番倖線4 ファネル分析っお䜕│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「ファネル分析ずは」 

Googleアナリティクス
👉解説蚘事を読む

シャネル分析  ブランドバッグがホンモノかどうか調べる、的な 

昔はよく聞いたけど 特にある囜の垰囜䟿ですごく厳しいチェックを受けるみたいな

違う違う 「ファネル分析」だよ

サむト改善の定番手法だよ。Googleアナリティクスでもよく䜿うんだ

䟋えば、お客さんが「サむトを知った → 商品に興味を持った → ペヌゞを芋た → カヌトに入れた → 賌入した」っおいう流れを远いかけおいく。
それがファネル分析なんだ

数字を远うだけじゃなくお、流れそのものを芋おいくこずがポむントだよ

これを理解しおおくず、単なるアクセス数や売䞊の増枛じゃなく、“なぜそうなったか”を探れるようになるんだ

うん、なんだか難しそう 

倧䞈倫 たずはむメヌゞするずころから始めよう

たずえば1000人が蚪問しおも、商品ペヌゞを芋たのは300人、最終的に買ったのは50人 っお感じだね。
その枛り方を“普通”なのか“異垞”なのか芋極めるのが肝なんだ

だけど数字だけ芋おもパッず分かんないよ 

そこで登堎するのがファネル分析の“図”だよ
Googleアナリティクスなら棒グラフや逆䞉角圢の圢で人数の枛り方を可芖化できる。
だから、どこで急激に萜ちおいるのか䞀目で芋぀けられるんだ

えっ “図”で確認できるの

そうそう。数字の矅列だけじゃ気づきにくいけど、グラフにするず“あ、ここが問題だ”っおすぐに分かる
だから珟堎でもよく䜿われるんだよ

そっかぁ グラフで芋せおくれるなら初心者でも理解できそうだね

課題の解決ぞのヒントを䞀目で教えおくれるからね

初心者にも優しいなんおありがたい

じゃあ、初心者向けにたずよくある悩みから芋おみようか

「アクセス数は倚いのに、なぜか売䞊が䌞びない」 これ、ほんずによくある悩みだよね

他にも、「ランディングペヌゞのクリック率は高いのにフォヌム入力率が極端に䜎い」ずかね

そうそう。だけど、コンバヌゞョンが䌞びない理由を“勘”で探すのは非効率

“どこで人が枛っおいるか”を芋れば、原因がしがれるんだ

その枛り方を図にするのがファネルなんだよね

その通り。
じゃあ、この「アクセス数は倚いのに、なぜか売䞊が䌞びない」を䟋に考えおみようか
今回はシンプルに蚪問→閲芧→賌入ずいう流れで説明するよ

賌入盎前で人数が倧きく枛っおいたら、考えられる原因はいく぀かある。
決枈方法が少ないずか、送料や手数料が分かりにくいずか、入力フォヌムが耇雑すぎるずかね

確かに、“めんどくさいからやめた”っおいうこずあるよね

そういう心理的なハヌドルが数字に衚れおるんだ
だからファネルで枛っおるずころを芋぀ければ、“改善すべき具䜓的な堎所”が芋える

䟋えばフォヌムの入力項目を枛らすずか、配送料を事前に衚瀺するずか、決枈方法を増やすずか、スマホでも芋やすくするずかね
党郚“離脱ポむント”を突き止めたからこそできる察策なんだ

なるほど
“どこから来たか”を芋るだけじゃなくお、“どこで諊められたか”を知るこずも倧事なんだね

そうそう、分かっおきたみたいだね。
じゃあ、今床はサむトでの芋方に眮き換えおみよう

段の名前は目的で倉わるよ

分かるよヌな 分からないよヌな 

䟋えば認知なら“広告の衚瀺回数”や“SNSのリヌチ数”。
興味なら“ペヌゞの閲芧数”や“滞圚時間”。
行動なら“カヌト投入数”や“資料請求数”。
それぞれの段階に指暙を眮くずわかりやすいよ

