アクセス解析ツールの成功事例8選｜どの広告が売上を生んだか見えない・サイト改善が勘頼み・分析が遅くて高い壁をどう越えたか

「広告の管理画面のコンバージョンと、実際の申し込みや注文の数が合わない」「どの広告が売上につながったのか分からず、予算を増やす判断ができない」「サイトを直しているけれど、見た目や勘に頼っていて成果が伸びない」「見たいページの数字が出るまで時間がかかり、ツールの費用も膨らんでいく」。アクセス解析ツールを検討する会社の多くが、こうした壁に当たっています。

この記事では、アクセス解析や広告効果測定、行動分析のツールを使って同じような壁を越えた8社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。社会人向けの通信講座、宅配クリーニング、少人数の結婚式、学校法人、大手旅行会社、エンターテインメント企業、金融情報サイト、モバイルのコミュニティサイトと、業種も規模も、BtoCの申し込み獲得からメディアの運営まで目的もばらばらです。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「媒体の数字」ではなく「実際の成果」で広告やページを評価している：資料請求や注文など、売上に近い数字を広告ごとに見られるようにしていました。
• 数字の裏にある「ユーザーの動き」まで見ている：どの経路を通り、どこで迷い、どこまで読まれずに離れたのかを見てから、手を打っていました。
• 分析を「次の判断」に直結させている：予算の配分、目標の設定、改善の優先順位など、分析の結果をそのまま意思決定に使っていました。数字が出るまでの時間を縮め、分析できる人を増やして、判断の回数そのものを増やした会社もあります。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。
• ツールに加えて、提供会社のコンサルタントの支援を受けている事例は、そのように書いています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。

アクセス解析ツールの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：資料請求を経由した申し込みかどうかがすぐに分からず、予算の判断が遅れていた。「資料請求5件で申込1件」の転換率から逆算し、広告予算も申し込み数も約2倍に｜社会人向け通信講座

状況

キャリカレは、心理学・カウンセリング、食、ボディケア、国家資格対策など、160種類を超える社会人向けの通信教育講座を提供する会社です。Webサイトからの申し込みには、「資料請求を経由して講座に申し込む」経路と「直接講座に申し込む」経路の2つがあります。

壁

それまで使っていた広告計測ツールやGoogleアナリティクスでは、申し込みが資料請求を経由したものかどうかが分かりませんでした。そのため基幹システムで都度確認していましたが、データが反映されるのを待つ必要があり、どの広告が講座の申し込みにつながっているかをリアルタイムでつかめなかったといいます。予算配分の判断が遅れ、ツールの費用に対して得られるデータが少ないとも感じていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、ユーザーの行動を正しく追えれば、資料請求を経由した申し込みかどうかを判断でき、広告の成果をリアルタイムで評価できると考えてアドエビスを導入しています。機能の柔軟性と将来性も評価したとしています。

打ち手

1. 広告媒体のコストと表示回数を日次で自動取得し、資料請求数、CPA、CVR、基幹システムの申し込み数、ROASを毎日確認する。
2. 媒体の管理画面のCV数とアドエビスのCV数の差（Google検索広告で約3倍のずれが出ることもある）を把握し、目標の設定に織り込む。
3. 資料請求から申し込みへの転換率を分析し、「資料請求5件につき申し込み1件」という目安から、媒体ごとの目標資料請求数と広告予算を逆算する。
4. 記事ごとの申し込み数を比べ、資料請求につながりやすい訴求をメルマガや広告に反映する。

申し込みまでの流れを数字でつかんでから、何が変わったのでしょうか。

結果

アドエビスの事例ページによると、コロナ禍前の2019年4月と比べて広告予算を2倍に増やすことができ、受講の申し込み数も同じように伸びたとしています。信頼できる資料請求数のデータをもとに社内で議論できるようになり、広告予算の合意を早く取れるようになったといいます。担当者は「もしアドエビスがなかったら、Webマーケティングは目をつぶって広告運用をするようなもの」と話しています。

ここが効いた

• 媒体の管理画面ではなく、基幹システムに近い自社計測の数字を「共通のものさし」にした。
• 「資料請求5件で申込1件」という転換率から、目標と予算を逆算した。

支援：アドエビス（イルグルム）（アドエビスの評判・口コミ）／出典：イルグルム 株式会社キャリカレの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：広告からLINE登録を挟んで注文に至るため、どの広告が注文を生んだのか見えなかった。端末をまたいだ注文まで計測し、CPAを維持したままSNS広告の予算を約2.5倍に｜宅配クリーニング

