WEB技術が発展したことで、ライフスタイルだけでなく、仕事や業務の効率も高まっています。そして、マーケティングにおいても、その例外ではありません。

たとえば、ECサイトを運営しているとすると、サイト訪問者のアクションを把握することが可能となりました。そして、こうしたユーザーの行動を調査して、ユーザーのニーズを把握する分析方法のことをユーザー行動分析といいます。

今回は、ユーザー行動分析について解説します。ユーザー行動分析の概要から具体的な進め方まで、わかりやすくまとめています。

ユーザー行動分析（UBA）とは

ユーザー行動分析（UBA / User Behavior Analytics）とは、ユーザーの行動に焦点を当てて考え方やニーズを分析することです。企業がユーザー行動分析を用いることで、その後のマーケティング活動につながる情報をえられます。

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WEBマーケティングにユーザー行動分析を取り入れる

マーケティングの一種に、WEBマーケティングという手法があります。WEBマーケティングとは、WEB上で集客してマネタイズするまでの仕組みを構築することを指します。

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WEBマーケティングを進めるうえでは、ターゲットやペルソナを設定が必須です。そして、このときに、ユーザー行動分析を用いるケースがあります。

具体的には、サイト訪問者の端末やログイン情報、WEB内での活動からユーザーの特徴を推定します。通常は、解析や計測ツールなどを利用して、サイト訪問者の行動パターンを調べていきます。すると、ターゲットのユーザーが「どのような記事が読みたがっているか」を突き止めるきっかけになりえます。

ユーザー行動分析のメリット

ユーザー行動分析することで、次のようなメリットがあります。

サイト構成を組むうえで参考になる

ユーザー行動分析でえたデータは、サイト構成を組む際の足がかりになります。

WEBサイトを運用するなかでは、サイトのディレクトリ構成や内部リンクの貼り方といったことを考える必要があります。そして、ユーザー行動分析を進めると、下記のようなことがわかります。

こうしたことから、「どのようなカテゴリを追加すると効果的か」、または「どこに内部リンクを貼ると効果的か」といった、具体的に取り組むべき施策がみえてきます。

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作るべきコンテンツが判明する

ユーザー行動分析すると、どのようなページにアクセスが集まるのかがわかります。よって、次に用意するべきコンテンツが判明します。さらに、ユーザー行動分析でえたデータは、ユーザーの検索意図を推察するきっかけにもなります。そのため、ページ作成時の参考として役立ちます。

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たとえば、「しょうゆ味のカップラーメンの実食レビュー記事」と「塩味のカップラーメンの実食レビュー記事」を用意したとします。このとき、2つのページのリード部に目立つように相互リンクを貼りました。そして、アクセスデータをチェックすると、この2つのページにおいては、ページ/セッション（ページパーセッション）が1.5ページであることがわかりました。つまり、ページ訪問者の2人に1人は、この2ページを行き来しているということになります。

このことから、「カップラーメンの実食レビュー記事」を見た人は、ほかの味のレビューも気になっているという仮説が立てられます。すると、「味噌味のカップラーメンの実食レビュー記事」を作成することで、さらにサイト内の回遊率を高められることがわかります。

ユーザー行動分析の注意点

ユーザー行動分析するうえでは、下記のような点に注意してください。

ペルソナやターゲットの行動パターンに焦点を当てるべき

ユーザー行動分析は、あくまで行動パターンを分析することです。そのため、属性設定と混同しないように注意してください。

通常、マーケティングを展開する際にターゲットやペルソナを定めていきます。そして、名前や年齢、性別といった属性を設定していきます。

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一方、ユーザー行動分析は、ペルソナの具体的なアクションに焦点を当てて考えやニーズを引き出す施策です。

ユーザー数の分母が少ないとデータとして役立たない

ユーザー行動分析は、ユーザーのログを基に解析されます。通常、サンプル数が一定に満たないと、データとして役に立ちません。そして、このことを統計学で確率の収束といいます。

たとえば、サイコロを振ったときに6の目が出る確率は6分の1です。ただし、1回だけサイコロを振って5の目が出たとします。このときのデータに基づくと、「5が出る確率は100%」で、「6が出る確率は0%」になります。しかし、サイコロを振る回数を増やすと、「6が出る確率は6分の1」という正しい平均確率に近づいていきます。

こうした統計学上の理屈により、ユーザーのサンプルが少ないと、正確な解析ができませんので注意してください。

現場を知らない状態でのデータ分析は危険

現場の状況やユーザーの検索意図などに対する深い理解がないと、誤ったデータ分析を進めてしまう危険があります。

たとえば、WEBサイトでアクセス数が多い記事があるとします。「ページの価値」や「どのような点がユーザーの心に刺さっているのか」といった情報が抜けたままで、この記事を解析することは困難です。そのため、必ず、コンテンツディレクターやライターを担当した人間に相談してみてください。

