--- title: LINE分析の見方｜見るべき指標と次の配信を決める5ステップ description: LINE分析の見方を、公式アカウントの分析画面で見られる指標と集計ルールから解説。開封・クリック・購入・ブロックの見方、次の配信を決める5ステップ、クリックは多いのに購入が少ないときの確認順まで紹介します。 image: https://blog.cresclab.com/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(61).png --- [![06\_Crescendo lab\_Full color\_Horizontal logo-2-1](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/06_Crescendo%20lab_Full%20color_Horizontal%20logo-2-1.png?width=3509&height=774&name=06_Crescendo%20lab_Full%20color_Horizontal%20logo-2-1.png)](https://www.cresclab.com/jp) - プロダクト - [MAAC](https://www.cresclab.com/jp/product/maac) - [CAAC](https://www.cresclab.com/jp/product/caac) - [Crescendo AI](https://www.cresclab.com/jp/solution/crescendo-ai) - お役立ち資料 - [資料ダウンロード](https://www.cresclab.com/jp/download) - [LINEセグメンテーション](https://www.cresclab.com/jp/ebook-segmentation) - [AI × 顧客コミュニケーション](https://www.cresclab.com/jp/ebook-ai-business-communication) - [ブログ](https://blog.cresclab.com/ja) - [ウェビナー](https://events.cresclab.com/ja/jp/all_events-0?hsLang=ja) - 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「クリックは多いが購入が少ない」ときは、計測漏れ、遷移先、商品・価格、クーポン条件、対象者、タイミングの順に確認し、次の配信で変えるのは1つに絞ります - 購入数を見るには計測タグやGA4連携、「誰が買ったか」まで見るにはID連携などで顧客データとつなぐ準備が必要です ## はじめに LINE分析で大切なのは、開封率やクリック率を眺めることではなく、次の配信で「誰に・何を・いつ送るか」を決めることです。数字を毎回確認していても、「先月より少し下がった」で終わってしまうなら、分析は改善につながっていません。 「開封率は悪くないのに売上につながらない」「どの数字を見て、何を変えればいいか分からない」。こうした悩みは、見る順番と判断のしかたを決めるだけで、かなり解消できます。 この記事では、LINE公式アカウントの標準の分析機能で見られる指標と集計のルール、数字の見方、次の配信を決める5つの手順、購入につながらないときの確認の順番を整理します。さらに、購買データやAIでの分析につなげる方法まで紹介します。 ## LINE分析とは？次の配信判断につなげる考え方 **LINE分析とは、LINE公式アカウントの配信や友だちの動きを数字で振り返り、次の配信で変えることを決めるための作業です。**開封率やクリック率を記録すること自体が目的ではありません。 分析で決めたいことは、主に次の3つです。 - **誰に送るか**：反応した人と反応しなかった人の違いから、次の配信対象を決める - **何を送るか**：反応が良かった訴求や形式から、次のメッセージの内容を決める - **いつ送るか**：曜日や時間帯ごとの反応から、配信のタイミングを決める この3つのどれを決めたいのかを先に決めておくと、見るべき数字が絞られます。なお、リッチメニューのタップ数やクーポンの使用数なども分析の対象になりますが、この記事では多くの企業で中心になるメッセージ配信の分析を軸に説明します。 ### 分析の頻度：配信ごと・週次・月次で見るものを分ける 毎回すべての数字を見る必要はありません。見る頻度ごとに、確認する範囲を分けておくと続けやすくなります。 - **配信ごと（翌日〜数日後）**：開封率・クリック率・ブロックの増え方の速報を確認し、リンク切れや配信先の設定ミスなど明らかな失敗がないかを見ます - **週次**：その週の配信を並べて比べ、反応の良かった配信と悪かった配信の違いを1つ挙げます - **月次**：友だち数の増減、追加経路、ブロックの累計、配信からの購入数を確認し、翌月の配信計画を見直します **配信ごとの確認は「失敗を見つける」、週次は「違いを見つける」、月次は「方針を決める」**と役割を分けると、毎回の振り返りが短く済みます。 ## LINE公式アカウントの分析機能では何が見られる？ LINE公式アカウントの管理画面（LINE Official Account Manager）では、アカウントトップの「分析」タブから、配信や友だちの数字を確認できます。[LINEヤフー for Businessのマニュアル](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight/overview/step)（2024年5月8日更新、2026年10月16日確認）によると、主なメニューは次のとおりです。 | メニュー | 確認できること | | --- | --- | | ダッシュボード | メッセージ・友だち・チャットの概要。％は先週比または前月比 | | 友だち | 友だち追加数、ターゲットリーチ、ブロック数、属性（性別・年齢・地域）、追加経路 | | メッセージ配信 | 配信・開封・クリックユーザー・再生・コンバージョンなど | | チャット・クーポン・ショップカード | チャットの受信・送信数、クーポンの獲得・使用数、ショップカードのポイント付与数など | | ステップ配信 | 期間内のメッセージ通数、トリガー数、ステップ配信が完了した数とその割合、各ステップの到達率 | ### ![](https://www.lycbiz.com/sites/default/files/styles/image_webp/public/inline-images/%E3%83%80%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%89.jpg.webp?itok=msKXjw2Z) *出典：[LINEヤフー for Business「分析」マニュアル](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight/overview/step/?utm_source=chatgpt.com)* ### メッセージ配信の指標：14日間の集計と「開封」の定義 配信の振り返りで最もよく使うのが「メッセージ配信」です。[メッセージ配信の分析マニュアル](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight_message)（2026年10月2日更新、2026年10月16日確認）では、**各指標は配信から14日間集計される**と説明されています。主な指標の定義は次のとおりです。 ![](https://www.lycbiz.com/sites/default/files/styles/image_webp/public/inline-images/message_insight1.png.webp?itok=rOPqkg2E) 出典：[LINEヤフー for Business「分析－メッセージ配信」](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight_message/?utm_source=chatgpt.com) - **開封**：いずれかの吹き出しが100%表示された人数。プレビュー画面での表示も含みます - **クリックユーザー**：メッセージ内のいずれかのURLをクリックした人数 - **コンバージョンユーザー**：最後にクリックされたリンクからコンバージョンを発生させたユーザー数。コンバージョン率は、コンバージョンユーザー数をクリックユーザー数で割った値です 集計値が20未満の場合は、「配信」は実数、「開封」は「0」、その他の指標は「ー」と表示されます。少人数に絞った配信では数字が出ないことがあるため、比べるときは配信人数にも注意が必要です。設定した期間のデータはCSVでダウンロードできます。 なお、ここで説明した開封の数え方はLINE公式アカウントの定義です。外部の配信ツールでは開封の計測方法が異なる場合があり、同じ配信でも数字が一致しないことがあります。ツールを併用している場合は、どちらの数字で比べるかを社内で決めておきましょう。 また、[各指標の値の確認が可能なタイミング](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight_logic)（2025年12月1日更新、2026年10月16日確認）によると、メッセージ配信の数値は随時更新される一方、友だちの属性は「約3日前の数値」です。 ### 標準機能だけでは分からないこと：誰が・なぜ・その後どうしたか マニュアルで説明されている指標は、いずれも人数や回数の集計値です。そのため、標準の分析画面だけでは次のことは分かりません。 - 反応した人が、自社の会員データ上でどんな顧客か（購入回数、最終購入日など） - クリックした人が、遷移先のサイトで何を見て、最終的に何を買ったか - 過去の配信への反応と、今回の反応がどう関係しているか **「どの配信が良かったか」は分かっても、「誰に何を送れば売上が上がるか」までは、標準機能だけでは答えにくい**のが実情です。この点をどう補うかは、後半の「購買データやWeb行動まで分析するには？」で説明します。 ## LINE配信で見るべき指標は？