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プロダクトアナリティクスとは何ですか？
Product analytics is a type of business intelligence software that captures and exposes usage patterns from digital products like web and mobile applications via event tracking, event properties, and event and property grouping. This data informs decisions about how to improve the product experience, increase product engagement, and drive business outcomes. Usage data tends to be more reliable than user surveys and product testing alone.
プロダクトアナリティクスとその機能の解説動画
なぜプロダクトアナリティクスが重要なのですか？
今日の企業は、顧客に最高のサービスを提供するために（そして顧客に確実に長く使ってもらえるように）、デジタルファーストの考え方を採用する必要があります。ソフトウェアユーザーは、アプリケーションを私生活と仕事のどちらで使っているかに関係なく、シームレスで直感的で楽しいツールを期待しています。これらの期待に応えることを任務とする企業にとって、デジタルプロダクトの改善は、ユーザーがどのようにそれに関与しているかを理解することから始まります。プロダクトアナリティクスは、企業がユーザー体験を測定および最適化するために使用できるデータの基本レイヤーを提供します。
プロダクトアナリティクスを使用するのは誰ですか？
Product managers, user experience (UX) designers, and growth strategists rely on product analytics (sometimes called “click tracking” or “click path analytics”) to track digital interactions within their apps, websites, and devices. HR and IT managers also rely on analytics to gauge how effective their employee onboarding programs are, strategize ways to improve productivity, and ensure compliance in key areas such as security.
プロダクトアナリティクスクスがもたらすインサイトとは
The way the data is grouped and queried plays a major role in how useful product analytics are to the product manager, UX designer, or growth strategist. The same is true for employee-facing roles, be they in HR, change management, or information security. Some of the most common ways to understand product usage include:
- トレンド：特定のフィーチャーまたはページのエンゲージメントをグラフ化し、時間の経過と共にプロダクトの他の部分と比較するか、2つの異なる期間にわたるプロダクトの1つの部分とのエンゲージメントを比較します。
- ファネル：プロダクトのフィーチャーとページの特定のサブセット全体で、各ステップでの離脱のレベルを追跡します。ファネル分析を使用すると、ステップの任意の組み合わせを任意の時系列で確認できます。
- パス：特定のインタラクションの前または後にユーザーがたどるすべてのプロダクトジャーニーを、次のステップにどの程度進んでいるかを測定して表示します。ファネルとは異なり、パスには、一方通行ではなく考えられるすべての上流または下流のインタラクションが含まれます。
Product analytics vs. marketing analytics: Understanding the difference
While both leverage data to drive growth, product analytics and marketing analytics serve distinctly different purposes in the customer lifecycle.
Product analytics focuses on post-acquisition behavior—understanding how users interact with your product after they become customers. It tracks feature adoption, user flows, retention patterns, and in-app engagement to optimize the product experience and reduce churn.
Marketing analytics focuses on pre-acquisition behavior—tracking how prospects discover your brand and convert into customers. It measures campaign performance, traffic sources, conversion rates, and customer acquisition costs to optimize marketing spend.
Why both matter, and how they work together
The most successful companies don't choose one over the other—they use both in tandem. Marketing analytics tells you which campaigns bring in the highest-quality users, while product analytics reveals whether those users find value and stick around.
When these insights are connected, such as through Pendo's integrations with CRM and marketing platforms, teams can optimize the entire user journey from first touch to product advocate.
Here are some examples to help illustrate the concept:
- Marketing insight: Users from organic search have a 40% higher trial-to-paid conversion rate
- Product insight: But they struggle with Feature X during onboarding, with 50% drop-off
- Combined action: Create targeted content about Feature X benefits, then use in-app guidance to improve adoption for this segment
Bottom line: Marketing analytics gets users in the door; product analytics keeps them there and growing. Pendo analytics offers both!
プロダクトアナリティクスを使用する必要があるのはなぜですか？
ユーザーインサイトとROI
つい最近まで、プロダクトの決定は、機能が予定どおりにリリースされているかどうかで評価されていました。プロダクトアナリティクスにより、プロダクトやUXのチームは、戦略やユーザーエンゲージメントの有効性、投資収益率（ROI）をよりよく理解することができます。アプリ内イベントの追跡から取得されたデータは、プロダクトのどの部分が、どのくらいの頻度で、誰によって使用されているか、また最も重要な成果につながるプロダクト体験の経路がどれかを、プロダクトチームが知るのに役立ちます。
At IHS Markit, the team uses product analytics to pinpoint which features get little to no use, so they can retire them and reduce technical debt. Data from their product analytics system also helps them understand which users were accessing those features, so they can connect with them directly to find a new workflow to achieve a similar outcome.
成長と実験
Product analytics unlocks the metrics by which hypotheses are made and meaningful engagement is measured: adoption by monthly active users (MAU), adoption by daily active users (DAU), stickiness by return rate over time, breadth across features or products, depth across users in a specific cohort or account, and how they relate to business metrics. With product analytics, product managers, UX designers, growth strategists, and change managers can observe a challenge or opportunity, develop a plan, deploy the change, measure outcomes, and iterate with minimal latency or dependencies.