ユーザー行動分析のフレームワーク

ユーザー行動分析を進めるうえで、基本的な考え方のテンプレートというものがあります。このテンプレートをフレームワークといいます。

ユーザー行動分析におけるフレームワークとしては、次のようなものが挙げられます。

RFM分析

RFM分析とは、ユーザーをランク分けして、それぞれに適切な施策を展開するために用いられる分析方法のことです。RFM分析は、次の3つの頭文字から名づけられています。

このように、RFM分析では、ユーザーの行動パターンを購入に絞って分析していきます。そして、次のようなルールを設定したうえで、ユーザーをランク分けしていきます。

さらに、それぞれ適したアプローチ施策を展開していきます。

デシル分析

デシル分析とは、購入金額を基にユーザーをグループ分けする分析方法を指します。デシル分析では、行動パターンを購入に費やした額に絞って分析していきます。

具体的には、過去の購入履歴から購入金額が高い順番に並べて10等分します。そして、それぞれ購入層の購入金額比率や1人あたりの購入金額といった詳細データを割り出していきます。たとえば、合計100万円の購入金額に対して、100人のユーザーがいたとします。その場合は、まずは、次のとおり10等分にグループ分けします。

さらに、デシル分析では、次のような指標が用いられます。

このうち、累計購入金額比率とは、上から順に該当デシルまでの合計値が全体に占める割合のことです。上記の表のケースを当てはめると、それぞれ指標は次のようになります。

この表をみればわかるとおり、ユーザーに対する施策は、上のグループほど重点的に進めるべきです。たとえば、スマートフォン向けのアプリ業界では、上のグループには、アップセルやクロスセル施策を展開します。そして、下のグループに対しては、顧客育成に重点を置く傾向にあります。

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ビヘイビアル

ビヘイビアル（行動学的属性）とは、マーケティングで用いられるセグメンテーション分析におけるセグメント（特定のルールに基づいてグループ化された集団）の1つのことです。たとえば、ビヘイビアルでは、顧客が商品やサービスに対して起こしたアクションを基にグループ化して集団を作ります。

そもそも、セグメンテーション分析とは、ユーザーを4つの項目でグループ分けして分析する方法のことです。その4つの項目は、次のとおりです。

このうち、前者の3つに関しては、年齢や性別、ライフスタイル、地域性といったユーザー属性を基準にしてグループ分けします。一方、後者のビヘイビアルの場合は、ユーザーの行動がグルーピングの判断基準となります。そのため、ユーザー行動分析においては、ビヘイビアルの観点で分析することになります。

ビヘイビアルで分類する項目としては、次のようなものが挙げられます。

ユーザー行動分析をチェックする手法とツール

ユーザー行動分析を進めるうえでは、主にオンライン上のツールが利用されます。代表的な手法としては、次のようなツールが利用されます。

Googleアナリティクスを利用する

Googleアナリティクスを利用すると、ユーザー行動分析に役立ちます。Googleアナリティクスとは、運営しているWEBサイトのデータを計測したり解析できるツールのことで、SEO（Search Engine Optimization）対策でも重宝されています。

ただし、2023年7月に従来のGoogleアナリティクスにあたるユニバーサルアナリティクス（UA）はサービスを終了しています。そして、あらたにGoogleアナリティクス4（GA4）として生まれ変わりました。

関連記事：Googleアナリティクス4とは？導入方法や初期設定、基本的な機能の使い方を解説

関連記事：GA4(Google Analytics 4)とは？グーグルアナリティクス４の設定方法や旧GAとの違い

ユーザー行動分析で役立つものとしては、下記のようなデータをチェックできます。

新規ユーザーとリピーター数

GA4では、WEBサイトに対してはじめて訪問した新規ユーザーやリピーターを計測できます。新規ユーザー数とリピーター数は、下記メニュー操作で確認できます。

• メニュー「維持率」

※画像は東京SEOメーカー（本サイト）のデータではありません

さらに、次の操作で新規ユーザーの詳細な行動をチェックできます。

• メニュー「ライフサイクル」→「集客」→「ユーザー獲得」

※画像は東京SEOメーカー（本サイト）のデータではありません

ここでは、新規ユーザーの流入経路をチェックできます。チェックできるものは、主に次のような項目です。

さらに、「エンゲージメントのあったセッション数」を確認できます。WEBサイトを10秒以上閲覧したり、2ページ以上を表示した場合などに、「エンゲージメントのあったセッション数」としてデータがカウントされます。わかりやすくいうと、ユーザーがなにかしらのアクションをした場合にカウントされます。この数値が極端に低いときは、ユーザーにとってWEBサイトが使いにくくなっている可能性がありますので注意してください。

