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データ精度で成果を変える!
Ptengine「イベントプロパティ機能」実践事例3選

2025年09月16日

この記事は約2分で読めます。

Ptengineの新機能「イベントプロパティ分析」は、消費者一人ひとりの行動や選択の“理由”を可視化し、より深いインサイトの発見を支援します。ユーザーが「何を・いつ・どのように」選ぶのか、現場の意思決定に直結する分析が可能です。

イベントプロパティ分析とは、ユーザーの行動(イベント)とその詳細条件(プロパティ)を組み合わせて分析する機能です。 セグメント分析や二軸分析も直感的に行え、さらにA/Bテストとの連携により効果検証が容易になります。
これにより、購入商品・金額・流入元など、多角的な視点から消費者行動を深掘りすることが可能です。

詳細や設定方法については公式ブログをご覧ください。


【実践!3つの業界別活用事例】

事例1: アパレルEC 業界

目標 :夜に売れるアイテムを“可視化”し、施策を最適化

背景
SNS広告経由の売上が夜間に偏っているものの、「どの商品が」「どの時間帯に」売れているかが感覚頼りだったため、効果的な施策の根拠が不足していました。

実践内容と結果

  • イベントプロパティで「商品カテゴリ」「価格帯」「購入時間」を計測
  • 分析の結果、20時以降にリップ(3,000円以下)の売上が急増、平日昼は高単価スキンケア(5,000円以上)が主力と判明
  • 夜間限定クーポン施策でCVRが1.5倍に。広告配信時間・商品訴求を最適化し、広告費対効果も向上

導線設計のヒント
夜間のスマホユーザー向けに「限定クーポン」訴求と「おすすめ商品」表示を出し分け。
さらにPtengineのA/Bテストで「クーポン訴求」と「人気ランキング訴求」を比較し、クーポン訴求がCVRで20%上回ることを定量的に確認。

分析結果のイメージ図

事例2:SaaS 業界

目標:週末夜に熱量の高いユーザー層を特定し、有料転換率を最大化

背景
無料トライアル登録から有料転換への流れの中で、時期や流入経路で転換率に大きなばらつきがあり、誰にどの施策を打つべきか明確な根拠がありませんでした。

実践内容と結果

  • イベントプロパティで 「プラン選択」「登録経路」「初回ログイン時刻」を計測
  • 分析の結果、週末夜に登録・初回ログインしたユーザー(主に中小企業担当者)は他層より有料転換率が2倍高い層であると判明
  • 週末夜登録ユーザー限定のウェルカムメールと特別オファー配信で有料転換率が25%向上

導線設計のヒント
登録経路と利用開始タイミング別にオンボーディングと訴求内容を出し分け。
また、PtengineのA/Bテストで「限定オファー」と「新機能訴求」を比較し、限定オファーの方が有意に効果的であると確認。

分析結果のイメージ図

事例3:教育サービス業界

目標 :朝の通勤学習ユーザーの離脱要因を特定し、継続率を改善

背景
平日朝の通勤時間に学習する社会人ユーザーの離脱が多く、どの教材でどのタイミングに離脱するか把握できず、改善策を具体化できていませんでした。

実践内容と結果

  • 「教材名」「閲覧時間」「利用デバイス」などをイベントプロパティで分析
  • 分析の結果、スマホ利用・平日朝8時台の「英語長文教材」で離脱率が突出して高い層を特定
  • 朝の通勤層向けに「短時間で解ける問題」を追加し、離脱率が15%改善

現場ヒントの設計
「長文教材」から「スピード問題」への自動切替など、デバイスや時間帯に合わせて教材を出し分け。
さらにPtengineのA/Bテストで「短時間問題表示」施策と「学習リマインダー送付」施策を比較し、短時間問題の表示が継続率向上に有効であると定量的に確認。

分析結果のイメージ図

イベントプロパティ導入のポイント

  • イベントプロパティで「何が起きているか」をより深く把握
  • 細やかなセグメント抽出で、ユーザー理解&施策の最適化
  • 多様な業種で“本当に欲しいインサイト”を直感的に取得可能に

Ptengineのイベントプロパティ分析を活用すれば、現場担当者が顧客像を具体化し、施策立案からA/Bテストによる検証まで一気通貫で進められます。
業種や利用シーンを問わず、現場にすぐ活かせる点も魅力ですので、これからのマーケティングやプロダクト改善に、ぜひご活用ください。

まだ登録されていない方は、14日間フル機能の無料トライアルをお試しください。詳しくはPtengine公式サイトより。

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