コホート分析とは？定義・原理・実践例とAI時代の活用法

一言で定義

コホート分析とは、ユーザーや顧客を特定の共通属性（例：登録月や初回購入日など）でグループ化し、各グループの行動や成果を時系列で比較・分析する手法です（NTTコムMixpanel解説）。

詳細な解説

コホート（cohort）は「仲間」や「同じ属性を持つ集団」を意味します。コホート分析では、例えば「2024年1月に登録したユーザー」「特定キャンペーンで初購入した顧客」など、同じ条件でグループ化した集団ごとに、リテンション率（継続率）やLTV（顧客生涯価値）、コンバージョン率などの指標を時系列で追跡します。これにより、施策や時期ごとのユーザー行動の違いを可視化し、改善ポイントを発見できます。

医療・疫学分野の「コホート研究」と混同されがちですが、ビジネスやマーケティングでのコホート分析は、主にユーザー行動の時系列比較が本質です。

主要な構成要素

• コホート分割基準：登録日、初回購入日、キャンペーン参加日など
• 時系列データ：各コホートの行動や成果を週・月単位で追跡
• 分析指標：リテンション率、LTV、コンバージョン率、アクティブ率など
• 可視化：コホートチャート（ヒートマップや折れ線グラフ）で比較
• ツール：Google Analytics、Excel、BIツール、AI分析SaaSなど

実際の応用例

• SaaSやECサイト：新規登録月ごとのユーザー継続率やLTVを比較し、どの施策が長期的な価値を生むかを分析
• SEO施策の評価：流入経路やキーワードごとにコホートを分け、リテンションやエンゲージメントの違いを可視化
• QuickCreatorの活用例：QuickCreatorのAI内容分析ダッシュボードでは、特定時期や施策ごとに獲得したユーザーグループの閲覧数やコンバージョン率の推移をコホートチャートで自動可視化できます。これにより、SEOや内容マーケティング施策の効果を直感的に把握し、改善サイクルを高速化できます。

関連用語と拡張知識

• リテンション分析：ユーザーの継続率を分析する手法
• LTV（顧客生涯価値）：顧客が生涯で企業にもたらす価値
• ユーザーセグメンテーション：属性や行動でユーザーを分類
• パネル分析：同じ個人を繰り返し調査する手法
• クロスセクション分析：ある時点での断面比較

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