公開して終わり、ではありません。成果が出るLPは、公開後の改善でつくられます。

何が起きているかを“見る”

  • アクセス解析ダッシュボード: CTAクリック率・コンバージョン率・離脱・平均滞在時間を一望。
  • ステップ別分析: どの画面で離脱したか、到達率はどう落ちるかをファネルで把握。
  • ヒートマップ: クリックの集中箇所とスクロール到達を、ステップ画像の上に濃淡で表示。
  • A/Bパターン分析: どちらの案が勝っているかを“勝率”で判定。

何を直すかを“AIが提案”

数字を見ても「で、どこを直せば？」と迷うもの。LPコンシェルジュは、各指標をスワイプ型LPのベンチマークと比較し、「この数値は良いのか悪いのか」を判定。さらに、具体的な改善案と優先順位を提示します。

勘や経験だけに頼らず、データとAIと一緒にPDCAを回す。それが、これからのLP運用です。