コホート分析とは？マーケティングにおける3つの活かし方と分析方法

コホート方法では、Webサイトを訪れるユーザーの行動に焦点を当て、サイトの現状やユーザーの特性を理解するのに役立ちます。

コホート分析とは、統計学の分析手法の一つで、元々は古代ローマの歩兵隊の単位を指す言葉から派生し、「集団」という意味を持つようになりました。

引用：『内閣府　コーホート分析について』

この分析では、同じ時期に生まれた人々の生活様式や意識、行動から消費動向を調査し特定の世代の特性を分析します。

本記事ではコホート分析に関して、コホート分析が重要である理由や、メリット、活用方法、実際の利用手順について解説しています。

参考：『コーホート分析とは？やり方や活用方法・参考事例を分かりやすく解説』
参考：『コホート研究 / コーホート研究』
関連記事：『【初心者向け】STP分析とは？各項目の分析方法や４つの指標を解説！』

コホート分析とは

引用：『【初心者でもわかる】コホート分析の使い方、分析方法や効果を徹底解説』

「コホート(cohort)」という用語は、同じ時期に特定の経験を共有する人々の集団を指します。

コホート分析はこの概念を基に、個人や集団を特定の属性や条件によってグループ分けし、そのグループの行動や意識が時間の経過とともにどのように変化するかを観察する分析手法です。

グループの分け方としては、「同じ時期にアプリをダウンロードしたユーザー」「同じ時期にサイトにアクセスしたユーザー」などがあります。

Webマーケティングにおける顧客分析を始め、疫学、心理学や社会学の分野で広く使用されています。

目的に応じてコホートの種類や分析期間を設定することで、各コホートに属するユーザーが時間の経過に対してどのような行動をするのか知ることができます。

参考：『コーホート分析』
参考：『コホート分析とは？ユーザーの動向を正しく把握し、施策に活かす方法』

コホート分析の方法

引用：『 Cohort Analysis Breaking down data from a dataset into related groups for analysis 』

上記の表は架空のソフトウェア会社の顧客約5,000人を無造作に抽出して対象にしたデータベースです。

各顧客のサービス開始月ごとにグループ（コホート）化し、最後にアクティブな状態にあった割合を月ごとの表にしています。

全体としては、月が経過するごとにサービスのアクティブ率が減っていく傾向が見られます。

そのような中で、7月にサービスを開始したコホートと12月にサービスを開始したコホートで、4か月後にアクティブであった割合が20ポイント以上高くなっています。

このとき例えば7月と12月にプロモーション施策を導入したことが分かれば、施策の効果によってユーザーの離脱を防ぐ結果になったことが分かります。

参考：『 Cohort Analysis Breaking down data from a dataset into related groups for analysis 』

コホート分析が重要である理由

時間経過ごとにリテンションレートを把握することが可能

コホート分析を用いることで、時間の経過に伴うリテンションレート* (既存顧客維持率）を把握できます。

リテンションレートは以下の式で求めることができ、ユーザーがどれだけ繰り返しサービスを利用するかの目安などに使用されます。

コホート分析ではキャンペーンごとや流入時期、ユーザーの属性のグルーピングを行った上で、時間と共にリテンションレートがどう変化していくか確認することができます。

この分析結果を活用することで、ユーザーが必要とする適切な改善策を実施し、より多くの顧客を引きつけ、売上を伸ばすことが可能になります。

参考：『コホート分析とは？顧客行動を把握して維持対策に活かす』
参考：『リテンションマーケティングとは【事例あり】効果や手法などを解説』
参考：『コホート分析とは？ユーザーの動向を正しく把握し、施策に活かす方法』
参考：『コンテンツマーケティングのKPI設定方法は？KPIに使える指標も解説』

サービスのチャーンレートをグループごとに計測可能

コホート分析は、SaaS（クラウドベースのソフトウェアサービス）やサブスクリプションビジネス（定期的な料金で商品やサービスの利用権を提供するモデル）が普及するにつれて、重要性を増しています。

これらのビジネスモデルは、顧客が継続してサービスを利用することに依存しているため、ユーザーの行動を正確に理解し、それに基づいてサービスを改善することが不可欠です。

このプロセスにおいて、コホート分析が重要な役割を果たします。

コホート分析を通じて、ユーザーがサービスを再利用するきっかけや離脱するポイントを把握することができます。

チャーンレート分析とコホート分析

SaaSやサブスクリプションのサービスにはチャーンレート（顧客がサービスを解約する割合）という指標が存在します。

自社サービスの利用を停止したユーザーの割合を示します。

チャーンレートは重要な指標ではあるのですが、サービスが急成長し新規顧客の割合が多い段階に比べて既存の顧客が多い段階のチャーンレートが低く出てしまう欠点があります。

なぜなら一過性の新規ユーザーはすぐにサービスを解約しやすい傾向にあり、逆に既に定着したユーザーは相対的に解約が少なくなるからです。

そのため、チャーンレートの追跡だけでは、既存顧客が増えるにつれて全体のチャーンレートが改善しているように見えてしまう可能性があります。

このとき、サービス購読開始時期によってユーザーをグループ（コホート）分けし、時間の経過と共にチャーンレートがどのように変化しているかを確認することで、サービスの発展段階の影響を受けずに各グループの維持率を分析することが可能になります。

例として、「2023年1月に利用を始めたユーザー」のコホートと「2023年7月に利用を始めたユーザー」のコホートを比較してチャーンレートが低い結果となれば、半年の期間内でチャーンレートの改善がなされたことを確認することできます。

