1．ユーザー行動分析とは？その重要性と目的

ユーザー行動分析とは？

ユーザー行動分析とは、Webサイトやアプリなどにおけるユーザーの行動をデータを収集・分析し、その背景にある意図やニーズを理解するプロセスです。具体的には、ページ閲覧、クリック、滞在時間、コンバージョン経路といった詳細な行動履歴から、傾向やパターンを明らかにします。

この分析が重要視されるのは、単なるアクセス数やコンバージョン率といった表面的な数値だけでなく、「なぜ」ユーザーが行動したのかを深掘りできるためです。これにより、顧客が本当に求めるものやサービスに期待する価値を正確に把握し、より最適化された体験を提供できるようになります。

ユーザー行動分析が注目される背景

現代においてユーザー行動分析が注目される背景には、デジタル技術の急速な進展と、それに伴うユーザー行動の劇的な変化があります。インターネットやスマートフォンの普及を背景に、ユーザーは多様なデバイスを通じ、webサイトやSNSなど多岐にわたるデジタル接点で行動するようになりました。これにより、企業は膨大なユーザー行動データを収集できるようになった一方で、その行動は複雑化・多様化しています。

このような状況下で、勘や経験に頼った施策では顧客ニーズを正確に捉えることが困難なため、データに基づいた客観的な分析が不可欠であり、ユーザー行動分析の重要性が飛躍的に高まっています。この分析により、ユーザーの意図や課題を明確に把握し、効果的なマーケティング施策の立案や顧客体験（CX）の継続的な改善サイクルを回すことが可能となり、ビジネス成長を加速させる鍵となります。

ユーザー行動分析の主な目的

ユーザー行動分析は、ビジネスにおける多岐にわたる重要な目的を達成します。主な目的は以下の通りです。

顧客理解の深化：
顧客行動の意図・ニーズを理解し、「なぜ」を解明することで、精度の高い顧客像を構築します。

顧客体験（CX）向上とロイヤルティ強化：
ユーザーの課題・満足点を把握し、パーソナライズされた快適体験を提供し、ロイヤルティを強化します。

コンバージョン率（CVR）改善：
離脱点や購入障壁を特定し、UI/UX・コンテンツを最適化することで、効率的なCVR向上させます。

マーケティング施策の最適化：
ユーザー行動パターンに基づき、ターゲティングやコンテンツ戦略を立案し、コスト削減と効果的な施策展開をできます。

ユーザー行動分析と関連性の高い顧客データ分析については、以下の記事を参考にしてください。

顧客データ分析とは？ 代表的なフレームワークや活用事例を紹介｜小売の未来につなげる知見 プリズマジャーナル

効果的なマーケティングを行うためには、顧客データ分析が欠かせません。しかし分析の方法がわからないと悩んでいませんか。BtoCにおける分析の方法や活用事例などを紹介します。

2．ユーザー行動分析で主要な方法

ユーザー行動分析には、具体的な分析手法と行動分析プロセスの理解が不可欠です。データ収集から改善施策までを網羅的に解説し、マーケティング施策成功のための実践的アプローチ手法を紹介します。

コホート分析とファネル分析

コホート分析は、特定の期間に共通の行動を開始したユーザーグループ（コホート）を定義し、その後の行動（継続利用・離脱など）変化を時系列で追跡する分析手法です。これにより、新規ユーザーの定着率や特定施策の長期的な効果を評価し、改善点を発見することが可能です。
一方、ファネル分析は、ユーザーが商品購入や会員登録といった目標達成に至るまでのプロセスを段階的に可視化する分析手法です。どのステップで離脱しているかを「ファネル（漏斗）」で示すことで、効果的な改善ポイントを特定し、コンバージョン率の向上に貢献します。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、ユーザーを年齢、性別、地域といった属性や、購買履歴、webサイトでの行動パターンといった行動特性に基づき、特定のグループに分類する手法です。この分析の主な目的は、画一的なアプローチではなく、各グループの具体的なニーズや課題に合わせた最適なマーケティング施策を検討することにあります。ユーザーを細分化することで、ターゲット層をより明確に定義し、パーソナライズされたコンテンツやプロモーションを展開することが可能になります。これにより、顧客満足度の向上、コンバージョン率（CVR）の改善、マーケティングリソースの最適配分といった効果が期待できます。