開封率・クリック率・ブロック率 LINE配信の指標は、バラバラに見るのではなく、顧客が配信を受け取ってから購入するまでの流れで見ると、どこに問題があるかが分かります。 | 段階 | 指標 | 計算のしかた | 主に分かること | | --- | --- | --- | --- | | 届く | 配信数 | 配信した人数 | 対象の大きさ | | 見る | 開封率 | 開封数 ÷ 配信数 | 冒頭の吹き出し・配信タイミング・関係の強さ | | 動く | クリック率 | クリックユーザー数 ÷ 開封数（または配信数） | 訴求内容・画像・ボタンの分かりやすさ | | 買う | コンバージョン率 | コンバージョンユーザー数 ÷ クリックユーザー数 | 遷移先・商品・価格・特典の魅力 | | 離れる | 配信後のブロック増加数 | 配信後1〜2日のブロック増加数 ÷ 配信数（期間中の増減で見る方法もある） | 配信頻度や内容が合っていないサイン | クリック率は、開封数で割るか配信数で割るかで値が変わります。**社内で計算のしかたを1つに決め、毎回同じ式で比べる**ことが大切です。開封率の平均値や上げ方は、[LINE公式アカウントの開封率とは？](https://blog.cresclab.com/ja/line-open-rate?hsLang=ja)で詳しく解説しています。 ### ブロック率は2種類：累計と配信ごとを分けて見る 「ブロック率」は、使われ方が2種類あります。混ぜて比べると判断を誤るため、分けて記録しましょう。 - **累計ブロック率**：これまでにブロックした人の割合。友だち追加数（ブロックした人を含む全友だち数）に対するブロック数で見ます。アカウント全体の健全さを月次で確認する指標です - **配信ごとのブロック増加**：ある配信の後、1〜2日の間にブロック数がどれだけ増えたか。配信内容や頻度が合っているかを、配信単位で確認する指標です ただし、ブロックは配信の直後に起きるとは限らず、配信単位で原因を完全に特定できるわけではありません。直前の配信内容、頻度、対象者とあわせて見ることが大切です。 ### よくある失敗：開封率だけ、クリック率だけで判断する よくある失敗は、開封率だけを見て配信の良し悪しを判断してしまうことです。開封率が高くても、クリックや購入につながっていなければ、冒頭文ではなく訴求内容やリンク先に課題がある可能性があります。 反対に、クリック率だけを見て「良い配信」と判断するのも危険です。**クリックの後に購入や申込につながっているかまで確認しないと、成果につながる配信かどうかは判断できません。** ### 比べるときの注意：配信人数と期間をそろえる 配信どうしを比べるときは、条件をそろえないと誤った結論になります。 - **配信人数**：全員配信と絞り込み配信では反応率が変わります。絞り込んだ配信は反応率が高く出やすいため、同じ種類どうしで比べます - **集計期間**：配信直後と14日後では数字が違います。配信から同じ日数が経った時点の数字を使います - **配信内容の種類**：セール告知と新商品の紹介、読み物では、そもそもの反応の水準が違います 友だちの追加経路ごとにブロックの増え方を比べると、どの集客経路の友だちに配信が合っていないかも見えてきます。 ![](https://www.lycbiz.com/sites/default/files/styles/image_webp/public/media/jp/manual/line%20official%20account%20manager/%E5%8F%8B%E3%81%A0%E3%81%A1%E8%BF%BD%E5%8A%A0%E7%B5%8C%E8%B7%AF.png.webp?itok=mQgOW2bN) 出典：[LINEヤフー for Business「分析」マニュアル](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight/overview/step/?utm_source=chatgpt.com) ## LINE配信を分析する5つの手順は？ 配信の振り返りは、次の5つの手順で進めると、毎回同じ質で行えます。 ### 手順1　決めたいことを書く：次の配信で何を変えるか 「次回のセール告知の対象者を決めたい」「冒頭の画像を変えるべきか判断したい」のように、分析の結果で決めたいことを1つ書き出します。 ### 手順2　比べる相手を決める：前回・同じ種類の配信・別の対象者 1回の配信の数字だけを見ても、良いのか悪いのかは判断できません。前回の配信、同じ種類の過去の配信、別の対象者に送った同じ配信など、比べる相手を決めます。 ### 手順3　流れのどこで減っているかを見る：開封・クリック・購入 前の章の流れに沿って、比べる相手と各段階の率を並べます。**差が一番大きい段階が、次に手を入れる場所**です。 ### 手順4　原因の仮説を立てる：対象者・内容・タイミング 開封で減っているなら冒頭の吹き出しやタイミング、クリックで減っているなら訴求や画像、購入で減っているなら遷移先や商品が主な候補です。 ### 手順5　次の配信で1つだけ変える：結果を記録する 仮説の中から1つを選び、次の配信で変えます。