フロー分析
フロー分析は探索的な分析で、ユーザーの行動の順序と重要なノードをサンキ図の形で直感的に表示します。フロー分析では、各重要ノードの前後での行動の流入・流出状況を確認し、コンバージョンに影響する主な要因と副次的な要因をすばやく把握して、プロダクトの改善につなげられます。フロー分析では、次のような問いの答えを得られます：
- 初回のページ閲覧から最終的な購入完了まで、ユーザーがプロダクトを使う黄金ルートは何か？
- ユーザーが登録後に最初に参加するコアイベントは何か？
- ユーザーが離脱する前に最後に参加したコアイベントは何か？
フローの定義と分析条件の設定
フロー分析の基礎はセッションです。ユーザーのフローを探索する前に、セッションの定義を理解しておく必要があります。まず分析対象のイベントを選択します。セッションを構成するノードとして最大30個のメタイベントを選択できますが、イベントにフィルター条件を追加することはできません。選択したイベントにはイベント分割を追加でき、分割後は同じイベントでもプロパティが異なれば別のノードとして扱われます。設定後、その中から1つのイベントを開始イベント、つまりセッションの起点ノードとして選択できます。フロー分析モデルは起点ノードから後ろに向かって次のノードを探し続け、セッション間隔の時間内に次のノードが見つからない場合は、そのセッションが終了したとみなします。セッションが途切れた後、そのユーザーが次に開始イベントをトリガーした時点から、新しいセッションが発生します。同じユーザーでも、選択した時間範囲内に複数のセッションが発生する場合があります。なお、ユーザーがセッション中に開始イベントを再度トリガーしても、セッション内の1つのノードとして扱われるだけで、新しいセッションは発生しません。セッション間隔は最大24時間、最小1秒で設定でき、同じ行動シーケンスでもセッション間隔の設定によって異なるセッションに分割されます。例えば、ユーザーの行動シーケンスが次のとおりだとします（Aは選択した開始イベントで、A1、A2、A3はユーザーが3回トリガーしたことを表します）：
| イベント | イベント時間 | 隣接ノード間の時間(分) |
|---|---|---|
| A1 | 2023-01-01 10:00:00 | |
| B | 2023-01-01 10:05:00 | 5 |
| A2 | 2023-01-01 10:15:00 | 10 |
| C | 2023-01-01 10:30:00 | 15 |
| D | 2023-01-01 10:50:00 | 20 |
| A3 | 2023-01-01 11:20:00 | 30 |
| B | 2023-01-01 11:40:00 | 20 |
選択したセッション間隔に応じて、セッションは次のように分割されます：
| セッション間隔(分) | セッション数 | セッション詳細 |
|---|---|---|
| 5 | 3 | A1-BA2A3 |
| 10 | 2 | A1-B-A2A3 |
| 20 | 2 | A1-B-A2-C-DA3-B |
| 30 | 1 | A1-B-A2-C-D-A3-B |
特定のイベントを終了イベントにすることもできます。これは、離脱ユーザーが離脱する前の行動を分析する際によく使われます。セッションは終了イベントから前にさかのぼって直前のノードを探し続け、セッション間隔を超えても見つからない場合はセッションが途切れます。
仮想イベントを使ってフローを構成する場合、同じメタイベントが複数のイベントに属することがあります。アトリビューションのロジックを明確にするため、「メタイベントのアトリビューション」を確認する必要があります。
「イベントを選択」で選んだイベントは、すべて上図のポップアップの右側に表示されます。セッション内に複数のイベントに属するメタイベントがある場合、そのメタイベントは、ポップアップの右側で指定した順序に従って、より上にあるイベントに帰属します。
ほかの分析モデルと同様に、フィルターでデータを絞り込むこともできます。フロー分析では、ユーザープロパティ、ユーザータグ、ユーザーコホートに基づいてフィルタリングできます。
サンキ図でユーザーの流入・流出を確認する
1つのセッションは複数のステップで構成されます。すべてのユーザーのすべてのセッションを集計すると、全体の状況を確認できます。サンキ図では、開始イベントから後ろへ(または終了イベントから前へ)、最大10ステップ分のデータを表示します。
各ステップの矩形はそれぞれ異なるノードを表し、矩形の高さはそのノードを通過したセッション数を表します。同じステップ内ではセッション数の多い上位7つのノードのみが表示され、それ以外のノードのデータは「その他」にまとめられます。
任意のステップの任意のノードをクリックすると、詳細情報を確認できます。ノードの詳細では、第Nステップでそのノードを通過したセッション数と、後続ノードの分布を確認できます。後続のノードがない場合は「離脱」とみなされます。「ユーザーリスト」をクリックしてユーザーリストに移動するか、これらのAEユーザーIDを結果コホートとして保存できます。
ステップのノード間の線は、ノードAを通過したセッションのうち、次のステップでノードBを通過するセッションの割合を表します。ノードをクリックすると、そのノードを通過するセッションのパスが強調表示され、流れをよりはっきり確認できます。例えば、主要なコンテンツを分析対象として選択し、登録を開始イベントにした場合、登録イベントの完了後に60%のセッションが「初心者イベント」を通過していることがデータからわかれば、これが画面上で新規ユーザーを最も引きつけているコンテンツだと判断できます。一方で、13%のセッションは登録後すぐにガチャを引いていることもわかります。これらのユーザーがカードゲームに慣れ親しんでいて、ガチャで戦力を上げるのが習慣になっているかどうかをさらに分析できます。