事例紹介

株式会社みらいきれい様は「 STORY 」で企業の売上拡大を支援するデジタルマーケティング企業です。
商品・サービスの魅力を物語として伝える「 記事 LP 」の制作から、「広告運用」や「改善活動」までをワンストップで提供しています。

単に商品を売るのではなく「ファン」を育てることで、お客様の新規獲得やお客様との長期的な関係価値（ LTV ）の最大化をお手伝いしています。

また、“自分だけの箸” を届ける D2C ブランド「 itten 」も展開。
自社での D2C ブランド運営を通じてリアルな知見を蓄積し、クライアント様のマーケティング支援に還元しています。

今回は、 SiTest 導入の背景や導入によってどのような改善があったのか、そして今後どのように活用していこうとお考えなのかについて、担当の山田様にお話を伺いました。

－株式会社みらいきれい　 山田 様

さまざまなヒートマップツールからSiTestを選んだ決め手は「分かりやすいUIとクライアントへの報告のしやすさ」

－ SiTest 導入前の課題と導入の背景についてお聞かせください。

山田 様
弊社は創業当初から、記事型ランディングページ（ 記事 LP ）の制作と広告運用を事業の核としてきました。
そのため、記事 LP をどう改善していくかという観点で、ヒートマップツールは不可欠な存在でした。

導入を検討していた当時も複数のヒートマップツールが存在していましたが、その中で SiTest を選んだ理由は、私たちが求める操作画面（ UI ）のわかりやすさにありました。
分析のしやすさや、お客様への報告に使いやすい点が大きな魅力だったのです。

ヒートマップのデータだけでなく、スクロールデータとして「どのコンテンツでユーザーがどれくらい滞在し、どこで離脱したか」が定量的に分かりやすく表示されます。
さらにグラフ形式も直感的で、ウェブの専門知識がない方にも「ここが課題なのですね」と理解していただけるため、改善に向けたコミュニケーションが非常にスムーズになりました。

複数のツールを比較した結果、この “分かりやすさ” こそが SiTest 導入の決め手でした。

ヒートマップの定量分析で 記事LPのCVR 1.5倍。広告代理店としてのサービス品質向上にも貢献

－ SiTest 導入後に改善された点を教えてください。

山田 様
SiTest の導入は、LP の成果改善にとどまらず、広告代理店としての私たちの事業価値そのものを高めることにつながっています。
ヒートマップを活用したデータに基づいた分析と改善提案は、お客様からの信頼獲得や他社との差別化における重要な要素となっています。

具体的な事例として、あるお花のサブスクサービスの記事 LP 改善があります。
当初は読了率が高いものの、コンバージョン率（ CVR ）が目標に届いていませんでした。

SiTest のヒートマップで分析したところ、サービスの強みを伝える重要なコンテンツの滞在時間が極端に短く、読み飛ばされていることが判明。
ユーザーの興味とコンテンツの間にズレがあると仮説を立て、その部分を削除する修正を行った結果、最終的に CVR を1.5倍に改善できました。

このように、データに基づいた的確な仮説検証をスピーディーに行えることで、広告の獲得単価（ CPA ）を改善し、お客様の事業拡大に貢献できています。

8年分の蓄積データを AI 活用し、次の LP 改善フェーズへ

－ 今後の SiTest 活用や展望について教えてください。

山田 様
8年近く SiTest を使い続けてきたことで、社内には膨大なヒートマップデータが蓄積されています。
このデータこそが、私たちと SiTest が共に築き上げてきた最大の資産だと考えています。

今後は、この蓄積されたデータを AI に活用し、LP 改善を次のフェーズへ進めていきたいです。
例えば、過去の成功事例や失敗事例のヒートマップデータを AI に学習させることで、
「どのようなコンテンツがユーザーに読まれるのか」「成果の出る LP の構成パターンは何か」といった分析が可能になるはずです。

将来的には、既存の記事 LP の URL を入力するだけで、SiTest の過去データに基づいて AI が具体的な改善案を自動提案してくれる仕組みを構築したいと考えています。
これまで蓄積してきたデータを最大限に活用し、より高度な LP 改善の実現を目指していきます。

AI 時代を勝ち抜く武器に。データを取るなら ”今” が一番早い

－ SiTestを検討中の方に向けてアドバイスをお願いします。

山田 様
データ活用が当たり前となった現代、特に AI 時代においては、どれだけ質の高いデータを蓄積できているかが企業の競争力を大きく左右します。
その観点からお伝えしたいのは、「データ収集を始めるなら “今” が最も早い」ということです。

来年からよりも今年、今月からよりも今日から始める方が、その分多くのデータを蓄積でき、それが将来の大きな武器となります。
もし導入を迷っているのであれば、一日でも早く始めることを強くお勧めします。

FAQ

この記事の内容に関連して、導入検討時によくある質問をまとめています。

Q. SiTest のデータ蓄積はどんな価値がありますか？

A. ヒートマップなどの行動データを長期的に蓄積することで、AI や高度な分析に活用できるナレッジとなり、将来的な改善施策の精度向上につながります。
SiTestには「AI診断」機能があり、SiTestで取得した行動データを自動で分析し、改善案を提示する機能も備わっています。

Q. SiTest を使った分析は技術的な専門知識が必要ですか？

A. 直感的な UI で操作でき、専門的な知識がなくてもデータを視覚的に理解・分析できるため、初めての方でも活用可能です。本記事でも言及されているように、「直感的に使いやすいUI」「分かりやすいデータ分析」が評価をいただいています。

－ この度はお忙しい中、貴重なお話をありがとうございました。

株式会社みらいきれい
https://mirai-kirei.jp/