状況

ホワイトプラスは、累計会員数60万人のネット完結型の宅配クリーニング「リネット」を運営する会社です。衣類や布団、靴、カバンなどの集配から保管までを、アプリとWebで提供しています。

壁

リネットでは、広告からまずLINE公式アカウントに友だち登録してもらい、その後のメッセージなどを通じて注文に至るケースがあります。広告媒体の管理画面に出るコンバージョンは「LINE友だち追加ボタンのクリック数」で、GA4では広告ごとに細かく設定しないと、どの広告が注文に貢献したのかを把握できませんでした。チラシなどのオフライン施策もWeb広告と並べて評価できず、繁忙期に追加の投資をする根拠を社内に説明しきれなかったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は前職でアドエビスを使った経験があり、広告媒体の情報を自動で連携して広告単位の計測設定の手間をなくせること、チラシに計測用のQRコードを入れればオフライン施策もWeb広告と同じ画面で測れることを決め手に挙げています。「コンバージョンの数」ではなく、「どの広告が最終的な注文に貢献したか」まで分析できる点に価値を感じたとしています。

打ち手

1. 週次・隔週で、広告ごとの「実際の注文数」とそのCPA（注文CPA）を確認し、改善を回す。
2. AIで端末やブラウザをまたいだ行動を推定する機能を使い、SNS広告のクリック、LINE登録、注文が別々のブラウザで起きたケースも計測する。
3. 広告クリエイティブの「勝ち負け」を注文CPAで判断し、成果の良い訴求軸に寄せてクリエイティブを量産する。
4. チラシの実施も、過去のキャンペーンの獲得状況や注文後の動きまで確認して判断する。

注文までを広告ごとに見えるようにして、何が変わったのでしょうか。

結果

アドエビスの事例ページによると、端末をまたいだ計測で可視化できたコンバージョンは、時期や媒体によって変わるものの従来の約5倍に広がり、社内の実際の注文データとほぼ一致したとしています。そのうえで、CPAを維持したまま、SNS広告の予算を約2.5倍に増やすことができたといいます。担当者は「表面的な数字にとらわれず、広告単位で注文CPAを把握して改善サイクルを高速で回せたのは、まさにアドエビスのおかげだと感じています」と話しています。

ここが効いた

• 媒体の「LINE登録数」ではなく、「実際の注文数」で広告を評価した。
• 端末をまたいだ注文まで計測し、隠れていた成果を見えるようにした。

支援：アドエビス（イルグルム）（アドエビスの評判・口コミ）／出典：イルグルム 株式会社ホワイトプラスの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：自社サイトをつくったものの、改善が見た目や感覚頼みで伸び悩んでいた。ユーザーの行動を一人ずつ観察してLPに導線を足し、来店予約のCV数は2倍以上に｜少人数の結婚式

状況

レックは、少人数の挙式「小さな結婚式」を展開する会社です。これまでに10万組を超えるウェディングを手がけ、直営24店舗に加え、提携するレストランやホテルを含めて300以上の会場を持っています。

壁

ブライダル業界では、大手の情報誌やポータルサイトに集客を頼る会社が多く、掲載料が高く、価格競争に陥りやすい傾向があります。レックは早い段階から自社サイトをつくって集客を強めてきましたが、リニューアル後に自社で改善を進めると、ユーザーのニーズをつかむのが想定より難しく、見た目のデザインなど感覚に頼った施策でサイトが伸び悩んでいたといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

ユーザーの行動分析をもとにサービスを改善する考え方に共感し、まず行動分析ツールのUSERGRAMを単体で導入しました。自社だけで運用すると分析の工数が足りず、「どこに重点を置くべきか決められない」「施策を形にするスキルが足りない」と感じたため、専門家と一緒に進めるのが最適だと考え、ビービットのコンサルタントが伴走する支援を追加しています。

打ち手

1. 月2回の定例会議で、USERGRAMの分析結果をもとに改善テーマを決め、コンサルタントが行動を分析して施策を提案する。
2. LPを見ているユーザーの行動を一人ずつ追い、つまずきや迷いがないかを確かめる。
3. 「LPから離れたユーザーの一部が、別の経路でプランの詳細ページを見て来店予約をしている」という動きから、「LPで自分に合うプランを見つけた人は、より詳しい情報を求めている」という仮説を立てる。
4. LPのプラン紹介の部分に、各プランの詳細ページへの導線を設ける。

