定義

コホート分析とは、ユーザーを共通の属性や行動時期ごとにグループ化し、 各グループ（=コホート）の行動を時系列で追跡・比較する分析手法です。
主にリテンション（継続率）やLTVを測るために活用され、 新規施策やキャンペーンの効果を「ユーザーごとにどれだけ長く利用しているか」で評価できます。

やり方

• コホート定義： ユーザーを「初回利用月」「初回購入日」「キャンペーン参加」などでグループ化。
• 指標設定： リテンション率、売上、購入回数、課金継続など追跡したいKPIを決める。
• 時系列比較： コホートごとに「1週目／1か月後／3か月後」の残存率を可視化。
• 施策検証： 施策導入前後のコホートを比較し、効果の持続性を把握。

※ Google Analytics、Mixpanel、Amplitudeなど多くの解析ツールに標準機能として実装されています。

活用事例

• SaaS： 初回登録月ごとのリテンション率を比較し、オンボーディング改善の効果を検証。
• EC： 初回購入月ごとのLTVを追跡し、どのキャンペーンがリピーターを増やしたか分析。
• アプリ： インストール週ごとのアクティブ率を比較し、UI改善や通知施策の成果を把握。

注意点

• 分母の減少： 時間が経つほど母集団が小さくなるため、解釈に注意。
• 粒度の選定： 日別・週別・月別など粒度を誤るとノイズが増える。
• 外部要因： セール・季節性・広告投資などの影響も考慮が必要。
• 解釈のバイアス： 新規顧客と既存顧客を混同しないよう、コホートの定義を明確に。