ウェブサイトとデジタルプロダクトに関する13の重要な行動分析指標

行動分析は、ユーザーがプロダクトやウェブサイトに何を求めているかを理解するための鍵となります。しかし、ユーザー行動における最も重要なトレンドを特定し、それらが時間とともにどのように変化するかを把握するには、どうすればよいのでしょうか？

行動分析指標を追跡することで、他の調査方法では得られないインサイトが得られます。

このガイドでは、行動分析の指標を定義し、それらが重要な理由を解説し、顧客満足度を高めるために追跡する必要のある上位13のユーザー行動指標の概要を紹介します。

また、行動分析指標を他の分析ツールや手法と組み合わせて使用することで、ユーザーの体験、動機、ニーズを包括的に把握できる理由も説明します。

行動分析指標とは？

行動分析指標とは、ウェブサイトやアプリでのユーザーの行動を示す定量的なデータポイントです。ユーザーが集団的にどこをスクロール、クリック、タップし、どのアクションを完了した（または完了しなかった）かを記録します。

これにより、以下のような問いに対する答えが得られます。

• ユーザーはどこで迷ったり、イライラしたりしているか？

• ファネルのどの部分でエンゲージメントが最も低いか？

• 有料サブスクライバーにコンバージョンするユーザーの割合はどのくらいか？

これらのインサイトを、セッションリプレイなどのツールやアンケート回答を通じて得られる定性データと組み合わせることで、ユーザーが貴社のウェブサイトやデジタルプロダクトに何を求めているかを正確に把握できます。

行動分析と従来の分析手法の違いは？

従来のウェブ分析ツール（Googleアナリティクスなど）は、もともとトラフィックと広告費を分析するために開発されました。これらのツールが測定する指標の中には、ユーザーの行動を理解するのに役立つものもありますが、すべてを把握できるわけではありません。

例えば、従来の分析ツールでは、ユーザーがページに滞在する時間は分かりますが、そこでどのような行動をとる傾向があるかは特定できません。

行動分析は、以下のような手法を通じて従来の分析を補完します。

• ヒートマップを分析してユーザーがプロダクトページでクリックした場所を特定する

• セッションリプレイを確認してユーザーが決済ページを放棄する前に取る行動を把握する

• ユーザー調査を実施してユーザーがアプリを利用するさまざまな段階でどのように感じているか、またその理由を理解する

これらのデータから、ユーザーが何を求めているかについて貴重なインサイトが得られます。しかし、ユーザーが何を必要としているかを理解するには（時にはユーザー自身が気づく前に）、行動を測定する必要があります。そこで指標が重要になります。

行動分析指標は、行動トレンドの特定と追跡に役立ちます。

ユーザーはそれぞれ異なり、すべてのユーザーのニーズを満たすことはほぼ不可能です。しかし、主要な指標を追跡することで、ユーザーに共通する体験やニーズを把握できます。

以下に例を挙げます。

• eコマースサイトの決済ページで離脱率が高く、レイジクリックが多いことから、ページにバグや問題があることが示唆される。

• アプリのトライアルユーザーのうちコンバージョンに至るのはわずか1％で、指標を測定すると、オンボーディングプロセスを完了するのは20％に過ぎないことが判明。

最後に、これらのインサイトに基づいて改善を行った後、指標を測定することで、変更がもたらした効果を追跡できます。

追跡・分析すべき13の行動分析指標

分析ツールは非常に柔軟性があり、無数の指標を使用してユーザーのアクティビティを追跡できます。ここでは、ウェブサイト、eコマース、デジタルプロダクトで最も一般的に使用され、有用性が高いものを紹介します。

ウェブサイト分析に最適な行動分析指標

以下のユーザー行動指標は、規模や業種を問わず、あらゆるウェブサイトにとって非常に重要です。これらの指標を追跡することによって、ユーザーを常に満足させられるオンライン体験を提供できるようになります。

