分析を導入することで、マーケティング活動が客観的な根拠に基づいたものへと変わり、LTVの最大化と持続的な事業成長に直結する再現性の高いインサイトを獲得できるようになります。
従来の分析手法では不可能だった、以下の3つの主要なメリットが実現します。
メリット1.
勘や経験から脱却し、データに基づいた確かな意思決定を実現
「この機能を追加すれば効果があるだろう」「この施策は成功したはずだ」。従来の意思決定では、こうした勘や経験が、意図しない結果を招くことがありました。プロダクト分析は、ユーザーの実際の行動データという客観的事実に基づき、施策の立案と評価を可能にします。
例えば、ABテストにおいても、単にCVRの高低だけでなく、「なぜB案はCVRが高かったのか？」をユーザー行動のフローから深掘りできます。
【具体的なインサイトの例】
B案をクリックしたユーザーは、その後の商品詳細ページの閲覧数が平均より1.5倍多かった。
このような具体的なインサイトは、次の施策立案に繋がる有益な示唆となります。
メリット2.
LTVの高い「優良顧客」をデータで体系的に育成する
LTVの高い優良顧客は、ビジネスの安定基盤です。プロダクト分析を活用すれば、優良顧客が共通して持つ行動パターンを明確に特定できます。
【優良顧客の行動パターンの例】
- 初回購入から3日以内に「お気に入り登録」をしている。
- 商品の「レビュー機能」を頻繁に利用している。
- 特定のカテゴリの商品を複数回購入している。
メリット3.
部署間に「顧客視点」という共通言語を確立
「マーケティングは新規獲得」「開発はお客様の声をもとに機能改善」。このように、部署ごとに役割が分断され、ユーザーへの視点が異なってしまうことは少なくありません。
プロダクト分析が提供する「ユーザーの行動データ」は、この分断を解消する共通言語となり得ます。
マーケティング部が発見した「特定のページでの離脱率の高さ」というデータは、開発部にとってはUI/UX改善の具体的なヒントになります。全部署が同じデータを見て、「どうすれば顧客体験をより良くできるか？」という一つの目的に向かって議論しやすくなります。
LTVを確実に伸ばす。
ユーザー行動の「なぜ？」をデータで解明する
いかがでしたか？
本記事では、従来のWebサイトの全体像を示すマクロな数字（PV、CVRなど）だけでは、LTV（顧客生涯価値）向上のための具体的な次の一手を見出すのが難しいという課題に対し、「プロダクト分析（プロダクト・アナリティクス）」という新しい視点の必要性を解説しました。
事業成長の鍵は、分析の主語を「ページ」から「ユーザー」へと変え、行動（イベント）の文脈を深く理解することにあります。この行動ベースの分析は、データに基づいた確かな意思決定を促し、優良顧客の育成や、部署を超えた顧客体験の改善へとつながります。
「プロダクト分析の重要性は分かったが、具体的にどう始めればいいのか？」という問いに対し、その実践を強力にサポートするツールが「Amplitude」です。
Amplitudeは、ユーザー一人ひとりの行動を「イベント」としてリアルタイムに捉え、専門知識がなくても柔軟に分析できるように開発されたプロダクト分析専門のプラットフォームです。これにより、意図通りにサービスを使ってくれているユーザーの割合や、どの機能が顧客の定着（リテンション）に最も貢献しているかなど、これまで捉えにくかったインサイトを具体的に可視化できます。
顧客の「なぜ？」をデータに基づく「確かな一手」に。
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LTVを確実に伸ばし、事業を持続的に成長させるためには、ユーザーの行動データに基づいた「確かな一手」を打ち続けることが重要です。
・ データはたくさんあるが、次の具体的なアクションが見つからない
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