導線を一つ足すという小さな改善で、何が起きたのでしょうか。

結果

ビービットの事例ページによると、「二人だけの挙式」「ペットと挙式」「マタニティ挙式」などの各プランで、来店予約ページへの遷移率とCV数がともに2倍以上に増えました。担当者は「施策はすべてデータに基づいており、確かな裏付けがあるので、大きな信頼を寄せています」と話しています。成約数や売上への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 集計の数字だけでなく、一人ひとりの行動を見て「なぜ離れたのか」の仮説を立てた。
• ツールだけで回らなかった部分を、専門家の伴走で補った。

支援：USERGRAM（ビービット）（USERGRAMの評判・口コミ）／出典：ビービット 株式会社レックの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：サイト運用が情報の更新中心で、UIの改善のPDCAを回せていなかった。データと画面イメージで改善を提案してもらい、申し込みフォームへの導線を直してCVRは約140%向上｜学校法人

状況

三幸学園は、医療・保育、スポーツ、美容・ブライダル、調理・製菓などの専門学校や通信制高校を中心に、全国で60校以上の教育機関を運営する学校法人です（職員数約6,300名）。広報部のデジタルマーケティングチームが、Webサイトの運営と広告運用を担っています。

壁

別の会社にWebプロモーション全般のコンサルティングを4〜5年依頼していましたが、次第に思うような成果につながりにくくなっていたといいます。サイトは公開後の情報更新が中心で、ボタンの配置や導線の設計といったUI/UXの改善は、十分にPDCAを回せていませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

新しい視点を取り入れるためにコンペを行い、提案の論理性を決め手にWACULを選んでいます。担当者は、デジタルマーケティングは数字が伴う領域なので、提案にしっかりした根拠があるかを重視したと話しています。コンバージョンにつなげるには、フォームへの導線をしっかり設ける必要があるという考えで改善を始めました。

打ち手

1. WACULのAIアナリスト事業部によるUI改善とアドバイザリーの支援を受け、データを確認しながら短期間でできる改善を一つずつ進める。
2. オープンキャンパスの申し込みを受け付けるイベント一覧のページに、フォームへの直リンクを置く。
3. 改善の提案は、数値の根拠と実際の画面イメージをセットで受け取り、そのまま制作会社に渡す。
4. UI改善の成果を起点に、人材支援やSEOへと支援の範囲を広げる。

導線の分かりにくさを一つずつ直して、数字はどう動いたのでしょうか。

結果

WACULの事例ページによると、2024年から2025年にかけてCVRが約140%向上しました。数値の根拠と画面イメージがそろった提案で、制作会社とのやり取りの手戻りが減り、施策を実行するまでのスピードも上がったといいます。担当者は「提案内容だけでなく、なぜその施策が必要なのかという数値的根拠も資料として共有いただけたため、制作会社とのやり取りもスムーズになりました」と話しています。申し込み数や入学者数への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 「情報を更新する」運用から、「データで導線を直す」運用に変えた。
• 提案を数値の根拠と画面イメージで受け取り、制作会社への依頼を速くした。

支援：AIアナリスト（WACUL）（AIアナリストの評判・口コミ）／出典：WACUL 学校法人三幸学園の事例ページ（2026年7月2日公開）

事例5：大規模リニューアルで直すページは山ほどあるのに、ヒートマップは一度に数ページしか見られなかった。どのページもすぐ分析できる環境にして、直帰率は前年より5%改善｜旅行会社

状況

阪急交通社は、パッケージツアーの「トラピックス」や個人旅行の「e-very」など、5つのブランドで旅行商品を扱う会社です。ウェブ戦略部では、サイトの運用・管理、ウェブ広告、営業部門と連携した商品掲載の3つのチームに分かれてサイトを管理しています。定期的にサイトをリニューアルする方針で、あるときにはフロント部分の約7割を見直す大規模なリニューアルになりました。

