ざっくりと
- 顧客の行動パターンを分析
- 特定期間内のユーザー群を分析
- マーケティング効果を測定
コホート分析とは、特定期間に特定の行動をしたユーザー群の行動の分析です。
概要説明
コホート分析とは特定の期間に特定の行動をしたユーザー群の行動を分析すること。 なぜなら顧客の行動を理解することで、ビジネスの改善点を見つけることができるから。
例えば、アプリの利用率が低い時期や特定の顧客の離脱原因を特定できる。そして、それらのデータを元にマーケティング戦略を立てることができる。
つまり、ビジネスの成長を加速させる強力なツールである。だから、データ分析やマーケティングには欠かせない。
職業職種
マーケティング担当者
コホート分析は、マーケティング戦略の策定に役立つ。なぜなら、顧客の行動を深く理解し、キャンペーンの効果を評価できるから。例えば、特定のキャンペーンがどれだけの顧客を引きつけたかが分かる。
データ分析担当者
コホート分析は、ビジネスの改善点を見つけるために重要なツールだ。なぜなら、顧客の行動パターンを深く探ることができるから。例えば、顧客が最も活動的な時間帯や離脱する可能性が高い条件を見つけることができる。
プロダクトマネージャ
コホート分析は、製品の改善や新機能の開発に利用する。なぜなら、ユーザーの利用パターンや満足度を評価できるから。例えば、新機能がユーザーの満足度をどの程度向上させたかを測定することができる。
コホート分析は、名前の由来はラテン語の「Cohors」からきています。これは、「一緒に行動するグループ」を意味します。
代表例
Google Analytics
Google Analyticsは、コホート分析を行うための有名なサービスだ。なぜなら、ユーザーの行動を時間ごとに追跡し、特定の行動をしたユーザーの群れ（コホート）を作成できるから。例えば、特定のキャンペーンに反応したユーザーの行動を分析することができる。
Facebookは、広告効果を分析するためにコホート分析を利用することで有名だ。なぜなら、投稿の影響力や広告の効果を測定するのに役立つから。例えば、特定の広告キャンペーンを見た人々の行動を分析し、その効果を評価することができる。
Avito
Avitoは、ロシア最大の分類広告サイトで、コホート分析を活用して製品改善を行うことで知られている。なぜなら、コホート分析を使ってユーザー行動を詳細に追跡し、製品改善のための洞察を得ることができるから。例えば、特定のユーザーグループが最もよく使用する製品機能を特定することができる。
手順例
コホートを定義する
コホートを定義するのは、コホート分析を始める最初のステップだ。なぜなら、コホートとは一定の期間内に共通の特性や経験を持つユーザー群のことだから。例えば、同じ月にアプリをダウンロードしたユーザーを一つのコホートとして定義する。
データを収集する
データを収集するのは、次に重要なステップだ。なぜなら、コホート分析にはユーザー行動のデータが必要だから。例えば、ユーザーの購買履歴、アクティビティログなどを収集する。
データを分析する
データを分析するのは、次の大切なステップだ。なぜなら、これによりコホートの振る舞いやパターンを理解できるから。例えば、特定のコホートが最初の月にどれだけ製品を利用したか、その後の月々で利用率がどう変化したかを調べる。
結果を解釈する
結果を解釈するのは、次の重要なステップだ。なぜなら、ここで得られた情報を元にビジネス戦略を改善できるから。例えば、特定のコホートが最も活発に製品を使用するタイミングを理解し、その時期にマーケティング活動を強化する。
戦略を改善する
戦略を改善するのは、最後のステップだ。なぜなら、コホート分析の結果から学んだことを元にビジネスの成長戦略を調整することができるから。例えば、特定のコホートが製品から離れる原因を理解し、それを改善する新機能を開発する。
類似語
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、コホート分析と似たような概念だ。なぜなら、どちらもユーザーを特定の基準に基づいてグループ化し、その行動を分析するから。例えば、年齢、性別、地域などの属性に基づいてユーザーをグループ化し分析する。
ユーザーベース分析
ユーザーベース分析は、コホート分析に似ている。なぜなら、ユーザーの行動や傾向を理解するためにデータを分析するから。例えば、特定のユーザーがどのように製品やサービスを利用しているかを分析する。
時間序列分析
時間序列分析は、コホート分析と関連がある。なぜなら、両者とも時間を経て変化するパターンを分析するから。例えば、一定期間にわたって製品の売上やユーザーの行動を分析する。
反対語
全体分析
全体分析は、コホート分析の反対だ。なぜなら、コホート分析は特定のグループに焦点を当てるのに対し、全体分析は全てのデータを対象にするから。例えば、ユーザー全体の行動パターンを調べること。
非時系列分析
非時系列分析は、コホート分析の反対だ。なぜなら、コホート分析は時間軸に沿った分析を行うのに対し、非時系列分析は時間の経過を考慮しないから。例えば、一度だけのアンケート結果を分析すること。
非体系的分析
非体系的分析は、コホート分析の反対だ。なぜなら、コホート分析は体系的で構造的なアプローチを取るのに対し、非体系的分析はランダムなデータを対象にするから。例えば、特定の理論やモデルに基づかない分析。
会話例
新製品のマーケティング戦略会議
Q.「この新製品、最初のユーザーたちはどのように使ってるか調べたいんだけど、どうすればいい？」
A.「コホート分析がいいよ。最初に製品を手に入れたユーザーを一つのグループにして、その行動を調べるんだ。」
ユーザーサポートチームとの会議
Q.「ユーザーがいつ頃サービスから離れるのか知りたいんだけど。」
A.「それなら、コホート分析を使うといいよ。ユーザーを登録月ごとにグループ化して、どの月に最も離れるのかを見ることができるから。」
開発チームとのデイリースタンドアップミーティング
Q.「新しい機能をリリースしたけど、どのユーザーが一番使ってるのかな？」
A.「コホート分析で調べればいいよ。新機能リリース後に登録したユーザーの使用状況を見ると、どのユーザーグループが一番使ってるか分かるよ。」
注意点
コホート分析を使う時の注意点はデータの品質だ。 なぜならば精度の高い結果を得るためには、正確で完全なデータが必要だからだ。
例えば、ユーザーの行動を追跡する際のデータが欠落していると、そのコホートの正確な行動パターンを把握することができない。 そして、データの収集と分析方法も重要だ。
だから、データの品質と分析方法には注意しよう。
コホート分析とセグメンテーション分析は、間違えやすいので注意しましょう。コホート分析は時間軸に沿ったユーザーの挙動を分析するのに対して、セグメンテーション分析は特定の属性（例：年齢、性別）に基づいてユーザーを分けて分析するものです。
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