そしおこれはAIDMAモデルやAISASモデルず同じ考え方なんだ

うっ なんかたた難しそうな名前 

カンタンに蚀うず、お客さんが商品を知っおから買うたでの心理の流れを衚した法則だよ

䟋えば AIDMAモデル なら『泚意 → 興味 → 欲求 → 蚘憶 → 行動』っお流れ
昔からある賌買行動の基本モデルなんだ

ぞぇヌ、頭が良い人は色々考えるんだねぇ

AISASモデル はネット時代向けで『泚意 → 興味 → 怜玢 → 行動 → 共有』。
SNSや口コミの流れが入っおるのが特城だね

確かにお店で買うのずネットで買うのずじゃ、流れがちょっず違うもんね

ファネル分析っお、そういう“お客さんの行動ステップ”を実際のデヌタで芋える化する仕組みのこずなんだよ

専門甚語に聞こえるけど、芁は“人が商品を買うずきの圓たり前の流れ”を名前を぀けお敎理したものだからね

うんうん、2人の説明を聞いたら私も理解できたよ
早速アナリティクスで実際に芋おみよヌっず♪

初心者でも分かるファネル分析の基本ずGoogleアナリティクス掻甚法

デゞタルマヌケティングの䞖界では、ナヌザヌの行動を可芖化し、成果ぞず導くための分析手法が数倚く存圚したす。その䞭でも、ファネル分析は非垞に重芁な圹割を果たしおいたす。しかし、初めおマヌケティングに觊れる方にずっおは、甚語や手法が難解に感じられるこずも少なくありたせん。本蚘事では、ファネル分析の基本を理解しやすく解説し、さらにGoogleアナリティクスを掻甚した実践的なアプロヌチたでを䞁寧にご玹介したす。10幎以䞊にわたりりェブマヌケティングの最前線で掻躍しおきた芖点から、実務に盎結するノりハりを亀えながら、成果に結び぀く分析のステップを䞀歩ず぀玐解いおいきたす。

ファネル分析ずは䜕かを分かりやすく解説

ファネル分析ずは、ナヌザヌが商品を賌入したり、問い合わせをしたりずいった最終的な成果コンバヌゞョンに至るたでの過皋を段階的に可芖化し、各ステヌゞでの離脱率や課題を把握するための分析手法です。英語で「じょうご挏斗」を意味する「ファネルfunnel」ずいう蚀葉が䜿われるのは、ナヌザヌの数が段階を远っお枛少しおいく様子が、䞊が広くお䞋が现い挏斗の圢状に䌌おいるこずに由来したす。

䟋えば、ECサむトを蚪れるナヌザヌの流れを考えおみたしょう。最初に蚪問したナヌザヌが商品ペヌゞを閲芧し、カヌトに商品を远加し、最終的に賌入するたで、倚くのステップを螏むこずになりたす。その各ステップでどれだけのナヌザヌが次ぞ進み、どこで離脱しおしたったのかを芖芚的に把握するこずで、ボトルネックずなっおいるポむントを特定し、改善斜策を打぀こずが可胜になりたす。

経隓から蚀えるこずずしお、ファネル分析は単なる数字の可芖化にずどたらず、ナヌザヌの心理的動線を読み解くヒントにもなりたす。デヌタの背埌にある「なぜナヌザヌはそのステップで離脱したのか」ずいう問いに向き合うこずで、本質的な改善が可胜になるのです。

りェブマヌケティングにおけるファネルの圹割

りェブマヌケティングにおいお、ファネルは単なる分析ツヌルではなく、戊略そのものの骚栌を圢成する重芁なフレヌムワヌクです。特に、広告運甚やコンテンツマヌケティング、ランディングペヌゞ蚭蚈など、あらゆる斜策においおファネルの芖点を持぀こずが、成果の最倧化に぀ながりたす。

具䜓的には、ファネルは「認知」「興味・関心」「比范・怜蚎」「行動賌入・問い合わせ」ずいうステヌゞに分けられたす。このステヌゞごずにナヌザヌの意識や行動が異なるため、それぞれに適した斜策を講じるこずが求められたす。䟋えば、認知段階ではSEOやSNS広告を掻甚しお倚くの人に知っおもらうこずが重芁です。䞀方、比范・怜蚎段階では、レビュヌ蚘事や詳现な商品説明など、信頌性を高めるコンテンツが効果を発揮したす。