壁

それまでのヒートマップは、一度に分析できるページ数に上限がありました。見るページを入れ替えるたびに管理者へ設定の変更を頼み、そこから数値がたまるまで待つ必要があったといいます。直すページが数ページなら間に合っても、サイト全体のリニューアルでは分析の遅さが課題になりました。SEOの管理は代理店に任せきりで、表示速度も「なんとなく遅い」と感覚で判断していたそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、期間を決めてボタンを押すだけで、どのページでもすぐにヒートマップが見られることに魅力を感じました。SEO分析も同じ画面で実行できれば、簡単な調べものは自分たちで済ませ、改善点もすぐにつかめると考えています。

打ち手

1. 総合トップや国内旅行のトップなどで、どこまで読まれ、どこがクリックされているかを確かめる。
2. あまりクリックされていない特集や商品を絞り込み、検索フォームを目立つ位置に置く。
3. 検索フォームの項目ごとのクリック数を数え、「1室利用人数」など意外と使われていた項目を目立たせる。
4. SEO分析で表示速度を数値で確かめ、紅葉特集のページでは、フォントのデザインが遅さの原因だと突き止めて直す。
5. AI分析に「沖縄ページの改善点を教えて」と聞いて、分析の道筋をつかむ。新しい担当者は約50分のセミナーで操作を覚え、広告チームや全国の拠点にも閲覧権限を広げる。

分析を一部の担当者だけのものにしなかった結果、何が変わったのでしょうか。

結果

User Insightの事例ページによると、表示速度を改善した紅葉特集のページでは、前年より直帰率が5%改善しました。若手社員が3分ほどかけて調べていたPV上位ページの抽出は、AI分析のボタンを押すと10秒ほどで済んだといいます。口頭で教えれば資料の準備に半日はかかる操作の教育も、セミナーの受講で済むようになりました。以前は分析が必要になるとウェブ戦略部に依頼が来ていましたが、今は現場の担当者が自分で調べられるようになったそうです。社内から商品掲載の要望が来ても、担当者は「ユーザーに見られていないことが数値で示せるようになりました」と話しています。

ここが効いた

• 分析するページを選ぶ手間と待ち時間をなくし、リニューアルの範囲に分析が追いつくようにした。
• 操作の教育をセミナーに任せ、分析できる人を社内に増やした。

ツール：User Insight（ユーザーローカル）（User Insightの評判・口コミ）／出典：ユーザーローカル 株式会社阪急交通社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：前のツールは使い方が難しく、3人のチームでは数値のチェックが苦手だった。ヒートマップとSEO機能で情報の置き方と検索ワードを直し、掲載順位は3か月ほどで8〜10位から3位に｜エンターテインメント企業

状況

タイトーは、『スペースインベーダー』や『電車でGO!』を生み出したエンターテインメントの会社です。アミューズメント施設の「タイトーステーション」や、屋内型のスポーツ・アスレチック施設「ノボルト」など、施設ごとに公式サイトを運営しています。コーポレート・コミュニケーション課では、3人のチームでサイトの制作もデータ分析も担っています。

壁

それまで使っていた数値分析のツールは使い方が難しく、とっつきにくかったといいます。サイトがどう見られているかを知りたくても、専門的な知識がない各部門のプロモーション担当まで使いこなすのは難しい状態でした。新商品のページへの動線が足りず、アクセス数が伸び悩んでいたことも課題でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、専門の知識がない人でも手軽に扱え、組織全体で使えるツールが必要だと考えました。ヒートマップで見え方を視覚的に確かめられれば、どこを直すべきかが分かると見ていました。

打ち手

1. ノボルトの公式サイトをヒートマップで確かめ、ページの最下段にあった店舗情報をページの前半に移す。
2. ページ別のデータは管理画面のURLを送るだけで各部門と共有し、LPの効果検証レポートもワンクリックで作る。
3. SEO機能で競合サイトと比べ、景品（プライズ）の情報ページに足りなかった検索ワードを加える。
4. 注目度の高いページに、限定の景品を案内するポップアップを出して、新商品のページへの動線をつくる。

数値の分析が苦手だったチームの取り組みは、どんな数字につながったのでしょうか。

結果

User Insightの事例ページによると、ノボルトのサイトでは、改善前は約20%のユーザーにしか届いていなかった店舗情報が、50%に届くようになりました。8〜10位で停滞していた流入キーワードの掲載順位は、取り組みから3か月ほどで3位に上がったといいます。ポップアップを出したページのPV数は223%になりました。毎朝気軽に管理画面を見る習慣ができ、ほかの部門でも担当者が自分でレポートを作るようになったそうです。担当者は「自分たちで分析したデータを指針に対策できたことを考えると、手応えが非常に大きいです」と話しています。