デジタルトランスフォーメーションの成功
成功するデジタルアダプション戦略は、プロダクトアナリティクスを計画に組み込んでいます。堅牢なアナリティクスは、たとえば新しいプロダクトの機能を使用して、マネージャーが従業員の状態を確認するのに役立つだけではありません。また、チームはソフトウェア内およびソフトウェア全体の既存のワークフローと従業員の行動を分析して、将来のアプリの購入と推奨されるベストプラクティスに関する意思決定に役立てることができます。デジタルアダプション計画が企業の文化や習慣に適合していることを確認することで、マネージャーはその計画が成功する可能性を高めることができます。
プロダクトアナリティクスはどのように使用されますか？
プロダクトマネージャー、UXデザイナー、変更管理責任者にとって、プロダクトアナリティクスの活用は、質問に答えることから始まります。プロダクトアナリティクスで答えられる一般的な質問の例としては、以下のようなものがあります。
- 体験の変更はエンゲージメントにどのように影響するか？
- 結果を改善するために、どの機能を廃止する必要があるか？
- インタラクションのどの組み合わせがコンバージョンに最も貢献しているか？
- ポートフォリオ内の特定のプロダクトが他のプロダクトよりも粘着性が高いのはなぜか？
- Where are the biggest frictions and leaks during onboarding?
プロダクトアナリティクスツールを使うと、企業はプロダクトに関するインサイトをユーザーアナリティクスやその他のオペレーション指標と関連付けることもでき、プロダクトがどのように行動に影響を与え、サポートチケットの削減、生産性の向上、ソフトウェアに対する全体的なROIの向上などの主要なビジネス成果につながるかを明確に把握することができます。
What is a good product analytics workflow?
A structured analytics workflow ensures your team extracts maximum value from product data. Here's a proven five-step framework:
Step 1: Define Clear Objectives
Start every analysis with a specific question aligned to business goals:
✓ Good: "Why is Feature X adoption below 20% for enterprise users?"
✓ Good: "Where do new users drop off in the onboarding flow?"
✗ Too vague: "Let's see how people use the dashboard."
Step 2: Establish data governance standards
Create event naming conventions:
- Use consistent formats (snake_case recommended)
- Use present-tense verbs ("button_click" not "button_clicked")
- Create a documented event dictionary
Form a user segmentation strategy:
- Define cohorts based on behavior, not assumptions
- Document segment definitions for cross-team alignment
Step 3: Prioritize analyses by business impact
For this step, focus on:
- High-traffic, low-conversion areas (biggest opportunity)
- Core user flows (onboarding, activation, key features)
- Churn indicators (declining engagement, feature abandonment)
Step 4: Move from insight to action
With Pendo's unified platform, you can:
- Identify friction points in product analytics
- Deploy in-app guides to address issues immediately
- Measure impact in real-time (days, not weeks)
Step 5: Create regular analytics review cadences
Consider adopting something like the below:
Weekly: Review key metrics dashboards
Bi-weekly: Deep-dive on specific features or segments
Monthly: Present findings to stakeholders Quarterly: Assess whether analytics investments are driving outcomes
Getting started: Start with five to ten critical events that directly tie to business outcomes. Ensure data quality before expanding. Prove value to stakeholders, then gradually expand tracking as your analytics practice matures.
プロダクトアナリティクスでは、どのようなデータを追跡するのですか？
プロダクトアナリティクスソリューションは通常、ユーザーインタラクションに関する2種類のデータを追跡します。
- イベントのトラッキング：ユーザーアクションは一般に「イベント」と呼ばれます。イベントには、クリック、スライド、ジェスチャー（モバイルおよびその他のデバイスタイプの場合）、再生コマンド（オーディオおよびビデオの場合）、ダウンロード、ページの読み込み、テキストフィールドの入力が含まれます。イベントには、要素のタイプ、要素の名前、およびユーザーが実行したアクションが含まれます。イベントの一般的な例には、アカウントの作成、リストへの追加、フィードバックの送信、新しいユーザーの入力、レポートの実行、ダッシュボードの共有、オプションの選択、チュートリアルの再生、ビューの変更、およびオンボーディングの完了が含まれます。
- イベントプロパティ：追跡されたインタラクションの特定の属性を理解するには、イベントプロパティを使用します。プロダクトマネージャー、UXデザイナー、成長戦略担当者は、何かが起こったかどうかだけでなく、縦断的に分析したときに活動と影響を区別する文脈も気にします。イベントのプロパティには、時間、期間、回数、デバイス、ソフトウェアバージョン、地域、ユーザー統計、アカウント統計、要素の特性（色、サイズ、形状など）、ブール値（ログイン：はい/いいえなど）、カスタム属性（basic/pro/enterpriseなど）などの詳細を含めることができます。
How does product analytics help interpret A/B test results?
A/B testing and product analytics work hand-in-hand. While A/B testing tells you which variation won, product analytics reveals why—and helps you design smarter experiments.
Before the test: Identify what's worth testing
Product analytics surfaces high-impact opportunities:
- Funnel analysis reveals where users drop off
- Feature adoption tracking shows underutilized capabilities
- Path analysis uncovers unexpected user journeys
Instead of guessing what to test, let usage data guide your hypothesis.
