コホート分析とは？ユーザーの継続率を改善する分析方法をわかりやすく解説
1.rising.hawkはじめに
新規事業では、
「登録者は増えているのに利用が続かない」
「継続率が悪い原因が分からない」
という課題がよくあります。
月ごとの売上だけを見ていても、
「どのタイミングで利用者が離れているのか」
までは分かりません。
そこで役立つのが、
コホート分析です。
コホート分析を行うことで、
同じ時期に登録したユーザーの行動を比較し、
継続率や離脱率の変化を把握できます。
この記事では、
コホート分析の基本的な考え方や活用方法、
新規事業での使い方を分かりやすく解説します。
結論：コホート分析とは「同じ条件のユーザーを比較して行動を分析する方法」
コホート分析とは、
同じ条件を持つユーザーグループ（コホート）の行動を比較する分析方法です。
例えば、
- 同じ日に登録したユーザー
- 同じ月に契約したユーザー
- 同じキャンペーン経由で登録したユーザー
などをグループ化し、
継続率や購入率などを比較します。
これにより、
「どのユーザーが長く利用しているのか」
「どこで離脱しているのか」
を把握しやすくなります。
コホート分析とは？
コホート（Cohort）とは、
共通する特徴を持つ集団を意味します。
例えば、
- 2026年8月に登録したユーザー
- 広告経由で登録したユーザー
- 無料プランから開始したユーザー
などが一つのコホートになります。
そのグループが、
時間の経過とともにどのような行動を取るかを分析するのがコホート分析です。
なぜコホート分析が重要なのか
継続率の変化が分かる
例えば、
8月登録ユーザーは継続率が高いのに、
9月登録ユーザーはすぐ離脱している場合、
登録導線やサービス内容に変化があった可能性があります。
改善施策の効果を確認できる
オンボーディングを改善したあと、
改善前後の登録ユーザーを比較することで、
施策の効果を確認できます。
売上だけでは見えない課題を発見できる
売上が同じでも、
継続率が悪化していることがあります。
コホート分析では、
長期的な利用状況まで把握できます。
コホート分析で見る主な指標
継続率
何日後、
何か月後まで利用しているかを確認します。
解約率
いつ離脱しているかを分析します。
チャーンレートについては、
こちらの記事で解説しています。
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どのコホートが長く利用し、
売上へ貢献しているかを確認できます。
LTVについて詳しくは、
こちらをご覧ください。
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購入率
無料ユーザーから有料ユーザーへの転換率なども分析できます。
コホート分析の進め方
① コホートを決める
例えば、
- 登録月
- 契約日
- 流入経路
などでグループを作ります。
② 比較する指標を決める
例えば、
- 継続率
- 利用回数
- 売上
- 解約率
などです。
③ 時間ごとの変化を見る
登録から、
- 1週間後
- 1か月後
- 3か月後
など、
同じタイミングで比較します。
④ 改善施策と比較する
例えば、
オンボーディング改善後に、
継続率が向上したかを確認します。
改善効果を客観的に判断できます。
コホート分析の活用例
例えば、
AI市場分析サービスの場合、
8月登録ユーザー
- 継続率70％
9月登録ユーザー
- 継続率45％
だったとします。
調べると、
9月から登録画面を変更していました。
このように、
コホート分析を行うことで、
継続率低下の原因を発見できます。
コホート分析とAARRRの関係
コホート分析は、
特にRetention（継続）を改善するためによく使われます。
継続率だけでなく、
RevenueやReferralにも影響するため、
AARRR分析との相性が良い手法です。
AARRRについては、
こちらで詳しく解説しています。
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コホート分析でよくある失敗
期間をそろえない
登録から同じ日数で比較しなければ、
正しく分析できません。
売上だけを見る
継続率や利用回数も確認することで、
より正確な分析ができます。
改善につなげない
分析だけでは意味がありません。
原因を考え、
改善施策につなげることが重要です。
よくある質問
コホート分析はSaaS以外でも使えますか？
はい。
ECサイトやアプリ、サブスクリプションサービスなど、
継続利用が重要な事業で広く活用されています。
Google Analyticsでもできますか？
はい。
GA4ではコホート分析機能を利用できます。
コホート分析とファネル分析の違いは？
ファネル分析は、
購入までの流れを分析する方法です。
コホート分析は、
同じ条件のユーザーが時間とともにどう変化したかを分析します。
まとめ
コホート分析とは、
同じ条件を持つユーザーグループを比較し、
継続率や利用状況を分析する方法です。
そのためには、
- コホートを設定する
- 継続率や解約率を確認する
- 改善前後を比較する
- 継続的に分析する
ことが重要になります。
特にSaaSやサブスクリプション型サービスでは、
LTVやチャーンレートの改善にも役立つ重要な分析手法です。
あなたの事業は、「ユーザーがいつ離脱しているか」を把握できていますか？
登録者数や売上だけを見ていても、
利用者がどのタイミングで離脱しているかは分かりません。
コホート分析を行うことで、
継続率の変化や改善施策の効果を客観的に確認できます。
iEvaでは、
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