コホート分析をプロダクト改善施策にどう活かすか：データに基づいた効果測定の実践
プロダクト改善の羅針盤としてのコホート分析
プロダクトマネージャーとして、ユーザーの行動を理解し、より良い体験を提供するために様々な施策を日々検討・実行されていることと存じます。UI/UXの改善、新機能の追加、オンボーディングフローの見直しなど、その内容は多岐にわたります。しかし、これらの施策が実際にユーザーの行動にどのような影響を与え、期待通りの効果を生んでいるのかを正確に把握することは容易ではありません。
多くの場合、施策の効果測定には全体の利用率やCVRなどのサマリー指標が用いられます。これらの指標はプロダクト全体の状況を大まかに把握するには有効ですが、特定の時期にプロダクトを利用し始めたユーザーの変化を捉えたり、施策の影響をより詳細に分析したりするには限界があります。例えば、全体の継続率が向上しても、それは過去からの既存ユーザーの行動変化によるものなのか、それとも新しい施策によって新規ユーザーの定着が改善された結果なのかを、サマリー指標だけでは判別できません。
ここで、コホート分析が強力なツールとなります。コホート分析は、特定の期間や特定の属性を持つユーザーグループ（コホート）を定義し、そのグループのその後の行動を継続的に追跡する手法です。この分析を用いることで、施策導入前後のユーザーグループの行動を比較したり、特定の機能を利用したユーザーグループと利用しなかったユーザーグループの差異を明確にしたりすることが可能になります。つまり、施策がどのユーザーグループに、どのような影響を与えたのかを、より正確に、データに基づいて評価できるようになるのです。
本稿では、コホート分析をプロダクト改善施策の効果測定にどう活かすか、データに基づいた実践的な考え方と手順について解説します。
コホート分析が施策の効果測定に適している理由
コホート分析の最大の強みは、ユーザーを特定の「始まり」でグループ化し、そのグループを時間の経過に沿って追跡できる点にあります。プロダクト改善施策の効果測定においては、この特性が特に有効です。
- 施策影響ユーザーの特定: ある施策を導入した場合、その影響を最も色濃く受けるのは、施策導入後にプロダクトを使い始めた新規ユーザーや、施策導入後に初めて特定の行動を取った既存ユーザーです。コホート分析では、「施策導入後に初回利用を開始したユーザーコホート」や「施策導入後にA機能を利用し始めたユーザーコホート」のように、施策と関連性の高いユーザーグループを定義し、彼らのその後の行動を追跡できます。
- 期間による比較: 施策導入前の同種のコホート（例：施策導入前の週に初回利用を開始したユーザーコホート）と比較することで、施策が行動指標に与えた影響の有無や程度を明確に比較できます。
- 時間の経過による影響の追跡: 施策の効果は即時的ではなく、時間の経過とともに現れる、あるいは変化する場合があります。コホート分析は時間の軸でユーザー行動を追跡するため、施策の長期的な影響や、効果が持続するかどうかを確認するのに適しています。
このように、コホート分析は、プロダクトのユーザーベースを時間の流れと特定の行動に基づいて分解し、施策が各グループに与える影響を粒度高く把握することを可能にします。
コホート分析による施策効果測定の実践例
具体的な施策効果測定のシナリオと、コホート分析を用いた分析の考え方を見ていきましょう。
例1：オンボーディングフロー改善の効果測定
- 施策: 新しいオンボーディングフローを導入し、ユーザーの初期設定完了率向上を目指す。
- 測定したい効果: 新規ユーザーのプロダクト継続利用率（特に初期期間の定着率）の改善。
- コホートの定義:
- コホートA: 新フロー導入前の期間にプロダクトを初回利用したユーザーグループ
- コホートB: 新フロー導入後の期間にプロダクトを初回利用したユーザーグループ
- 分析指標: 各コホートの、初回利用開始からの経過日数（または経過週、月）に応じた継続率。
- 分析: コホートAとコホートBの継続率を比較します。もしコホートBの継続率が、特に初回利用から数日〜数週間後の期間において、コホートAよりも有意に高ければ、オンボーディングフロー改善が新規ユーザーの定着に貢献したと考えられます。
例2：特定機能利用促進施策の効果測定
- 施策: 特定の重要機能（例：データ連携機能）の利用を促すチュートリアルやインセンティブを導入。
- 測定したい効果: その機能を利用したユーザーのプロダクトへのエンゲージメントや継続率向上。
- コホートの定義:
- コホートC: 施策実施期間中に、初めてその機能を利用したユーザーグループ
- コホートD: 施策実施期間中にプロダクトを利用したが、その機能をまだ利用していない（あるいは全く利用していない）ユーザーグループ
- 分析指標: 各コホートの、機能初回利用（または期間開始）からの経過に応じた継続率や、他の重要機能の利用率。