変えたこと、結果、次に試すことを記録しておくと、担当者が変わっても改善の流れを引き継げます。 ### 振り返りシートに残す項目：毎回同じ形で記録する 振り返りは、毎回同じ項目で記録すると、過去の配信と比べやすくなります。最低限、次の項目を残しておきましょう。 - 配信日時と曜日 - 配信の種類（セール告知、新商品、読み物など）と対象者の条件 - 配信人数、開封率、クリック率、購入数（計測している場合）、配信後のブロック増加数 - 前回から変えたこと（1つ）と、その結果 - 次回に試すこと **「前回から変えたこと」を必ず1行書く**だけで、振り返りが数字の記録から改善の記録に変わります。 ## 「クリックは多いが購入が少ない」ときは何を確認する？ 開封もクリックも悪くないのに購入が少ないケースは、LINE配信で最もよくある悩みの1つです。**LINEのメッセージ自体ではなく、クリックした後に問題があることが多い**ため、確認する場所が変わります。 ### 確認する順番：計測から対象者まで6つ 次の順番で確認すると、原因を早く絞り込めます。 | 確認すること | 見るポイント | 次の配信で変えること | | --- | --- | --- | | ① 計測漏れ | 計測タグが購入完了ページで動いているか。アプリや別ドメインで購入されていないか | 計測の設定を直す（配信は変えない） | | ② 遷移先 | リンク先のページが訴求内容と合っているか。スマートフォンで読み込みが遅くないか | 訴求した商品のページに直接リンクする | | ③ 商品・価格・在庫 | 配信した商品が品切れになっていないか。価格がほかの販路より高くないか | 在庫のある商品、価格に納得感のある商品に変える | | ④ クーポン条件 | 利用条件が分かりにくくないか。最低購入金額や期限が厳しすぎないか | 条件をメッセージ内で明示する、条件を緩める | | ⑤ 対象者 | 一度も購入したことがない人ばかりに送っていないか | 購入経験のある人や、関連商品を見た人に絞る | | ⑥ タイミング | 給料日前や平日の日中など、買いにくい時間に送っていないか | 曜日・時間帯を変える | ①の計測漏れは見落とされがちですが、最初に確認すべき点です。購入が実際より少なく見えているだけなら、配信を変える必要はありません。 ### 次の配信で変えるのは1つだけ：効果の理由を説明できるように 原因の候補が複数見つかっても、次の配信で変えるのは1つに絞ります。**対象者と訴求とタイミングを同時に変えると、結果が良くなっても何が効いたのか説明できません。**対象者を絞り込む方法は、[LINEのセグメント配信とは？](https://blog.cresclab.com/ja/segment-delivery?hsLang=ja)で詳しく紹介しています。 ### 想定例：秋のセール告知で購入が伸びなかった場合 ここでは、架空の例で確認の流れを見てみます（想定例）。 あるアパレルのECが、秋のセール告知を友だち全員に配信しました。開封率とクリック率は前回のセール告知と同じ水準でしたが、計測タグで見た購入数は前回の半分ほどでした。 まず①の計測を確認すると、タグは正しく動いていました。次に②の遷移先を見ると、リンク先がセールのトップページになっており、紹介したアウターの一覧にすぐたどり着けない作りでした。③の在庫を確認すると、紹介したアウターの人気サイズが配信の翌日に品切れになっていました。 この場合、次の配信で変えるのは「リンク先を紹介した商品の一覧ページにする」の1つです。在庫の問題は配信ではなく商品の準備の問題なので、販売の担当者と共有します。**配信の問題と、配信以外の問題を分けて記録しておく**と、社内での改善の役割分担もはっきりします。 ## 開封率が低い・ブロックが増えたときは何を見直す？ 購入より手前の段階で数字が落ちている場合は、見直す場所が変わります。 - **開封率が低い**：トーク一覧に表示される冒頭の文、配信の時間帯、配信頻度を見直します。友だち追加直後の人と長く友だちでいる人では反応が違うため、友だち期間で分けて比べるのも有効です - **ブロックが増えた**：直前の配信内容と頻度を確認します。全員に同じ内容を送っているなら、関心のある人に絞った配信に切り替えることで、ブロックを抑えやすくなります 配信頻度に、どの企業にも当てはまる正解の数字はありません。配信の回数を少しずつ変えながら、1か月あたりのクリック数の合計と配信後のブロック増加数を並べて見るのが現実的です。回数を増やしてもクリックの合計が増えず、ブロックだけが増えるようになったら、そこが今の頻度の上限の目安です。 ブロックは一度されると、その人には配信が届かなくなります。**開封やクリックの数字だけでなく、配信後のブロックの増え方を必ず一緒に記録する**ことが、長く成果を出す運用につながります。ブロックを防ぐ具体策は、[LINE公式アカウントのブロック率を下げる方法](https://blog.cresclab.com/ja/line-how-to-lower-block-rate?hsLang=ja)で解説しています。 ## 購買データやWeb行動まで分析するには？ 