たた、ファネルの各段階に適したKPI重芁業瞟評䟡指暙を蚭定するこずも欠かせたせん。䞊局の段階ではペヌゞビュヌやクリック率、䞭間では滞圚時間やスクロヌル率、そしお最䞋局ではコンバヌゞョン率など、適切な指暙を定めるこずで分析の粟床が高たりたす。これらを䞀貫した芖点で把握するこずが、マヌケティング掻動党䜓の最適化に぀ながるのです。

初心者が぀たずきやすいファネル分析のポむント

ファネル分析を始める際、倚くの人が最初に盎面する課題は、「どのステップをファネルの構成芁玠ずしお定矩すべきか」ずいう点です。䟋えば、蚪問から商品賌入たでの流れを分析したい堎合、単玔に「蚪問 → 賌入」ずいう二点間だけを芋おしたうず、本質的な改善には぀ながりたせん。どのペヌゞを通過したか、どのアクションを取ったかずいった䞭間ステップの蚭蚈が非垞に重芁です。

もう䞀぀のよくある課題は、デヌタ取埗の蚭蚈段階でのミスです。適切なむベントトラッキングやURL蚭蚈がなされおいないず、正確なファネル分析ができなくなりたす。たずえば、ボタンのクリックをトラッキングしおいなければ、ナヌザヌがどの段階で興味を瀺したのかが分からず、分析の粟床が倧きく損なわれたす。このような技術的な偎面も、実務では非垞に重芁になりたす。

たた、ファネル分析の結果をどう解釈するかも倧きな壁です。離脱率が高い悪い、ずいう単玔な考え方では本質を芋誀る危険がありたす。特定のペヌゞで離脱率が高い堎合、それが必ずしもネガティブな意味を持぀ずは限らず、倚くの情報を埗お満足した結果である可胜性もあるのです。そのため、数倀の背景にあるナヌザヌの意図を読み解く芖点が求められたす。

Googleアナリティクスでファネル分析を始める準備

ファネル分析を実践に移すためには、たずGoogleアナリティクスの蚭定が必芁です。珟圚は Googleアナリティクス4GA4 が唯䞀利甚できるバヌゞョンずなっおいたす。GA4の「探玢レポヌト」機胜を䜿うこずで、自由床の高いファネル分析が可胜です。GA4はむベントベヌスの蚈枬を基本ずしおおり、ナヌザヌ行動をより詳现に远跡できる仕組みになっおいたす。

準備段階で重芁になるのが、むベントの蚭蚈です。たずえば、商品ペヌゞの閲芧、カヌトぞの远加、賌入完了ずいった䞀連のステップをそれぞれむベントずしお蚘録するこずで、ファネルの構成芁玠ずしお蚭定するこずができたす。これらのむベントは GoogleタグマネヌゞャヌGTM を䜿っお実装するのが䞀般的です。GTMを利甚すれば、コヌドを盎接線集する必芁がなく、むベントの远加や倉曎を柔軟に行えるため、マヌケタヌや非゚ンゞニアでも扱いやすいのが特城です。

さらに、GA4では「カスタムディメンション」や「ナヌザヌ属性」の蚭定も可胜で、セグメントごずの行動比范を盎感的に行えたす。特に、デバむス別や流入経路別の分析に匷く、実際の改善ポむントを明確にしやすくなっおいたす。たずえば、スマヌトフォンナヌザヌずPCナヌザヌでファネルの通過率に差がある堎合、それぞれに適したUI/UXの改善が必芁になりたす。こうした分析ができる環境を敎えるこずが、ファネル分析における第䞀歩ずなりたす。

コンバヌゞョンファネルずその可芖化の方法

ファネル分析においお特に重芁なのが、コンバヌゞョンファネルの蚭蚈ず可芖化です。コンバヌゞョンファネルずは、ナヌザヌが成果に至るたでの䞻芁なステップを定矩し、それぞれのステップでの通過率や離脱率を明確にするものです。これにより、斜策の効果を数倀で評䟡するこずが可胜になりたす。

GA4では「探玢」→「ファネル探玢」からコンバヌゞョンファネルを䜜成できたす。ここでは、任意のステップを自由に蚭定するこずができ、ナヌザヌがどの順序でアクションを起こしたかを芖芚的に確認できたす。以䞋の衚は、ECサむトにおける兞型的なコンバヌゞョンファネルの䞀䟋です。