ここが効いた

• 届いていない情報をヒートマップで見つけ、ページ内の並び順から直した。
• 競合との比較で足りない検索ワードを見つけ、ページに加えた。

ツール：User Insight（ユーザーローカル）（User Insightの評判・口コミ）／出典：ユーザーローカル 株式会社タイトーの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例7：PVが増えるほど従量課金の費用が膨らみ、月約100万円の固定費に。集計も翌日まで待つ必要があった。タグ不要の解析に切り替え、解析コストはトータルで80%減｜金融情報サイト

状況

みんかぶ（現 ミンカブ・ジ・インフォノイド）は、個人投資家向けのソーシャルメディア『みんなの株式』を運営しています。事例ページでは、登録会員は31万人、月間のPVは3,800万を超える規模とされています。株式の取引時間の内と外、平日と休日でユーザーの動きが変わるため、時間ごとと日ごとの両方の推移を分析する必要がありました。

壁

サービスを始めた当初は無料のタグ型ツールを使っていましたが、半年足らずでPVの集計数の上限が見えてきました。翌日にならないと集計結果が見られない点も、日々の改善の足かせになっていたといいます。そこでPVの従量課金のタグ型ツールに切り替えると、PVは1.8倍ほどに増えましたが、毎月約100万円の固定費がかかるようになりました。1か月分の時間ごとの推移を見るには、時間ごとの集計を31日分繰り返して加工する必要があり、レポート1本を作る時間も無視できなくなっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は、PVの集計数に制限がなく、リアルタイムで分析でき、固定費を大きく抑えられることを導入の理由に挙げています。ページを流れる通信を記録するパケットキャプチャ型なら、当時は別の方法で解析していたモバイルサイトも同じように分析できると見ていました。

打ち手

1. ページごとにJavaScriptのタグを埋め込む作業をやめ、キャンペーンページなども含めてタグなしで計測する。
2. 期間を自由に決めて集計できる機能で、1か月分の時間ごとの推移をまとめて出す。
3. APIでPVや訪問者数を取り出し、会員数などのデータを加えたレポートメールを、毎日全社員に自動で送る。
4. 新しいコンテンツやメルマガ、キャンペーンを始めたら、最短1時間後に離脱率などを確かめて、すぐに直す。

費用の問題から始まった切り替えは、サイトの改善の速さにどう効いたのでしょうか。

結果

RTmetricsの事例ページによると、解析にかかるコストはトータルで80%減りました。タグ型と比べてページの表示が平均0.1秒速くなり、ユーザーの満足度の向上とPV・訪問者数の増加に大きく貢献したとしています。担当者は「企画→開発→サービスイン→検証→改善のサイクル」がどの施策でも速く回せるようになり、PVや訪問者数などのサイトの価値は1年で2.5倍以上になったと話しています。業務提携先にもアカウントを渡し、送客のデータを相互に見られるようにしたそうです。

ここが効いた

• 費用を、ツールの料金だけでなく、タグの作業やレポート作りの時間まで含めて見直した。
• 数字を見るまでの待ち時間を縮め、改善の回数を増やした。

ツール：RTmetrics（オーリック・システムズ・ジャパン）（RTmetricsの評判・口コミ）／出典：オーリック・システムズ・ジャパン 株式会社みんかぶの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。会社データは2013年12月時点）

事例8：携帯からのアクセスが大半でCookieが取れず、一人ひとりの動きが追えなかった。動線をリアルタイムで確かめてポータルを作り直し、来訪者は約1.5倍に｜モバイルのコミュニティサイト

状況

KADOKAWA（当時は魔法のiらんど）は、1999年に始まった無料ホームページ作成サービス「魔法のiらんど」を運営していました。ケータイ小説の『恋空』も、このサービスから生まれています。事例ページでは、月間19億PV、累計会員数520万人の日本最大級のモバイルコミュニティサイトとされています。事例の内容は、2007年4月にツールを導入した当時のものです。