「配信をクリックした人のうち、何人が買ったか」「どんな顧客が反応したか」まで見るには、LINEのデータと購買やWeb行動のデータをつなぐ必要があります。方法は大きく3段階に分かれます。 | 段階 | できること | 必要な準備 | | --- | --- | --- | | 標準機能 | 配信ごとの開封・クリック人数、友だちの属性・追加経路の集計 | 特になし | | 標準機能＋計測 | 配信からのコンバージョン（購入・申込など）の人数と率、サイト内の行動 | LINE Tagなどの計測タグの設置、GA4との連携 | | 外部ツール・顧客データとの連携 | 反応した顧客の購買履歴や会員情報との突き合わせ、反応した人だけへの再配信 | ID連携、購買データ（ECやPOS）の連携、配信・分析ツールの導入 | **購入数などの成果を見るには、計測タグやGA4連携が必要です。さらに「誰が買ったか」「どんな顧客が反応したか」まで分析するには、ID連携などでLINEのユーザーと顧客データをつなぐ準備が必要**です。ID連携の進め方は[LINE ID連携の解説](https://blog.cresclab.com/ja/line-id-binding?hsLang=ja)で、サイト内の行動をつなぐ方法は[GA4とLINEの連携](https://blog.cresclab.com/ja/ga4-line-integration?hsLang=ja)で紹介しています。 ### ID連携の状況も指標にする：連携済みと未連携で分けて見る ID連携を進めている場合は、友だちを「ID連携済み」と「未連携」に分けて、配信への反応を比べてみましょう。会員として登録している人ほど、配信への反応が高い傾向が見られることがあります。その場合、ID連携の比率を上げること自体が、将来の配信の成果を高める土台になります。 当社の見解として、ID連携の準備が整っていない段階でも、まずは標準機能と計測タグで「配信 → 開封 → クリック → 購入」の流れを毎回記録することをおすすめします。流れのどこで人数が大きく減っているかが分かるだけでも、次に手を入れる場所は絞れるからです。 標準機能だけでは、クリック後の購買行動や顧客ごとの違いまでは見えにくくなります。LINE配信の結果をタグやセグメント、Web行動のデータと組み合わせて分析したい場合は、後述するMAACのような配信・分析ツールが選択肢になります。 [![導入実績 800社以上  ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/22677929/interactive-377916599028.png)](https://blog.cresclab.com/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLKbybiHIgPF%2Bo2MY0N87%2FpvBalqQHaHS3v1AxJgne3X0XmyeP4vuWZWC8p%2F3bZRdnYmY6hR7DMoJpAdmJ0LnNguK%2BTEaeZ0BaGpBeEeQI8WGYnK9AKjErktfjlw28d1xX6oAoEhOy4iIemfBePH7xE2Y8Nv3aI0QPRMEwEQGs8uUL9nRj9CKzy2P9GOma375o5t8bYSVx%2FsGMXjr%2F6wpzU4ilUl51U3Xw%3D%3D&webInteractiveContentId=377916599028&portalId=22677929&hsLang=ja) ## AIに質問して分析すると何が変わる？ これまで説明した手順は、表計算ソフトでも進められます。ただ、過去の配信結果や購買データと組み合わせて「なぜ」を掘り下げようとすると、集計の手間が一気に増えます。 最近は、配信結果や購買データにつながったAIに、自然な言葉で質問しながら分析する方法も出てきました。配信のデータがつながっていれば、たとえば次のような質問ができます（想定例）。 - 先月の配信ごとに、開封率・クリック率・配信後のブロック増加数を一覧にして - ブロックが多かった配信に共通する特徴は何か - クリックした人は、ほかにどのタグを持っているか さらに購買データが接続されている場合は、「前回の配信に反応して購入した顧客には、どのような特徴があるか」「クリックしたが購入していない顧客について、何を確認すべきか」といった質問にも答えられるようになります。 AIは集計結果と仮説を返し、追加の質問にも答えます。**集計の作業はAIに任せ、担当者は仮説を選んで次の配信を決めることに時間を使えるようになる**のが大きな違いです。 ただし、AIの回答に含まれる数字は、管理画面や元データと突き合わせて確認してから施策に使ってください。AIでのデータ分析の基本や、顧客データを使う前の確認事項は、[AIデータ分析とは？](https://blog.cresclab.com/ja/ai-data-analysis?hsLang=ja)で詳しく解説しています。 ### AIに任せる部分と人が決める部分：役割を分けておく - **AIに任せる**：集計、反応した人と反応しなかった人の比較、原因の候補の洗い出し、振り返りの要約 - **人が決める**：何を決めるために分析するか、どの仮説を試すか、数字が正しいかの確認、配信の最終判断 **「何を決めたいか」と「どれを試すか」を人が持つ**ことで、AIの提案に振り回されずに改善を続けられます。 ## MAAC・DAACでできるLINE分析は？ クレッシェンドラボの[MAAC（マーク）](https://www.cresclab.com/jp/product/maac)は、LINEを中心に、セグメント配信やシナリオ配信を行うマーケティングツールです。[製品ページ](https://www.cresclab.com/jp/product/maac)（2026年10月16日確認）では、分析に関わる機能として「分析ダッシュボード」「開封・クリック分析」「タグ作成・自動付与」「流入経路識別」「エンゲージメントレベル分析」「サイト行動データ取得（GA4／SDK連携）」などが紹介されています。 MAACでは、GA4連携や追跡リンクの設定により、配信やリッチメニューごとのコンバージョン・売上を計測できます。EC・基幹システムとの連携範囲は、システム・契約プラン・個別の要件によって異なります。 ![](https://cdn.prod.website-files.com/696de2ba59fd7c13820af2d5/69da367e4f2720acabd48209_JP%EF%BC%BF%E4%B8%8B%E8%BC%89%E6%AA%94.avif) また、MAACの基本機能一覧には「AI対話型データ分析（DAAC）」が含まれています（利用できるクエリ数や条件は製品ページで確認してください）。[DAAC（ダーク）](https://www.cresclab.com/jp/product/daac)は、MAACやCAACのデータをもとに分析を行い、製品ページでは「発見したインサイトは、リアルタイムでMAACやCAACでの施策（配信・接客）に直結」と紹介されています。DAACで分析できるデータの範囲は接続状況によって異なるため、導入前に確認してください。 当社の見解として、配信数が少なく、振り返りが月1回程度であれば、まずは標準機能と表計算ソフトから始められます。一方で、次のような段階になったら、MAACやDAACのようなツールを使うことで、分析から施策化までを進めやすくなります。 ![](https://cdn.prod.website-files.com/696de2ba59fd7c13820af2d5/6abe20769951efd670ec506a_daac_dashboard_light.gif) - 絞り込み配信やシナリオ配信を、月に何本も運用している - 複数の店舗やブランドのアカウントをまとめて管理している - ID連携済みの友だちが増え、購買データと合わせて毎週振り返りたい **標準機能でできることが分かっていれば、ツールに何を求めるかも明確になります。**ほかのLINE運用ツールとの違いは、[比較ページ](https://www.cresclab.com/jp/alternatives)でまとめています。 ## まとめ - LINE分析は、次の配信で「誰に・何を・いつ」送るかを決めるための作業です。数字を見る前に、決めたいことを1つ決めましょう - LINE公式アカウントの「分析」では、配信・開封・クリックなどを配信から14日間集計して確認できます。集計値が20未満だと表示されない指標がある点に注意が必要です - 指標は「配信 → 開封 → クリック → 購入 → ブロック」の流れで並べ、差が一番大きい段階に手を入れます。ブロックは累計と配信ごとの増加を分けて見ます - 「クリックは多いが購入が少ない」ときは、計測漏れから確認し、次の配信で変えるのは1つに絞ります - 購入数などの成果を見るには計測タグやGA4連携が、「誰が買ったか」「どんな顧客が反応したか」まで分析するにはID連携などで顧客データとつなぐ準備が必要です。配信結果や購買データをAIに質問しながら分析する方法も、選択肢の一つになります [![Japanese LINE analytics SaaS CTA banner](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/Japanese%20LINE%20analytics%20SaaS%20CTA%20banner.png?width=1881&height=836&name=Japanese%20LINE%20analytics%20SaaS%20CTA%20banner.png)](https://www.cresclab.com/jp/contact-us) ## 出典 - [分析マニュアル（ステップ配信追加）｜LINEヤフー for Business](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight/overview/step)（2024年5月8日更新、2026年10月16日確認） - [分析 - メッセージ配信マニュアル｜LINEヤフー for Business](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight_message)（2026年10月2日更新、2026年10月16日確認） - [各指標の値の確認が可能なタイミングマニュアル｜LINEヤフー