コホート分析は、ビジネスに対する考え方を変えることができる強力なツールです。毎月獲得している新規ユーザーは、前四半期の獲得ユーザーよりも早く離脱していますか？ユーザー登録の改善は実際に効果を上げていますか？それともロイヤルティの高い顧客は増え続ける情報漏洩を隠蔽しているだけでしょうか？集計指標では判断できませんが、コホート分析では判断できます。

以下では、コホート分析を使用して、顧客がビジネスと実際にどのようにやり取りしているかを特定する方法について説明します。

この記事の内容

• コホート分析とは？
  
• コホート分析がビジネスコンテキストでどのように機能するか？
  
• ビジネスに役立つコホート分析の種類は？
  
• コホート分析で顧客維持率と顧客生涯価値を向上させる方法とは？
  
• 企業がコホート分析を使用する際に直面する最大の課題とは？
  

コホート分析とは？

コホート分析とは、顧客データを意味のあるグループに分割して、それらのグループの経時的な行動をトラッキングする方法です。コホートとは、例えば、1 月に登録したすべての顧客や第 2 四半期に初回購入を行ったすべての顧客をグループ化するなど、共通点を持つユーザーをグループ分けすることです。

すべての顧客を一つの大きな混合平均として見るのではなく、個別に見ます。これにより、集計データに埋もれているパターンを確認できます。例えば、顧客維持率が安定していると、新規顧客の離脱が早い一方で、古いコホートでは平均が浮動しているという事実が隠れている可能性があります。コホート分析では、拡大して、平均の内部で実際に何が起きているかを確認できます。

企業が売上高の数字(総ユーザー数、平均収入など)のみに依存している場合、重要なニュアンスを見逃す可能性があります。コホート分析は、時間の経過とともに顧客行動がどのように変化し、どのグループが好調であるか、どのグループが脱落しているかを明らかにすることで、これらのギャップを埋めます。

コホート分析がビジネスコンテキストでどのように機能するか？

実際には、コホート分析とは、顧客を共通の特性でグループ化し、数週間、数カ月、四半期にわたって行動がどのように展開するかを追跡することを意味します。

例えば、顧客が登録した月ごとに顧客をグループ化し、そのうちの何人がアクティブであるか、またはそれ以降の各期間に費やしているかを測定します。これにより、各コホートの行動タイムラインが作成され、エンゲージメントが低下したとき、エンゲージメントが安定しているとき、さまざまなグループが定着する傾向のある期間が示されます。

こうした仕組みにより、集計データでは不可能な、次のような具体的な質問を行うことができます：

• 3 月に加入した顧客は、2 月に加入した顧客よりも離脱する可能性が高いですか？
  
• 4 月のユーザー登録の再設計により、最初の 1 週間の顧客維持率は向上しましたか?
  
• 夏のプロモーション中に入会したユーザーは、長期顧客や短期顧客に変化していますか？
  

コホート分析は、いつ、誰に対して、なぜ起こったかを再構築するのに役立ちます。一つの混合平均に焦点を当てるのではなく、各グループの経時的な行動を確認できます。これにより、意思決定に重要なコンテキストが提供されます。

コホート分析により、以下が可能になります：

• 製品変更の下流の影響を切り分ける
  
• マーケティングキャンペーンの実際の品質を、そのキャンペーンがもたらした顧客数と、それらの顧客が定着する期間の両方によって測定します
  
• 季節的な変化やプロモーションの変化を、定着率や収入の持続的な向上から切り離す
  

コホート分析では、静的なサマリーから時間認識型のストーリーに視点を切り替え、ビジネスが時間の経過とともにどのように成長または漏洩するかについて、1 グループずつ理解を深めます。

Stripe は、サブスクリプション分析にコホート分析を直接組み込んでいます。Stripe Billing を使用するビジネスは、Billing 分析ダッシュボードでコホート別のサブスクリプション登録者維持率を自動的に表示できます。各コホートは最初の請求書日付でグループ化されており、Stripeは各グループの顧客数を示し、それ以降の月もアクティブです。

このようなツールが組み込まれているため、チームは次のような問題や相違点をすばやく見つけることができます：

• 新規登録者が通常よりも早く離脱しているかどうか
  
• 長期的な解約の増加
  
• 特定の月やキャンペーンが質の高い顧客を生み出すかどうか
  

これにより、時間ベースのパターンが可視化され、介入や倍増の機会が明確になります。

コホート分析データの構造

コホートレポートは多くの場合、グリッドのように見えます。各行はコホートです (例：「7 月に登録したユーザー」など)。各列は期間を表します (「第 1 週」、「第 2 週」、「第 3 週」など)。

セルの値は、そのコホートのうち、まだアクティブ、登録中、または収入を生み出している割合を示します。

このレイアウトは、状況が改善または悪化している場所を示します。

ビジネスに役立つコホート分析の種類は？

コホートは登録日によって定義する必要はありません。学習したい内容に応じて、さまざまな方法でユーザーをグループ化できます。ここでは、企業にとって最も価値の高いコホートのタイプをいくつか紹介します。

