パフォーマンス分析

PopupLeadのパフォーマンス分析機能を使って、ポップアップの効果を測定し、継続的に改善する方法を詳しく解説します。

パフォーマンス分析とは？

パフォーマンス分析は、ポップアップがどれだけ効果的に機能しているかを数値で把握するための機能です。

なぜ分析が重要？

• 効果の可視化: ポップアップが実際に成果を出しているか確認
• 問題の早期発見: 効果が低下している場合にすぐ気づける
• 改善の根拠: データに基づいた改善施策が立てられる
• ROIの把握: 投資対効果を明確に把握できる

ダッシュボードへのアクセス

1. PopupLeadにログイン
2. 分析したいサイトを選択
3. サイドメニューから「パフォーマンス」をクリック

主要指標の見方

概要セクション

ダッシュボード上部には、選択した期間の全体サマリーが表示されます。

各指標の説明

表示回数（Impressions）

ポップアップが訪問者に表示された回数です。

ポイント:

• 表示回数が少ない場合は、条件設定が厳しすぎる可能性があります
• 表示回数が多すぎる場合は、ユーザー体験に影響する可能性があります

クリック数（Clicks）

ポップアップがクリックされた回数です。

ポイント:

• ポップアップ内のリンクやボタンがクリックされた回数
• CTAボタンの効果を測る重要な指標

クリック率 / CTR（Click Through Rate）

表示回数に対するクリック数の割合です。

CTR = クリック数 ÷ 表示回数 × 100

業界平均の目安:

• 一般的なポップアップ: 2-3%
• 最適化されたポップアップ: 5-10%
• 高パフォーマンス: 10%以上

コンバージョン数（Conversions）

設定したコンバージョンポイントに到達した回数です。

ポイント:

• CVポイント（購入完了、フォーム送信など）への到達回数
• 実際のビジネス成果を表す最重要指標

コンバージョン率 / CVR（Conversion Rate）

表示回数に対するコンバージョン数の割合です。

CVR = コンバージョン数 ÷ 表示回数 × 100

業界平均の目安:

• EC サイト: 0.5-2%
• リード獲得: 1-3%
• メルマガ登録: 2-5%

期間の選択

分析期間は以下から選択できます：

"

💡 ヒント: 週単位で見ると曜日による変動を把握しやすく、月単位で見ると季節変動を把握しやすくなります。

日別データの分析

グラフで日別のパフォーマンス推移を確認できます。

グラフの見方

• 折れ線グラフ: 日別の推移を視覚的に把握
• 棒グラフ: 日ごとの実数を比較

分析のポイント

急な変動があった場合:

1. その日に何かキャンペーンを実施したか確認
2. サイトのトラフィックに変動はなかったか確認
3. ポップアップの設定を変更していないか確認

曜日パターンの把握:

• 平日と週末で傾向が異なることが多い
• BtoBサイトは平日、BtoCサイトは週末に好調な傾向

ポップアップ別分析

個々のポップアップごとのパフォーマンスを比較できます。

比較のポイント

• 高CTRのポップアップ: 何が効果的か分析し、他のポップアップに応用
• 低CTRのポップアップ: デザイン、コピー、表示タイミングを見直し
• 自然コンバージョン: ポップアップを経由しないコンバージョンも確認可能

セッションデータ分析

訪問者の行動パターンを分析できます。

データのエクスポート

分析データをCSV形式でエクスポートできます。

エクスポート手順

1. パフォーマンスダッシュボードを開く
2. 期間を選択
3. 「レポートをダウンロード」ボタンをクリック
4. CSVファイルがダウンロードされます

エクスポートデータの内容

• 日別の全指標
• ポップアップ別の詳細データ
• セッション情報

"

💡 活用例: Excelやスプレッドシートで独自の分析やレポート作成に利用できます。

改善のためのアクションガイド

CTRが低い場合（2%未満）

チェックポイント:

1. ポップアップのデザインは目立っているか
2. CTAボタンのテキストは魅力的か
3. オファー内容がユーザーにとって価値があるか

改善アクション:

• CTAボタンの色を変更（コントラストを上げる）
• キャッチコピーを見直す
• オファーの緊急性を追加（「今だけ」「限定」など）

CVRが低い場合（0.5%未満）

チェックポイント:

1. リンク先ページは適切か
2. コンバージョンまでのステップは簡単か
3. ポップアップの内容とランディングページに一貫性があるか

改善アクション:

• ランディングページの最適化
• フォームの入力項目を減らす
• ポップアップとLP間のメッセージ一貫性を確保

表示回数が少ない場合

チェックポイント:

1. 表示条件が厳しすぎないか
2. ポップアップが有効になっているか
3. 対象ページのトラフィックは十分か

改善アクション:

• 条件設定を緩和
• 対象ページを増やす
• スケジュール設定を見直す

効果的な分析サイクル

PDCAサイクルの実践

1. Plan（計画）: 改善仮説を立てる
   ↓
2. Do（実行）: ポップアップを変更
   ↓
3. Check（確認）: 1-2週間後にデータを確認
   ↓
4. Act（改善）: 結果に基づいて次のアクションを決定

分析の頻度

よくある質問

Q: データはリアルタイムで反映されますか？

A: イベントデータはリアルタイムで記録されますが、ダッシュボードの集計には最大15分程度の遅延が生じる場合があります。これはパフォーマンス最適化のためのキャッシュによるものです。

Q: 自分のアクセスは除外されますか？

A: 現在、自動除外機能はありません。テスト時は本番環境でのテストを最小限にするか、分析時にその分を考慮してください。

Q: コンバージョンがカウントされない場合は？

A: 以下を確認してください：

1. CVポイントが正しく設定されているか
2. 対象ページにPopupLeadの埋め込みスクリプトが設置されているか
3. ポップアップとCVポイントが正しく紐付いているか

Q: 過去のデータはいつまで保存されますか？

A: データは無期限で保存されます。「全期間」を選択すると、データ記録開始時点からの全データを確認できます。

次のステップ

パフォーマンス分析をマスターしたら：

1. A/Bテストで仮説を検証
2. 条件設定で表示タイミングを最適化
3. コンバージョン追跡でCVポイントを設定

ご不明な点がございましたら、お問い合わせよりお気軽にご連絡ください。