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Lステップの流入経路分析でできることは、大きく3つです。
特に3点目は重要で、2025年9月のアップデートでは、流入経路の集計結果をCSVで出力できるようになり、
「誰が・いつ・どれくらいの頻度で」読み込んだかの記録確認がしやすくなった、と公式ブログでも説明されています。
流入経路分析が失敗しやすい理由は、設計が先に立たず「とりあえず作る」からです。おすすめはこの粒度。
経路が増えすぎると、1経路あたりの母数が小さくなって判断できず、結局“全部同じ配信”に戻ります。
Lステップの流入経路分析は便利ですが、運用上の落とし穴がいくつかあります。
「アクションの実行」は後から変更できない
流入経路作成時の「アクションの実行」設定は、後から変更できないため、目的が曖昧なまま作ると作り直し（URL差し替え）が発生します。
「いつでも」or「初回友だち追加時のみ」を用途で分ける
この使い分けは公式解説でも具体例付きで触れられています。
計測・分析目的ならCSV出力まで見据える
2025年9月以降は、流入経路の集計をCSVエクスポートできるため、外部でLTV・来店頻度・参加回数などと突合しやすくなりました。
流入経路分析で見るべきは、単純な友だち増加数より 経路間の差です。実務では次の順で見ます。
①量（Volume）
経路別の流入数（そもそも母数があるか）
②質（Quality）
ブロック率（高い経路＝期待値がズレている可能性）
初回反応（クリック、回答フォーム回答など）
③成約寄与（Conversion）
予約・購入・来店など、最終KPIに繋がっているか（CSVで履歴が追えるケースは、より強い判断が可能）
同じ1,000人でも、経路Aは“薄い友だち”、経路Bは“濃い友だち”があり得ます。
ここを見誤ると、友だち数だけ増えて成果が伸びない状態になります。
流入経路ごとの最適化で一番効くのは、実は「普段の配信」より 友だち追加直後〜初回数通の体験設計です。
経路別に変えるべき3点
そしてLステップの流入経路分析は、そもそも「流入元によって出し分け配信ができる」機能として説明されています。
流入経路分析の本質は、「誰を増やすか」→「最初の配信を変える」→「成果で判断する」
2025年は、流入経路集計のCSVエクスポートが加わり、来店頻度・参加回数・LTV的な見方まで拡張しやすくなりました。