獲得コホート

獲得コホートは、ユーザーを最初の獲得時 (週、月、四半期) ごとにグループ化します。これにより、さまざまなコホートが定着する期間と、マーケティング、ユーザー登録、製品の変更が時間の経過に伴う顧客維持にどのように影響するかを把握できます。

獲得コホートを使用して、以下を行うことができます：

• 解約パターンを早期に発見する（「4 月に獲得したユーザーは、3 月に獲得したユーザーよりも早く離脱する」など）
  
• マーケティングキャンペーンを評価する（「紹介キャンペーンのユーザーは有料広告のユーザーよりも顧客維持率が高い」など）
  
• 経時的なベンチマークパフォーマンス (例:「昨年と比較して 3 ヶ月の定着率は向上しているか？」)
  

行動コホート

このタイプのコホートでは、ユーザーを獲得した時点ではなく、行動した時点 (または行動しなかった時点) でユーザーをグループ化します。以下をセグメント化できます：

• 第 1 週に特定の機能を使用したユーザーと使用しなかったユーザーの比較
  
• 最初の 30 日間に 3 件以上の購入を行った顧客と、1 件のみの購入を行った顧客
  

行動コホートを使用すると、より良い結果と相関する行動を分離できます。以下の例を検討してください：

• ストリーミングアプリでは、最初の週に 3 曲以上気に入ったユーザーは、そうでないユーザーよりも滞在する確率が高くなる場合があります。
  
• B2Bサービスとしてのソフトウェア(SaaS)ツールによって、48時間以内にユーザー登録を完了したユーザーが長期的に留まる可能性が高いことを知ることになるかもしれません。
  

この種の分析により、行動が長期的な価値を予測するものが明らかになります。これは、最も効果的な行動を特定しようとする製品チームや成長チームに特に役立ちます。ただし、相関は必ずしも原因にはならないことに注意してください。大規模な行動を起こす前に、仮説をテストする必要があるでしょう。

予測コホート

予測コホートでは、モデルを使用して、ユーザーが将来行う可能性が高い行動 (離脱、アップグレード、リピート購入など) に基づいてユーザーをグループ化します。予測された行動に基づいて先を見越してセグメンテーションを行います。

例えば、次のようなことができます：

• 新規ユーザーのうち、長期にわたるヘビーユーザーになる可能性が最も高い10%にフラグを立て、管理者側で事前準備の上ユーザー登録を行う
  
• 解約リスクが高い顧客を特定し、プロモーションオファーでターゲットを絞る
  
• リターゲティングキャンペーンから低確率の買い手を除外して、過剰支出を避ける
  

このような分析は役立ちますが、手放しでは困難です。通常、堅牢なデータインフラ、優れたモデル、予測を行うのに十分なユーザー数が必要です。これは、大規模またはデータ成熟度が高い組織での利用が一般的です。

これらのコホートは、それぞれ異なる質問に答えます。獲得コホートは、ユーザーが離脱したタイミングを把握します。行動コホートは、長期的な成功の要因を把握します。予測コホートは、今すぐ誰に連絡すべきかを把握します。各コホートを組み合わせることで、顧客のライフサイクルを360度見渡せるようになり、何が機能し、何が機能せず、どこで介入すればより良い結果を得られるかがわかります。

コホート分析で顧客維持率と顧客生涯価値を向上させる方法とは？

コホート分析により、企業は推測からターゲットを絞った行動に移行できます。ただ全体的に顧客生涯価値(LTV)と顧客維持率を向上させようとするのではなく、顧客が離脱する場所とタイミングを正確に把握できます。

ここでは、コホート分析が役立つことをご紹介します。

離脱ポイントを特定する

コホートデータは、顧客が離脱する傾向を明らかにします。離脱時期が分かれば、その顧客を直接ターゲットにすることができます。

ここでは、その例をいくつか紹介します：

• 14 日目の前後に複数のコホートが離脱した場合、ユーザー登録を調整したり、リマインドメールを追加したり、適切なインセンティブをその時期の直前に設定したりすることができます。
  
• 第 3 四半期の顧客が他の顧客よりも急速に姿を消している場合は、何が変化したかを調査するきっかけになります。それはチャネルの組み合わせ、メッセージ、あるいはサポートの対応状況でしょうか？
  

コホート分析は、解約がいつ発生し、どのような条件下で発生するかを示します。

機能の特定

コホート分析により、どのグループがサイトを閲覧しているか、また早い段階で何をしたかが判断の一因となっている可能性があります。

次のような発見例があります：

• LTVが異常に高い特定のコホートが紹介を通じて獲得できた。
  
• 最初の 24 時間でセットアップチェックリストを完了したユーザーは、その 2 倍の時間をサイト閲覧に費やすことになります。
  
• デスクトップでサブスクリプションに登録する顧客は、モバイルで始める顧客よりも滞在時間が長くなる傾向があります。
  

このような見識により、パフォーマンスの高い行動、チャネル、フローをさらに強化できます。広範な修正を適用するのではなく、すでに最適なユーザーに機能しているものを強化します。

