ユーザーは語る!?コホート分析で施策の成果を一目瞭然にする方法。

ユーザーは語る
ウェブサービスを成長させるためには、新規ユーザーを獲得すること、それと同じくらい、いや、それ以上に大切なことがあります。それは、新規ユーザーの行動を追うこと、そして満足してもらうことです。 新規ユーザーが満足しないウェブサービスに新規ユーザーを次々と呼んでくるよりも、満足してもらえる状態を作ることで、効率よく新規ユーザーを定着ユーザーに変え、ウェブサービスを成長させましょう。  

ウェブサービスのコホート分析が重要な理由

リピート率はウェブサービスの成長曲線に直結する

少し算数をしてみてください。100人の新規ユーザーのうち、10人が定着するサービスと、2人が定着するサービスがあったとします。この場合、定着率はそれぞれ10%と2%になりますよね。 では、今後、これらのサービスが同じマーケティング予算で、同じ数の新規ユーザーを獲得していったとしましょう。そうすると、それぞれの成長速度はどのくらい変わってくるでしょうか。 定着率に5倍の差があるので、当然アクティブなユーザー数は定着率が10%のサービスが、定着率が2%のサイトに対して、5倍のスピードで猛成長していくことになります。 これらは定着率以外に関しても言えますよね。たとえば、100人の新規ユーザーが合計で50,000円の粗利を生む場合と、10,000円の粗利を生む場合でも、成長率には5倍の違いが生じるでしょう。  

コホート分析

このようにユーザーに満足してもらえるウェブサービス、サイトになるように改善することで、成長率の高いサービスを創りあげる上では、PDCAを回すことが欠かせません。 こうした、一定数のユーザーあたりの行動(一定数のユーザーのうちの定着率、友人に勧める確率、コンバージョン数、売り上げ額など)を分析し、施策の結果を確認する手法をコホート分析といいます。  

GoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)でコホート分析を行う方法

アドバンストセグメントにコホート分析機能

では、どうすればコホート分析を行うことが出来るのでしょうか。コホート分析を行うためには、GoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)のアドバンストセグメントを活用すると簡単です。 アドバンストセグメントの中でも、初訪問日の範囲でセグメントすることで、施策前後で同一集団に属するユーザーの行動にどのような変化が生じたか、もしくは、施策前後で初訪問ユーザーにどのような違いが見られるかを分析することができます。 たとえば、同一集団に属するユーザーの行動という面では、3ヶ月前に登録していたユーザーは、訪問ごとに5ページほど閲覧していたけれど、施策の結果、訪問のたびに7ページほど閲覧するようになったということが分かるかもしれません。 もしくは、初訪問のユーザー同士を比較すると、施策の結果、ランディングページからの登録率が上がったということが比較できるかもしれません。初訪問ユーザーに絞って比較することで、リピーターなどの行動を除外して、純粋に施策の結果を確認することが出来ます。  

GoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)でのコホート分析の使い方

では、さっそくGoogleAnalytics(グーグルアナリティクス)の初訪問日の範囲を指定するアドバンストセグメント利用してみましょう。 まずは、アドバンストセグメントから、新しいセグメントを作成します。   Google Analytics 新規セグメント作成   次に、初回訪問日の範囲、たとえば今週初めて訪問したユーザーという具合に設定してみましょう。  

Google Analyticsでのコホート分析のために初回訪問日の範囲を設定

  こうして、コホートを設定することで、先週の初訪問ユーザー群と、今週の初訪問ユーザー群の、その後の定着率といったような行動の違いまで追うことが出来ます。 オーガニック経由や広告経由といったような流入経路や、性別、年齢といったようなユーザー属性も、合わせて設定することで、よりターゲットを区切ったコホートを作成することも出来ます。必要があればですが、この期間に訪れた25-34歳以上の女性は、その後のリピート率が高いなど、詳しく分析することも出来ますね。  

どのように使うか

たとえば、メディアサイトを運営している場合であれば、その後の再訪問率や定着率をコホート単位で確認することも出来ます。 何かの機能を追加した場合などには、その機能のリリース前とリリース後で新規ユーザーの動きの違いを確認することも可能です。  

03

  作成したコホートのセグメントを選択して、「ユーザー」から「リピートの回数や間隔」を選択すれば確認することが出来ますね。216人中、再度ウェブサイトを訪れてくれたのは20人と、リピート率は10%程度になっています。初回訪問は訪問数216に対してPV数が472に対して、リピーターは1回あたりのPV数が跳ね上がっていること等も確認できますね。 このように、特定の期間に初訪問したユーザーの、その後の行動まで追うことが可能になります。   また、上述したように、2つのコホートを比較することで、その間に行った施策の結果を確認することが出来ます。  

コホート分析の比較

  この例では、11/4~11/10に初訪問したユーザー群に比べて、11/11~11/17に初訪問したユーザー群のほうが、リピート率が悪くなっていることが分かります。   その原因としては、
  • 後の週のほうが集計期間が1週間短いから
  • この間のサイトの変更点などが悪影響を及ぼしている
  • 流入源(参照源、ランディングページ)が違う
などが考えられます。   これらをひとつひとつ確認していくことで、リピート率に好影響な要素や、悪影響な要素を見つけることが可能になります。 また、ウェブサイト上で「ある特集をしていた時期に訪問して特集を読んだユーザーは定着率がいいね」という情報が分かれば、似たような特集を定期的に組んで新規ユーザーをそこをランディングページにしたマーケティングを行うといった施策も可能です。

 コホート分析を利用した事例

こちらでは、コホート分析によって各国別の継続率を分析し、どの国でアプリをリリースするかを決定した事例が紹介されています。
カップル専用アプリBetweenが日本進出を決めたデータとは』(Growthapp)
 

まとめ

  • サービスを改善して、ユーザーあたりのパフォーマンスを改善しよう!
  • そのためにはコホート分析を利用しよう!
  • コホート分析にはGoogle Analyticsのアドバンストセグメントが便利!
以上、どんどんウェブサイトを改善していきましょう!  

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