アクセス分析の有意性を高めるためにKISSmetricsがコホート分析を導入

Webサイトのアクセス分析をしてくれるKissmetricsが今日（米国時間9/23）から、コホート分析(cohort analysis)をサービスのメニューに加えた。

コホートとは、母集団の中の特定の特性を持った元の小集団のことで、たとえば何かの調査対象中の、”大学以上の学歴保有者”なんてのも、コホートの一例だ（学歴分類）。世代分類（例:10代, 20代, …）も、調査でよく分析対象になるコホートだ。Kissmetricsの場合は、アクセスした総ユーザを、サインアップした期間で分けた集団がコホートだ（たとえば、2011年の1月1日から7日までにサインアップした人たち全員）。このコホート分析ではたとえば、サイトの利用のされ方が、時系列的にどう変わりつつあるかを知ることができる。退会の理由の変化も、分かるかもしれない。Kissmetricsの協同ファウンダNeil Patelによれば、よくプレスで議論される総ユーザ数などの虚栄的測度は、あまり参考にならない。たとえば、サイトの総ユーザ数は毎月増えているが、しかしそれは新規サインアップの増であって、古くからのユーザは徐々に逃げ出しているのかもしれない。そういうことは、コホート分析をやってみないと分からない。

コホートとは母集団を複数の小集団に分類する概念だから、どういう人びとが次の半年間にどんな利用の仕方をするか、といったことが分かる。それによってユーザの特性別のLTVが分かるし、また最近導入した新機能が、どの層に好評か、といったことも分かる。Kissmetricsが用いるもう一つのコホートが、リファラーの違いによるユーザの分類だ（例: Googleの検索から来た人たち）。

MixpanelやRJMetricsなどもコホート分析を提供していることを、Patelは知っているが、でもKissの製品はコホート分析に関して柔軟性が大きく、しかも使いやすいと言う。たとえばKissにしかできない機能として、コホートの絞り込みがある（分類範囲を徐々に狭めて〜特定していく…ついには個人にまで到達する）。つまり、コホートのズームインだ。

Kissmetricsは、30日の試用期間は無料、その後は月額29ドルからの有料サービスになる。サイトのサイズや、調べるデータポイントの数で料金は決まる。

コホート分析に関心のある方は、ここに、EvernoteのCEO Phil Libinの、同社でのコホート分析の詳細な実践談があるから、聞いてみよう。

[原文へ]
[jpTechCrunch最新記事サムネイル集]
[米TechCrunch最新記事サムネイル集]
（翻訳：iwatani(a.k.a. hiwa)）