1. 平均セッション時間

平均セッション時間は、ユーザーがウェブサイトやアプリに滞在する時間を示します。ユーザーがサイトにアクセスした瞬間から、サイトを離れる、または非アクティブになるまでの各ユーザーのセッションを測定します。

ユーザーの30分間のセッションの例

集計されたセッション時間をジャーニーの合計回数で割り、全ユーザー（またはユーザーセグメント）の平均セッション時間を算出します。

平均セッション時間から分かること

平均セッション時間を確認することで、ユーザーがコンテンツにどれだけ関心を持っているかが分かります。一般的に、セッション時間が長いほど、ユーザーがコンテンツやサービスから価値を得ていることを示唆するため、好ましいと言えます。

ウェブサイトにおいて、平均セッション時間は正確な指標とは言えません。なぜなら、Googleアナリティクスのようなツールは、最後の操作、つまり最後に新しいページに移動した時点までしか計測できないためです。従って、最後のページで過ごした時間を把握することができません。

とはいえ、この指標の長期的な測定は、ユーザーがコンテンツにどれだけ関心を示しているかを評価する上で役立ちます。

平均セッション時間を追跡するツール

この指標はGoogleアナリティクスに含まれますが、ContentsquareやMixpanelのようなプロダクトアナリティクス（PA）プラットフォームでも測定できます。

2. 平均ページ滞在時間

平均セッション時間は、ユーザーがサイトで過ごしたジャーニー全体の時間を測定する指標ですが、平均ページ滞在時間は、ユーザーが個々のページに滞在した平均時間を測定します。この指標は、複数のページのパフォーマンスを比較する際に特に役立ちます。

平均ページ滞在時間から分かること

この指標を利用する主な方法は2つあります。

1. ユーザーが何に興味を持っているかを把握する：特定のブログコンテンツのスコアが他よりも高い場合、ユーザーがそのコンテンツに特に価値があると感じていることを示唆しています。

2. ファネルの問題箇所を見つける：長いサポート記事など、ユーザーが長く滞在することが予想されるページで平均滞在時間が短い場合、コンテンツがユーザーのニーズを満たしていない可能性があります。

平均ページ滞在時間を追跡するためのツール

この指標は、Googleアナリティクスやウェブ分析ツールで追跡できます。

💡プロのヒント：平均ページ滞在時間は解釈が難しい場合があります。ユーザーがすぐに離脱するのは、フラストレーションを感じているせいでしょうか？それとも、必要な答えを得たからでしょうか？

Contentsquareを使用している場合は、ヒートマップを分析してユーザーがどこを移動し、スクロールしたかを確認することで、分析結果を裏付けるインサイトが得られます。また、フィードバック収集ウィジェットをセットアップして訪問者にコンテンツに対する感想を直接尋ねることもできます。

Contentsquareのフィードバックボタンによって、オーディエンスセグメントが個々のページについてどのように感じているかに関する定量データを収集できます。

3. 離脱率

離脱率は、訪問者がウェブサイトの個々のページから離脱する頻度を示す指標です。ウェブサイトの各ページにはそれぞれ独自の離脱率があり、パーセンテージで表示されます。

例えば、プロダクトページに100人の訪問者があり、そのうち50人がそのページから離脱した場合、そのページの離脱率は50％になります。

離脱率から分かること

ファネル分析を行う際、デザインが悪いページやバグがあるページ、あるいはユーザーにとって役に立たないページを特定するのに離脱率が参考になります。

「お問い合わせ」ページや購入完了の確認ページなど、離脱率が高くなることが予想されるページもあります。しかし、ユーザーをファネルに沿って誘導するために特別に設計されたページで離脱率が高い場合は、何らかの問題がある可能性を示唆しています。

離脱率を追跡するためのツール

Googleアナリティクスで離脱率を追跡できます。また、Contentsquareのような分析ツールでは、ユーザーがサイトを離脱する場所と理由についてより深く理解できます。

