ファネル分析とは？活用方法や成功事例をご紹介　

ファネル分析はセールスやマーケティングにおいて、コンバージョン率を上げるのによく使われる手法です。ここではファネル分析の基本的な考え方や活用方法、そしてファネルの「漏れ」の見つけ方を詳しく解説します。

ファネル分析とは

ファネル分析とは、ユーザーの購買行動をファネル（漏斗：ろうと）に見立てて段階的に分析する手法です。サイト訪問から商品購入までの各段階で、どこで停滞が起きているか、どこでユーザーが離脱しているかを特定し、サイトの改善につなげるものです。

例えば、ECサイトでは

1. サイト訪問
2. カテゴリページの閲覧
3. 商品ページの閲覧
4. 商品をカートに入れる
5. 購入

という具合に、上から下へと進むにつれて人数が絞られていきます。その際にユーザーが離脱するポイントを、ファネルの「漏れ」と呼びます。漏れが大きい箇所（ボトルネック）を見つけ出し、適切な対策を講じる（「ファネルの漏れを塞ぐ」）ことで、ユーザーの離脱を減らすことができます。各段階で何が起きているのかを詳しく分析し、改善につなげていくのがファネル分析の目的です。

【ファネルの一例】（サイト訪問から購入に至るまでに人数が徐々に減っている）

ファネルの漏れを特定する方法3つ

Googleアナリティクスにはユーザーの行動をトラッキングするレポート機能が3種類あります。これを活用することで、ファネルの漏れを特定できます。

1. 目標到達プロセスレポート

Googleアナリティクスの管理画面から「コンバージョン → 目標 → 到達プロセス」の順にメニューをクリックするとこのレポート画面が開きます。

最も基本的なレポートです。商品購入完了や会員登録完了など、設定した目標（コンバージョン）に至るまでの過程を漏斗（ファネル）型の図で可視化します。各ステップでの離脱率が一目で分かるため、問題箇所の特定に役立ちます。目標までの経路で、急激に離脱率が上昇する箇所があれば、そこに重大な課題が潜んでいる可能性が高いと考えられます。

2. ゴールフローレポート

Googleアナリティクスの管理画面から「コンバージョン → 目標 → ゴールフロー」の順にメニューをクリックするとこのレポート画面が開きます。

より詳細な分析が可能なレポートです。ユーザーがどのような経路で商品やサービスを購入したのかをフローチャートで可視化します。高度なセグメント分析や期間比較にも対応しているため、深い分析が可能です。例えば、新規ユーザーとリピーターでの行動パターンの違いや、デバイス別の経路の違いなどを分析することで、ユーザー層ごとの最適化ポイントが見えてきます。

3. 目標パスの解析レポート

Googleアナリティクスの管理画面から「コンバージョン → 目標 → 目標パスの解析」の順にメニューをクリックするとこのレポート画面が開きます。

コンバージョン前に訪問した3ページを表示するレポートです。想定外の経路で訪れるユーザーを発見できるため、新たな改善のヒントが得られます。例えば、商品購入に至ったユーザーが、想定していなかったブログ記事や特集ページを経由していることが分かれば、そのコンテンツと同様のコンテンツを強化するといった改善策につなげることができます。

定量調査の手法4つと実施方法

消費者行動を数値データで収集する定量調査は、訪問者や顧客の行動の背景を数値を用いて可視化するもので、コンバージョン改善を目指して行われます。定量調査には、以下のような手法があります。

1. テクニカル分析

サイトの表示速度が遅い、正常に表示されないなど、技術的な問題を特定・解決する分析手法です。

クロスブラウザ・クロスデバイステスト

ブラウザや端末でサイトが正常に動作するかどうかをテストする手法です。各ブラウザやデバイスには多くのバージョンがあり、ユーザーが最新版を使用しているとは限らないため、できるだけ多くのデバイスでのテストが必要です。

モバイル環境の最適化

モバイルユーザーが求めているものや必要としているものは、デスクトップユーザーの場合と大きく異なります。ユーザーの意図や動機、利用する状況が変わるからです。優れたモバイル体験とは、単にデスクトップでの体験を小さい画面に押し込んだものではありません。それ自体が独立した良質な体験であるべきなのです。この点を無視すると、モバイルで満足できなかったという体験がセールスファネル全体に悪影響を及ぼす可能性があります。

