コホート分析の扉

コホート分析とファネル分析の連携：ユーザー行動の「なぜ」を探る

Tags: コホート分析, ファネル分析, ユーザー行動分析, プロダクト改善, データ分析

はじめに

プロダクトマネージャーの皆様は日頃から、ユーザーの皆様がプロダクトをどのように利用しているのか、そしてなぜ特定の行動に至るのか、深く理解することに注力されていることと存じます。ユーザーの継続的な利用を促し、プロダクトを成長させていくためには、データに基づいた行動理解が不可欠です。

コホート分析は、特定の期間にプロダクトの利用を開始したり、特定の行動を実行したりしたユーザー群（コホート）を追跡することで、時間の経過に伴う定着率や継続率の変化を把握する強力な手法です。これにより、「誰が」「どのくらいの期間」プロダクトを利用し続けているかが見えてきます。

一方、ファネル分析は、ユーザーが特定の目標（例：会員登録、購入）を達成するまでのステップを定義し、それぞれのステップを通過したユーザーの割合を測定する手法です。これにより、「どこで」ユーザーが離脱しているのか、プロセス上のボトルネックを特定することができます。

これら二つの分析手法はそれぞれ異なる角度からユーザー行動を捉えますが、組み合わせることで単体では見えなかった深い洞察を得ることが可能になります。本稿では、コホート分析とファネル分析を連携させることで、ユーザー行動の「なぜ」に迫り、より効果的なプロダクト改善へと繋げる方法について解説します。

コホート分析とファネル分析、それぞれの役割

まず、コホート分析とファネル分析の基本的な役割を改めて整理します。

コホート分析の役割

コホート分析は、主に以下の点を明らかにするために使用されます。

これにより、「どのユーザー層が」「いつ」プロダクトに定着し、あるいは離脱しているのか、その全体的な傾向を把握することができます。

ファネル分析の役割

ファネル分析は、主に以下の点を明らかにするために使用されます。

これにより、「プロダクト内の特定の導線において」「どこで」ユーザーが期待する行動をとれていないのかを具体的に把握することができます。

なぜ両者を組み合わせるのか：「どこで」と「誰が・なぜ」を繋ぐ

コホート分析は「誰が、いつ、どのくらい継続しているか」を、ファネル分析は「特定のプロセスにおいて、どこで離脱しているか」を示します。それぞれの分析は強力ですが、単体では限界があります。

例えば、ファネル分析で「特定の機能の利用開始ステップで多くのユーザーが離脱している」ことが分かったとします。これは「どこで」問題が起きているかは示していますが、「なぜ」その問題が起きているのか、「どのようなユーザーが」特にそのステップでつまずいているのかは明らかになりません。

ここでコホート分析の視点を導入します。ファネルの特定ステップで離脱しているユーザーを、登録時期別、流入チャネル別、あるいは最初の行動別などのコホートに分けて分析することで、見えてくるものがあります。

このように、ファネル分析で見つかった「ボトルネック」を、コホート分析で掘り下げることで、「そのボトルネックは特定のどのようなユーザー層（コホート）で顕著に起きているのか」を特定できます。これが分かると、「なぜそのコホートはつまずくのか？」という次の問いに進むことができ、原因特定や改善策立案の手がかりが得られます。

ファネル分析で見つけた課題に対して、「特定のコホート」に絞ってさらにコホート分析やその他の定性・定量分析を行うことで、より深い「なぜ」に迫ることが可能になるのです。

コホート分析とファネル分析を組み合わせた分析の実践例

具体的なシナリオを通して、組み合わせ分析の考え方を見てみましょう。

シナリオ： 新規登録ユーザーが、プロダクトの核となる機能（例：プロジェクト作成機能）を初めて利用するまでのファネル通過率が低い。

組み合わせ分析の手順：

  1. ファネル分析によるボトルネック特定:

