ファネル分析とは？CVR改善までの基本的な手順と効率化ツールを紹介

ファネル分析とは、各企業が設定したCV（コンバージョン）に至るまでの顧客行動を分解して、CVにつながる行動や離脱の要因を探るマーケティングの分析手法です。

CVにつながる顧客行動がわかれば、その行動を起こさせるプロセスやアプローチを再現することで、CVR（コンバージョン率）の向上を狙うことが可能です。そのため、ファネル分析は、CVRの改善策を検討する際に活用されています。

本記事では、ファネル分析の概要と基本的な手順、活用例を紹介します。ファネル分析を活用してCVRを改善したいマーケティング担当者の方は、ぜひ参考にしてみてください。

ファネル分析とは

ファネル分析とは、自社が設定したCVに至るまでの顧客行動を分解して、CV（※）につながる行動や離脱の要因・プロセスを分析するマーケティングの分析手法です。

ファネルとは、日本語で「漏斗（じょうご・ろうと）」を意味します。商品・サービスに認知から購入に至るまでの間に、ユーザー数が減少する様子が漏斗と似ていることから、ファネル分析と呼ばれます。

企業が収益成長を実現するためには、数多くのリードをCVさせて、CVR（※2）を向上させることが重要です。効果的にCVRを改善するためには、ファネル分析によってヒントを得たうえで、検証を重ねる必要があります。

※ CVとは、商品購入や資料請求などの、最終的な成果のこと
※2 CVRとはリードのうちCVに至った顧客の割合のこと

ファネル分析の種類

ファネル分析では、提供する商品・サービスや業界の特性にあわせて、適切なマーケティングファネルを使い分ける必要があります。マーケティングファネルとは、顧客の行動をいくつかのフェーズに分け、図式化したフレームワークです。

ファネル分析では、マーケティングファネルを活用して顧客行動を分析します。

代表的なマーケティングファネルは、次のとおりです。

• パーチェスファネル
• インフルエンスファネル
• ダブルファネル

適切なマーケティングファネルを選択して、正しくファネル分析を行いましょう。

パーチェスファネル

パーチェスファネルとは、商品やサービスの認知から購入までの心理変化のプロセスを段階的に示したモデルです。顧客の心理プロセスをあらわすAIDMAモデルから発展させて誕生しました。

画像のように、認知から行動まで5分割する場合もあれば、以下のように4分割するケースもあります。

• 認知
• 興味・関心
• 比較・検討
• 購入・申し込み

マーケティングファネルといえば、一般的にパーチェスファネルを指します。また、スタンダードな漏斗の形をしており、CVをゴールに設定していることから、コンバージョンファネルとも呼ばれます。

パーチェスファネルを使ったファネル分析では、各フェーズにおける顧客の離脱率や移行率を可視化することで、顧客行動のボトルネックの特定が可能です。

インフルエンスファネル

インフルエンスファネルとは、CVしたあとの顧客行動を分解した図式化したファネルです。

近年の消費行動の変化によって、顧客の購買後に行う口コミ・レビューなどの行動が商品・サービスの継続購入・利用に影響を与えるようになりました。

総務省が発表した「GDPに現れないICTの社会的厚生への貢献に関する調査研究」を見ると、年代にかかわらず、レビューを参考に商品の購入を決定した経験がある人の割合が高いことが顕著です。

CV後の収益拡大が見込める商品・サービスのマーケティングでは、インフルエンスファネルに沿った施策の展開が効果的です。

ファネル分析では、継続につながる発信や離脱率が高いフェーズを分析して、より良質な発信をしてもらえるように改善を繰り返します。

ダブルファネル

ダブルファネルとは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせ、商品・サービスの認知から発信までを追跡するモデルです。既存顧客の発信を促進して新規顧客を獲得する流れを作る目的で活用されます。

ダブルファネルは、以下の4つのフェーズに分けられ、それぞれに合ったマーケティングアプローチを展開します。

• プロモーション
• アクイジション
• リテンション
• インフルエンス

ファネル分析では、上記4つのフェーズにおける顧客行動を分析し、商品・サービスの継続購入・利用を拡大する施策につなげます。

ファネル分析は古い？必要な理由

ファネル分析は、約100年前に生まれた古い概念であはありますが、現在のマーケティングにも十分活用が可能です。

パーチェスファネルの土台であるAIDMAモデルは、1920年代にアメリカのサミュエル・ローランド・ホールが考案しました。広告宣伝に対する消費者の心理プロセスとして、自著で紹介したのがはじまりです。

当時は、実店舗販売しかなく、商品の認知から購入までのプロセスが直線的でした。しかし、インターネットやSNSが普及した現代では、消費行動が多様化しており、必ずしも直線的ではないという指摘があるのです。

そのため、ファネル分析は古いといわれることもあります。BtoBの場合、ビジネスモデルが変化しても消費行動は大きな変容が見られないため、従来の直線的な消費行動モデルを活用したファネル分析も有効です。