壁

ユーザーの大半が携帯電話からアクセスしていたため、PC向けのサイトのようにCookieを取ることができませんでした。閲覧や書き込みにはIDの入力も要らないオープンな仕組みだったため、一人ひとりの動きを追うのは難しかったといいます。バナーなどにIDを埋め込んでクリックを集計していましたが、作業の負担が大きく、対応できるページは限られていました。施策を検証するのにも時間がかかり、改善は月に数回のペースだったそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、右肩上がりのPV数と訪問者数を見て、会員数にはまだ伸びる余地があると考えていました。ユーザーの口コミで生まれる訪問を、会員登録につなげたかったといいます。

打ち手

1. 会員登録の流れ（空メールの送信→基本情報の入力→登録完了）で、どこでやめてしまうかをリアルタイムで確かめる。
2. 伝えたいメッセージごとに複数の登録ページを用意し、動線の位置や色、絵文字の使い方を短期間に次々と試す。
3. 縦長だったポータルサイトから、どのページへ、さらにその先へと進んでいるかを解析する。
4. 突出して多かった「ログイン」と、ケータイ小説のサイト「魔法の図書館」へのリンクを、メインタイトルのすぐそばに置く。

検証のスピードが上がったことで、ユーザーの動きはどう変わったのでしょうか。

結果

RTmetricsの事例ページによると、会員登録の流れの歩留まりは6%上がり、会員登録数も増えました。作り直したポータルでは、約40%のユーザーがケータイ小説へ移動するなど、同社の仮説どおりの動きになり、ポータルの訪問者数は約1.5倍に増えたといいます。まずケータイ小説の読者が増え、続いてログインするユーザーも増えたそうです。担当者は「スピードを手に入れたことは、我々にとって非常に大きな前進です」と話しています。

ここが効いた

• 登録の流れのどこでやめているかを見て、小さな改善を短い間隔で何度も試した。
• ユーザーが実際に向かっている先を、ポータルの一番目立つ場所に置いた。

ツール：RTmetrics（オーリック・システムズ・ジャパン）（RTmetricsの評判・口コミ）／出典：オーリック・システムズ・ジャパン 株式会社KADOKAWA（旧 株式会社魔法のiらんど）の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。導入は2007年4月）

8つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、8件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。8件という限られた数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：「媒体の数字」ではなく「実際の成果」で評価している

勝ちパターン2：数字の裏にある「ユーザーの動き」まで見ている

• ホワイトプラスは端末をまたいだ注文の動きを、レックはLPから離れたユーザーがどこで予約したかを、キャリカレは記事ごとに申し込みにつながりやすい訴求を確かめていました。
• 阪急交通社とタイトーはヒートマップで「どこまで読まれ、どこがクリックされていないか」を、KADOKAWAは会員登録の流れのどこでやめているかを確かめていました。
• 集計の数字だけでは見えなかった経路や迷いを見つけてから、手を打っています。

勝ちパターン3：分析を「次の判断」に直結させている

• キャリカレは転換率から目標と予算を逆算し、ホワイトプラスは注文CPAの良い訴求に予算を集中させていました。
• レックと三幸学園は、分析の結果を改善の提案と優先順位につなげ、外部の専門家の力も借りて実行の速さを上げていました。

勝ちパターン4：数字が出るまでの時間を縮め、分析できる人を増やしている

• 分析の速さと、分析できる人の数は、改善の回数に直結していました。ツールの機能だけでなく、「誰が、どのくらいの時間で数字を見られるか」も比べる価値があります。
• みんかぶのように、ツールの料金だけでなく、タグの作業やレポート作りの時間まで含めた費用で比べた会社もあります。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる8つの問い

1. 広告媒体の管理画面のCV数と、自社で把握している申し込みや注文の数を比べたことがありますか？（キャリカレでは約3倍のずれが出ることもありました）
2. 広告ごとに、売上に近い成果（注文、申し込み）のCPAを見ていますか？
3. 資料請求や会員登録から、申し込みや注文への転換率を把握していますか？（キャリカレは「5件で1件」を目安に予算を逆算しました）
4. スマートフォンとパソコンなど、端末をまたいだ申し込みを計測できていますか？（ホワイトプラスは可視化できたCVが約5倍になりました）
5. ページを直す前に、ユーザーがどこで迷っているかを確かめていますか？（レックはLPに導線を一つ足してCV数が2倍以上になりました）
6. 分析の結果を、予算や改善の優先順位の判断に使えていますか？
7. 見たいページの数字は、思い立ってから何分で見られますか？（阪急交通社はPV上位ページの抽出を3分から10秒に縮めました）
8. ツールの費用を、料金だけでなく、タグの設置やレポート作りにかかる時間も含めて比べていますか？（みんかぶは解析コストをトータルで80%減らしました）