利用端末やブラウザ

GA4では、ユーザーが利用している端末やブラウザを計測できます。要するに、「どのような端末」で、「どのようなブラウザ」を使って、自サイトに訪問しているかを把握できるということです。ユーザー環境は、下記からチェックできます。

• メニュー「ユーザー」→「テクノロジー」→「概要」

※画像は東京SEOメーカー（本サイト）のデータではありません

この画像の例では、アクセス数の大半をスマートフォンに依存していることがわかります。さらにいうと、iOSの利用者が割合としてもっとも大きくなっています。このことから、たとえばWEB記事を作成時には、iPhone端末で記事チェックすべきと判断できます。

ユーザーあたりのビュー数やエンジゲージメント時間

GA4では、WEBページのページビュー（PV）をチェックできます。

関連記事：PV(ページビュー)とは？ セッションとの違いやPV増加の施策について解説

ここでは、「ユーザーは何秒間ページを読んでいるのか」、さらに「1ユーザーが何ページ読んでいるのか」といったユーザーの行動を把握できます。こうしたデータは、次の操作でチェックできます。

• メニュー「ライフサイクル」→「エンゲージメント」→「ページとスクリーン」

※画像は東京SEOメーカー（本サイト）のデータではありません

本項目では、具体的に次のような要素が表示されます。

それぞれ重要な指標なのですが、このうち、平均エンゲージゲージメント時間（滞在時間）に対する考え方を説明します。画像の例では、この数値が「1分01秒」となっているため、ユーザーが滞在していることがわかります。ただし、この数値が「10秒未満」になっているなど極端に低い場合は、ユーザーが記事を読んでいない可能性があります。つまり、訪問ユーザーが読みたくなるように、記事品質を高めることがWEBサイトの大きな課題になっているということです。

コンバージョン数

GA4では、コンバージョン（CV）数を確認できます。ここでいうコンバージョンとは、WEBサイトに設定している目標のことで、成果地点とも呼ばれます。

関連記事：コンバージョン(CV)とは？マーケティングにおける定義や種類など詳しく解説

コンバージョンに関しては、下記の操作で確認できます。

WEBサイトがコンバージョンに設定するものは、主に収益に直結する要素が挙げられます。そして、これはWEBの運営目的により異なってきます。たとえば、ECサイトや物販が目的のサイトの場合は、商品購入や決済がコンバージョンになります。このほか、コンバージョンには下記のようなものがあります。

このほかにも、イベントトラッキングという仕組みを利用することで、コンバージョンを設定することが可能です。イベントトラッキングとは、ユーザーがWEBサイト内で指定のアクションを実行すると、その回数を計測するシステムのことです。イベントトラッキングは、各自でWEBサイトの目的に応じて設定する必要があります。計測される要素としては、次のようなものが挙げられます。

ヒートマップ分析を利用する

ヒートマップ分析とは、WEBサイト上でとったユーザーの行動を表示して分析することです。具体的には、サーモグラフィや図形を用いることで、視覚的にユーザーの行動を追える利点があります。

ヒートマップ分析では、主に次の4つの行動からユーザーのニーズを分析します。

ヒートマップ分析できるツールは、下記リンク先の記事で紹介していますので参考にしてください。

関連記事：ヒートマップとは？アクセス解析との違いと分析できること

ユーザー行動分析のよくある質問

ユーザー行動分析に関する、よくある質問をFAQ形式でご紹介します。
 

まとめ

ユーザー行動分析では、ユーザーの行動を軸にして、ユーザーの考えやニーズを分析していきます。具体的には、ユーザーの購入日や購入金額、WEBサイト上でのアクションを解析します。ただし、ユーザー行動分析の目的は、あくまでユーザーのニーズを特定して商品やサービスに反映することです。データ分析を担当する方は、ユーザーの立場になって考えられる現場の担当者と協力して作業を進めてください。

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この記事の監修者

アドマノ株式会社　代表取締役　天野　剛志

日本大学法学部卒業、広告代理店で12年間働いている間、SEOと出会い、SEO草創期からSEO研究を始める。SEOを独学で研究し100以上のサイトで実験と検証を繰り返しました。そのノウハウを元に起業し現在、11期目。営業、SEOコンサル、WEB解析（Googleアナリティクス個人認定資格GAIQ保持）コーディング、サイト制作となんでもこなす。会社としては今まで2000以上のサイトのSEO対策を手掛けてきました。