カスタマージャーニー分析

カスタマージャーニー分析は、ユーザーが製品やサービスと接する一連の体験全体を視覚的にマッピングする手法です。これにより、ユーザーが目標達成に至るまでの行動、思考、感情、そして各接点での体験を詳細に把握します。
webサイトやアプリケーション利用におけるユーザーの心理的変化や、どこで満足し、どこで課題を感じたのかを明確にすることで、離脱ポイントの特定や顧客体験（CX）の質の向上に貢献します。得られた洞察は、マーケティング施策の改善、UI/UXの最適化、新たなサービス開発など、多岐にわたる改善活動に活用される重要なツールです。

デシル分析

デシル分析とは、購入金額を基準にして顧客をグループ分けする分析手法のことです。
具体的には、売上貢献度の高いユーザーから低いユーザーまでを10段階にランク付けします。
売上のインパクトが大きい客層やそれぞれの行動パターンなどを分析可能です。
加えて、各ランクで異なるアプローチができるため、より効果的なマーケティングを実現できます。

LTV分析

LTV分析とは、特定の顧客が商品・サービスに対して支払う生涯合計金額を指標とする分析手法のことです。
LTVは「Life Time Value」の略称で、「顧客生涯価値」という意味を持ちます。
LTVが高いほど自社に対する顧客の愛着が高いということです。
顧客と自社の関係性が明確になるため、最適なアプローチを実現できます。

3．ユーザー行動分析を成功させるためのフレームワークとポイント

ユーザー行動分析は、単なるデータ収集に留まらず、マーケティング施策成功へ結びつけることが重要です。そのため、体系的な「ユーザー分析フレームワーク」と効果的な「行動分析手法」を適切に活用し、分析結果を具体的な改善へ導くポイントを押さえる必要があります。

フレームワークは、複雑なユーザー行動を整理し、注目すべき指標や改善点を明確にする地図です。例えば、ユーザーの獲得から定着、収益化までの段階を可視化するモデルや、顧客価値を深掘りする分析ワークフローが存在します。

分析成功には、「何を解決したいか」という明確な目的設定が不可欠です。適切なフレームワークや手法を選定し、一度の分析で終わらせず、継続的な仮説検証と改善サイクルを回すことが重要です。定量的・定性的データを組み合わせ、ユーザーの「行動」の裏にある「なぜ」を深く理解し、具体的な施策へと応用することで、マーケティング活動の精度を飛躍的に高めます。

AARRRモデルとRFM分析

AARRRモデルは、「獲得」「活性化」「継続」「紹介」「収益」の5段階でユーザー行動を分析するフレームワークです。各フェーズの指標を追跡し、成長のボトルネック特定と改善策の優先順位付けを可能にします。ユーザー獲得から収益化までの全体像を把握し、効率的な施策立案に貢献します。

RFM分析は、顧客の購買履歴（Recency：最終購入日、Frequency：購入頻度、Monetary：購入金額）に基づき顧客をセグメント化する手法です。これにより、各顧客層に最適化されたパーソナルなアプローチが可能となり、顧客維持率向上やLTV最大化といった具体的な施策に活用されます。

ペルソナ設定

ペルソナ設定は、分析の「軸」となる重要な工程です。単なる属性（年齢・性別など）の羅列ではなく、具体的なニーズ、課題、価値観、利用動機を持つ「架空の個人」を定義します。
このリアルな人物像を設定することで、チーム内の共通認識が生まれ、データの背景にある「なぜ」を深く洞察できます。分析が抽象的になるのを防ぎ、具体的で効果的な施策立案に直結させることが成功のポイントです。

分析の精度を高めるポイント

まず基盤となるものが「データ収集と整理」です。分析基盤として、信頼できるソースから、正確で網羅的なデータを継続的に収集することが不可欠です。分析の手法やフレームワークによって必要なデータは異なるため、必要なタイミングで必要なデータにアクセスできるように整理しておく必要があります。また、新たにデータを収集する際も、どのようなカテゴリー・種類のデータなのかを明確化した上で取得することが大切です。

