これは必読!Googleアナリティクスの「アクティブユーザー」を使ってユーザー行動の予知・分析する方法

 

こんにちは、小川卓です。
Google アナリティクスで利用できるレポートの「アクティブユーザー」ですが、検索をしてみると、ほとんどが「リリースされました」という記事でした。

そこで、この「アクティブユーザー」レポートはどう使えばよいのかを紹介します。
少しマニアックなレポートですが、実はこんな使い方もありますよというのが、お伝えしていきます。

そもそも「アクティブユーザー」レポートとは?

アクティブユーザーレポートとは、サイトをどれだけのユーザーが継続的に利用しているかを図るための一つの手法です。以下はあるサイトのアクティブユーザーのレポートです。

ユーザー>アクティブユーザー

から見ることができます。

1日・7日・14日・30日のアクティブユーザーの数値になります。画像の下に出ている数値は、最後の日付の数値が出ています(ここでは7月31日)。この数値の意味は以下の通りです。

1日のアクティブユーザーは、単純に「その日のユーザー数」と一致します。
7日のアクティブユーザーは、「その日を含む、過去7日の間に一度でも訪問があったユーザー数」です。
具体的には、2016年7月25日~31日のデータになります。14日や30日に関しても考え方は同様です。定義上、

1日のアクティブユーザー数 < 7日のアクティブユーザー数 < 14日のアクティブユーザー数 < 30日のアクティブユーザー数

という関係が成り立ちます(計測開始直後は除く)。

本レポートに関しては、他のレポートと同じようにセグメントをかけることもできます。では、このレポートをどう見て、気付きやサイト改善に繋げればよいのか?具体的に確認してみましょう。

ユーザーの行動を予知する

以下はあるサイトの約2年分の「1日のアクティブユーザー数」の推移です。ここからどのような気づきがあるでしょうか?

単純に数値だけ見ると、訪問者数の減少は時々あるものの、しっかり増加していることが分かります。では、7日・14日・30日も追加してみましょう。今度はどのような気づきがあるでしょうか?

 

※下から1日・7日・14日・30日

先ほどの1日とは大きな違いがあることがわかります。

具体的には、2014年9月~11月にかけて、7日・14日・28日のアクティブユーザー数が減少していることが分かります。その後また数値は伸び続けるのですが、2014年9月がピークであったことが見てとれます。実際にこの期間で、1日のアクティブユーザー数は3割減少していますが、28日のアクティブユーザー数で見ると、6割以上減少していることがわかります。

このようにちょっとした日々の訪問者の変化が、その後の「継続的な利用者数」に大きな影響を与えることがあるという事が分かります。

また同箇所を細かく見るとわかるのですが、減少が起きるのは、1日のアクティブユーザー数が最初で、その後7日・14日・28日が遅れて減少することが分かります。つまり、減少の予兆は期間が短いほうが早く把握することが出来、そのインパクトの大きさに関しては期間が長いほうが大きいという事です。

例えるなら、バケツに穴が空いて少しずつ水が漏れていたのが、1か月経ったら大量に水が抜けていたというようなイメージでしょうか。

見た目の減少で今回は気付きを発見しましたら、定量的に見ることも重要です。本レポートをダウンロードしてExcelで以下のようなグラフを作成してみました。

 

このグラフは7日・14日・28日に対して、同期間と直前期間での伸び率を算出したものになります。例えば2月28日のデータであれば、2月1日~28日の数値 と 1月4日~1月31日のアクティブユーザー数を比較しています。また第2軸には、1日のアクティブユーザー数(=つまり日々の訪問者数)を入れています。

このような形でプロットし直すと、特に14日(オレンジ)や28日(黄色)がわかりやすいのですが、一定期間、0%を切るという現象が続くとアクティブユーザー数がぐっと落ちることがわかります。

また逆も然りで、0%を超えている期間が続くとアクティブユーザー数がぐっと伸びる傾向になります。この期間の流入元の変化や、利用者の行動に変化がないかを確認してみましょう。

兆候を見つけることで、後から「気づいたら最近売上やコンバージョンが落ちているな」と気付きのではなく、早い段階から動向を予知することが大切です。その上で離脱防止や再呼び込み施策につなげると良いでしょう。

どういったユーザーが離脱しているかを確認する

先程のデータから、2014年末のユーザーが抜けている(訪問しなくなってきた)という事がわかりました。では、実際にどういったユーザーが離脱しているのでしょうか?これを把握しないことには適切な施策を打つことができません。

そこで、先程のデータを「リピーター」と「新規」でそれぞれセグメントしてみました。その結果が以下の通りです(期間を2014年8月~2015年7月の1年間に絞っています。またサンプリングがかかっています)。

▼リピーター

▼新規

 

見ての通りリピーターに関しては減少した期間では減っておらず、新規のみが大きく減っていることがわかります。つまりこの時期に獲得した新規ユーザーが減少の要因(の一つ)であることがわかります。他にも流入元やデバイスごとに分けて原因特定を行っても良いでしょう。

まとめ

今回ご紹介したように、アクティブユーザー数のレポートは単純に訪問者数を見ていくのとは違った新たな視点や気付きを与えてくれます。特に検討期間や利用期間が長いことを想定しているサイトやアプリは、ぜひ少し期間を長めにしてこのアクティブユーザーレポートをチェックしましょう。

小川 卓

小川 卓

ウェブアナリストとして、マイクロソフト・ウェブマネー・リクルート・サイバーエージェント・アマゾンジャパンで勤務後、フリーに。複数社のChief Analytics Officerとして活動する傍ら、個人でもコンサルティング・勉強会・執筆などの活動を行っている。 主な著書に「ウェブ分析論:増補改訂版」「ウェブ分析レポーティング講座」「漫画でわかるウェブ分析」「Webサイト分析・改善の教科書」など。

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