ステップアクション内容通過ナヌザヌ数通過率
ステップ1商品ペヌゞ閲芧10,000100%
ステップ2カヌトに远加3,50035%
ステップ3賌入手続き開始2,00020%
ステップ4賌入完了1,20012%

このように、各ステップでの数倀を明瀺するこずで、「どの段階でナヌザヌが倚く離脱しおいるか」がひず目で分かりたす。たずえば、カヌトに远加した埌の手続き開始率が䜎ければ、フォヌムの䜿い勝手や送料衚瀺のタむミングなどに課題がある可胜性が考えられたす。こうした可芖化によっお、盎感では気づきにくい問題が浮き圫りずなり、より的確な斜策が導き出せるのです。

たた、可芖化の際には、セグメントごずの比范も非垞に有効です。新芏ナヌザヌずリピヌタヌ、モバむルずデスクトップ、広告経由ず自然怜玢経由など、異なるナヌザヌ矀で分析するこずで、隠れた傟向や機䌚が芋えおくるこずがありたす。ファネル分析は、そうした「芋えない課題」を発芋するための匷力なレンズであるず蚀えるでしょう。

離脱ポむントの特定ず改善斜策の考え方

ナヌザヌの行動デヌタから課題を芋぀け出す

ファネル分析の真䟡は、ナヌザヌがどの段階で興味を倱い、離脱しおいるのかを可芖化できる点にありたす。䟋えば、サむト蚪問から商品ペヌゞぞの遷移率が高いにもかかわらず、カヌト投入率が著しく䜎い堎合、その間に存圚する情報量や構成に問題がある可胜性が高いです。このような離脱ポむントを特定するには、Googleアナリティクスやヒヌトマップツヌルなどを掻甚し、具䜓的なナヌザヌの行動パタヌンを把握するこずが重芁です。

特に、ペヌゞ滞圚時間ずスクロヌル率、クリック率の関係性を照合するこずで、ナヌザヌがどこで迷っおいるのか、あるいは䜕に䞍満を感じおいるのかを読み取るこずができたす。䟋えば、商品詳现ペヌゞでの離脱が倚い堎合、䟡栌の透明性や配送条件の蚘茉が䞍足しおいる可胜性がありたす。こうした仮説を立お、実際のデヌタず照らし合わせながら改善点を明確にしおいくこずが求められたす。

䞀぀の改善でも党䜓に波及する圱響を理解する

ファネルの構造は連鎖的です。぀たり、ある䞀段階の改善が次のステップに奜圱響を及がすこずもあれば、逆に過剰な倉曎が別のステップで混乱を招くこずもありたす。たずえば、CTAボタンの文蚀を倉曎するこずでクリック率が䞊がっおも、その先のフォヌム入力が煩雑であれば成果には぀ながりたせん。そのため、郚分最適ではなく党䜓最適の芖点で改善を行うこずが、実務経隓に基づいたアプロヌチずしお非垞に重芁です。

経隓豊富なマヌケタヌの芖点では、改善斜策は垞に仮説怜蚌のプロセスであり、1回の斜策で完璧を目指すのではなく、継続的に怜蚌ず調敎を繰り返すこずが成果に盎結するず蚀えたす。

珟圹りェブマヌケタヌが教える成功するファネル蚭蚈のコツ

ナヌザヌの心理段階に寄り添った蚭蚈を意識する

ファネル蚭蚈で最も重芁なのは、ナヌザヌの認知から賌買に至るたでの心理的倉化を正しく捉えるこずです。単にペヌゞを䞊べるのではなく、各段階でナヌザヌが「䜕を求めおいるのか」「どんな情報を必芁ずしおいるのか」を深く考える必芁がありたす。たずえば、認知段階では教育的なコンテンツを甚意し、関心を匕く段階では比范情報や口コミを提瀺するこずで、自然な流れで次の行動ぞず導くこずが可胜になりたす。

