ユーザー行動分析とは何？主なフレームワークやポイントを解説 | ブログ

Webサイトの改善やマーケティング施策の立案において、「ユーザー行動分析」という手法が注目を集めています。ユーザーがどのような経路をたどり、何をきっかけに行動を起こしているのかを把握することは、より効果的な施策を打ち出すうえで欠かせない視点です。

しかし、分析に用いるフレームワークにはさまざまな種類があり、どのように取り組めばよいか迷われている方も多いのではないでしょうか。

今回は、ユーザー行動分析の基本的な考え方から、代表的なフレームワーク、実施する際のポイントなどを解説します。

ユーザー行動分析とは？

ユーザー行動分析とは、消費者やWebサイトの訪問者がどのような行動をとっているのかをデータに基づいて分析し、その背景にある心理や意図を読み解く手法のことです。具体的には、商品の認知から比較・検討、購入に至るまでの一連のプロセスにおいて、ユーザーがどのタイミングで離脱しているのか、どのような情報に関心を示しているのかといった行動パターンを把握します。

そうした分析を行うことで、マーケティング施策の改善点や新たなアプローチの方向性が見えてくるため、Webサイトの改善や広告戦略の最適化、商品開発など幅広い場面で活用されています。

ユーザー行動分析の主なフレームワーク

ユーザー行動分析を効果的に行うためには、目的に応じたフレームワークを活用することが重要です。

ここでは、代表的なフレームワークを紹介します。

ファネル分析

消費者が認知から購入に至るまでのプロセスを漏斗（ファネル）の形に見立て、各段階でどの程度の離脱が発生しているかを把握する手法です。

たとえば、Webサイトへの訪問者数に対して商品ページの閲覧数が極端に少ない場合、サイトの導線設計に課題がある可能性が考えられます。どの段階でユーザーが離脱しているのかを数値で明確にできるため、改善施策の優先順位をつけやすい点がファネル分析の強みです。

セグメンテーション分析

ユーザーを年齢・性別・居住地域といった属性情報や、購買履歴・利用頻度・関心カテゴリといった行動データをもとに、共通の特徴を持つグループに分類する手法です。

市場全体をひとまとめに捉えるのではなく、細分化されたグループごとの傾向やニーズを把握することで、各セグメントに最適化されたマーケティング施策を打ち出すことができます。自社のターゲット像をより具体的に描くうえでも有効なフレームワークであり、広告配信やメールマーケティングなど、さまざまな施策の精度向上に役立てられています。

RFM分析

顧客を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で分類するフレームワークです。その3つの軸を組み合わせることで、優良顧客や休眠顧客といったグループを明確にでき、それぞれに適したアプローチを設計することが可能になります。

限られたマーケティング予算を効率的に配分するうえでも有効な手法であり、ECサイトやリピート購入が重要な業種で特に多く活用されています。

LTV分析

一人の顧客と取引を開始してから終了するまでの期間に、企業にもたらす価値や利益の総額（Life Time Value＝顧客生涯価値）を算出・分析する手法です。新規顧客の獲得コストと比較することで、マーケティング投資の妥当性を判断したり、長期的に高い収益をもたらす優良顧客層を特定したりすることが可能になります。

LTVの高い顧客にはロイヤルティを維持するための施策を、LTVの低い顧客にはリピート購入を促す施策を講じるなど、顧客ごとに最適なアプローチを設計できる点が大きな特徴です。

コホート分析

共通の属性や条件のユーザーをグループ（コホート）に分け、時間の経過に伴う行動の変化を追跡する手法です。たとえば、「特定の月に初回購入したユーザー」をひとつのコホートとして設定し、その後のリピート率や離脱率を時系列で観察することで、施策の効果や顧客の定着度合いを把握することができます。

継続利用が重要なサブスクリプション型のサービスやアプリ運用において、特に効果を発揮するフレームワークといえます。

7 Journey分析

弊社独自の分析フレームワークです。「認知の有無」「購入経験の有無」「直近の購入経験の有無」「購入意向の有無」という4つの基準をもとに、顧客を7つのグループに分類します。自社の顧客がどのグループに多く分布しているのかを把握することで、注力すべきターゲット層や改善すべき課題が明確になります。

分析結果をもとに、各グループの顧客をより購買意欲の高い領域へと移動させる施策を設計することで、売上の最大化を目指せます。

ユーザー行動分析を行う際のポイント・注意点

ユーザー行動分析を行う際にまず大切なのは、分析の目的を明確にしておくことです。「何を知りたいのか」「分析結果をどのような施策につなげたいのか」を事前に定めておかなければ、データを集めること自体が目的化してしまい、成果に結びつかないケースも少なくありません。

また、フレームワークの選定にも注意が必要です。前述のとおり、フレームワークにはそれぞれ得意とする分析領域が異なるため、自社の課題や目的に合ったものを選ぶことが重要です。ひとつのフレームワークだけに頼るのではなく、必要に応じて複数を組み合わせることで、ユーザーの行動をより多角的に捉えることができます。

さらに、データの解釈においては、数値の背景にある文脈を読み取る姿勢を忘れないようにしましょう。数字だけを見て判断すると、本質的な課題を見誤ってしまう可能性があります。定量データと定性的な情報を併せて検討することで、より精度の高い分析と施策立案につなげることができるでしょう。

ユーザー行動分析を行う際には

今回は、ユーザー行動分析の概要から、代表的なフレームワーク、実施する際のポイント・注意点などを解説しました。自社の課題や目的に合ったフレームワークを選び、データを多角的に読み解くことが、効果的な施策につなげるための鍵となります。

なお、ユーザー行動分析を効率的に進めたいとお考えの場合には、消費者リサーチツール「Knowns」の活用がおすすめです。蓄積されたデータをもとに、顧客構造の把握やファネル分析、時系列での行動変化の追跡までをスピーディーに行えるため、分析業務の効率化にぜひお役立てください。

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