アクセス解析ツールの成功事例についてよくある質問

Googleアナリティクスだけでは足りませんか？

目的によります。今回の事例では、広告から注文までの経路が長い（ホワイトプラス）、資料請求を経由した申し込みを区別したい（キャリカレ）といった理由で、広告効果測定に特化したツールを使っていました。ユーザー一人ひとりの行動を追いたい場合は、レックのように行動分析ツールを使う方法もあります。ヒートマップやSEOの分析まで一つの画面で見たい場合は、阪急交通社やタイトーのような使い方も参考になります。PVが非常に多いサイトでは、みんかぶのように料金の決まり方（PVの従量課金かどうか）も比べておきましょう。

ツールを入れれば、改善は自社で回せますか？

レックは最初にツールを単体で入れましたが、分析の工数とスキルが足りず、専門家の伴走を追加しています。三幸学園も、データの分析と改善の提案は外部の支援を受けていました。一方で、タイトーは3人のチームで、阪急交通社は約50分のセミナーで操作を覚えたうえで、自社で改善を回しています。社内で分析と実行に使える時間がどのくらいあるかを、先に見積もっておくのがよいでしょう。

どの数字から見ればいいですか？

今回の8件のうち広告や申し込みを扱った事例では、媒体の管理画面のCV数ではなく、資料請求、注文、来店予約など「売上に近い成果」を軸にしていました。まずは自社の売上につながる行動を一つ決め、それを広告やページごとに見られるようにするところから始めるのがよいでしょう。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてツール提供会社の事例ページに載っているものです。キャリカレの「約2倍」はコロナ禍前の2019年4月との比較、三幸学園の「約140%」は改善支援全体の成果です。KADOKAWAの事例は2007年の導入当時のもので、今とは携帯電話の環境が大きく違います。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方を持ち帰るのがよいでしょう。

ツールを選ぶなら｜アクセス解析ツールを比べる

自社に合うツールを選ぶときは、知りたいこと（サイト全体の傾向、広告ごとの成果、一人ひとりの行動）、広告媒体やオフライン施策との連携、分析の支援の有無、料金を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。

• アクセス解析ツールおすすめ

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• アドエビスの評判・口コミ（事例1 キャリカレ、事例2 ホワイトプラス）
• USERGRAMの評判・口コミ（事例3 レック）
• AIアナリストの評判・口コミ（事例4 三幸学園）
• User Insightの評判・口コミ（事例5 阪急交通社、事例6 タイトー）
• RTmetricsの評判・口コミ（事例7 みんかぶ、事例8 KADOKAWA）

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：Abinの「アクセス解析ツールおすすめ」に掲載しているツールを中心に、公式の事例ページを読みました。比較サイトや媒体の事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました。Abinのほかの成功事例記事ですでに紹介した事例は除いています。読者の悩みの型と業種がばらけるように8件を選び、1つのツールから2件までとしました。並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。

仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者が語っている内容だけです。

引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめています。

出典（事例ページ）

• イルグルム（アドエビス）：株式会社キャリカレ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.ebis.ne.jp/actual/careercollege/
• イルグルム（アドエビス）：株式会社ホワイトプラス（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.ebis.ne.jp/actual/whiteplus/
• ビービット（USERGRAM）：株式会社レック（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.bebit.co.jp/services/case/article/petitwedding/
• WACUL（AIアナリスト）：学校法人三幸学園（2026年7月2日公開）https://wacul.co.jp/works/sanko
• ユーザーローカル（User Insight）：株式会社阪急交通社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://ui.userlocal.jp/document/casestudy/hankyutravel/
• ユーザーローカル（User Insight）：株式会社タイトー（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://ui.userlocal.jp/document/casestudy/taito/
• オーリック・システムズ・ジャパン（RTmetrics）：株式会社みんかぶ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.auriq.co.jp/cases/rtmetrics/minkabu/
• オーリック・システムズ・ジャパン（RTmetrics）：株式会社KADOKAWA（旧 株式会社魔法のiらんど）（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.auriq.co.jp/cases/rtmetrics/kadokawa/

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