会員ログの活用法 第14回
申し込みページへのリンクを押した会員の4割は、1時間以内に申し込んでいる。
講演会の案内メールの報告では、クリック数と申し込み数が別々に並びます。クリックが多ければ、案内は効いているように見えます。
ただ、メールのリンクを押した会員が、そのまま申し込んだのかどうかは、別々の数字からは分かりません。申し込みの中には、メールとは関係なくサイトから来た会員の分も混ざっています。案内メールがどれだけ申し込みに直接つながったのかは、同じ人で確かめないと分かりません。
会員IDでメールのクリックとフォームの送信記録をつなぐと、リンクを押してから1時間以内に申し込んだ会員を、配信ごとに数えられます。
案内した申込ページ,リンクを押した会員(人),1時間以内に申し込んだ会員(人) 循環器 講演会,60,17 糖尿病 講演会,78,30 札幌 講演会,25,13 皮膚科 講演会,79,37 資料請求,36,15
このグラフの数え方
架空のサンプルデータで集計した例です。
ここに挙げた使い方は一例です。サンプルの数字は架空のもので、実際の結果や施策の効果を約束するものではありません。
ここから先は、システム担当者に渡してください。集計SQLで出た結果を、AIプロンプトと一緒にAIへ貼ると、上のようなグラフと読み取りが返ってきます。
with c as (
select member_id, campaign_id, min(event_at) as clicked_at
from mail_event
where event_type = 'click'
and url like '/entry/%'
and event_at >= '2026-04-01' and event_at < '2026-10-01' -- 期間。実際には集計する期間に差し替える
group by member_id, campaign_id
)
select c.campaign_id,
count(*) as clicked,
sum(case when exists (
select 1
from form_submission f
where f.member_id = c.member_id
and f.submitted_at between c.clicked_at and c.clicked_at + interval '1 hour'
) then 1 else 0 end) as applied_within_1h
from c
group by c.campaign_id
order by c.campaign_id;次の表は、申し込みページを案内した会員向けメールについて、配信ごとに、リンクを押した会員と、そのあと1時間以内に申し込んだ会員を数えた集計です。
campaign_id=配信、clicked=申し込みページへのリンクを押した会員数、applied_within_1h=押してから1時間以内に申し込んだ会員数です。
個人を特定できる列は含めていません。
1. 配信ごとに clicked と applied_within_1h を並べた棒グラフを、画像で描いてください。各配信に「その場で申し込んだ割合」を添えてください。
2. 次の点を読み取って、3行程度で教えてください。
・リンクを押した会員のうち、その場で申し込んだのは何割か
・配信によって、割合に違いはあるか
・メールのクリック数と申し込み数を別々に見るだけで、案内の効果を判断してよいか
(ここに集計結果を貼る)SQLとプロンプトは、準備編の汎用テーブルを前提にした例です。実際のテーブル名・列名に合わせて書き換えてください。動作や結果を保証するものではありません。
使う表: mail_event(メール送信と反応)/form_submission(フォーム送信) (表の形は準備編)
メールのクリックとフォームの送信記録が、会員IDでつながっていないと、この問いには答えられません。
クリック数と申し込み数を別々に数えるだけでは、「リンクを押した人が、その人自身として申し込んだか」を確かめられないからです。
writeWiredでは、会員IDの付いたアクセスログとメール・フォームの記録が最初から同じ場所に揃っています。会員サイトCMSとしてのwriteWired