次に、分析の実行と活用です。分析においては、定量データを用いて「何が起きているか」を把握し、定性データで「なぜそうなっているのか」を深掘りします。この両者を掛け合わせることで、ユーザー行動の全体像を多角的に把握することが可能になります。

さらに、分析結果に基づく仮説は、PDCAサイクルを用いて検証し、迅速な改善と効果測定を通じて継続的に最適化を図ることが求められます。分析によって得られた洞察は、単なるレポートに終わらせず、具体的なマーケティング施策やUI/UX改善に直結させることが重要です。このようにデータに基づいた意思決定を行うことで、成功確率を高め、ビジネス成長を加速させることができます。

4．ユーザー行動分析に役立つツールと選び方

ユーザー行動分析を効率的かつ効果的に進めるためには、目的に応じた適切なツールの選定が不可欠です。Webサイトやアプリにおけるユーザーの動きを可視化し、データに基づいた改善策を導き出すために、さまざまな種類のツールが提供されています。

GA4（Googleアナリティクス4）とヒートマップツール

Googleアナリティクス4（GA4）は、Webとアプリを統合し、ユーザー行動をイベントベースで詳細に分析します。特定のボタンクリックやコンバージョン経路、離脱ポイントなどを追跡し、ファネル分析や経路分析といった探索レポートで行動パターンを可視化することで、施策改善に直結する深い洞察と改善点を提供します。一方、ヒートマップツールは、Webページ上でクリックした部分、スクロール深度、熟読エリアを色の濃淡で視覚化し、ユーザーの関心やUI/UX上の問題点を直感的に特定します。GA4の定量データとヒートマップの定性データを組み合わせることで、ユーザー行動の「なぜ」を深掘りし、より効果的なサイト改善へと繋げることが可能です。

動画分析

動画分析とは、Webサイトにおけるユーザーの行動を録画し、分析するためのツールです。
具体的には、ユーザーのクリックやマウスの動き、スクロールなどの行動を分析できます。
ヒートマップ分析よりもユーザー行動を詳細に把握できる点が特徴です。
しかし、動画を視聴しながら分析を進めていく必要があり、分析に時間がかかりやすい点が懸念されます。

ユーザー行動観察ツール

ユーザー行動観察ツールとは、顧客ごとの行動を可視化し、直感的なインターフェースで分析できるツールのことです。
会員情報のデータとWeb上のデータを結びつけることで、ユーザーの属性や特性、行動パターンに基づいた分析ができます。
例えば、購入履歴やコールセンターと会員情報を連携できるツールもあります。

ツールの選び方と導入のポイント

ユーザー行動分析ツール選定では、まず自社のマーケティング目標や解決したい課題を明確にし、予算内で合致する機能を持つツールを選びましょう。以下の点も重要です。

連携・拡張性：
既存のCRM/MA/CDP等とのスムーズなデータ連携、将来のデータ増加や分析ニーズ変化への対応

操作性・サポート：
分析担当者が直感的に操作できるUI、導入後のトレーニングや日本語サポート体制の充実

セキュリティ：
個人情報保護法などの法規制遵守、データの匿名化・仮名化機能、ベンダーのセキュリティ対策
導入はスタートであり、継続的なデータ収集、仮説検証、施策実施、効果測定のPDCAサイクルを回す運用体制の確立が成功の鍵となります。

5．ユーザー行動分析におすすめのツールは？

ツールを活用することで、効果的なユーザー行動分析を実施できます。
以下で、おすすめのツールを確認していきましょう。

Googleアナリティクス（GA4）

Googleアナリティクスとは、Google社が提供する無料のアクセス解析ツールです。
GA4版は2020年10月にリリースされました。
Webサイトやアプリにおけるユーザーの行動を分析できます。
GA4版ではイベント軸でデータを収集することが可能です。
ページビューのほかにも、クリックやスクロール、動画再生などのアクションごとにユーザー行動分析ができるようになりました。
さらに、GA4版ではクロスチャネルでのトラフィックが可能です。
異なるチャネル間でのユーザー行動を把握できるため、分析の正確性を向上させることができます。

