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Mixpanel 活用例 / 流入分析手法を紹介

こんにちは、Mixpanel コンサルタント 宮崎です。今回は流入元の分析方法について紹介していきます。
Google Analytics ではおなじみの分析とは思いますが、Mixpanel でも同様のことと、またスピーディーに結果を得られる点と、別の視点からの分析も可能です。


では、”流入分析” ってなんでしょうか。

主にどこからプロダクト(ウェブサイトや、SaaS/MaaS、サブスクモデルのサービスなど)に訪れ、実際に価値を得たとき、流入元はどこであったのかを把握すること。広告界隈であれば、コンバージョンポイント(CV)を定義し、そのコンバージョンまでの分析です。ちなみに、流入元分析、流入経路分析なども同じような意味で使われているようです。

  • UTMパラメーター分析

  • ランディングページ(LP)分析

  • 直帰率の分析

  • ファネルチャート分析

それぞれ異なる定義を持ち合わせていますが、Mixpanel では、こちら4つの指標を使って推移やスコアを簡単に作成して表示することが出来ます。

■ UTMパラメーター分析 - 流入元別のCVポイントを把握する

今回もウェブサイトのデータ例を用いて説明していきます。
まずはシンプルのUTMパラメーター値の流入状況をデータテーブルにアウトプットしながら、数字を把握してみましょう。

  1. Mixpanel にログイン後、Insight Report 作成画面を開きます

  2. Metrics 選択から、 CVポイントとなる ”完了” 関連のイベントを選択

  3. グラフ形式を Table(表形式)に変更

  4. Breakdown から、UTM Campaign / Source それぞれ選択(必要に応じてMedium なども追加する)

UTMパラメーターの内訳

ここまで表示したら、深堀の分析例として、表示後、追加の行動イベントをセットする、フィルタにコホート(ユーザー分類機能)を使って”どんなユーザーがどの流入元からコンバージョンしたか”を深堀りしても良いですね。

※自然流入はどう見るのか?
Mixpanel では、流入元データとして、Referrer データをGA4のように自然検索からの流入としての定義をしていません。UTMパラメーターを持っていない Referrer を自然流入、もしくはReferrer データにある流入元ドメイン情報などから自然流入と判別します

■ランディング後のユーザー行動とリテンション

ウェブマーケティングにおけるランディングページ(LP)分析の話は、あちこちで語られているので割愛します。
ユーザー行動分析らしい方法を1つ紹介します。LP別の流入状況(ユーザー数)を上記の1つ目で把握したあとの行動をイメージしながら、そのユーザーたちがリテンションをしているか?を追いかけてみたいと思います。
今回の例は、ECサイトにおいて”2回目の購入を1週間以内に行った割合”を週別に見ていきます。

  1. Mixpanel リテンションレポートを開く

  2. 購入イベントを1と2それぞれにセット

  3. 右上のグラフ表示選択から Line 表示に切り替え

  4. 続いて、テーブル表示のみに切り替え

  5. Breakdown にUTMをセット(Source, Medium, Campaign など)

  6. Conversion Criteria は任意の範囲をセット

リテンション分析でもUTM別で内訳把握

ここまで作業を進めると、UTM別の Retention Rate が分かり、どの流入経路からのユーザーが、リテンションしやすいかが分かります。よくあるのは、CVRが高い(1回目の購入)が、リテンションが低いものがあります。これは、せっかく初回購入に結び付いたのに、その後リテンションしていないユーザー群ということになり、このグループだけを切り出して施策を打ってみるということも考えられます。

※Conversion Criteria とは?
2つ目の行動(リテンション)が起きるまでの期間を定義することができ、例えば "Each Week" にすると1つ目のイベントをお行ってから1週間以内に2つ目のイベントを実施した、と定義されます

■流入分析は、定着ユーザーの特徴を見つけることができる

流入別のユーザー数を把握するためのレポートや表示方法、さらに「流入別のリテンション状況」を理解するためのレポートを紹介しました。
実際にリテンションしているユーザーの流入元は、検索広告がきっかけであったのか、SNSのとあるコンテンツであったのか、さらにその中でもユーザー属性(地域、年代など)、リテンションまでの時間別、などなど様々なセグメントの仮説を立てて検証していくこともできます。
このように分析を深堀りしていくことで新たな発見につながることが期待できます。

ここまでお読みいただきありがとうございました!
少しでもプロダクト分析やMixpanelに興味がわいた方はコチラから!
また、こちらのシリーズ記事は、「グロースハックのための「プロダクト分析」とは」マガジンにて更新していきます!


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