また、株式会社電通が考案したAISAのように消費者の行動モデルも時代に合わせて多様化しているため、適切なモデルを選択したうえで分析を行えば十分活用できます。

多様化の時代であればこそ、ファネル分析によって顧客行動を的確に理解したうえで、効果的な施策を効率的に展開することで、収益成長を加速させられます。

ファネル分析の基本的な手順

ファネル分析は、基本的に以下の手順にしたがって進めます。

1. 顧客の消費行動を整理する
2. 各ファネルのデータを可視化する
3. 分析結果から改善策を検討する

大まかな流れをつかんで、改善につなげましょう。

1.顧客の消費行動を整理する

まずは、自社のサービス・商品の消費行動を正しく整理する必要があります。

たとえば、サブスクリプション型SaaSの営業支援システム（SFA）を販売するBtoB企業の場合、顧客の消費行動を次のように整理できます。

• 認知:：SNS広告や検索エンジンを通じて製品の存在を知る
• 興味:：広告をクリックしてランディングページを訪問し、商品情報を確認する
• 検討：無料トライアルを申し込み、機能や導入効果を評価する
• 行動：営業担当との商談を経て、有料プランに契約する

本例では、パーチェスファネルの4段階バージョンを活用して、消費行動を整理しました。ほかにも、以下のレームワークがあります。

• AIDMA（アイドマ）
• AISAS（アイサス）

自社の商品・サービスの特性に合わせて、適切な消費行動モデルを活用してください。

AIDMA（アイドマ）

AIDMAモデルとは、顧客の消費行動と心理プロセスを明確化し、適切なアプローチを設計するためのフレームワークです。

消費行動を次の5つに分け、顧客が購入に至るまでのプロセスを把握したうえで、各段階における効果的なマーケティング施策を設計します。

段階	説明
Attention（注目）	顧客が商品・サービスの存在を知る段階
Interest（興味）	顧客が商品・サービスに興味を抱く段階
Desire（欲求）	顧客が商品・サービスを欲しいと感じる段階
Memory（記憶）	顧客が商品・サービスを記憶する段階
Action（行動）	顧客が商品・サービスの購入や契約などの行動を起こす段階

なお、時代や業界に合わせて変容したさまざまな派生モデルが存在します。

• AISAS
• AIDEES
• AISCEAS
• AMTUL

自社に合ったモデルを選定し、ファネル分析を行いましょう。

AISAS（アイサス）

AISASは、株式会社電通が考案したモデルで、インターネット普及後の現代における消費行動に対応したフレームワークです。AIDMAモデルから派生して生まれました。

AISASでは、消費行動を次の5つに分類します。

段階	説明
Attention（認知）	顧客が商品・サービスの存在を知る段階
Interest（興味）	顧客が商品・サービスに興味を抱く段階
Search（検索）	顧客が商品・サービスについてさらに詳しく調べる段階
Action（行動）	顧客が商品・サービスの購入や契約などの行動を起こす段階
Share（共有）	顧客が商品・サービスによる体験を他者に共有する段階

オンライン販売を行うBtoCマーケティングでは、AISASのように現代の消費モデルに沿ったフレームワークを活用したほうが、分析精度を高められるでしょう。

2.各段階のデータを可視化する

次は、各段階のデータを可視化します。以下は、サブスクリプション型SaaSの営業支援システム（SFA）を販売するBtoB企業の例です。

段階	潜在顧客数	次段階への移行率	離脱率
認知	10,000	50%	50%
興味	5,000	40%	60%
検討	2,000	30%	70%
行動	600	50%	50%

このように、データを可視化することで、どの段階で顧客が離脱しているかが一目でわかり、改善策を立てやすくなります。ただし、手作業でデータを集約・分析すると膨大な時間がかかるため、BIツール（※）やMAツール（※2）などで効率化するとよいでしょう。

※ BIツールとは、複数のデータを統合し、リアルタイムで可視化するデータ分析ツール
※2 リードの行動データを自動収集・蓄積し、マーケティング施策の実行をサポートするツール

3.分析結果から改善策を検討する

最後に、離脱の原因について仮説を立て、改善策を検討します。先ほどの例では、検討の段階でもっとも離脱率が高くなっているため、この段階にフォーカスして分析を行います。

