企業の進捗を評価するにあたり、顧客グループを比較すると非常に便利な場合があります。 標準的な期間中にさまざまなグループがどのように行動するかを分析すると、パターンを発見し、その情報を使用して、問題をよりよく特定し、顧客のニーズを満たし、エンゲージメント戦略を設計することが可能になります。 割引やプロモーションに反応したユーザーは、正規の値段で購入したユーザーと異なる行動をとるのでしょうか？

コホート分析とは

コホート分析は行動分析の一種で、主に顧客の行動をより理解するために、顧客を関連するグループに分解して識別するものです。 これは、すべてのビジネス所有者が自分のバックポケットに持っているべき有益なビジネス分析ツールです。 以下は、コホート分析の仕組みと、なぜそれが洞察を得るための有用な戦略であるかの説明です。

コホートとは

コホート分析では、コホートは分析対象の顧客グループのことです。 より具体的には、コホートは、特定の期間に共通する何かを持っている人々のグループです。 このグループのパラメータは、一般に、分析で答えたい質問と、有意であると判断された測定基準に基づいて特定されます。

一般的な意味でのコホートは、「色盲の 1978 年に生まれた人」のようなランダムなものである可能性があります。 しかし、ビジネスのコホート分析の目的では、グループ化は通常、特定の月にアプリをダウンロードした、または特定の週にソーシャルメディアを介して製品を見つけたなど、選択した時間枠で特定の行動を実行したユーザーで構成されます。 行動によってグループ化された顧客は、時間パラメータがない場合、コホートではなくセグメントと呼ばれます。

コホート分析が役立つ理由

この種の分析は、それがもたらす情報の特異性によって価値があります。 企業は、関連するデータのみを分析することで、対象となる質問に対する答えを見つけることができます。 以下は、このプロセスが役立ついくつかの点です。

• ユーザーの行動がビジネスにどのような影響を与えるかを知ることができます。 コホート分析により、コホート内のユーザーが取った、または取らなかった行動が、獲得や保持などのビジネス指標の変化にどのように反映されるかを見ることができます。 例えば、特定のプロモーションに関連するサインアップが、より大きな解約を促すかどうかなど、ある顧客の行動や属性が別の行動を引き起こすかどうかに関する仮説を評価するために、データを集めることができます。 顧客がサインアップした月でグループ化するなど、獲得期間に基づいてコホートを分析すると、顧客が長期にわたって企業にとってどれだけの価値があるのかを確認できます。 次に、これらのコホートを時間、セグメント、およびサイズによってさらにグループ化し、どの獲得チャネルが最高の顧客生涯価値 (CLV) につながるかを評価できます。
• コンバージョン ファネルを最適化します。 販売プロセスにおいて特定の時間にさまざまな方法で関与した顧客を比較することで、デジタルマーケティングファネル全体のユーザー体験が顧客の価値にどのように変換されるかを確認することができます。

コホート分析の方法

コホート分析をどのように実行するかは、どの質問に答えようとしているかに依存します。 使用するデータ管理ソリューションのいずれからも、次の情報を選択する必要があります。

1. コホートの特性（グループを定義するもの）
2. 組み込みメトリック（グループに組み込むきっかけとなった行動）
3. 戻りメトリック（彼らについて知りたいこと）

SaaS コホート分析 – 例 1

SaaSコホート分析の例として、以下が挙げられます。 例えば、あなたがモバイルゲームの開発者で、前四半期においてiOSデバイスのユーザーがAndroidデバイスのユーザーよりも収益性が高いか低いかを判断したいとします。 この時点まで、両方のプラットフォームでアプリを宣伝するために同等のリソースが使用されていたため、iOS デバイスと Android デバイスのユーザー間のユーザーあたりの平均収入 (ARPU) を比較することによって、それぞれのプラットフォームでユーザーがどの程度価値があるかを測定することにします。

この場合、コホートの特性は、各ユーザーが使用しているモバイル OS (iOS または Android) で定義されます。 両者の包含指標は、前四半期にアクティブユーザーであったことです。 そして、両者のリターンのメトリックはARPUになります。

包含メトリックが、iOSコホートには40万人のユーザー、Androidコホートには50万人のユーザーがいると伝えたとしましょう。 包含メトリックは、iOSコホートの前四半期のアクティブユーザーが20万人であるのに対し、Androidコホートのそれは25万人であることを示しています。 6265>

この分析から、iOSユーザーはAndroidユーザーよりもゲームをダウンロードする可能性は低いが、ユーザーあたりの収益性はわずかに高いと結論づけることができます。

SaaS コホート分析 – 例 2

たとえば、クラウド ベースの時間追跡アプリがあるとします。 たとえば、12月になって、2つの異なるマーケティング キャンペーンから獲得した顧客の定着率を比較したいとします。4月にMailchimpのドリップメール キャンペーンからサインアップした顧客と、5月にGoogle Adwordsキャンペーンからサインアップした顧客です。 両方の包含メトリックは、サインアップというアクションを取ることでしょう。

包含メトリックが、電子メール コホートには 200 人の顧客がおり、Adwords コホートには 300 人の顧客がいることを示すとします。 リターンのメトリックは、12月の時点で、Eメールのコホートには100人の現在の顧客が残っており、Adwordsのコホートには250人の顧客がいることを示しています。 6265>

この分析から、Adwordsキャンペーンからサインアップした顧客の継続率は、Eメールマーケティングからサインアップした顧客よりもかなり高いと結論づけることができます。 したがって、今後のマーケティング キャンペーンを Adwords に集中させるか、あるいは将来の分析のために検索エンジン マーケティング (SEM) とディスプレイ マーケティング戦略の他の組み合わせをテストすることを選択することもできます。

Dive deeper into customer cohort analysis

この情報があれば、この分析を他のデータと相互参照して、グループ間の差がなぜそれほど大きいのかを突き止めることができます。 たとえば、2 月、3 月、6 月のサインアップのコホートで同じ分析を実行したり、これらのコホートの顧客がどのように顧客に変換されたかを調べたりすることができます。

将来の成長のためのヒント

コホート分析により、顧客を魅了し、変換し、維持するのに何が最も有効か、あらゆる種類の有益な洞察を得ることができます。 経験豊富なビジネス所有者は、自社の進歩と成長に関する基本的な質問と複雑な質問の両方に答えようとするとき、頻繁に立ち戻る必要があります。

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