ユーザー行動分析とは？手法や分析方法・プロが使うツール

自社のWebサイトの課題に対して的を射た仮説を立ててサイトの改善をしていくには、ユーザーがどのようにサイトに流入して、どこで離脱をしているのか、といった実際のユーザー行動を詳細に把握する必要があります。

本記事では、サイトの改善を行う上で重要なユーザー行動の分析方法や分析に役立つツール、そして実際のユーザー行動の分析事例について解説していきます。

ユーザー行動分析とは

「ユーザー行動分析」とは、Webサイトやアプリ上でのユーザーの行動データを収集・分析し、それらをコンバージョンなどの指標改善を果たすために行う分析のことです。ユーザー行動分析は「マクロ解析」と「ミクロ解析」に大別可能です。

「マクロ解析」ではサイト全体やページ単位のトラフィックなどを分析し、「ミクロ解析」では実際に一人ひとりのユーザーがサイト上でどのように行動しているかを分析します。成果につなげるためには、これら二つを組み合わせて分析することが重要です。

マクロ解析だけでは、サイト全体でのトラフィックの伸びや、どこのページが見られているといった情報を知ることはできますが、実際にサイトを改善する上で何をすべきかといったアイデアまでは、なかなか生まれません。

そのため、ミクロ解析も組み合わせて、ユーザーがどのようにサイトに流入して、どこで離脱をしているのか、といった実際のユーザー行動を詳細に把握するのです。そうして現状を分析し課題を把握して、それを基に改善策を考えることで、コンバージョンの増加などの成果改善につなげられます。

ユーザー行動の分析をするために行うこと

サイトのコンテンツやデザインは、おそらくユーザーがこういう行動を取るだろうという仮説の元に作られています。しかしいざ作ってみると、ユーザーは作り手が想定していたものとは異なった行動を取ることが、往々にしてあります。

そのギャップを埋める作業が、ユーザーの行動分析です。ユーザーの行動を詳細に把握することで、サイトの課題点を浮き彫りにして、改善へと繋げることができます。

ユーザー行動分析には、Googleアナリティクスを用いた分析方法と、ヒートマップ分析ツールやユーザー行動分析観察ツールといった、Googleアナリティクス以外のツールを用いた分析方法があります。

ここからは、具体的なユーザー行動の分析方法について解説していきます。

Googleアナリティクス

Googleアナリティクスでは、主に以下のようなユーザー行動を分析することができます。

設定項目	分析できる主な項目
セグメント設定	・新規ユーザー / リピートユーザー ・会員ユーザー / 非会員ユーザー ・ユーザーの使用端末（PC・スマホ・タブレット） ・CVに至ったユーザー / CVに至らなかったユーザ （※CV = コンバージョン）
イベントトラッキング設定	・特定ページ内のボタンクリック数 ・特定ページ内に設置した動画の再生数 ・ページスクロール

ユーザー行動を分析するためには、まずはどんなユーザーがサイトに訪れているかを把握するために、ユーザーごとに「セグメント」で切り分けます。

その後、「イベントトラッキング」や「ユーザーエクスプローラ」といったGoogleアナリティクスの機能を使い、ユーザーがサイト上でどのような行動をしているかを細かく観察していきます。

加えて、単価の高い商材や購入期間の長い商材の場合は、「オフラインデータを組み合わせる」ことで、より詳細なユーザーフローを把握していくことも大切です。

ここからは具体的に「セグメント設定」「イベントトラッキング設定」「サイトエクスプローラ」のそれぞれで、どのようにユーザー行動を分析していくのかについて、解説していきます。

セグメント設定

サイトを訪れるユーザーの中には、「新規ユーザー」や「リピートユーザー」、「PCで閲覧したユーザー」や「スマホで閲覧したユーザー」、「CVに至ったユーザー」「CVに至らなかったユーザー」など、様々な状況のユーザーがいます。

新規ユーザーとリピートユーザーでは、そもそもサイトに訪れる目的そのものが異なる場合がありますし、PC・スマホ・タブレットなどユーザーが使用する端末によって、サイト上での行動に違いが見られる場合もあります。

Googleアナリティクスのデフォルト設定では、セグメントが切られていない状態、つまりサイトに訪れた「全てのユーザー」単位での行動分析しかできません。

ユーザー行動を細かく分析するためには、それぞれのセグメントに該当するユーザーはどれくれいいるのか、またセグメントごとにサイト上でどのような行動をしているか、を見ていく必要があるでしょう。