よってこのアプローチにより、時間経過に伴うチャーンレートの改善をより正確に把握できます。

参考：『コホート分析とは？意味や活用例をわかりやすく解説』
参考：『コホート分析とは？ユーザーの動向を正しく把握し、施策に活かす方法』

コホート分析の活用方法

ユーザー離脱に対して施策を立てる

コホート分析を用いて、ユーザーを獲得した日から特定の日数後に減少する傾向があるタイミングを把握することは重要です。

このようなタイミングを知ることで、ユーザー減少を防ぐための対策を打つことが可能になります。

たとえば、ブログサイトでユーザーが獲得されてから数日後に減少傾向にある場合、その時点で新コンテンツを投入したり、投稿頻度を高めることが有効です。

これによりリテンションレートを高めることができます。

参考：『コホート分析とは？顧客行動を把握して維持対策に活かす』
参考：『コホート分析とは? | Googleアナリティクスでユーザーの維持率をチェック』
参考：『【顧客分析】コホート分析とは｜活用方法とGoogleアナリティクスでの分析例』
関連記事：『 SEO対策に必須のChrome拡張機能8選！具体的機能も含めて紹介』

コホートごとのLTVにより施策の有効性を判断

Webマーケティングにおける重要な指標の一つであるLTV（顧客生涯価値）の分析は、施策の長期的な効果を判断する上で不可欠です。

活用法の例としては、夏季と冬季のキャンペーンを比較した場合、初めて購入したユーザーを夏季と冬季のコホートに分けて分析することで、どちらのキャンペーンがユーザーのLTVにより良い影響を与えたかを明らかにすることができます。

夏のキャンペーンで獲得したユーザーが冬のキャンペーンと比べて定着率が高いことが分かった場合、夏のキャンペーンに重点を置くことでより大きな利益が期待できます。

ECサイトではコホートをキャンペーンごとに設定し、ユーザーが定着しているかどうかや、月ごとのコンバージョン率、購入金額がどのように変化しているかどうかなどを追跡することで、どの施策がLTVを高めるのに効果的かを判断することが可能です。

参考：『【初心者でもわかる】コホート分析の使い方、分析方法や効果を徹底解説』
参考：『コホート分析とは？顧客行動を把握して維持対策に活かす』
参考：『【顧客分析】コホート分析とは｜活用方法とGoogleアナリティクスでの分析例』
参考：『How to Perform Cohort Analysis & Calculate Customer LTV in Excel』
関連記事：『 LTV（ライフタイムバリュー）とは？重視すべき4つの理由を紹介』

新規顧客獲得数の必要数を把握する

コホート分析を用いてユーザーの離脱率を分析することにより、将来的な避けられない離脱数を把握することができます。

引用：『How to Perform Cohort Analysis & Calculate Customer LTV in Excel』

コホートごとの時間経過による継続率の変化を表にすることで、顧客離脱を可視化することができます。

コホート分析の結果、あるWebサイトでは14日後にユーザーの半数が離脱することが分かったとします。

このデータがあることで、将来的にに生じる離脱数を推計し、サービス維持に必要な新規顧客数を推測して計算することが可能になります。

参考：『【初心者でもわかる】コホート分析の使い方、分析方法や効果を徹底解説』
参考：『コホート分析とは? | Googleアナリティクスでユーザーの維持率をチェック』
参考：『【顧客分析】コホート分析とは｜活用方法とGoogleアナリティクスでの分析例』

コホート分析の手順

Googleアナリティクス

Googleが提供するGoogleアナリティクスに、無料でコホート分析を行う機能が存在します。

Googleアナリティクスでは以下の条件でコホートを作成することができます。

コホートデータ探索では、各コホートを日、週、または月単位でグループ化します。

データ表には、データ探索期間内の各コホートに属するユーザー数が表示されます。

データ表の各セルには、データ探索を開始した日以降にリピートの条件を満たしたユーザー数が示されます。

たとえば粒度を日単位（「毎日」）に設定した場合、1 月 1 日のコホート（行）の [日 1] 列には、1 月 1 日に登録条件を満たし、かつ 1 月 2 日にリピートの条件を満たしたユーザー群が表示されます。

ユーザーは、登録条件を満たすすべてのコホートに割り当てられます。

たとえば、登録条件にトランザクションを選択すると、データ探索期間に毎週トランザクションを完了したユーザーは、表の各行（コホート）に割り当てられます。

引用：『[GA4] コホートデータ探索』

参考：『コホート分析とは？顧客行動を把握して維持対策に活かす』
参考：『[GA4] コホートデータ探索』
関連記事：『 Googleアナリティクス4の特徴は？設定と6つの注意点を解説』

Googleアナリティクスを実際に利用する際の手順

Googleアナリティクスにログイン

Googleアナリティクスにログインします。

「検索」をクリック

画面左に表示されるメニュー欄から、「検索」を選択します

「テンプレートギャラリー」を選択

画面右上にある「テンプレートギャラリー」のクリックを行います

「コホートデータ探索」を選択

テンプレートの中から、「コホートデータ探索」をクリックして選択します。

「コホートへの登録条件」を設定

コホートにユーザーを追加する条件となる、コホートへの登録条件を選択し、定義します。

「リピートの条件」を設定

追加したユーザーに対して、引き続きコホートに残る条件を設定します。

コホートの分析

日付ごとのコホートに対して、コホート分析を行い、ユーザー行動の時間変化を確認します。

参考：『[GA4] コホートデータ探索』
関連記事：『【ページ分析】GA4でランディングページの分析を行う4STEP 』

まとめ

本記事ではコホート分析に関して、コホート分析が重要である理由や、メリット、活用方法、実際の利用手順について解説しました。

この記事を読んで、コホート分析の最適化が難しいと少しでも感じたら、広告代理店に任せるのも一つの手です。

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