    • 「新規登録」→「ダッシュボード表示」→「プロジェクト作成ボタンクリック」→「プロジェクト作成完了」といったファネルを定義し、分析ツールで各ステップの通過率を確認します。
    • 結果、多くのユーザーが「プロジェクト作成ボタンクリック」のステップで離脱していることが判明しました。「どこで」問題が起きているかが分かりました。

  2. コホート分析による問題ユーザー層の特定:

    • ステップ2（ダッシュボード表示）に到達したユーザーを対象に、「新規登録した週」や「ユーザー獲得チャネル（例：オーガニック検索、有料広告、SNSなど）」、「登録後最初に閲覧したページ」などをコホート軸として設定し、各コホートがステップ3（プロジェクト作成ボタンクリック）に到達する割合をコホート分析で比較します。
    • もし、特定の獲得チャネル（例：SNS広告）からのユーザーコホートだけが、他のチャネルからのコホートと比較して顕著に通過率が低い場合、「SNS広告からのユーザーというコホートが」そのステップでつまずいている可能性が高いことが分かります。これが「どのようなユーザー層で」問題が起きているかを示しています。

  3. 「なぜ」の深掘り:

    • 特定のコホート（例：SNS広告からのユーザー）がなぜプロジェクト作成ボタンをクリックしないのか、仮説を立てます。
    • 考えられる「なぜ」の例：
      • SNS広告のクリエイティブが、プロダクトの実際の機能（プロジェクト作成）と乖離しており、ユーザーが期待していたものと違ったため。
      • SNS広告からの流入ユーザーは、プロダクトに対する前提知識が他のチャネルより少ないため、ダッシュボードを見ても次に何をすべきか理解できなかった。
      • 特定の期間に登録したコホートで通過率が低い場合、その期間にリリースした新機能がUIを複雑にした、あるいは特定のデバイスで不具合があったため。
    • これらの仮説を検証するために、該当コホートのユーザーのより詳細な行動ログを調べたり、ユーザーインタビューやアンケートを実施したり、ヒートマップ分析などを組み合わせたりします。

  4. プロダクト改善施策の立案と効果測定:

    • 「なぜ」が特定できれば、具体的な改善施策を立案します。例：SNS広告のクリエイティブ修正、該当コホート向けにオンボーディングメッセージを出す、UIの改善、チュートリアルコンテンツの強化など。
    • 施策実施後、新たに登録したユーザーを対象に、再びコホート分析とファネル分析を組み合わせて効果測定を行います。施策実施後に加わったコホートのファネル通過率が改善されているかを確認します。

このように、ファネル分析で「どこで」を見つけ、コホート分析で「誰が」を見つけ、その情報をもとに「なぜ」を深掘りすることで、より的確なプロダクト改善アクションに繋げることができます。

分析ツールの活用について

多くのBIツールやデータ分析プラットフォームには、コホート分析機能とファネル分析機能が搭載されています。これらのツールを活用することで、上記のような組み合わせ分析を比較的容易に行うことができます。

ツールによっては、ファネル分析の各ステップを通過または離脱したユーザー群を、そのままコホートとして保存し、別の分析軸で掘り下げられる機能を提供している場合もあります。ご自身の利用しているツールで、どのような連携機能があるか確認してみることをお勧めします。

まとめ

コホート分析とファネル分析は、それぞれユーザー行動の異なる側面を捉える強力な手法です。コホート分析で「誰が、いつ、どのくらい継続するか」を、ファネル分析で「特定のプロセスで、どこで離脱するか」を把握し、両者を組み合わせることで「特定のコホートが、特定のステップでなぜつまずくのか」という、プロダクト改善に直結する深い洞察を得ることが可能になります。

ぜひ、日々のデータ分析において、これら二つの手法を連携させることを意識してみてください。まずは小さな範囲のファネルと、シンプルなコホート軸（例：登録時期、流入チャネル）から分析を始めてみることをお勧めします。この組み合わせ分析の視点を持つことが、ユーザー行動の理解を深め、プロダクトをさらに成長させるための一歩となるでしょう。