Googleアナリティクスのセグメントは、オーディエンス＞概要＞セグメントを追加から設定することができます。

あらかじめ、よく使うであろうセグメントが22種類用意されていますので、対象となるセグメントにチェックボタンを入れて、適用ボタンをクリックするだけで設定が完了します。

また対象としたいセグメントが一覧にない場合は、カスタムから新しいセグメントを作成できます。ユーザー属性や、デバイス、セッション時間などを指定して、サイトに最適なカスタマイズを行いましょう。

イベントトラッキング設定

イベントトラッキング設定とは、ページ内に設置したボタンやリンクに、イベントトラッキングタグ（トラッキングコード）を記述することで、どれくらいクリックされているか、どんなユーザーにクリックされているかといったデータを取得することができます。

この他にも、ページ内の動画の再生やフッターまでのスクロール・PDFのダウンロードといったイベントごとのデータの取得が可能です。

取得したいイベントごとに、イベントトラッキングタグを埋め込む必要がありますが、通常のGoogleアナリティクスの設定では確認できない、ページ上のユーザー行動を詳細に把握することができるようになります。

ユーザーエクスプローラ

ユーザーエクスプローラは、個々のユーザーごとにサイト訪問〜離脱まで、サイト上でどのような行動をしているかを、時系列で見ることができる機能です。

サイト全体のユーザー行動の仮説を立てて、実際にその通りにユーザーが動いているかを検証するために使われます。

例えば、サイト経由でCVが発生した時に、ユーザーがどんな順番でサイトを回遊して最終的にCVに至ったかを把握できます。このデータを元に、サイト内のコンテンツでどのようにユーザーの感情を変化させていけば、最も効率良くCVまでの導線を描けるかといった、導線仮説を立てることができます。

Googleアナリティクスのユーザーエクスプローラの他に、実際にユーザーがページのどの部分を注意深く見ているのかを可視化できる、ヒートマップ分析や動画分析を組み合わせることで、より詳細な導線仮説を立てていくことも可能です。

ヒートマップ分析

ヒートマップ分析とは、ユーザーが閲覧中のページをどこまでスクロールをしたか、またページ内のどの部分が相対的に読まれているかを、サーモグラフィによって可視化するツールです。ヒートマップ分析ツールには、以下のような違いがあります。

• スクロールヒートマップ：どこまでスクロールしたかを可視化
• アテンションヒートマップ：どこが注意深く読まれているかを可視化
• クリックヒートマップ：どこがクリックされているかを可視化

コンテンツ内で読んでほしい部分なのに実際は読まれていない箇所や、意外にユーザーが読んでいる箇所を直感的に把握できます。

動画分析

動画分析は、サイトに訪問したユーザーの「クリック」「マウスの動き」「スクロール」といった行動を録画し、動画として見ていくことができます。ヒートマップ分析よりも詳細に、ユーザー行動を把握できるツールと考えれば良いでしょう。

ただし、ユーザーごとに一連の流れを全て動画で確認する必要があるので、分析に時間がかかってしまうというデメリットがあります。

ユーザー行動観察ツール

ユーザー行動観察ツールは、ユーザー行動の流れを、より直感的なインターフェースで把握できるツールです。Googleアナリティクスのユーザーエクスプローラを、誰でも使いやすいようにカスタマイズしたツールと考えると分かりやすいでしょう。

またツールによっては、オフラインデータとの連携をスムーズに行えるものもあります。例えば、「USERGRAM」では、実際の店舗での購入履歴やコールセンターでの対応履歴といったユーザー情報をインポートすることで、サイトのアクセスログと紐づけて分析が可能です。

ユーザー行動分析にも使えるフレームワーク・分析手法

ユーザー行動を分析して効率的に施策改善につなげる上では、フレームワーク・分析手法を活用するのがおすすめです。ここでは、ユーザー行動分析に役立つフレームワークの一例として「ファネル分析」をご紹介します。

ファネル分析は、マーケティング全般で使えるフレームワークですが、Webサイトのアクセス解析においても活用可能です。ファネル分析では、ユーザーがWebサイト上で目標とするアクション（コンバージョンなど）を達成するまでの行動プロセスを分解し、各ステップにおけるユーザーの離脱率を測定します。

ファネル分析を行うメリットは、ユーザーの行動から離脱しやすいプロセスを特定できることです。各ステップにおける離脱率を測定することで、ボトルネックとなっている箇所を発見でき、優先的に改善施策を実施できます。

