「ファネル分析」の版間の差分

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[[ファイル:Funnel-analysis-example.png|サムネイル|ファネル視覚化の例]]
'''ファネル分析''' ([[英語|英]]: funnel analysis) は、オンライン広告での広告から購入までの道のりや、モバイルアプリでのユーザーエンゲージメントから始まり、eコマースプラットフォームでの販売で終わるフローなど、定義された目標につながる一連のイベントのマッピングと分析を行う手法である。'''目標到達プロセス分析'''と呼ばれることもある。ファネル分析は、「特定のユーザーの行動に関する[[コンバージョンレート]]を計算する効果的な方法である <ref>{{Cite web|author=Apsalar|title=Using Funnel Analysis to Measure User Conversion Rates|url=http://apsalar.com/blog/2013/01/using-funnel-analysis-to-measure-user-conversion-rates/|access-date=2020-12-21}}</ref>。」目標には、販売、登録、オーディエンスからの何らかのアクションなどを設定する。
 
"ファネル分析" という用語は、キッチンにある[[漏斗]] (ファネル)と形が似ていることに由来する。漏斗は、先に行くにつれて狭くなり、通過する量が少なくなる。同様に、分析ファネルには、最初はたくさんの個人が入るが、最終目標に到達するのはごく一部となる。
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ファネル分析により、特定のファネルのコンバージョンレートとユーザードロップ率を計算し、原因を理解することで、目標に到達させるプロセスを改善するための実用的な洞察を引き出すことができる。たとえば購入や登録を行うために、実際にファネルの最後に到達したユーザーの数と、そうでないユーザーの数を比較する。
 
ファネルを継続的に監視および分析することで、アプリケーションまたはプラットフォームへの変更がコンバージョンにプラスの影響を及ぼしているかどうかを評価できる。たとえば、プラットフォームにアクセスして登録ファネルに入るユーザーの10%だけが、実際に登録を完了しているとする。ファネル分析プロセスを使用すると、ファネル内の設定や機能を微調整して、その数が改善される理由を確認することができる。また、マーケティングキャンペーンを作成するときに、最初のイベントから製品の購入に至るまでユーザーを誘導するファネルを監視することで、キャンペーンがどの程度うまく機能しているかを分析することができる<ref>{{Cite web|author=CoolaData|title=Funnels|url=http://www.cooladata.com/blog/funnels/|access-date=2020-12-21}}</ref>。
 
ファネル分析は、ユーザーが離脱しているポイントを特定するのに役立つ。特定したら、なぜドロップしているのかを理解して、ドロップ率を減らし、全体的なコンバージョンを増やすことにつなげる。
 
Webサイト<ref>{{Cite web|author=Hotjar|title=Funnel analysis: how to increase conversions on your website|url=https://www.hotjar.com/blog/funnel-analysis|access-date=2020-12-21}}</ref>、 eコマースプラットフォーム、アプリケーション、オンラインゲームへの集客を行った個人から、最終的な目標を実行するまで到達するのはごく一部となるため、ファネル分析を行いコンバージョンレートを向上させるための手段を見つけることが有効に働く。
 
== 関連項目 ==