コホート分析とは？ECの顧客行動をグループ別に追跡する分析手法

コホート分析により「2024年1月に初回購入した顧客のうち、3ヶ月後にリピート購入した割合は何%か」といった時系列での行動変化を把握できます。コホート（cohort）は「同じ特性を持つグループ」を意味し、初回購入月、獲得チャネル、初回購入商品などでグルーピングします。

EC事業者にとって最も有用なコホート分析は、獲得チャネル別のリテンション比較です。「サンプリング経由の顧客」と「広告経由の顧客」のリピート率を比較することで、各チャネルの真の価値（表面的なCPAではなく、LTVベースの費用対効果）が見えてきます。サンプリング経由の顧客がリピート率で優位であれば、初期CPAが高くてもLTVベースでは効率的な施策と判断できます。

コホート分析の結果はリテンションカーブ（横軸: 経過月数、縦軸: 残存率）として可視化するのが一般的です。カーブが早期に急落するコホートは初期体験に問題がある可能性があり、緩やかに減少するコホートは商品との適合性が高いことを示します。

コホート分析はLTV予測の精度向上にも直結します。各コホートのリテンションカーブをモデル化することで、将来のLTVをより正確に予測でき、CACの投資判断をデータに基づいて行えるようになります。

Google Analytics 4（GA4）のコホート分析機能、Shopifyのアナリティクス、Mixpanel等の専門ツールで実施可能です。ExcelやGoogle Sheetsでも、購買データをピボットテーブルで加工すれば簡易的なコホート分析を行えます。

サブスクリプションECでは、コホート分析は特に重要です。各月に加入した定期購入者の「N月後の継続率」を追跡することで、解約のタイミングとパターンを特定し、チャーン対策の優先順位を決定できます。サンプリング施策で商品を体験してから加入したコホートの継続率が高ければ、サンプリングは解約防止にも有効であることがデータで示されます。