セッション全体のコンバージョンとリテンションを分析して、どこでユーザーが離脱しているかを特定します。さらにクリックしてセッションリプレイ を確認することによって、離脱前のユーザーの行動を調べ、離脱の原因と改善策を絞り込むことができます。

Contentsquareでユーザーが離脱する場所と理由を確認

4. レイジクリック

レイジクリックは、ユーザーが短時間のうちに連続して何度もクリックまたはタップする行為を指します。一般的に、この行動はフラストレーションの表れであり、以下のような状況でレイジクリックが発生することがよくあります。

• 正しく機能しないリンク、ボタン、またはページ要素に遭遇

• クリックできないページ要素をクリックしようとしている

• ウェブサイトやアプリの応答が遅くてイライラしている

レイジクリックから分かること

レイジクリックはユーザーのフラストレーションを示しているため、パフォーマンス上の問題やユーザー体験（UX）に関するデザイン上の問題を特定するのに役立ちます。これらの問題を解決することで、ウェブサイト全体のフリクションを軽減し、顧客リテンションを向上させられます。

また、ユーザーはクリックできない要素に対してレイジクリックをすることがあるため、レイジクリックはユーザーがもっと見たいと思っているコンテンツを示す場合もあります。

レイジクリックを追跡するためのツール

Contentsquareの行動分析機能によってレイジクリックを追跡できます。

セッションリプレイをフィルタリングして、レイジクリックを含むユーザージャーニーのみに絞り、何が問題だったのかを詳しく調べます。

セッションリプレイによって、ユーザーがつまづいている場所を即座に把握できるインサイトが得られるため、サイト上の問題を迅速かつ大規模に修正できます。

5. Uターン

Uターンは、ユーザーがウェブサイトの新しいページに移動した後、すぐに前のページに戻る行為を指します。この行動は、ユーザーがウェブサイト上で必要な情報を見つけるのに苦労していることを示唆しています。メニューのラベルが分かりにくかったり、リンクが切れていたりすることが原因として考えられます。

Uターンから分かること

Uターンを追跡することで、ウェブサイトやアプリを以下の3つの方法で最適化できます。

• セッションリプレイで、Uターンを含むジャーニーを確認し、ユーザーが苦労していた理由を把握する

• Uターンが頻繁に発生しているページがないか確認してバグや問題点を見つける

• ウェブサイトでのUターンの総数をモニタリングし、ユーザーがウェブサイトをどれだけスムーズにナビゲートできているかを測る一般的な指標として使用する。

Uターンを追跡するためのツール

行動分析プラットフォームを使用してUターンを追跡します。例えば、Contentsquareでは、フィルターを使ってUターンを含むリプレイを検索できます。

次に、ジャーニー分析を利用して、ユーザーが特定のページやイベントに到達してから引き返す前にたどっていたジャーニーを示す既成のグラフを確認します。

Contentsquareのカスタマージャーニー分析によって、最も重要なフローを確認し、ユーザー行動のトレンドを特定できます。

eコマースストアに最適な行動分析指標

以下の指標はeコマース以外でも利用できますが、オンラインストアの顧客体験を向上させる上で非常に便利です。

6. スクロール深度

スクロール深度は、ユーザーが特定のページをどれだけスクロールしたかを示す指標です。これは、ユーザーがCTAボタンなど、重要なページ要素までスクロールしたかどうかを知るのに役立ちます。

通常、個々のユーザーのスクロール深度ではなく、ヒートマップ（具体的にはスクロールマップ）の形式で視覚化された集計スコアを確認します。スクロールマップは、すべての訪問者、またはオーディエンスセグメントがページのどこまでスクロールしているかを明らかにします。

