コホート分析とは?【定義や意味と得られるメリット・アナリティクスでの解析方法】

Blog運営

ブログを運営するにあたり、1回限りのユーザーによるPV数ではなく、セッション数の増加を意識したできる限り多くのリピーターを獲得するようなブログの運営が今後は求められます。
その際に役立つ情報として、アナリティクスの“コホート分析”があげられます。

本記事ではこのコホート分析の定義や意味、解析することで得られるメリットと、アナリティクスにおけるコホート分析の方法について解説します。

コホート分析とは?

そもそも、この“コホート”とはどのような意味になるのでしょうか?
一般的にコホート(cohort)とは…

仲間、一味、グループ

…といった意味になります。

つまり、コホート分析とは…

  • ユーザーを行動別でグループごとに分ける
  • その上でユーザーの行動やウェブサイトでの定着率を分析する

…こういう分析方法になります。

コホート分析はマーケティングという視点では非常に重要な分析みたいですね!
でも実は元々はマーケティングのための分析方法ではないんだ!

コホート分析は元々心理学の分析だった

コホート分析はその手法からマーケティングとして頻繁に使われていますが、元々は心理学の分野での分析方法でした。

心理学におけるコホート分析とは…

  • 特定の地域や集団に属する人々のグループを対象とする
  • そのグループの長期間での様々な要因との関係を調査する研究

…とされています。

具体的なコホート分析の例としては…

  • 原爆被爆者における健康影響調査:原爆被爆者寿命調査、成人健康調査など を対象に原爆放射線被曝による影響を調査
  • 久山町研究:福岡県の久山町で1961年から行われている喫煙や食習慣などの生活習慣とがん死亡などの関連を検討するための大規模計画調査

…などがあげられます。

このコホート分析って方法は、とにかく時間も労力もコストもかかる研究ですが、集団の将来的な行動パターンを予想するためには必須の方法のようです。

コホート分析を行う目的と得られるメリット

話をブログ運営、アナリティクス解析においてのコホート分析に戻しますね!

とにかくコホート分析では、様々な指標を分析することができます。
では、このコホート分析を行うことでユーザーの何がわかるのでしょうか?

結論から言えば…

ユーザーの定着率(維持率)

…になります。

つまり…

  • ブログにどのくらい再訪問したか?
  • ECサイトだったら再び商品購入をしたのはどのくらいか?

…こういった割合のことを指します。

このユーザー定着率を把握し分析することで、ブログを感覚的なものではなくしっかりと根拠に基づいて成長させるというメリットが得られます。

Googleアナリティクスでコホート分析を行う方法

では、Googleアナリティクスでのコホート分析の方法について解説します。

コホート分析はどこでできる?


Googleアナリティクスでコホート分析のページを表示させるには…

  • 左側ナビゲーション「オーディエンス」 > コホート分析

…から開くことで表示させることができます。

各項目の解説

コホート分析のページでの各項目は次のとおりになります。

  • コホートの種類
  • コホートのサイズ
  • 指標
  • 期間

以下に詳しく解説します。

コホートの種類


コホートの種類には次のような説明が表示されます。

ディメンションはコホートの基礎となります。
同時に選択できるディメンションは1つのみです。
コホートの種類は、表のコホート内のユーザー総数を含む列により決定されます。

例えば、[最初のセッション]を選択した場合、コホートはユーザーが最初にセッションを開始した日時に基づいてグループ化されます。
現在使用可能なオプションは最初のセッションのみです。

こんな説明が表示されますが、アナリティクス初心者にとっては「ディメンション?」となりよくわかりません。

ここでいう“ディメンション”とは分析軸の意味とされています。

  • 「〇〇別に××を見る」(〇〇:ディメンション・××:指標)
  • 「ページ(URL)」別に「ページビュー数」を見る(ページ(URL):ディメンション・ページ数:指標)

…こう表現すれば分かりやすいかと思います。

ただし現在、コホートの種類には“集客の日付”のみしかありません。

この集客の日付内のクエスチョンマークにマウスカーソルを合わせると…

ユーザーを獲得した日付は、ユーザーによるコンテンツの利用が最初に認識された日付です。
コホート分析レポートでこの項目が選択されている場合、コホートはユーザーが最初のセッションを開始した日時に基づいてグループ化されます。

…という説明が表示されます。

つまり、ここではユーザーを獲得した日付(ユーザーが初めてセッションを開始した日)を意味することになります。

コホートのサイズ


“コホートのサイズ”のクエスチョンマークにマウスカーソルを合わせると、英語で説明が表示されます。
日本語に翻訳してみると次のようになります。

各コホートのサイズを決定する時間枠。
これは、ディメンション列の各コホートセルのユーザーの日付と数に対応します。

たとえば、「日」を選択すると、ディメンション列のセルには単一の日付とその日のコホートに編成されたユーザー数が表示されます。
選択を週に変更すると、日付範囲が表示され、編成されたユーザー数。
その週のコホートにも表示されます。

コホートのサイズの内訳をみても…

  • 日別
  • 週別
  • 月別

…に分けられることから、このサイズとは“分析する期間”の意味と感覚的に理解できるかと思います。

指標


“指標”にも英語で説明が表示されます。
日本語に翻訳してみると次のようになります。

各コホートで測定されている指標。
一度に選択できるメトリックは1つだけです。
メトリックは、ディメンションを表示するコホートタイプ列を除く、テーブル内のすべての列に対応します。

たとえば、[セッションの保持]を選択した場合、各日には、特定の日にセッションがあった各コホートのユーザーの割合が表示されます。

ちなみに“メトリック”とは、対象の属性や状態を一定の基準に基づいて測定したり数値化したものを指します。

…さて、少し難しい言葉がならんでしまいましたが、結局のところ、何を分析の対象にするのかを設定するということです。

アナリティクスのコホート分析の指標で選択できるメトリックの種類としては次のとおりになります。

  • ユーザーあたりのセッション
  • ユーザーあたりのセッション継続時間
  • ユーザーあたりのトランザクション
  • ユーザーあたりのページビュー
  • ユーザーあたりの収益
  • ユーザーあたりの目標の完了数
  • セッション
  • セッション時間
  • トランザクション数
  • ページビュー数
  • ユーザー数
  • 収益
  • 目標の完了数
  • ユーザー維持率

期間

“期間”の項目については次のような説明があります。

レポートに表示されるデータを決定する時間境界。
これは、テーブル内の行数に対応します。

たとえば、[過去7日間]を選択した場合、テーブルには合計8行があります。
過去7日間に1行、すべてのコホートの合計に1行です。

つまり、ここではコホートサイズに応じて、どれだけの期間コホート分析をするのか?を決めることができます。

現在可能な内訳としては…

  • 過去7日
  • 過去14日
  • 過去21日
  • 過去30日

…の4つの期間でわけることができます。

まとめ

ユーザーのブログへの定着率と、どのような経緯で離脱したかを把握し改善することは、ブログを正しく効果的に成長させるには必須の解析情報と言えます。
やや複雑な解析の手法ではありますが、定期的に行うことが必要でしょうね!

ユーザーが満足するようなコンテンツを作ることがブログの成長には必須だけど、
何をどのタイミングで改善すればよいのか?の指標になるのがコホート分析ってことになるね
そう考えると、数字で見ることって大事なんですね!
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