分析の結果、ユーザーは無料トライアルを利用したものの、本登録に踏み切れていない実態があることがわかりました。この場合、以下のような離脱原因が考えられます。

• 無料トライアルの設定や利用が複雑でわかりにくい
• 無料トライアルでサービスの価値が十分に伝わっていない
• 競合製品との違いがわからない

離脱原因の仮説を立てたら、それぞれ具体的な改善策を講じ、検証を行います。その後は、定期的にデータ分析と改善を繰り返すことで、CVRが改善されていきます。

ファネル分析の活用例

ファネル分析は、以下のような場面で活用できます。

• BtoBにおける営業活動の分析
• ECサイトにおけるユーザー行動の分析
• SaaSプロダクトにおけるユーザーオンボーディングの分析

ファネル分析を活用する際の参考にしてみてください。

BtoBにおける営業活動の分析

営業活動は、ファネル分析を活用して改善を図ることが可能です。

たとえば、以下のように商談獲得までのプロセスを分けたうえで、次段階への移行率などを測定・可視化します。

• リード獲得
• アポイント設定
• 商談化
• 成約

データの分析結果からボトルネックを特定し、営業活動を最適化します。

ECサイトにおけるユーザー行動の分析

ECサイトでは、ファネル分析を活用して、CV数やCVRの改善を図ることが可能です。

たとえば、顧客行動を以下のように分解し、離脱が多いフェーズを探ります。

• サイト訪問
• 商品閲覧
• カート投入
• 購入完了

離脱原因の仮説を立て、ユーザー体験の改善や購入率向上に向けた施策を立案します。

SaaSプロダクトにおけるユーザーオンボーディングの分析

SaaSプロダクトでは、ファネル分析を活用してユーザーオンボーディングの改善が可能です。

たとえば、以下のようなプロセスを分け、各段階での移行率や離脱率を測定します。

• サービス登録
• 初回利用
• 継続利用
• アップセル・クロスセル

データの分析結果を基に、プロダクトの使いやすさや機能訴求の強化によって改善を図り、アップセル・クロスセルを行うユーザーを増やします。

ファネル分析の効果を高めるポイント

ファネル分析の効果を高めるためには、次の2つのポイントに留意が必要です。

• カスタマージャーニーマップを活用して顧客理解を深める
• ツール・AIによる効率化を行う

ファネル分析の効果を高めて、的確な改善策につなげましょう。

カスタマージャーニーマップを活用して顧客理解を深める

ファネル分析では、購入に至るまでの道のりを可視化したカスタマージャーニーマップが役立ちます。カスタマージャーニーマップでは、顧客行動だけではなく心理も洗い出します。

これにより、顧客理解が深まるため、よりニーズに合った改善策を構築できるのです。

ツール・AIによる効率化を行う

ファネル分析はツールやAIの活用によって効率化が必要です。

手作業によるデータ分析は手間と時間がかかるため、迅速な改善が難しくなります。また、その間に刻々とユーザーニーズが変化することも想定されます。

常時、自動でデータを収集・分析・可視化できるツールを活用すれば、分析過程を省略して、改善策の立案・実行のフェーズにリソースを注ぐことが可能です。

ファネル分析を効率化するツール

ここでは、ファネル分析を効率化できるツールを3つ紹介します。

• Tableau（タブロー）
• Salesforce（セールスフォース）
• Googleアナリティクス（GA4）

自社にとって使いやすいツールを選ぶことが大切であるため、無料トライアルで使用感や機能を試してから導入を検討してみてください。

Tableau（タブロー）

『Tableau』は、データの可視化と分析を直感的に行えるBIツールです。複数のデータソの統合やリアルタイムでのインサイト抽出、データに基づく意思決定をサポートします。

『Tableau』は、各段階のCV率や離脱率を視覚的に表示する機能を提供しており、ファネル分析を効率化できます。そのため、ユーザーの行動パターンを把握することはもちろん、ボトルネックの特定や改善策の策定に活用が可能です。 

ほかにも、データ活用を促進するさまざまな機能を搭載していますので、無料トライアルでお試しください。

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Salesforce（セールスフォース）

『Salesforce』は、クラウドベースのCRM（顧客管理システム）で、分散しがちな顧客情報を一元管理し、業務効率を高められます。

リードファネルダッシュボードを活用することで、リード獲得から成約までの各段階ジを可視化したうえで、CV率や離脱率などを把握できます。そのため、消費行動におけるボトルネックを迅速に把握可能です。

基幹システムとして導入すれば、ファネル分析以外のマーケティング分析も効率化され、全体的な業務効率が向上します。

無料トライアルで、さまざまな機能を実際にお試しください。

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Googleアナリティクス（GA4）

Google アナリティクス （GA4）は、Webサイトのユーザー行動を詳細に分析できるアクセス解析ツールです。 

GA4のファネルデータ探索機能を活用することで、ユーザーがCVに至るまでの各段階を可視化し、どの段階で離脱が発生しているかを明確に把握できます。 

これにより、ユーザー行動のボトルネックを特定し、効果的な改善策を講じることが可です。

まとめ：ファネル分析を実施してCVRを改善しよう

ファネル分析は、各段階の離脱率や移行率を分析することで、顧客行動のボトルネックを特定できるマーケティングの分析手法です。離脱原因について仮説を立て、改善を繰り返すことで、CVRの向上を目指せます。

ユーザー行動の各段階におけるデータ収集・分析は、手作業で行うと時間がかかるため、ツールの活用が不可欠です。

たとえば『Tableau』 や『Salesforce』などのツールなら、データ収集・可視化の自動化によってファネル分析を効率化できます。分析を迅速化します。

なお、CVR改善につながる分析手法や施策は、ファネル分析だけではありません。以下の資料を読んで、さらなるCVR改善に取り組んでみてください。