コホート分析データを表示する
コホート分析レポートを開くには:
- Google アナリティクスにログインします。
- 目的のビューに移動します。
- [レポート] を開きます。
- [ユーザー] > [コホート分析] を選択します。
コホート分析データは、アナリティクスのすべてのアカウントで使用できます。トラッキング コードを変更する必要はありません。
レポートを設定する
選択するメニュー:
- コホートの特性を示すディメンション（コホートの種類）
- コホートの大きさ（コホートのサイズ）: ディメンションの値の種類を選択して、コホートのサイズを決めます。たとえば、「ユーザーを獲得した日付」のディメンションでコホートを定義する場合、ディメンション値の種類を「日」、「週」、「月」の中から選択します。選択した種類に応じて、同じ「日」、同じ「週」または同じ「月」に獲得されたすべてのユーザーがそれぞれ同じコホートにまとめられます。
- 分析する指標（指標）
- レポートに使用する期間とコホートの数（期間）
- グラフに表示するコホート（選択数: N）
データを把握する
グラフ
既定では、グラフにはすべてのコホートの指標の累計値が表示されます。[選択数: N] メニューを使って、累計のグラフ線かコホートごとのグラフ線、またはその両方を選択します。
列
最初の列には、「コホートの種類」と各コホートのユーザー数が表示されます。たとえば、コホートの特性を [ユーザーを獲得した日付] にした場合、この列には、コホートごとの獲得日と指定したサイズ（日、週、月）の期間中に獲得したユーザー数が表示されます。
残りの列は、基点となるイベントが発生してから [コホートのサイズ] で選択したサイズ単位での経過を表しています。たとえば、[日別] を選択した場合、各列には基点から経過した日数のその日 1 日分のデータが含まれます。列は 13 列あり、0～12 に数字が 1 つずつ増えていきます。
行
1 行目は各列にすべてのコホートの指標の合計値が表示されます。たとえば、指標が [ページビュー数] で列に日別のデータが表示する場合、1 行目にはその日の合計ページビュー数が表示されます。
残りの行には、個々のコホートの値が表示されます。
セル
第 0 日～第 12 日の各セルには、そのサイズ（日別、週別、月別）の期間中の指標の値が表示されます。たとえば、[ページビュー数] 指標を使用している場合、コホートごとにその経過後のサイズの期間中のページビュー数が表示されます。
色
アナリティクスでは、指標の相対的な値を表すために 5 つの色を使用しています。最も暗い色は最も高い指標を、最も明るい色は最も低い指標を表しています。各色の値の相対範囲は同じになります。たとえば、表の中で一番高い値が 100% の場合、各色の範囲は 20（100/5）、50% の場合は 10（50/5）になります。
セグメント
このレポートにセグメントを適用すると、各セグメントのデータは別々の表に表示されます。
コホート分析レポートはユーザーを範囲とするレポートなので、セッションを範囲とするセグメントを適用すると、第 0 日に必要なユーザーが一部含まれなくなり、望むようなデータが得られない可能性があります。
たとえば、セグメントの条件を「地域: [国] [完全一致] [日本]」にすると、セッションが範囲となるため、このセグメントを適用すると「第 0 日」のセッションのユーザーのうち日本以外の国からのユーザーは「第 0 日」列に含まれなくなります。
フィルタ
第 0 日のユーザーを除外するフィルタを適用すると、第 1 日以降のデータに影響する可能性があります。たとえば、一部のユーザーの第 0 日のセッションを除外し、第 1 日以降の同じユーザーのセッションを含めるフィルタを適用した場合は、第 1 日以降の値が 100％ を超えることがあります。
例
ミクロトレンド
マクロトレンド全体の構成要素であるミクロトレンドを分析すると、ビジネスに関するより現実的な状況がわかります。たとえば、四半期データはその期間にわたって取引が着実に増加していることを表しており、それを肯定的に捉えるかもしれません。ただし、新しいユーザーの全体的な増加が取引の増加につながっているものの、その大きなデータを構成する週別のコホートデータを分析すると、週 5 以降に必ず取引が激減することがわかる場合があります。それにより、ユーザーに再度アプローチするタイミング（週 4）がわかるので、各ミクロトレンドのパフォーマンスが向上し、ひいてはマクロトレンドの効果が増大します。
複数のコホートでの一貫性、向上、低下
1 列の行の値を比較するだけで、異なるコホート間で行動が一貫しているか、パフォーマンスは向上しているか低下しているかがわかります。日付の新しいコホートに向かって列を下方向に見ていくと、時間も先に進んで行きます（たとえば、2 番目のコホートの第 5 日は、同じ列に表示されていたとしても 1 番目のコホートの第 5 日より後の日付のデータです）。
日別のデータを確認している場合、任意の 1 行（たとえば「第 5 日」）を確認して、すべてのコホートが獲得後の同じ段階で同じ成果を上げているのか、向上または低下する傾向があるのかを知ることができます。たとえば、すべてのコホートが「第 5 日」でユーザーの割合を維持している場合、ユーザー エクスペリエンスが安定して一貫していることがわかります。一方で、「第 5 日」で維持率が安定して増えている場合、サイトのコンテンツやアプリの操作性の改善が関係していると考えることができるかもしれません。「第 5 日」で維持率が安定して減っている場合、コンテンツの新鮮さが失われたとか、ゲームのレベルをクリアすることがあまりにも難しい、コーディングのレベルがかなり低いことなどを表しているのかもしれません。それにより、ユーザーが時の経過とともに離れていっている可能性があります。
エンゲージメント、維持、集客
ユーザーがサイトから離れるタイミング（たとえば、セッションを数回だけ開始した、ページを数ページだけ閲覧した、収益を少しだけ生み出した）を把握すると、以下の 2 つのことが理解できるようになります。
- ユーザーが減少する共通のタイミング（簡単に改善できる可能性があります）
- 避けられない減少を埋め合わせるために獲得する必要のある新しいユーザーの割り合い
たとえば、ユーザーが獲得されて、通常、3 週間または 4 週間後に収益が減少する傾向がある場合、リマーケティングやメール キャンペーン（最後のセッション以降に加えられた割引や新製品の広告をお知らせする）でユーザーに再度アプローチします。また、最初のエンゲージメントの期間中にユーザーが購入した商品に関連する商品の動的リマーケティング広告でユーザーに再アプローチすることもできます。
避けられない減少が、たとえば月に 10% だとわかったら、ビジネスの成長率を上げるのに必要な新しいユーザーの獲得率が理解できます。
短期マーケティング活動への反応
短期マーケティング活動（1 日限りのメール キャンペーンなど）を実施した場合、このレポートを使って、関係する期間に獲得したユーザーだけの行動をトラッキングできます。たとえば、祝祭日が近づくにつれて連続して 30% オフ、25% オフ、20% オフのキャンペーンを実施した場合、キャンペーンを実施した日付に獲得したユーザーのグループ間で「ユーザーあたりの収益」と「ユーザーあたりのトランザクション」などの異なる指数を比較することができます。
