コホート分析入門：リテンションカーブで顧客の継続パターンを把握する方法
コホート分析で顧客の継続パターンを可視化する：リテンションカーブの重要性
プロダクトの成長において、新規顧客の獲得と同様に、既存顧客の継続利用は極めて重要です。ユーザーが一度利用を開始した後、どれくらいの期間サービスを使い続けるのか、あるいはどのようなタイミングで離脱するのかを理解することは、プロダクト改善やマーケティング施策の効果測定において欠かせません。
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、特定の共通の特性を持つユーザーグループ（コホート）の行動を、時間経過に沿って追跡する分析手法です。そして、その中でも特に顧客の継続的な利用状況を視覚的に把握するために用いられるのが「リテンションカーブ」です。
この記事では、コホート分析の核心とも言えるリテンションカーブに焦点を当て、それが何を意味するのか、どのように読み解くのか、そして分析から得られるインサイトをどのようにプロダクト改善に活かせるのかについて解説します。
リテンションカーブとは何か
リテンションカーブは、特定のコホートに属するユーザーが、その後の一定期間においてどのくらいの割合で継続的にプロダクトを利用しているかを示したグラフです。一般的には、縦軸に継続率（リテンション率）、横軸に経過期間（日数、週数、月数など）を取り、コホートごとに線グラフとして表現されます。
例えば、特定の月に新規登録したユーザー群（コホート）が、登録から1週間後に何パーセント利用を継続しているか、2週間後には何パーセントか、といった変化を時系列で追跡し、それを線グラフで示したものがリテンションカーブです。
なぜリテンションカーブが重要なのでしょうか。それは、単なる累積的な継続率や平均継続期間では見えにくい、以下のような顧客行動のパターンを明確に示してくれるからです。
- 初期離脱の状況: 最初の数日や数週間でどれだけのユーザーが離脱しているか。
- 継続率の安定性: ある程度の期間を過ぎると継続率が安定するのか、それとも時間と共に徐々に低下し続けるのか。
- コホート間の差異: 異なる時期に獲得されたコホートや、異なる流入経路、初期行動を持つコホート間で、継続パターンに違いがあるか。
これらのパターンを理解することは、プロダクトの課題を特定し、改善策の優先順位を決定する上で非常に役立ちます。
リテンションカーブの読み方と典型的なパターン
リテンションカーブを読み解く際には、以下の点に注目します。
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グラフの形状:
- 急な低下: 初期に継続率が急激に低下する場合、オンボーディングプロセスに課題がある、初期体験が期待外れである、といった可能性が考えられます。
- 緩やかな低下: 時間と共に徐々に継続率が低下していく場合、プロダクトの長期的な価値提供や、ユーザーのニーズの変化に対応できていない可能性が示唆されます。
- 安定期（フラット化）: ある時点からカーブの傾きが緩やかになる、あるいは水平に近くなる場合、その時点まで継続したユーザーはプロダクトの価値を理解し、定着する可能性が高いと考えられます。いわゆる「チープサブスクリプション」のような、利用頻度は高くないが解約もしないユーザー群が存在する可能性もあります。
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異なるコホートの比較: 複数のコホートのリテンションカーブを重ねて表示することで、時期による継続率の変化や、特定の施策導入前後の効果を確認できます。例えば、機能改善を行った後のコホートが、それ以前のコホートよりも高いリテンション率を示していれば、改善の効果があったと推測できます。
リテンションカーブにはいくつかの典型的なパターンがあります。プロダクトやビジネスモデルによって理想的な形状は異なりますが、一般的には初期の急降下を抑え、早期に安定期に入り、できるだけ高い位置で推移するカーブが良いとされます。
リテンションカーブ分析の具体的なステップ
リテンションカーブを描画・分析するための基本的なステップは以下の通りです。
- コホートの定義: 分析したいユーザーグループを定義します。最も一般的なのは「登録月」「初回購入月」などの時間的なコホートですが、「特定のキャンペーン経由での流入ユーザー」「特定の機能を利用したユーザー」など、行動や属性に基づいたコホートも定義できます。
- 継続の定義: 「継続している」と見なすための基準を定義します。例えば、「月に一度以上ログイン」「週に一度以上、特定の重要アクションを実行」など、プロダクトの性質や分析目的に応じて設定します。
- データの準備: ユーザーの活動ログデータを用意します。最低限必要なのは、「ユーザーID」「活動日時」「初回活動日時（コホートを特定するため）」、そして継続の定義に必要な「活動内容」です。多くのBIツールやデータ分析プラットフォームでは、これらのデータをもとにコホート分析機能を提供しています。
- リテンション率の計算: 定義したコホートごとに、起点となる期間（例: 登録週を0週目とする）から経過した各期間（1週目、2週目...）において、定義した「継続」を満たしているユーザーの割合を計算します。
- 可視化: 計算したリテンション率を、横軸に経過期間、縦軸に継続率を取った折れ線グラフとして描画します。コホートごとに異なる色の線で表現することで、比較しやすくなります。
多くのBIツールやアナリティクスツール（Google Analytics, Firebase, Amplitude, Mixpanelなど）には、コホート分析機能が標準搭載されており、これらのステップの一部または全てをツール上で行うことができます。
分析結果からインサイトを得る
リテンションカーブを観察することで、以下のようなインサイトを得られる可能性があります。
- 課題の特定: 特定の経過期間で継続率が大きく低下している場合、その時期にユーザーがどのような体験をしているのか、どのような課題に直面しているのかを深掘り調査するきっかけになります。
- 施策効果の評価: 新しいオンボーディング施策や機能リリースを行ったコホートと、そうでないコホートのリテンションカーブを比較することで、施策が継続率に与えた影響を評価できます。
- ターゲット顧客の理解: 特定の流入経路や属性を持つコホートのリテンションが高い場合、そのコホートがプロダクトの価値を最も享受できている可能性があり、重点的に獲得すべきターゲットとして特定できます。
例えば、登録から1週間後の継続率が極端に低いコホートがある場合、そのコホートが利用を開始した時期のオンボーディングフローや、流入元のメッセージと実際のプロダクト体験に乖離がなかったかなどを調査することができます。
まとめ
リテンションカーブは、コホート分析を通じてプロダクトの顧客定着状況を深く理解するための強力な可視化手法です。単に継続率の数値を追うだけでなく、時間経過に伴うユーザーの行動パターンや、異なるユーザーグループ間の継続性の違いを明らかにすることで、プロダクトの強み・弱みを特定し、データに基づいた改善施策を講じることが可能になります。
プロダクトマネージャーの皆様にとって、リテンションカーブを読み解くスキルは、ユーザーの「継続」という真実を把握し、プロダクトを持続的に成長させていくための重要な一歩となるでしょう。まずは小さなコホートから、基本的な継続の定義でリテンションカーブを描画し、顧客の行動パターンを観察することから始めてみてはいかがでしょうか。