作成したファネル分析を用いて、イベントの実行数を確認する方法を説明します。
どこで多くのユーザーが離脱したかを把握し、問題のあるステップを洗い出しましょう。
離脱ポイントの発見
ファネル分析に登録したそれぞれのイベントを実行したユーザー数、ユーザー割合を表示します。
各ステップごとの離脱したユーザー数を知ることで、多くのユーザーが離脱しているポイントを見つけ出せます。
ファネル分析の作成方法については、「ファネル分析を作成・削除する」を確認してください。
ユースケースを用いた例
このファネル分析は、ECサービスでユーザーが購入するまでの導線を辿ったものです。
自サービスでユーザーに実行させたい重要なイベントに到達するまでの導線をファネル分析に設定することで、どこが大きな離脱ポイントとなるかを確認できます。
課題の発見
11月25日に[アプリ起動]を実行したユーザー2,285人が以下のように離脱していっていることが見て取れます。
実行したイベント | 実行したユーザー数 | 離脱したユーザー数 |
---|---|---|
アプリ起動 | 2,285 | - |
15_アイテム一覧 | 132 | 2,135 |
16_アイテム選択 | 5 | 127 |
17_アイテム購入画面 | 0 | 5 |
[アプリ起動]から[アイテム一覧]にかけての離脱が大きいことを発見しました。
この場合、「UIが分かりづらいため、ユーザーは[アイテム一覧]までたどり着けていないのではないか?」といった仮説を立てられます。
ファネルの横棒グラフだけでなく、区間ごとの遷移数を折れ線グラフと数字で表示します。
一定期間の中で、ファネルに設定したイベントの実行数がどのように推移したかを確認できます。
実施したアクションによる傾向を把握
例えば、離脱が大きく発生しているステップのUIを改修したとします。
そのステップの突破率が改善傾向にあるかどうかを改修の前後期間にわたって見ることができます。
区間ごとの遷移数は、コンバージョン率も表示されます。
最初のステップに設定したイベントの実行数を母数とし、そのうち何パーセントのユーザーが最後のステップに設定したイベントを実行したかの数値が表示されます。
また、達成したユーザーと離脱したユーザー別の遷移数の割合を確認することもできます。
各ステップに登録したイベント間を遷移したユーザー数は、単位期間(日
/週
/月
)内にトラックされたイベントの発生順序がステップの順序と合致する場合に計上されます。
そのため、各ステップに登録したイベント間遷移は、当該イベントを連続して実行されたことを保証するものではありません。
データをCSVでダウンロード
[区間ごとの遷移数]の矢印のマークをクリックして、ファネル分析のデータをCSVでダウンロードできます。
より具体的なファネル分析のユースケースについては、「ファネル分析のユースケース」を参照してください。