たとえば、ECサイトにおけるユーザーの購買行動を分析する場合、以下のようなステップが考えられます。

1. サイトを訪問する
2. 商品一覧ページで商品を探す
3. 商品詳細ページで商品情報を確認する
4. 商品をカートに入れる
5. 購入手続きを完了する

このプロセスをファネルにあてはめ、各ステップに進んだユーザー数を集計します。例えば、100人のユーザーがサイトを訪問し、70人が商品一覧ページを閲覧、30人が商品詳細ページを確認、20人がカートに商品を入れ、最終的に10人が購入に至ったとします。

ステップ	ユーザー数
1.サイトを訪問する	100人
2.商品一覧ページで商品を探す	70人
3.商品詳細ページで商品情報を確認する	30人
4.商品をカートに入れる	20人
5.購入手続きを完了する	10人

この結果から、商品一覧ページから商品詳細ページへの移動時に半数以上のユーザーが離脱していることがわかります。この場合、商品一覧ページの見せ方や商品ラインナップに課題がある可能性が高いと予測できます。また、カートに商品を入れたユーザーの半数が購入に至っていないことから、購入手続きの利便性にも改善の余地があるでしょう。

このように、ファネル分析を活用することで、Webサイトのユーザー行動における課題を特定し、適切な改善施策を立案できるようになります。

ユーザー行動の分析をした3つの事例

それでは、実際にユーザー行動の分析を行い、サイト改善へと繋げた例を3つ紹介します。

FAQサイト

1つ目は、ユーザーの行動を評価と結びつけデータを集計した事例です。

ユーザーの知りたい回答を用意することを目的とした「FAQサイト」において、「よくある質問」を整理し、「役に立った」「役に立たなかった」など、回答を読んだユーザーからのフィードバックを得られるボタンを設置。Googleアナリティクスのイベントランキング機能を用いて各ボタンのクリック数を計測することで、FAQコンテンツの質を評価しました。

「役に立たなかった」ボタンをクリックされる割合が多かったコンテンツは、閲覧数の多いFAQから優先的に内容の見直しを行い、改善へと繋げました。

このように「FAQサイト」では、満足度という定性的なユーザーデータを定量的に集計・分析することができます。結果として、企業への問い合わせ減少による対応者の工数削減や、ユーザーのロイヤリティ向上への貢献も考えられます。

サイトリニューアル直後のユーザー分析

2つ目は、「貴金属・ジュエリー買い取りサービス」のサイトにおけるリニューアル時のユーザー行動分析です。

ここでは、ユーザーのサイト訪問の目的（ニーズ）を洗い出し、ゴールとなるページをそれぞれ目的別に設定しました。

ユーザーのサイト訪問時に、ポップアップ式でアンケート聴取（マルチアンサー選択）。回答ごとにゴール到達率を算出し、ゴール到達率の低い目的の課題抽出を行いました。

ポップアップ式アンケートは、例えば、サイト内アンケートツールVoicePocketを用いることで、回答されたアンケート情報をGoogleアナリティクスと紐づけることができます。

来訪目的ごとに、目的別のゴールページ訪問数をGoogleアナリティクスで出し、ゴール到達率を計算します。ゴール到達率の低い課題については、さらにユーザエクスプローラにてミクロ解析を行いながら、ユーザビリティ課題を特定していきます。

このように、サイト来訪目的別にサイト上でのユーザー行動を把握することで、ゴール到達までに障害となっているページを特定し、リニューアル時のコンテンツやデザインの改善ができるのです。

自動車メーカーのサイトにおけるオフラインデータとの連携

Googleアナリティクスから読み取れるデータを、会員データや来店データといったオフラインデータと組み合わせることで、ユーザー行動分析のより高度な分析ができるようになります。

例えば、自動車メーカーのサイトの場合、ユーザーが車種詳細ページの閲覧やオンライン見積もりといった目的でサイトに訪れます。この際に、カタログ請求やディーラー来店予約をしたユーザーに対して、見積もり番号を付与し、Googleアナリティクスで計測します。

こうすることでサイト上でのユーザー行動から、ユーザーがどのような車種に興味があり、予算がどれくらいなのかといったユーザーニーズを把握、来店時の接客満足度や受注確度の向上に役立てることができます。

加えて、ユーザーがディーラーに来店した時の会話内容をデータベースに保管し、Googleアナリティクスと紐づけることで、再びサイトを訪れた時に、フェーズごとに適切なコンテンツを見てもらえるようにサイト改善をすることができます。