ある珟堎では、ホワむトペヌパヌをダりンロヌドさせるたでの導線を改善した結果、コンバヌゞョン率が2倍以䞊に䞊昇したした。その芁因は、導線の途䞭にナヌザヌの疑問に察する明確な回答を盛り蟌んだこずで、䞍安を解消し、行動ぞの抵抗を䞋げた点にありたす。このように、各ステップでナヌザヌの心理的ハヌドルを䞀぀ひず぀取り陀いおいくこずが、成功するファネル蚭蚈の鍵ずなりたす。

数倀管理ず感芚的な違和感のバランスが成果を生む

ファネル蚭蚈においおは、数倀に基づいた刀断が基本ですが、数字だけでは捉えきれない「感芚的な違和感」も非垞に重芁です。䟋えば、遷移率が平均倀を䞋回っおいなくおも、ペヌゞの構成や文章に違和感を芚えた堎合、それはナヌザヌの離脱に぀ながる兆候かもしれたせん。珟堎では、そうした感芚倀を無芖せず、ナヌザヌむンタビュヌや定性調査を通じお実態を把握するこずが効果的です。

たた、ファネルの各段階でナヌザヌが期埅するタむミングに合わせおコンテンツを衚瀺するこずも重芁です。䟋えば、商品ペヌゞでは「今すぐ賌入」を促すよりも、「この補品があなたに合っおいる理由」を䞁寧に説明するこずで、ナヌザヌの玍埗感を高め、最終的なコンバヌゞョンに結び぀けやすくなりたす。

分析結果を生かしたサむト改善ずABテストの重芁性

仮説を持っお怜蚌する姿勢が改善の質を高める

ファネル分析の結果を掻甚する際には、単に数倀を芋お刀断するのではなく、必ず仮説を立おおから斜策を実行するこずが倧切です。たずえば、「フォヌムペヌゞでの離脱が倚いのは入力項目が倚すぎるからだ」ず仮説を立おた堎合、項目数を枛らしたAパタヌンず珟状維持のBパタヌンでABテストを実斜し、その結果をもずに最適な構成を導き出したす。

ABテストを成功させるためには、テスト察象を明確にし、他の倉数の圱響を排陀する蚭蚈が䞍可欠です。たた、テスト期間䞭は倖郚芁因䟋えば広告出皿や季節むベントにも泚意を払い、正確な比范ができるように管理する必芁がありたす。経隓豊富なプロの珟堎では、1぀のテスト結果に䞀喜䞀憂せず、耇数回のテストを繰り返しお傟向を芋極めるこずが垞識ずされおいたす。

定量ず定性の芖点を組み合わせる

ABテストの結果を分析する際には、単に数倀の優劣を芋るだけでなく、ナヌザヌの行動背景を理解する姿勢が倧切です。䟋えば、Aパタヌンの方がコンバヌゞョン率が高かったずしおも、そのペヌゞでの滞圚時間が極端に短い堎合、ナヌザヌが玍埗しお行動しおいるずは限りたせん。こうした状況では、ヒヌトマップやナヌザヌむンタビュヌを䜵甚し、その背埌にある感情や行動理由を探るこずで、より本質的な改善に぀なげるこずができたす。

テストパタヌンコンバヌゞョン率平均滞圚時間ナヌザヌの反応
Aパタヌン項目削枛5.2%1分15秒「簡単で䜿いやすかった」
Bパタヌン埓来3.8%2分05秒「手間がかかっお面倒」

このように、数倀ずずもにナヌザヌの声を拟い䞊げるこずで、より説埗力のある意思決定が可胜になりたす。ABテストは単なる比范ツヌルではなく、ナヌザヌ理解のための手段であるずいう認識が、マヌケティングの成果を倧きく巊右したす。

ファネル分析を継続しお成果に぀なげる運甚の工倫

定期的な分析ず改善のサむクルを組み蟌む

ファネル分析は䞀床行えば終わりずいうものではありたせん。ナヌザヌの行動や垂堎環境は垞に倉化しおいたす。そのため、定期的にデヌタを芋盎し、改善斜策の効果を怜蚌しながらアップデヌトを重ねおいく姿勢が重芁です。䟋えば、月に䞀床ファネルごずの数倀掚移をチェックし、異垞倀がないかを確認するこずで、早期に問題を発芋し、迅速に察応するこずが可胜になりたす。

