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グロースハックのためのユーザー行動分析法 「ファネル分析」「コホート分析」とは?

もはやWeb業界ではありふれた言葉になりつつある、「グロースハック」。Facebookの成功事例が有名ですね。

Facebookでは当時、ユーザーの継続率が伸びない、という課題を抱えていました。その解決のために、新機能の開発を2年間停止し、ひたすら検証に取り組んだのです。

結果的には「友達とつながること」が最も大切な指標だということを突き止め、ユーザーの新規登録時に「ますは既にFacebookを利用している友達を探す」ページを追加しました。そしてそれが結果的に、ユーザーの継続率が爆発的に上がった契機になったのです。

▼Facebook新規登録時の画像 「利用している友達を探す」のが最初のステップ

このようにグロースハックとは、数値やユーザーの声を分析し、サービスを成長させる仕組みをつくることです。具体的には、分析→仮説→施策の実行→検証 のPDCAを繰り返し回していくことになります。

今回はこの「分析」に焦点を当て、ユーザー行動を分析するために役立つ「コホート分析」と「ファネル分析」を、実際にグロースハックに成功した事例を併せて紹介します。

そもそも、なぜユーザー行動を分析すべきなのか?

例えば、ECサイトで商品を購入するユーザーを想定してみましょう。まずは、そのユーザーがサイトを訪問したきっかけがあります。広告経由なのか、検索で入ってきたのか。そして購入までに、何度サイトを訪問しているのか。購入直前には、サイト上でどのような動きをしていたのか。

このように実際の購入者の動きをとらえることで、その購買に貢献していた広告やコンテンツを探ることができます。この分析を繰り返し行うと、自分たちにとって最も理想的な「ユーザーの動き」が定義できます。そしてより多くのユーザーが同じ動きをするように、サイトを改善していくことになります。

このように、ECサイトに限らず、グロースハックを行う上では「現状のユーザーがどのように行動していて、それをどう変えていくべきなのか」を把握する必要があります。

そのユーザー行動の分析において役に立つ代表的な手法が、「コホート分析」と「ファネル分析」です。

時間の経過に伴うユーザー行動の変化を可視化する「コホート分析」

「コホート分析」とは、一言で言うと「時間の経過に伴うユーザー行動の変化」を分析する手法です。例えば、ある特定の月にサービスに登録したユーザーのうち、翌月、翌々月にそれぞれ何%戻って来たか、というようなユーザーの定着度をわかりやすく表にまとめて分析することができます。

コホート分析は、Googleアナリティクスでも見ることができます。ユーザーを特定の層でセグメントし、数値を出すことも可能です。

▼Googleアナリティクスのコホート分析画面

「コホート分析」を活用すると、サービス改善のスピードUPができる

コホート分析が簡単に実施できるツールは他にも多くあります。例えば映画レビューアプリ「Filmarks」を提供する株式会社つみきでは、「Mixpanel(ミックスパネル)」を活用してコホート分析を実施しています。

同社では、ユーザー行動の分析によってグロースに最適なKPIを発見し、それを上げることにフォーカスした結果、会員登録数を1.6倍にすることに成功しました。

▼Mixpanelを使ったコホート分析で、ユーザーの継続率を可視化

<参考記事>
グロースハッカーには最強のツール!みんなが「ハマる」サービスを育てるMixpanel

同社でグロースハックを担当する松山さんは、コホート分析を実施する意義についてこう語っています。

(コホート分析によって、)とにかく早いサービス改善が可能になるんです。実際にFilmarksも、2週間に1度はサービス改善を行っています。「ユーザーがどんな行動をしたらリピートするようになるのか?」という仮説が非常に立てやすくなったので、どんどんサービス改善に繋げていくことができるようになりました。

入口ページから目的達成までの離脱率を把握する「ファネル分析」

「ファネル」とは、液体をなにかの容器に入れる際などに使われる、逆三角すいの形をした「漏斗(ろうと、じょうご)」のことです。ファネル分析を行うことで、ユーザーのページ遷移の流れに中にあるボトルネックを特定することができます。

例えば、新規のユーザーが入ってくる、アプリ初回起動時のアナウンスを通る、コンテンツを読む、というポイントにファネルを置き、各ページにおける離脱率を可視化します。

するとその数値によって、「問題のあるページ」が浮き彫りになります。そのページに集中して改善策を打っていくことで、ユーザー行動を効率的に変化させることが可能になります。

数値では見えない価値ある仮説を導く!「Repro」のファネル分析

ゲームの情報を扱うアプリ「ゲーマグ」を提供している株式会社ファンコミュニケーションズでは、モバイルアナリティクスツール「Repro(リプロ)」を活用してファネル分析を行っています。

ファネル分析を含めた数値に基づく施策を打っていった結果、KPIである「1ユーザーあたりの記事閲覧数」と「1ユーザーあたりのアプリ起動回数」を共に40%上昇させることに成功しています。

▼Reproを使ったファネル分析で、ユーザーのページ遷移を可視化

<参考記事>
数値では見えない価値ある仮説を導く!アプリ上のユーザー行動を全て可視化するツール

同社の廣瀬さんは、「ファネル分析」の効果についてこう語っています。

(Reproのファネル分析によって、)例えば(初回の)アナウンスは100%通ってきているけれど、記事を読まずに新着記事のリストで離脱しているユーザーがいる、といったことがわかります。そして「記事を見てくれるユーザー」と「記事を見てくれないユーザー」の使い方を比較すると、(中略)リストに表示される画像の与える影響の大きさに気づき、即座に改善を行いました。

課題発見からKPIの達成まで 「コホート分析」「ファネル分析」を活用しよう

このように、コホート分析とファネル分析を行うことで、定量的にユーザー行動を解析することが可能になります。以前はこれらの分析にも毎回SQLを書くなどの作業が必要でしたが、今では自動化するツールも数多くあります。ぜひ試してみてはいかがでしょうか。

【本記事で紹介した分析ツール一覧】

  • コホート分析をはじめとしたユーザー行動分析やA/Bテストができる「Mixpanel」
  • ファネル分析やユーザーのアプリ使用動画が見られる「Repro」
  • 無料でアクセス解析をはじめることができる「Google アナリティクス」
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