スクロール深度から分かること

スクロールヒートマップは、ユーザーの行動トレンドを特定し、その背景にある理由を知りたい場合に役立ちます。

例えば、ある商品ページのコンバージョン率が低いとします。スクロールマップを確認したところ、ほとんどの訪問者が支払いプランが表示されるまでスクロールしていないことが判明しました。このようなケースでは、支払いプランの要素をページの上部に移動させることで、より多くのユーザーのコンバージョンを促し、収益の増加につなげられる可能性があります。

スクロール深度を追跡するためのツール

スクロールヒートマップは、行動分析プラットフォームで利用できます。特定のオーディエンスセグメントに関するインサイトを得たい場合は、ユーザーの特定のアクションに基づいてヒートマップをフィルタリングできるプラットフォームを選択してください。

7. 直帰率

直帰率は、ページを訪問したものの、それ以上の行動を起こさずに離脱したユーザーの割合を指します。

例えば、100人のユーザーがホームページにアクセスし、そのうち5人がサイト内を移動したり操作したりすることなくホームページから離脱した場合、ホームページの直帰率は5％となります。

ユーザーが直帰する理由は数多くありますが、この指標は一般的に、訪問者がコンテンツにどれだけ関心を持っているかを示しています。

直帰率から分かること

ブログなどのコンテンツの場合、直帰率が高いということは、ユーザーが必要な情報を得たためにページを離れたことを示している可能性があります。しかし、ユーザーがページから必要な情報を得られず、その情報を求めて別のサイトに移動していることを示している場合もあります。

そのため、有料広告キャンペーンを実施している際には、直帰率の追跡が役立ちます。ランディングページから直帰するユーザーが多すぎる場合は、流入しているユーザー層が適切でない、ウェブサイトの読み込み速度が遅い、または訪問者にとって有益でないコンテンツが提供されている可能性があります。

直帰率を追跡するためのツール

この指標は、Googleアナリティクスや、Contentsquareのようなプロダクトアナリティクス・プラットフォームで追跡できます。

Contentsquareでは、コンバージョン率などの主要なウェブ指標がプロダクトアナリティクス・ダッシュボードにシームレスに統合されています。

💡プロのヒント：ユーザーが離脱する理由が分からない場合、スクロールマップによって、ユーザーが実際にページをどれだけ読んでいるかを把握できます。さらに詳しく調査したい場合は、アンケートをセットアップし、どのようなコンテンツを求めているのか、訪問者に尋ねてみましょう。

8. カート投入率

訪問者が商品をショッピングカートに追加する頻度を追跡することで、eコマース企業は有益な情報が得られます。買い物客が必ずしも購入を完了するとは限りませんが、どれだけの訪問者が商品の購入を望んでいるかを把握するのに役立ちます。

カート投入率から分かること

この指標は、ユーザーの購入プロセスを最適化できているかどうかを評価するのに役立ちます。「カートに追加」ボタンのクリック数と、実際に購入が完了した件数を比較してみましょう。

購入プロセスにおけるフリクションをうまく取り除くことができれば、この2つの数値の差は時間とともに縮小していくはずです。

カート投入率を追跡するためのツール

ShopifyやBigCommerceなどのeコマースプラットフォームでは、この指標を追跡できます。また、モバイルアプリで販売している場合は、モバイル分析プラットフォームによってカート投入率を追跡することが可能です。

9. カート放棄率

カート放棄は、訪問者が商品をショッピングカートに追加したものの、購入手続きを完了せずにサイトを離れてしまうケースを指します。訪問者がカートを放棄する理由はさまざまですが、多くの場合、ウェブサイトのバグや予想外の送料など、何らかのフリクションが発生したことが原因と考えられます。

カート放棄率から分かること

カート放棄は100%収益の損失を意味するため、eコマース企業は、その数を減らしていく必要があります。フリクションを排除し、買い物客へのサポートを強化する方法を探し、カート放棄率の指標をチェックして、施策の効果を確認しましょう。