ページ表示速度の最適化

サイトの表示速度が遅いと、ユーザーが離脱する確率が高くなり、マーケティング機会の損失につながります。Googleアナリティクスを活用すると、[行動] > [サイトの速度] > [ページのタイミング] レポートで表示の遅いページを特定できます。また、PageSpeed Insights（ページスピードインサイツ）でページのURLを入力すると、パフォーマンスの問題を診断できます。

2. アナリティクス調査

ユーザーの行動を数値的に分析する手法です。アナリティクス調査を行う際は、以下のような点に注意すると良いでしょう。

アナリティクスツールの設定を確認する

アナリティクスツールの設定が正しく行われていることを確認しましょう。Shopifyのレポートやアナリティクスを使用している場合は、設定は自動的に行われます。Googleアナリティクスなどの外部ツールを使用する場合は、必要なデータがすべて集まっているか、集まったデータは信頼できるか、トラッキングに問題がないかを確認する必要があります。

答えにつながる質問や解決すべき問題から始める

イギリスの経済学者ロナルド・コースは「データを長時間拷問するとすべて白状する」と述べています。これは、先入観を持ってデータ分析に取り組むと、その考えを裏付けるものを必ず見つけてしまうという警告です。この罠を避けるためには、答えにつながる質問や解決すべき問題からデータ分析をスタートすることが重要になります。時間を費やすべき質問や問題を特定するためには、その答えや解決案を使って何をするかということを自分に問いかけておくことです。次に取るべきステップを明確に定義できない場合、問題設定そのものが間違っている可能性があります。

重要度の高いページから着手する

分析を効率的に行うためには、アクセス数が多いのにコンバージョンが低いページ（古いブログ記事など）や、アクセス数が少ないのにコンバージョンが高いページ（チェックアウトページなど）から分析を始めるのが効果的です。

リンク切れを修復する

リンク切れがあるとページの表示が404エラーとなり、ユーザー体験とSEOの両方に悪影響を及ぼします。Googleアナリティクスの「行動 > サイトコンテンツ > すべてのページ」レポートを利用すると、リンク切れしているページを見つけることができます。その後、左上隅にあるセカンダリディメンションのドロップダウンを使って「フルリファラー」を選択すると、404エラーページにリンクを貼っているURLを特定できます。

サイト内検索を活用する

サイト内検索機能は、ユーザーのニーズを直接把握できる貴重な情報源です。Googleアナリティクスの「行動 > サイト内検索 > 検索語句」レポートでは、人気の検索キーワードと、その検索後の行動を分析できます。検索後の滞在時間が短いということは、ユーザーが目的の商品やコンテンツを見つけられずにサイトを離れた可能性が高いことを示します。そのため、そのようなキーワードは「需要はあるが、満たせていないニーズ」を表しており、潜在顧客獲得のヒントとなります。

3. フォームアナリティクス

問い合わせフォームや決済フォームなどを記入しているユーザーが、どの項目で離脱する傾向にあるかを分析する手法です。サイトやランディングページに設置されたフォームはサイト訪問者との重要なやり取りの場であり、ここで得られる分析データはユーザーの動向を把握するための重要な手がかりになります。フォームアシストのような入力フォーム最適化ツールを使うと、以下のようなことが特定できます。

• フォーム上で最もエラーメッセージを引き起こしている欄はどこか？
• ユーザーが入力を躊躇しているのはどの欄か？
• 入力必須欄にも関わらず、訪問者が空欄のままにしてしまう箇所はどこか？

4. ヒートマップ分析

ヒートマップ分析は、サイトにおけるユーザーの行動を視覚的に表示する手法です。ヒートマップとは、データの値を暖色、寒色の濃淡など色分けによって可視化したものです。多くの場合、暖色（赤、橙、黄色）で高い値を、また寒色（青、緑）で低い値を表します。ヒートマップの主なものには、以下の2種類があります。

クリックマップ

サイト上でユーザーがクリックしている箇所を可視化する機能です。特に、ユーザーがリンクだと誤認して頻繁にクリックしている要素を特定できます。このデータを基に、リンクを設置するなどの改善を行うことで、ユーザー体験を向上させることができます。