ヒートマップツール

ヒートマップツールとは、Webページでユーザーが興味を持っている箇所を可視化するためのツールです。
コンバージョンやPV数だけからはわからない、熟読エリアや終了エリア、クリック位置なども把握できます。
ユーザーがクリックした部分などが濃く表示されるため、視覚的・直感的に分析ができます。
そのため、マーケティング初心者も利用しやすいツールのひとつです。
クリックヒートマップ以外にも、スクロールヒートマップ、ムーブメントヒートマップなどさまざまな種類があります。

動画分析

動画分析とは、Webサイトにおけるユーザーの行動を録画し、分析するためのツールです。
具体的には、ユーザーのクリックやマウスの動き、スクロールなどの行動を分析できます。
ヒートマップ分析よりもユーザー行動を詳細に把握できる点が特徴です。
しかし、動画を視聴しながら分析を進めていく必要があり、分析に時間がかかりやすい点が懸念されます。

ユーザー行動観察ツール

ユーザー行動観察ツールとは、顧客ごとの行動を可視化し、直感的なインターフェースで分析できるツールのことです。
会員情報のデータとWeb上のデータを結びつけることで、ユーザーの属性や特性、行動パターンに基づいた分析ができます。
例えば、購入履歴やコールセンターと会員情報を連携できるツールもあります。

6．ユーザー行動分析の活用事例とよくある質問

ユーザー行動分析の成功事例

ここでは、ユーザー行動分析の成功事例をご紹介します。

MUJI HOUSE「オーナープログラム」

MUJI HOUSEは顧客（＝オーナー）とのコミュニケーションを活性化する為にオーナープログラムを立ち上げています。このオーナープログラムにより双方コミュニケーションやイベントの実施を実現してます。結果として、顧客に寄り添った一貫した対応が、ブランドの誠実さを体現しています。

［無印良品の家と学ぶ］HubSpotを活用した顧客理解・関係構築の進め方とは？ 〜9/13開催オンラインセミナーレポート｜小売の未来につなげる知見 プリズマジャーナル

小売の未来につなげる知見をテーマでコンテンツを配信しております。

サンリオ（会員アプリ「Sanrio＋」）

サンリオは、店舗・オンライン・テーマパークと部署ごとに分散していた顧客情報を、会員アプリ「Sanrio＋」によって一元化しました。このデータ基盤により、顧客がどのチャネルでどのような行動（購入、ポイント利用など）をしているかを詳細に把握（分析）することが可能になりました。分析結果を活かしたパーソナライズされたサービス提供により、アクティブユーザーも増加し、顧客との関係深化に成功しています。

サンリオ様の顧客情報一元化で全ての顧客接点を跨いだ「サンリオ体験」の実現事例| プリズマティクス

株式会社サンリオの、店舗、オンラインショップ、テーマパークを跨ぐ共通のポイントシステムの導入により「顧客情報」を一元管理し「顧客理解」を深めた事例をご紹介します。

ゴンチャジャパン（会員アプリ「My Gong cha」）

ゴンチャジャパンは、会員アプリ「My Gong cha」の導入により、従来の紙のポイントカードでは把握できなかった全チャネルの購買履歴データを統合しました。そのデータを分析することで、これまで見えなかった顧客行動を可視化。優良顧客層の発見や、顧客の行動パターンに基づいたCRM施策の高度化を実現し、ローンチからわずか1か月で会員数100万人を突破する成果を上げています。

ゴンチャ ジャパン様事例｜ゴンチャ初のファンプログラム開発と既存システムの統合を同時に実施。“GONG CHA 2.0”の礎となるデジタル基盤の実現を果たす｜クラスメソッド

ゴンチャ ジャパンが2025年5月にスタートしたファンプログラム「My Gong cha」では、従来データ連携していなかったPOSレジ、セルフレジ、LINEミニアプリによるモバイルオーダーの3つの販売システムをAPIで接続してデータ統合しました。ゴンチャのDXの礎となるプロジェクトについてお話を伺いました。

