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イベントラベルは、ユーザー行動が発生した際に記録・伝達される追加情報タグです。各ユーザー行動に詳細な「身分証明書」を付けるようなもので、その行動のさまざまな背景情報を含んでいます。
例えば:ユーザーが商品を購入する際、「購入」という行動だけでなく、商品カテゴリ、金額、ユーザーレベルなどの詳細情報も記録できます。
従来の単一イベント記録との違い:
イベントラベルによって以下が可能になります:
イベントラベルの多次元分析により、以下が可能になります:
👥 高価値ユーザーグループの行動パターンを識別 例えば:高級商品を購入するユーザーは通常、まずレビュー欄を閲覧してから購入を決定することが分かる
🔄 異なるシナリオでのユーザーニーズの変化を理解 例えば:週末と平日では、ユーザーの注目ポイントに明らかな違いがある
イベントラベルの分析結果に基づいて、以下が可能になります:
🎯 重点的に投資すべきユーザーグループを正確に特定 例えば:特定の商品を閲覧したが購入していないユーザーにパーソナライズされたクーポンを送信
📈 パーソナライズされたユーザー運営戦略を策定 例えば:ユーザーの閲覧傾向に基づいて異なるタイプのコンテンツを配信
イベントラベルの基本的な呼び出し形式は以下の通りです:
// 基本形式:イベント名 + 属性オブジェクト ptengine.track('イベント名', { 属性1: '値1', 属性2: '値2', 属性3: '値3' });
シンプルなクリックイベントの追跡に適しています:
<button onclick="ptengine.track('product_view', { category: 'スキンケア', price: 2500, brand: 'ブランド名' })">商品を見る</button>
動的に属性値を取得する必要がある場合に適しています:
document.getElementById('btnSubmit').addEventListener('click', function() { // フォームから動的に値を取得して属性として設定 ptengine.track('form_submit', { email: document.getElementById('email').value, submit_date: new Date(), form_type: 'お問い合わせフォーム' }); });
// ユーザーが購入を完了した後にトリガー ptengine.track('purchase_completed', { product_category: 'スキンケア', order_amount: 15000, // 注文金額 user_level: 'vip', // ユーザーレベル payment_method: 'クレジットカード', // 支払方法 coupon_used: 'SAVE20' // 使用したクーポン });
<!-- HTMLフォーム --> <form id="contactForm"> <input type="email" id="email" name="email"> <select id="company_size" name="company_size"> <option value="1-10">1-10人</option> <option value="11-50">11-50人</option> <option value="51-200">51-200人</option> </select> <button type="submit" id="submitBtn">送信</button> </form> <script> document.getElementById('contactForm').addEventListener('submit', function(e) { e.preventDefault(); // フォームのデフォルト送信を防止 // フォーム送信イベントと関連属性を記録 ptengine.track('contact_form_submit', { email: document.getElementById('email').value, company_size: document.getElementById('company_size').value, submit_date: new Date().toISOString(), form_source: 'ホームページ' }); }); </script>
実装完了後、以下の検証を行う必要があります:
1.開発者ツールでの確認:ブラウザの開発者ツールのNetworkパネルでイベントリクエストが正常に送信されているか確認 2.コンソールログ:console.logを追加してイベントトリガーとプロパティ値を確認
異なる目的を持つユーザーは、ページを訪問する際に全く異なる行動を示します。イベントラベル分析を通じて、ヒートマップで以下が可能になります:
📊 異なる意向を持つユーザーの行動の違いを比較 例えば:「興味あり」と「普通」のユーザーが商品詳細ページでクリックするホットスポットの違いを比較
🔍 特定のユーザーグループが注目するポイントを発見 例えば:「商品A」をカートに追加したユーザーが再訪問した際に最も注目するエリアを特定
イベント別ディメンションは、指定されたイベントの特定のディメンションを意味します。
ディメンション名は、イベントを限定しない特定のディメンションを意味します。
イベント別ディメンションを例にすると、 括弧前はディメンション名、括弧内はイベント名です。
特定のユーザー行動を検出した後、その行動に関連する運営活動を増やすことで、ユーザーのコンバージョンをスムーズに支援できます:
🎯 特定の行動をしたユーザーを正確にターゲティング 例えば:カートに追加したが購入していないユーザーに期間限定の特典を送信
🔄 パーソナライズされた運営戦略を作成 例えば:ユーザーが閲覧した商品カテゴリに基づいて関連コンテンツを配信
背景: ある転職サービスプラットフォームが、ユーザーの求職意向度に基づいて、より正確なコンテンツとサービスを提供したいと考えていました。
実施計画:
1.サービス紹介ページにある既存の求職意向調査アンケートにイベントタグを付ける 2.イベント「job_intention」と属性「earn_to」または「just_exploring」を使用してユーザーの意図を記録 3.「転職したい」「まずは情報収集」などの異なる意向度に基づいてパーソナライズドコンテンツを配信 4.「転職したい」ユーザーにオンラインヒアリングを案内し、「まずは情報収集」ユーザーに求人リストを表示
実施効果:
背景: あるECプラットフォームが、異なるユーザーグループの閲覧行動の違いを理解し、ページレイアウトとコンテンツ表示を最適化したいと考えていました。
1.イベント「add_to_cart」と属性「SKU」を通じてユーザーの過去の購買行動をマーキング 2.A製品をカートに追加したユーザーと未追加ユーザーのページ行動パターンを比較 3.行動差異データに基づいてページ構造を調整
行動差異分析の発見:
1.カート追加済みユーザーは「商品レビュー」領域への関心度が未追加ユーザーより45%高い 2.カート追加済みユーザーは「関連推奨」領域のクリック率が30%高い 3.未追加ユーザーは「商品詳細」と「価格情報」領域により注目する
ページ最適化戦略:
1.カート追加済みユーザー向け:ユーザーレビューの表示順位を上げる 2.未追加ユーザー向け:製品セールスポイント部分の説明を強化
イベントラベルは現代の製品分析に欠かせないツールであり、以下のことを実現します:
1.粗い粒度の分析から精密な洞察へ 2.データ記録からビジネス意思決定支援へ 3.受動的分析から能動的最適化へ
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