このようにオンラインデータとオフラインデータを紐づけることで、ユーザーが購入に到るまでの一連のフローを可視化し、効果的なサイト改善へと繋げることができます。

ユーザー行動の分析を行う上で気をつけるべき3つのこと

ユーザー行動の分析は、分析結果を実際のアイデアに落とし込んでいく作業が非常に難しいという特徴があります。分析者だけでなく、周囲を巻き込んで施策の議論や実行していくことが大切です。

ここからは、分析を行う上で気をつけるべき3つのポイントを解説していきます。

行動をしている人のボリュームを考える

Webサイトの改善戦略を立てる際、どのユーザーセグメントに焦点を当てるかが非常に重要です。小規模なセグメントだけに注目してサイト改善を行うと、それが大多数のユーザー行動と異なる場合、改善効果がサイト全体に広がらない可能性があります。

そのため、ユーザー行動の分析においては、セグメントごとのボリューム、すなわち活動の規模やユーザー数を考慮することが不可欠です。

例えば、サイトへの自然検索流入が月間100,000UUなのに対して、ダイレクトでの流入が月間1,000UUだったとします。

この場合、自然検索流入のユーザーが遥かに多いため、まずは自然検索流入のユーザーに注目し、ユーザー行動を基に改善策を考えるべきです。

ボリュームの小さいセグメントをいくら改善しても、サイト全体に及ぼす効果には限りがあります。費用対効果の観点からも、ボリュームを考えていく必要があるでしょう。

分析者と企画者・制作者でタッグを組むと良い

データ分析者は、サイトでこういう事象が起こっているという原因の追求が得意な一方で、それをいかに改善に繋げていくかといったアイデアまで落とし込めないことがあります。そのため分析レポートを作って終わりということになりかねません。

分析者は、デザイナーやコンテンツ担当者などの企画者・制作者とタッグを組むことで、どのようにデザインやコンテンツの内容を修正したら、ユーザー行動が改善されるのかを考えていくことができます。

また、データ分析のレポートはただ作ったままだと、往々にして周囲の人に見てもらえないケースがあります。作成したレポートは定例会などで必ず共有して議論をするなど、周囲を巻き込んでユーザー行動の分析や改善を行なっていくことが大切です。

定性的な視点からの分析も重要

Googleアナリティクスやヒートマップ解析・動画解析といったデータ解析の他に、エキスパートレビューやユーザー調査といった分析方法も複合的にやっていく必要があります。

それぞれアプローチが異なるため、データ解析からは可視化することが難しい、「消費者心理（感情）」「文脈理解」「UI改善」といった問題点を洗い出すことができるからです。

	アクセス解析	ユーザー調査	エキスパートレビュー
定量性	○
消費者心理		○
UI課題	△	△	○

例えば、化粧品のサイト分析を任された男性のWebアナリストは、必ずしもターゲットに精通しているとは限りません。

CTA（ユーザーの行動喚起を促すポイント）のボタンはクリックされていないという事象を発見できても、何故クリックされないかを追求するためには、ユーザーニーズを深掘りする必要があるでしょう。

そこで実際のユーザー（ターゲットにより近い女性など）へのアンケートやインタビュー調査を通して生の意見を聞くことで、定性的な観点から効果的なサイト改善施策を打つことができます。ユーザーのニーズは時代と共に変化するので、年に1回など定期的にユーザー調査を行うことで、市場の変化にも対応できるでしょう。

先述の「FAQサイト」の事例のような、サイト上でユーザーからフィードバックがもらえる設計も、ユーザーの声を集めるといった点では非常に有益でしょう。

また専門家（UXエキスパート）がユーザーの立場に立って、サイトのユーザビリティをチェックしていく「エキスパートレビュー」という手法もあります。実際にデザインや設計など制作を手がけていない専門家が関わることによって、先入観がなくフラットな立場から問題点を発見することができます。

このようにデータ解析だけでなく、「エキスパートレビュー」「ユーザー調査」など定性的な視点からもサイトを見ていくことで、新しい視点でサイトの課題を抽出することが可能になります。

ユーザー行動分析には複合的な視点を

本記事では、実際のユーザー行動というミクロな視点からサイトを分析していく必要があることをお伝えしました。

しかしミクロな視点だけに捉われると、特異な行動をするユーザーに焦点が当たり、全体を最適化するサイト改善に繋がらないこともあります。そのため、あくまでもマクロ解析とミクロ解析を両軸でバランス良く行うのが大切です。

またユーザー行動の分析で明らかになったサイトの問題点は、実際にアイデアに落とし込む必要があります。

データ分析者だけでなく、サイトの作り手とディスカッションすることで、具体的にサイト改善へと落とし込んでいきましょう。

よくある質問とその回答