セブン＆アイ・ホールディングス（共通ID「7iD」）

セブン＆アイ・ホールディングスは、グループ共通ID「7iD」を導入。これにより、7iD会員と非会員の行動（購入金額、購入回数、残存率など）を比較分析することが可能になりました。分析の結果、会員がより高いパフォーマンス（LTV）を示すことをデータで確認。この分析結果に基づき、アプリの決済機能追加など、顧客とのデジタルにおけるつながりをさらに強化する施策を推進しています。

カゴメ（コミュニティサイト「＆KAGOME」）

カゴメは、公式コミュニティサイト「＆KAGOME」を運営しています。サイト内でのレシピ投稿や商品の感想共有、アンケートや意見募集を通じて、消費者の「声」（定性データ）を収集・分析。この定性的な行動分析の結果を商品開発やマーケティング施策に活かすことで、ファンとの共創による参加型のブランド体験を実現しています。

ユーザー行動分析に関するQ&A

Q&A：ユーザー行動分析の分析頻度について

分析の頻度は、目的やビジネスのフェーズによって異なります。 KPIなど主要指標のモニタリングは「日次」で常時行うことが理想です。中長期的なトレンド分析や特定の課題の深掘りは「週次・月次」で行います。
また、新規施策の投入後は、効果検証のために集中的に分析し、迅速にPDCAサイクルを回すことが特に重要です。

Q&A：ユーザー行動分析の精度向上における注意点について

ユーザー行動分析の精度を高めるには、まず「何を知りたいか」という分析の目的を明確にすることが重要です。
その上で、信頼できるデータ品質を確保し、定量データ（数値）と、アンケートやユーザー調査などの定性データ（背景・感情）を組み合わせて多角的に分析します。データだけでは読み取れない感情やUIの課題を把握するため、定性調査は定期的に実施しましょう。

また、改善施策のROI（投資対効果）を高めるため、全体への影響度が大きいセグメントに焦点を当てることもポイントです。もちろん、これらすべてにおいて、ユーザーのプライバシー保護への十分な配慮が前提となります。

Q&A：本やPythonでの活用について

ユーザー行動分析の理解には、基本概念から最新トレンドまで網羅した書籍学習が有効です。高度な分析にはPythonが強力で、Pandas、Matplotlib/Seaborn、Scikit-learn等を活用し、データ収集、可視化、統計分析、機械学習が可能です。分析頻度はビジネス目標やKPIで調整し、新施策後は集中的にPDCAを高速化します。

7．ユーザー行動分析でマーケティング施策を成功させよう

まとめ

デジタルマーケティングの成功には、ユーザー行動分析が必須です。定量・定性分析、コホート分析、カスタマージャーニー分析など多様な手法、AARRRモデルやRFM分析といったフレームワーク、GA4やヒートマップツール活用で、分析精度は格段に向上します。
ユーザー行動の深い理解は、顧客体験（CX）向上、コンバージョン率（CVR）改善、マーケティング施策最適化に直結し、具体的なビジネス成果を生む羅針盤です。
今日から分析を実践し、PDCAサイクルで施策を継続改善。競争優位性を確立し、持続的な成長を実現してください。データに基づいた意思決定こそが、マーケティング成功への鍵です。

ポイントシステム「fannaly（ファンナリー）」で行動データ活動の第一歩を

ここでは、ユーザー行動分析で特におすすめしたいツールを紹介します。

「fannaly（ファンナリー）」でできること

「fannaly（ファンナリー）」とは、プリズマティクス株式会社が提供しているSaaS型会員・クーポン・ポイント管理システムです。
fannalyでは、ユーザーにしてほしい行動の定義のほか、ユーザーの行動や来店回数のユーザーデータ蓄積、複数チャネルの統合などを管理できます。

「fannaly（ファンナリー）」を導入するメリット

fannalyを導入するメリットとして、ユーザーにしてほしい行動を定義でき、その行動に対してポイントやクーポンを提供できます。このことで、ユーザーと企業のエンゲージメントを高めるひとつの策となり得ます。また、行動データを分析することで次の打ち手も見えてきます。さらに、コストパフォーマンスの高さも挙げられるでしょう。
無料相談もお受けしていますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。