専門的な知識は不必要。最短で膨大なデータからアクションを導き価値へ転換

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あるLPでは申込件数が167%増！ チームメンバーからも改善報告が多数。

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データを見て改善することの重要性が社員に伝わった。複数の制作会社がPtengineを見て改善施策を考えられるようになった。

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コンバージョンユーザー、非コンバージョンユーザーの動線を比較し、トリガーコンテンツを発見、コンバージョン、プレコンバージョンの設定ハードルの低さが魅力

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3％だったCVRが5.4％に改善事例。CVR13.9％から21％に改善事例。 日々効果測定をしています。

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記事単体がどう読まれているのかがわかるようになった。複数の部署で活用する人が増えてきた。

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ABテストとPtengineを組み合わせて、詳細な分析が可能に。チームメンバーの間で共通認識を持ちやすくなった。デザイナーにデータによる検証からの改善という意識が根付いた。

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店舗担当者が積極的に活用、提案するようになった。 ユーザーの動きを見て、Webサイト内の情報を改善できるようになった。

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制作前に立てた仮説が、ヒートマップで証明できるようになり、クライアントを説得しやすい 改善のためのヒントが得られる

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記事の読まれ方を見て、コンテンツを改善 。読了率、離脱率を大幅改善。

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これまでわからなかったユーザーの動きが可視化できるようになった。 ランディングページの改善効率がアップしている。

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Ptengineを使った改善をサービスに追加。クライアントにECサイトなどが増えた

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PtengineがABテストによる改善の要に。仮説と検証が効率化。

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テスト設計のための時間が削減された。 読まれているコンテンツをピックアップして新規のランディングページ作成をした。

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自社サイト、ランディングページを改善し、お問合わせが倍に。クライアントのサイトにも導入し、付加サービスとして提供。

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改善スピードがアップしたこと。 立場の異なるメンバー間でも共通認識をもつことで、合理的に改善を進めることができている。

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ページの閲覧、クリック状況などが簡単にわかるようになった。ユーザーの行動にあわあせたUI改善を毎週行えるようになった。

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