カート放棄率を追跡するためのツール

この指標は、Googleアナリティクスまたは任意のeコマース分析プラットフォームで追跡できます。

デジタルプロダクトに最適な行動分析指標

これまで見てきたウェブサイト指標のほとんどは、アプリでのユーザー行動の分析にも役立ちます。しかし、以下の指標は、デジタルプロダクト特有のさらなるインサイトを提供します。

10. トライアル登録者数

無料トライアルを通じて顧客を獲得しようとしている場合、トライアル登録者数は、追跡すべき重要な指標のひとつです。無料トライアルのユーザーは、セールスファネルの最終段階のすぐ近くにいるため、一人ひとりが将来的に有料顧客となる可能性を秘めています。

トライアル登録者数から分かること

トライアル登録者数を追跡することで、アプリを訪れたユーザーのうち、実際に試してみたいと考えているユーザーがどれくらいいるかが分かります。このデータをもとに、有料顧客に転換するユーザー数を把握し、コンバージョン率の向上に取り組むことができます。

トライアル登録者数を追跡するためのツール

多くの企業は、特定のイベントを追跡するためにGoogleアナリティクスとGoogleタグマネージャーを使用しています。このデータをプロダクトアナリティクス・ツールに統合することで、これらの指標を分析・視覚化する新たな選択肢が得られます。

11. マイクロコンバージョン

訪問者が有料顧客に転換するまでに、以下のような複数の小さなマイルストーンを達成することがよくあります。

• デモを見る

• オンボーディングプロセスを完了する

• 最初のレポートを作成する

主な目標である有料アカウントへの変換を「マクロコンバージョン」、より小さなマイルストーンを「マイクロコンバージョン」と考えると分かりやすいです。

マイクロコンバージョンを測定することで、カスタマージャーニーをより深く理解し、ユーザーがファネルをどのように進んでいくかを追跡できます。

マイクロコンバージョンから分かること

マイクロコンバージョンの追跡は、以下の2つの重要な目標を達成するのに役立ちます。

1. ウェブサイトやアプリのどの部分にユーザーが興味を持っているかを確認する

2. ファネルの中で最も弱い部分、つまりユーザーが最もサポートを必要としている部分を特定する

有料アカウントに登録する前に、ユーザーが順番に5つのアクションを完了する必要があることを想像してください。これらのアクションをマイクロコンバージョンとして追跡していたところ、ほとんどのユーザーが最初の2つしか完了していないことが分かりました。つまり、^3番目のステップで何かがうまくいっていないことを示しています。

弱点を特定できたところで、次はユーザーが行き詰まる理由を見つけるためにさらに調査できます。

マイクロコンバージョンを追跡するためのツール

Googleアナリティクスでマイクロコンバージョンを追跡できます。また、Contentsquareを使用している場合は、プロダクトアナリティクス・ダッシュボードで追跡してください。

Contentsquareでは、マイクロコンバージョン（「ユーザーがボタンをクリックする」など）をイベントとして設定し、多くのユーザーがどこで離脱しているかを定量化することで、マイクロコンバージョンを追跡できます。

次に、関連するセッションのリプレイとヒートマップを確認し、ユーザーの行動をさらに詳しく調べます。

Contentsquareでは、ユーザーがバナーに反応するなど、特定のアクションを追跡できます。

12. コンバージョン率

SaaS（Software as a Service）業界において、主なコンバージョン率は有料アカウントに登録したユーザーの割合です。ビジネスモデルによっては、無料アカウントから移行する場合や、直接有料サブスクリプションに登録する場合もあります。

コンバージョン率を算出するには、有料アカウントの登録総数を、トライアル登録などの機会の総数で割り、その結果に100を掛けて、パーセンテージで表します。

コンバージョン率から分かること

コンバージョン率が高いということは、料金に見合う価値がアプリにあることを訪問者にうまく納得させていることを意味します。

これは、長期的な収益を予測するために使用される、最も基本的な指標のひとつです。さらに、コンバージョン率は、価格ページやアプリのオンボーディングなど、コンバージョンに影響を与えるファネルの要素を評価するのに役立ちます。