During the test: Set multi-dimensional success criteria
Rather than relying solely on conversion rates, product analytics helps you define comprehensive metrics:
- Primary metric example: Onboarding completion rate
- Secondary metrics related to onboarding completion rate: Time to first value, 30-day retention, feature adoption
Analyzing results: segment for deeper insights
Product analytics enables you to:
- Analyze by cohort: Does variation B work better for enterprise vs. SMB?
- Compare by user maturity: Do new users respond differently than power users?
- Check for side effects: Did the test improve one metric but harm another?
プロダクトアナリティクスの起源は何ですか？
For today’s product managers, UX designers, and growth strategists, product analytics is the key to building a product roadmap and driving innovation and continuous improvement. Where web properties were historically judged by metrics that revealed little about the relationship between digital products and business objectives—page views and session duration—the modern app-based web and mobile internet is powered by more telling and contextual interactions: events, engagement, and journeys.
有意義なインサイトへの転換は、マルチアプリポートフォリオ（特にプラットフォームやデバイス全体）において特に重要な意味を持ちます。このポートフォリオでは、さまざまなプロダクトデータの追跡と相関関係によって、プロダクト戦略と成長を促進する設計、機能、実験が決まります。企業は現在、顧客向けに作成したソフトウェアだけでなく、従業員向けのアプリケーションでもプロダクトアナリティクスのメリットを享受しています。
デジタルアダプションにとってプロダクトアナリティクスが重要なのはなぜですか？
社員がソフトウェアから最大の価値を得ているかどうかを評価するには、社員がソフトウェアをどのように使用しているか、また、ソフトウェアの内部や全体でどのような障害が発生しているかを管理者が追跡できなければならないため、プロダクトアナリティクスはデジタルアダプションにとって重要なのです。今日の職場では、従業員によってアプリに対するニーズや問題点が異なります。摩擦を減らし、会社のチーム全体でソフトウェア体験を最適化するための最良の方法を見出すには、堅牢なアナリティクスが不可欠です。
プロダクトアナリティクスソフトウェアの導入方法
プロダクトのすべてのデータの収集を自動的に開始し、遡及的に調査できるプロダクトアナリティクスソリューションを選択することが重要です。つまり、イベントにタグを付けて、答えを得たり行動を起こすのに十分なデータが収集されるのを待つのではなく、ソリューションを導入し、さまざまな疑問が生じたときに必要なデータにすぐにアクセスできるということです。
また、ユーザーフレンドリーなソリューションを選択することをお勧めします。これにより、組織内のすべてのユーザーがデータに簡単にアクセスでき、エンジニアの助けを借りずに簡単にインストールできます。
Googleアナリティクスはプロダクトアナリティクスに適したツールですか？
Googleアナリティクスは強力なツールですが、提供されるインサイトは範囲が限定されており、実際のプロダクトアナリティクスのユースケースよりもウェブ分析、SEO、およびマーケティング向けに設計されています。
アプリ全体のユーザージャーニーのあらゆる側面を真に調べる機能はありません。また、関心のあるイベントに事前にタグを付ける必要があるため、ユーザーの行動をさかのぼって調べることはできません。また、Googleアナリティクスは、ユーザーの役割、会社、プラットフォームとの関わり方など、特定の基準に基づいてユーザーをセグメント化することもできません。
このような機能がなければ、プロダクトで改善できる点や最適化できる領域を真に理解することは困難です。
Pendoが理想的なプロダクトアナリティクスソリューションである理由は何ですか？
Now you have the answer to “what is product analytics” and we have the solution. Pendo’s product analytics capture everything that happens in your product from the moment you install it. Here's why leading companies choose Pendo:
Automatic capture with retroactive analysis: Pendo captures everything from install date forward. Define a new event today and analyze it for the past six months.
Analytics + action in one platform: With Pendo, go from spotting an issue to acting on it instantly. (see issue → launch guide → measure impact).
No engineering dependencies: Install with a single JavaScript snippet. Product managers configure tracking, build reports, and launch guides without code.
Key capabilities:
- Paths, funnels, and retention analysis
- プロダクトエンゲージメントスコア（PES）
- In-app guidance and walkthroughs
- NPS surveys and feature request management
- Integrations with Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack, and 50+ more
See Pendo in action: Request a demo to explore how product analytics can transform your decision-making.
Pendo also seamlessly integrates with a wide range of other platforms, including Salesforce, Hubspot, Zendesk, and Slack. Explore our integrations here!
プロダクトアナリティクスについて、もっと詳しく知りたいです。
For those looking to dig a little deeper into product analytics, Pendo has created a Product Analytics Certification Course. It walks you through the ins and outs of how this powerful tool works and how to most effectively leverage it.
There are also a number of books on the subject, including “High Growth Handbook” by Elad Gil and “Practical Web Analytics for User Experience” by Michael Beasley.
Pendo has published information on how to collect product insights and drive feature adoption. It has also published content on how the right digital adoption solution leverages product analytics and the role product analytics plays in bringing about successful digital transformation.