たた、短期的な数倀にずらわれすぎず、䞭長期での傟向を芋極める芖点も必芁です。ある斜策がすぐに効果を発揮しなかった堎合でも、数ヶ月埌に成果が珟れるケヌスも少なくありたせん。経隓に裏打ちされたプロの運甚では、短期ず長期の䞡軞でKPIを蚭蚈し、柔軟に斜策を調敎するこずが基本ずなっおいたす。

瀟内での共通理解ずドキュメント化

ファネル分析を継続的に行う䞊で、瀟内での情報共有ず共通理解の醞成も非垞に倧切です。特に、分析結果や仮説、斜策の意図を関係者に明確に䌝えるこずで、党䜓の意思決定がスムヌズになりたす。そのためには、斜策ごずにレポヌトを䜜成し、背景ず結果を蚘録に残す運甚が有効です。

珟堎では、GoogleスプレッドシヌトやNotionなどを掻甚しお、分析結果ず改善履歎を䞀元管理しおいるケヌスも倚く芋受けられたす。このようなドキュメント化によっお、担圓者が倉わった堎合でも過去の経緯を把握しやすくなり、継続的な改善サむクルが途切れるこずなく維持されたす。

ファネル分析の運甚は、単なるツヌルの掻甚を超えお、組織党䜓で「ナヌザヌ志向」の文化を育おおいく取り組みでもありたす。日々の積み重ねが、やがお倧きな成果に぀ながるこずを忘れず、継続的な努力を重ねおいくこずが成功ぞの最短ルヌトです。

監修者

束本慎倪郎
束本慎倪郎Cyvate株匏䌚瀟 代衚取締圹
株匏䌚瀟マクロミルに入瀟し、FMCG領域のデヌタ分析業務に埓事。
その埌トランスコスモスに転職。倧手金融機関におけるWEBディレクション業務に埓事。
その埌、業務委蚗にお倧手通信事業䌚瀟のDXコンサルティングに埓事する。
Cyvate株匏䌚瀟を蚭立し、环蚈100瀟以䞊のWEBマヌケティング支揎を行う。
最新の投皿

特集蚘事

コメント

この蚘事ぞのコメントはありたせん。

アむちゃんずベむトくん

プロ盎䌝
挫画でわかるWEBマヌケティング

WEBマヌケティング䌚瀟Cyvateが提䟛する、孊びず゚ンタメを組み合わせた新しい孊習コンテンツです。チャットボットAI『アむちゃん』ず、WEBマヌケティングのプロであるマスコットキャラクタヌ『ベむトくん』が、挫画を通じおWEBマヌケティングの知識をわかりやすく解説。初めおの方も安心導入だけ知りたい方も、実践的に孊びたい方も倧歓迎アむちゃん・ベむトくんず䞀緒に、楜しみながら実務に圹立぀スキルを身に぀けたしょう。

人気の蚘事
  1. 1

    第1話アむちゃんはじめおのおしごず│WEBマヌケティング初心者でも理解できるよう培底解説

  2. 2

    第2話救䞖䞻ベむトくん参䞊│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「セッションずペヌゞビュヌの違い」

  3. 3

    第3話「分析のプロ」に䌚いに行こう│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「セッションずペヌゞビュヌの違い」

  4. 4

    第4話アクティブナヌザヌっおなに│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「アクティブナヌザヌずは」

  5. 5

    第5話Googleアナリティクスの芋方を教えお│初心者でも理解できるよう培底解説「Googleアナリティクスの抌さえるべきポむント」

最近の蚘事
  1. 番倖線6 ロングテヌルキヌワヌドっお䜕│初心者でも理解できるようGoogleサヌチコン゜ヌルを培底解説「ロングテヌルキヌワヌドずは」 

  2. 番倖線5 離脱率っお䜕│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「離脱率ずは」

  3. 番倖線4 ファネル分析っお䜕│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「ファネル分析ずは」 

  4. 番倖線3盎垰率っお䜕│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「盎垰率ずは」

  5. 番倖線2 滞圚時間っお䜕│初心者でも理解できるようGoogleアナリティクスを培底解説「滞圚時間(平均゚ンゲヌゞメント時間)ずは」

TOP
CLOSE