スクロールマップ

ユーザーがページのどこでスクロールをやめているかを可視化できる機能です。カテゴリーページや商品ページ、ランディングページなどで特に効果を発揮します。例えば、スクロールマップが突然赤から青に変わるような場合は、その箇所でユーザーがページを離脱していることを示しています。そのような箇所に、視覚的な誘導（矢印など）を追加したり、重要なコンテンツをその位置より上に配置したりすれば、ユーザーがその先までスクロールを続けてくれる可能性が高まります。

定性調査の手法5つと実施方法

数値ではない消費者の生の声や行動パターンを収集する定性調査は、アンケートやインタビュー、サイト閲覧などの際の動向観察を通じて、ユーザーの生の声や行動から得られるデータを収集する手法です。ユーザーの意図や心理、価値観など、数値データからは見えにくい消費者の行動原理を深く理解することを目的としています。定性調査には、以下のような手法があります。

1. オンサイトアンケート

オンサイトアンケートとは、ユーザーがウェブサイトを閲覧している際にポップアップで表示されるアンケートのことで、1～2問程度の簡易的なものを指します。

オンサイトアンケートの主なものは、以下の2つです。

離脱時アンケート

ユーザーがブラウザのタスクバーにマウスを移動するなど、サイトを離れようとする動作を検知した際に表示されるアンケートです。サイトを離れる直前のユーザーから貴重なフィードバックを得ることができます。

ページ内アンケート

ページ訪問直後や一定時間（例：30秒）経過後に表示されるアンケートです。サイトを閲覧しているユーザーから、その時点での体験や印象について直接フィードバックを得ることができます。

2. 顧客インタビュー

顧客インタビューとは、電話や対面で直接顧客にインタビューする形式の調査手段です。特に、商品を購入した顧客との対面インタビューは、非常に価値のある情報を得られる機会となります。

効果的なインタビューを実施するためのポイントは、次の3つです。

適切な対象者を選定する

直近の購入顧客、リピーター顧客、しばらく利用がなかった顧客からは、有益な情報が得られる傾向にあります。調査目的に応じて、これらの顧客グループから最適な対象者を選定しましょう。

効果的な質問を準備する

質問は短くまとめ、自由回答形式にしてください。誘導尋問になっていないか注意しましょう。また、売り込みたい商品やサービスに関する質問の前に、まず顧客の求めていることを理解するよう努めてください。必要に応じて、ロールプレイを取り入れると効果的です。

しっかりと記録する

インタビュー内容を確実に記録するため、メモを取るだけでなく、録音や撮影をする、専門サービスを使って文字起こしを行うなどの工夫をしましょう。対面の場合は記録係のアシスタントを配置するのもよいでしょう。インタビュー前に仮説を立て、得られた情報を基に検証を行うことで、ファネルの改善に役立てることができます。

3. 顧客アンケート

顧客アンケートは、顧客に複数の質問に答えてもらう調査手法です。オンサイトアンケートの簡易的な質問とは異なり、こちらは本格的なアンケートとなります。効果的なアンケート調査を実施するには、以下のような点に注意すると良いでしょう。

初回利用者をターゲットにする

特に有益な情報が得られるのは、初回購入の顧客からです。まずは約200件を目標に回答を集めることで、傾向やパターンを分析できます。既存顧客へのアンケートも有効ですが、通常は直近に初購入のあった顧客から調査を始めることが最も効果的です。

質問項目をしっかりと練る

アンケートでは、購入前後の問題点、購入を躊躇した理由、商品やショップに対する印象など、幅広い観点から情報を収集することが重要です。特に商品の価値と購入前の不安要素に焦点を当てた質問を用意することで、重要なヒントが得られます。

4. ユーザーテスト

ユーザーテストは、ユーザーに実際にサイト上でタスクに取り組んでもらいながら思ったことや感じたことを口に出してもらう調査手法です。この手法により、自社のサイトに慣れ親しんだ人間には気づけない問題点を洗い出すことができます。

ユーザーテストを実施するときは、以下のようなタスクに取り組んでもらってください。セッション中は観察に徹することが重要です。こちらからの質問や、タスクに関する補足説明は避けます。