- 分析: コホートCがコホートDと比較して、継続率が高いか、あるいは他の重要機能の利用率が高いかを比較します。ただし、このケースでは「その機能を利用するようなユーザーは、もともとエンゲージメントが高い傾向にある」というバイアス（セレクションバイアス）が存在する可能性があるため、解釈には注意が必要です。可能であれば、A/Bテストと組み合わせ、ランダムに選ばれたユーザーグループに対して施策を実施し、コホート分析で追跡するのが最も有効です。
例3：料金プラン変更の影響分析
- 施策: 料金プランの内容を変更。
- 測定したい効果: 新しい料金プランを契約したユーザーの、プロダクト利用頻度や継続状況への影響。
- コホートの定義:
- コホートE: 新プラン提供開始後に、新しい料金プランを契約したユーザーグループ
- コホートF: 新プラン提供開始前に、既存の料金プランを契約していたユーザーグループ（比較対象として同じ時期に契約したユーザーグループを選択）
- 分析指標: 各コホートの契約後の利用頻度（週あたりのログイン回数など）、特定のヘビーユースされる機能の利用率、プラン継続率。
- 分析: コホートEとコホートFの各種指標を比較し、プラン変更がユーザーのプロダクト利用行動にどのような影響を与えているか評価します。
コホート分析による施策効果測定の手順
BIツールやデータ分析ツール、あるいはSQLを用いてコホート分析を実施する際の一般的な手順は以下の通りです。
- 測定対象の施策と仮説を明確にする: 何の施策の効果を測定したいのか、その施策によってユーザーのどのような行動が変わると仮説を立てているのかを具体的に言語化します。
- 比較対象となるコホートを定義する: 施策の影響を評価するために、どのような基準でユーザーグループを分けるかを決定します。通常、「施策導入前後の期間」や「特定の行動の有無」などが基準となります。期間で分ける場合は、比較対象となるコホートの期間を合わせるか、少なくとも同程度の規模になるように調整することを検討します。
- 追跡する行動指標を定義する: 継続率（リテンション率）、特定の機能利用率、課金率など、施策の目的に合わせて追跡すべき具体的な指標を定義します。これらの指標は、コホート分析で計測可能な形式である必要があります。
- 必要なデータを準備・抽出する: コホートの定義に必要なユーザーの初回行動日や属性情報、そして追跡する行動の発生記録（いつ、どのユーザーが、何をしたか）を準備します。BIツールを使用する場合は、適切なデータソースが接続されているか確認します。SQLの場合は、必要なテーブルからデータを結合・抽出するクエリを作成します。
- コホート別の集計・可視化を行う: 定義したコホートごとに、時間の経過に沿った指標の変化を集計します。多くのBIツールにはコホート分析機能が組み込まれており、特定のイベントを起点とした継続率などを容易に集計・可視化できます。SQLで集計する場合は、ユーザーID、コホート定義日、行動発生日などを基に集計ロジックを構築します。結果は表形式やヒートマップ形式で可視化すると、傾向が掴みやすくなります。
- 結果を解釈し、示唆を抽出する: 集計・可視化された結果を、立てた仮説と照らし合わせて解釈します。コホート間の差異は統計的に有意か、その差異は一時的なものか、長期的な傾向かなどを考察します。分析から得られた示唆は、次の施策の検討やプロダクトの優先順位付けに活用します。
分析結果の解釈における注意点
コホート分析の結果を解釈する際には、いくつかの注意点があります。
- サンプルサイズ: コホートのユーザー数が少なすぎる場合、偶然によるばらつきが大きくなり、信頼性の低い結果となる可能性があります。
- 外部要因: 分析期間中に、対象施策以外の要因（季節イベント、競合の動向、大きなプロモーションなど）がユーザー行動に影響を与えている可能性を考慮する必要があります。
- セレクションバイアス: 特定の行動を起点とするコホート（例：例2の機能利用コホート）を比較する場合、その行動をとるユーザーはもともと特別な属性やモチベーションを持っている可能性があります。この「そもそも属性が異なる」という点による影響を考慮せずに結果を解釈すると、誤った結論を導くことがあります。可能であれば、ランダム化比較試験（A/Bテスト）の枠組みでコホートを定義することが望ましいです。
まとめ
コホート分析は、プロダクト改善施策の効果をデータに基づいて正確に測定するための強力な手法です。全体の平均値に埋もれてしまう施策の影響を、特定のユーザーグループの変化として捉えることで、施策の成否をより適切に判断し、次のアクションへと繋げることができます。
本稿で紹介したように、施策導入前後のコホート比較や、特定の行動を起点としたコホート比較など、様々な応用が可能です。BIツールやデータ分析ツールを活用することで、これらの分析を比較的容易に実行できます。
ぜひ、日々のプロダクト改善活動にコホート分析を取り入れ、感覚ではなくデータに基づいた意思決定の実践にお役立てください。これにより、プロダクトの持続的な成長とユーザー定着率の向上に繋がる確かなサイクルを構築できるはずです。