2020.01.14用語解説

コホート分析とは？ユーザーの動向を正しく把握し、施策に活かす方法

ユーザーを細かく分けて数値をみる「コホート分析」。Google Analyticsを用いた基本的な分析方法を解説していきます。

Webサービスやアプリを事業として成長させるためには、アクセス数/起動数やコンバージョン数、コンバージョン率、リテンションレートなど継続的に計測すべき指標が多数あります。

それらの指標を分析する際、「初回アクセス/起動日が同じ」や「経由したキャンペーンが同じ」など、ユーザーを細かく分けて数値をみると、より正確にユーザーの動向を把握できます。

そのために用いられる分析方法がコホート分析です。今回はコホート分析とは何か、注目されている理由、Google Analyticsを用いた基本的な分析方法を解説していきます。

コホート分析とは？

「コホート」とは「同じ時期に近しい経験をしている人々のグループ」を指す言葉です。「コホート分析」は、もともと心理学や社会学において用いられており、世代や社会的な経験によって被験者を分け、行動や意識にどのような変化が表れるのかを調べる分析手法です。

Webマーケティングにおける「コホート分析」は、ユーザーを属性や条件でコホートに分け、ユーザーの動向を知るための分析方法として知られています。

ECサイトにおいて「同じキャンペーンを経由したユーザー」をコホートに分け、月ごとのコンバージョン率や購入金額の変化を追い、キャンペーンの長期的な成果を測る。アプリにおいて「ダウンロードした週が同じユーザー」をコホートに分け、週ごとのリテンションレートの変遷を追い、リテンションレートが改善しているかをチェックするなど。目的によってコホートの種類や計測期間はさまざまです。

「経由したキャンペーンが同じ」や「初回訪問/ダウンロードが同じ」といった条件だけでなく、性別や国、デバイスなどの属性によって、コホート分けする場合もあります。

コホート分析はなぜ重要なのか？

コホート分析は、近年のSaaSやサブスクリプションビジネスの登場・普及によって、さらに注目されるようになりました。SaaSとはクラウド上で利用するソフトウェアサービス。サブスクリプションビジネスとは消費者が製品やサービスを一定期間利用できる「権利」に対してお金を支払うビジネスモデルです。

SaaSやサブスクリプションビジネスは、ユーザーに継続的に利用してもらわなければ、利益を得られません。ユーザーの動向を正しく捉え、改善に活かす必要があります。そこでコホート分析が重要になります。

米シリコンバレーのデータ分析サービス「Exploratory」のIkuya Murasato氏は「チャーンレート」を例に説明しています。チャーンレートは、顧客のサービス解約率を示す数値です。

基本的にチャーンレートは新規顧客ほど高く、既存顧客ほど低い傾向にあります。そのため、ユーザー全体のチャーンレートを追っていると、既存顧客の比率が増えるにつれ、チャーンレートは改善したようにみえてしまうことがあります。

そこで、「ユーザーがサービスを購読し始めた時期」でコホート分けをし、購読時期が最近のユーザーほど、チャーンレートが低くなっているかを確認します。例えば、「2019年1月に購読を始めたユーザー」より「2019年7月に購読を始めたユーザー」のほうがチャーンレートが低くなっていれば、半年間でチャーンレートが改善したと正確に把握できます。

このように、コホート分析は、より正確にユーザーの動向を正しく把握するために、欠かせない分析方法なのです。

WEBサービスやアプリにおけるコホート分析

ビジネスモデルを問わず、Webサービスやアプリの改善においても、コホート分析によってユーザーの動向を深く理解し、施策に活かすことができます。

例えば、米国の子ども向けの教育アプリ「codeSpark」では、流入したキャンペーンごとにユーザーをコホート分けし、リテンションレートやチャーンレートを計測。継続的に行動の変化を追いました。

その結果、流入したキャンペーンごとに、コンテンツの達成度やリテンションレートに違いがあることがわかりました。同社は各コホートに合わせてアプリ内のコンテンツの難易度を最適化。その結果、リテンションレートを85%も向上させることに成功しました。

Google Analyticsを用いたコホート分析の方法

Webサービスやアプリの改善のためにコホート分析を始めたい場合、最も気軽に利用できるツールがGoogle Analyticsです。無料で簡単にコホート分析を行うことができます。

以下では、Google Analyticsを用いたコホート分析の基本的な方法を解説していきます。

コホート分析の管理画面

Google Analyticsの管理画面からサイドバー「オーディエンス」内にある「コホート分析」を選択すると、以下のようなページが表示されます。

赤枠で囲ったエリアで「コホートの種類」や「コホートのサイズ」「指標」「期間」を設定できます。

①コホートの種類
「コホートの種類」ではユーザーをコホート分けする条件を設定します。Google Analyticsでは「集客の日付」のみが選択できます。

②コホートのサイズ
「コホートのサイズ」ではコホートのサイズを設定します。「日別」「週別」「月別」を選択できます。

③指標
「指標」では計測する指標を設定します。1ユーザーあたりのPVや累計PV数、ユーザー維持率などを設定できます。

④期間
「期間」では計測する期間を設定します。コホートのサイズが「日別」なら過去7日から30日、「週別」なら過去1週から過去12週、「月別」過去1ヶ月から3ヶ月の間で設定できます。

同じキャンペーンを経由したユーザーのコンバージョン数を知りたい

コホートの種類を「集客の日付」、指標を「目標の完了数」に指定します。今回は過去3ヶ月間の数値をみると仮定し「コホートのサイズ」は「月別」を選びます。

次に右上の「セグメントの追加」から「新しいセグメントを作成」を選択。「シーケンス」を選びます。

「シーケンス」はユーザーを特定の条件で分けるための機能です。以下では、「シーケンスの開始」を「最初の通過地点」に、キャンペーン用のランディングページのURLを指定しています。これによって、最初にキャンペーン用のランディングページを訪れたユーザーのコホートを作成できます。

「保存」を押すと、以下のように、キャンペーンページのURLから訪問したユーザーの月別コンバージョン数が表示されます。

時間の経過にともなう維持率の変化を知りたい

維持率の変化を把握するには、コホートの種類を「集客の日付」、指標を「ユーザー維持率」に設定します。「コホートのサイズ」や「期間」は計測したい期間に合わせて設定します。

以下では、コホートのサイズを「日別」、期間を「過去7日」に設定し、2019年11月29日から12月5日までにサイトを初訪問したユーザーの数値を表示しています。

ユーザーがコンバージョンするタイミングを知りたい

コホートの種類を「集客の日付」、指標を「目標の完了数」に指定します。「コホートのサイズ」は「月別」を選びます。「コホートのサイズ」や「期間」は計測したい期間に合わせて設定します。

以下は、コホートのサイズを「日別」、期間を「過去7日」に設定し、2019年11月29日から12月5日までにサイトを初訪問したユーザーのコホート分析を行っています。

KARTE for Appでアプリのコホート分析を実施

アプリのマーケティングにおいて、より詳細なコホート分けを行いたい場合、KARTE for Appの「リテンションレポート（β機能）」を活用すると良いでしょう。

「KARTE for App」の「リテンションレポート（β機能）」では、より細かいコホートを設定でき、アプリにおけるユーザーのリテンションレートを追うことができます。KARTE for Appは、アプリ上で顧客行動をリアルタイムに解析、適切なコミュニケーションを図るためのプラットフォームです。顧客体験の向上をサポートするCXプラットフォーム「KARTE」が提供しています。

リテンションレポートではユーザーのログインやコンバージョンなど、特定のイベントが発生したユーザーに分けて、リテンションレートを把握できます。以下のような例があります。