for Business](https://www.lycbiz.com/jp/manual/OfficialAccountManager/insight_logic)（2025年12月1日更新、2026年10月16日確認） - [MAAC 製品ページ｜クレッシェンドラボ](https://www.cresclab.com/jp/product/maac)（2026年10月16日確認） - [DAAC 製品ページ｜クレッシェンドラボ](https://www.cresclab.com/jp/product/daac)（2026年10月16日確認） ![author image](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/IMG_5874.png?width=95&height=95&name=IMG_5874.png) ##### [Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/author/nari-fujiie) LINEマーケティングとAI活用の最新トレンドをわかりやすく発信し、貴社のマーケティング課題解決に役立つインサイトをお届けします。 記事をシェアする - - - 関連タグ - [LINE拡張ツール](https://blog.cresclab.com/ja/tag/line拡張ツール) /- [daac](https://blog.cresclab.com/ja/tag/daac) /- [LINE分析](https://blog.cresclab.com/ja/tag/line分析) ## 関連記事 ##### [![](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(60).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(60).png) LINEマーケティング |2026/10/15 AIデータ分析とは？できること・やり方と顧客データの活用法【2026年版】 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/ai-data-analysis?hsLang=ja) ##### [![業務システムとLINEをつなぐ方法](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(59).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(59).png) LINE公式アカウント |2026/10/08 業務システムとLINEをつなぐ方法｜ノーコード連携とAPI開発の使い分け Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/line-system-integration?hsLang=ja) ##### [![顧客セグメンテーションとは？切り方の5つの型とLINEでの実装手順【2026年版】](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(58).png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(58).png) LINE公式アカウント |2026/10/07 顧客セグメンテーションとは？切り方の5つの型とLINEでの実装手順【2026年版】 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/customer-segmentation?hsLang=ja) ##### [![](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/JP%20Blog%20Featured%20Image%20(1)-Nov-25-2025-08-18-47-3973-AM.png?width=284&height=165&name=JP%20Blog%20Featured%20Image%20(1)-Nov-25-2025-08-18-47-3973-AM.png) LINE活用 |2026/10/06 AIマーケティングとは？生成AIの活用法・ツールの選び方・事例まで【2026年最新版】 Nari Fujiie](https://blog.cresclab.com/ja/ai-marketing-guide?hsLang=ja) TOP ![cl logo-13-1](https://blog.cresclab.com/hs-fs/hubfs/cl%20logo-13-1.png?width=567&height=95&name=cl%20logo-13-1.png) COPYRIGHT© Cresclab 2026. 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