多くのSaaS企業と同様に、Mondayはコンバージョンを促進するためにアップグレード/料金プランページを利用しています。

コンバージョン率を追跡するためのツール

決済処理ツールは、新規サブスクリプション登録を記録するので、このデータをプロダクトアナリティクス・プラットフォームにインポートできます。また、Contentsquareを使用すると、セッションやデバイスを横断してコンバージョン率を追跡できます。

例えば、Contentsquareのプロダクトアナリティクスを使用している場合、複数セッションのコンバージョンを分析することで、ユーザーがコンバージョンに至るまでに必要なセッション数を正確に把握できます。

さらに、ファネル分析のモジュールを使用すると、以下が可能になります。

• セッション全体にわたるコンバージョン率を測定する

• ステップ間の上位イベントを分析する

• ステップ間のフリクションを理解する

• さまざまなユーザーイベントがコンバージョンに与える影響を比較する

コンバージョン率の低下が見られた場合は、どのオーディエンスセグメントが最も影響を受けているかを確認し、アンケートを実施して彼らの体験について尋ねます。

Contentsquareのアンケート機能により、ファネルの重要なポイントでコンバージョン率が低下している理由を調査できます。

13. デイリーアクティブユーザー

デイリーアクティブユーザー（DAU）は、アプリを利用する1日あたりのユーザー数を追跡する指標です。DAUは、アプリの「定着率」、つまりユーザーが登録後にどれだけアプリの利用を継続しているかを評価するのに役立ちます。

しかし、この指標は主観的なものです。なぜなら、アクティブユーザーの公式な定義がないためです。アプリを開いたユーザーをアクティブユーザーと定義する企業もあれば、アプリの主要機能をクリックするなど、重要な操作を完了したユーザーをアクティブユーザーと定義する企業もあります。

DAUから分かること

アクティブユーザーはアプリの生命線です。アクティブユーザーが多ければ多いほど、収益やその他の成長指標を向上させることができます。逆に、アクティブユーザーが減少すると、アプリの成功にとって致命的な打撃となる可能性があります。

こうした点を踏まえると、DAUは、ユーザーがアプリからどれだけの価値を得ているかという観点から、アプリの全体的な健全性を判断するのに役立ちます。DAUを追跡することで、変更によってアプリのユーザー体験が向上したのか、あるいは悪化したのかも評価できます。

注：アプリの定着率が時間の経過とともにどのように変化しているかを包括的に把握するため、週間アクティブユーザー数 (WAU) と月間アクティブユーザー数 (MAU) を確認することを検討してください。

DAUを追跡するためのツール

最も適切なツールは、DAUの定義によって異なります。

• DAUを単にアプリを訪問したユーザーと定義する場合は、Googleアナリティクスを使用してユニークビジター数を確認します。

• DAUを特定のアクションを完了したユーザーと定義する場合、Contentsquareのような専用のモバイルアプリアナリティクス・ツールを使用する方が簡単かもしれません。

適切なデータを組み合わせてより深いインサイトを得る

ユーザーがウェブサイトやデジタルプロダクトに何を求めているかを理解するには、行動分析の指標を追跡することが不可欠です。さらに、顧客の期待や競合企業の状況は急速に変化する可能性があり、適切な指標を用いることで、いつ、どこで対応すべきかが明確になります。

しかし、ユーザーを満足させるには、追跡している指標の表面的な部分だけでなく、その奥にあるものを見抜く必要があります。そのため、定性データと定量データの両方を収集できるツールを利用して、トレンドの背景にある理由を探るようにしましょう。それが、ユーザーを理解し、リピーターを生み出すための最も賢明な方法です。

行動分析指標に関するよくある質問