自由度の高いタスク

「好きなビデオゲームを見つけて、購入を検討してください」など。

具体的なタスク

「4000〜5000円の Nintendo Switchのゲームを見つけてカートに追加してください」など。

コンバージョンを達成させるタスク

「購入したい商品の購入を完了してください」など。

5. セッションリプレイ

セッションリプレイは、実際に欲しいものを買いにサイトを訪れたユーザーがサイトを閲覧する様子を観察する調査手法です。ユーザーテストとは異なり、調査対象者に発言してもらうことはありませんが、ユーザーが実際にサイト内を移動する様子を観察することができるため、隠れたファネルの漏れを特定するのに役立ちます。

訪問者が頻繁につまづいたり苦労したりする箇所、離脱してしまう箇所があれば、そこが改善すべきポイントです。その部分に特に注意して対策や改善を実施してください。小さな改善を積み重ねることで、マーケティング活動全体に大きな効果をもたらすことができます。

ファネル分析の成功事例

ファネル分析によりコンバージョン率を向上させることに成功した会社の例をご紹介します。

メルカリ

メルカリは主にスマートフォンアプリでの利用が中心であり、ウェブ版は相対的に利用者数が少ない状況が続いていました。しかし、コロナ禍を通じてウェブ版の利用者も増加傾向となったため、ウェブ版の利便性向上を目指してAnalyticsチームが本格的なファネル分析を開始することになりました。

同チームがサイト訪問から購入完了までの各段階における離脱率を算出したところ、会員登録のプロセスにおいて、スマートフォン版と比較して離脱率が高い箇所があることを発見しました。この分析結果により、会員登録プロセスに何かハードルがあるのではないかという可能性が浮き彫りとなり、具体的な対策の議論へとつながりました。

Ad Hoc Atelier（アドホックアトリエ）

イタリアの職人ブランドを集めたマーケットプレイスAd Hoc Atelierは、カート放棄率が83％という業界平均を上回る高さだという課題を抱えていました。ファネル分析を実施したところ、ユーザーからの問い合わせへの応答が遅い、メールの文面が冷たい印象を与えるなどの要因で、多くのユーザーが購入プロセス中に離脱していることが判明しました。

そこでAd Hoc Atelierは、リアルタイムでのユーザー対応を可能にするライブチャット機能を導入しました。自動応答と人による対応を組み合わせることで、ユーザーとのコミュニケーションを改善したところ、カート放棄率が10%減少し、コンバージョン率は0.35%から0.9%へと上昇しました。

ビープラウド

オンラインプログラミング学習サービス「PyQ（パイキュー）」を展開する株式会社ビープラウドは、無料トライアルから有料会員への転換率の向上が課題となっていました。そこでファネル分析を通じてユーザーの行動を分析したところ、無料トライアル登録時のクレジットカード情報入力段階で、約1,200名のユーザーが離脱していることが判明しました。

この分析結果を受けて、ビープラウドは離脱したユーザーに対して2段階のメール施策を実施しました。ID作成後にクレジットカード登録を中断したユーザーに対する1通目のメール（ID作成が未完了であることを伝えるメール）と、ID作成から1週間後の2通目のメール（無料体験プランを紹介するレコメンドメール）を配信したところ、240名の有料会員獲得につながりました。

まとめ

ファネル分析とは、サイト訪問から商品購入までのユーザー行動を段階的に分析し、離脱ポイント（漏れ）を特定・改善する手法です。この分析には定量調査と定性調査の2つの方法があります。定量調査では、サイト内検索の分析から満たされていないユーザーニーズを発見し、新たな商品展開のヒントを得ることができます。一方、定性調査では、ユーザーの行動原理や心理を把握することができます。こうしたファネル分析は万能ではありませんが、ECサイトの成功には非常に有効です。どんなに集客に力を入れ、多くのユーザーがサイトを訪れたとしても、購入率が低ければビジネスとしては成功しません。重要なのは、まずファネル自体の見直しに注力することです。定量・定性の両面からデータを細かく分析し、発見した課題に対して効果的な対策を講じることで、顧客の購買行動を最適化できます。それが結果的にコンバージョン、顧客、売上のアップにつながるのです。

文：Yukari Watanabe イラスト：Luca D'Urbino