よりスマートなセグメント構築

コホート分析は、時間、行動、または予測値によって顧客を自然にセグメント化します。これは、顧客維持マーケティングとライフサイクルのメッセージ作成に役立ちます。

次の例を参考に検討してください：

• 割引キャンペーンの顧客離れが早まった場合、顧客を別の方法で育成したり、キャンペーンを再考したりする可能性があります。
  
• セルフサービス登録のヘビーユーザーが引き続き頻繁に使用している場合、他のセグメントと同じユーザー登録メールが必要なくなる可能性があります。
  

このようなセグメンテーションにより、サポートを必要としないユーザーに過剰なサービスを提供したり、サポートを必要とするユーザーに過小なサービスを提供したりすることがなくなります。

変更の影響を測定する

新機能、キャンペーン、またはユーザー登録フローを導入したら、コホート分析で実際に機能しているかどうかを確認できます。

例えば、6 月のコホートを 5 月のコホートよりもうまく維持できれば、それは進歩の兆候である可能性があります。そうでない場合は、手直しが必要であることを早期に認識できます。

企業がコホート分析を使用する際に直面する最大の課題とは？

コホート分析は強力です。しかし、他のツールと同様に、欠陥や潜在的な落とし穴があります。ここでは、チームが直面する一般的な課題とその対処方法について説明します。

乱雑または不完全なデータ

コホート分析は、クリーンなイベントデータ、一貫したタイムスタンプ、システム全体の追跡など、確実な入力に依存します。これらの要素が適切に導入されていないと、結果は信頼できません。

一般的な問題は次のとおりです：

• 登録日の指定漏れまたは不整合
  
• あるシステムでは追跡されるが、別のシステムでは追跡されないイベント
  
• 製品、マーケティング、決済システムのギャップ
  

この問題を解決するには、分析に進む前にデータインフラストラクチャーを整備します。顧客の主なアクションが追跡、タイムスタンプ、1 か所に統合して管理されるようにします。Stripe Sigma などのツールは、チームが決済と請求から直接、結合されたクリーンなデータセットを引き出すのに役立ちます。これらのリンクは多くの場合、連続性が失われているのです。

ニーズに合わないツール

従来、コホート分析には、構造化クエリ言語（SQL）のタスク分割と手動のスプレッドシート作業が必要でした。現在では、多くのプラットフォームがすぐに使用できるコホート分析を提供していますが、すべてのチームが適切なアクセス権を持っているわけでも、どこを調べればよいかを知っているわけでもありません。一部のビジネスでは、コホート分析が複雑すぎると感じるために完全に回避するか、時間がかかり、エラーが発生しやすい方法で実行して行き詰まっています。

解決策は、最も簡単で入手可能なものから開始することです。たとえば、Stripe Billingは、追加の設定なしで、コホート別の登録者維持率を示します。ECプラットフォームは、リピート購入データで同じことを行うことが多いのです。ビジネスが小規模の場合は、基本的なスプレッドシートモデルでも役立ちます。

オーバーセグメンテーションまたはアンダーセグメンテーション

作成するコホートが多すぎると、サンプルサイズは無意味なレベルまで縮小します。作成するコホートが少なすぎると、過度に広範な傾向に戻ります。

適切なバランスを取るには、以下の手順を進めます：

• 時間ベースのコホートから始めてベースラインを確立する
  
• 明確な仮説に役立つ場合にのみ、追加のセグメンテーションで階層化する (「紹介キャンペーンのユーザーは有料広告ユーザーよりも長く留まる」など)
  
• サンプル数に注意してください。コホートに 6 人しかいない場合は、対応する傾向を慎重に取り扱うようにしてください
  

解釈できない細切れのものをダッシュボードに詰め込むよりも、一つの正確な質問をする方が得策です。

データの誤読

コホート分析は強力なシグナルを提供する可能性がありますが、正しく解釈するには時間と注意が必要です。よくある落とし穴には、相関関係を原因と誤解すること（例：ある機能が維持率を高めると想定したところが、単に熱心なユーザーが増えたことによるものだった可能性がある）や、外部コンテキストを無視すること(例：コホートの行動に影響を与える休日のピークや競合他社のプロモーション)などがあります。

コホートのパターンを結論ではなく仮説として扱います。可能であれば、定性的インサイトや A/B テストと組み合わせます。また、コホートのコンテキストを常に確認し、製品の発売、キャンペーン日、既知の混乱をチャートにマークします。

データに圧倒される

維持曲線、収入の弧、行動プロファイルがそれぞれ異なる数十のコホートに圧倒されるのはよくあることです。

分析麻痺を回避するには、以下のように対策します：

• コホートワークを特定の質問や決定事項に関連付けます(「新しいユーザー登録で 30 日間の定着率が向上しましたか?」など)。
  
• 3ヶ月の定着率や90日間のLTVなど、時間の経過とともにトラッキングする重要な指標で要約する
  
• チームとしてコホートを定期的にレビューし、得られた見識を実際の変化につなげる