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# コホート分析

{% hint style="info" %}
コホート（Cohort）とは、同じ基準時点に特定の行動をとった顧客グループのことです。ラプラスのカスタムダッシュボードのコホート分析では、初回購入日を基準に顧客をグループ化し、その後のリピート購入行動を時間の流れに沿って追跡します。
{% endhint %}

コホート分析では、次のことがわかります。

* **特定の時期に獲得した顧客がどれくらいリピート購入しているか**
* **広告費に対して実際の顧客価値（LTV/LTR）がいつ回収されるか**
* **マーケティングチャネル・キャンペーンごとの顧客の質の比較**
* **リピート購入のサイクルと離脱のタイミング**

{% hint style="info" %}
💡 コホート分析の活用例

•「2月に初めて購入した顧客のうち、D+7日以内に何%がリピート購入したか？」

•「今月の新規顧客の CAC（顧客獲得コスト）は、貢献利益でいつ回収できるか？」

•「初回購入コホートと2回目購入コホートのリピート購入率の差は？」
{% endhint %}

## データ設定 <a href="#datasettings" id="datasettings"></a>

チャート編集画面の右側にある設定パネルで「データ」タブ ›「分析タイプ」の「コホート分析」アイコンをクリックしてください。以下の設定はすべて「データ」タブで行います。

### データソース <a href="#datasource" id="datasource"></a>

**データソース**は、分析に使う元データを選ぶステップです。分析の目的に応じて、注文、広告、基礎商品データ、Cafe24 アナリティクスなど、連携済みのデータを選択できます。

<figure><img src="https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-9739dd40581bab5e7e5d95d6bd5a3a98248b9681%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__01.png?alt=media" alt="コホート分析のデータソースと指標" width="436"><figcaption></figcaption></figure>

1. 注文データまたは基礎商品注文データを選択できます。
2. 指標は、A データソースから基準となる値を1つ選び、可視化する B データソースから指標を選択できます。

### コホート設定 <a href="#conversionsettings" id="conversionsettings"></a>

コホートの基準を選ぶステップです。「時間ベース」では、初回購入コホート、2〜5回目購入コホート、購入コホートの中から、コホートの基準となる購入回数を選びます。初期値は「初回購入コホート」です。「行動ベース」では、「初回購入金額帯」・「平均注文金額帯（AOV）」・「購入頻度」・「平均購入間隔」・「最終購入からの期間」のように、顧客の購入行動でコホートを分けられます。

<figure><img src="https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-682df4d3703fba6b86b8118802027e7249eb9689%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__02.png?alt=media" alt="コホート設定" width="432"><figcaption></figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>設定値</th><th width="416">意味</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>初回購入コホート</td><td>初めて購入した時点を D+0 に設定。新規顧客獲得後のリピート購入パターンの分析に使います。</td><td>最も一般的</td></tr><tr><td>2〜5回目購入コホート</td><td>2回目、3回目の購入時点を基準に設定。特定の購入段階以降の行動追跡に活用します。</td><td>応用分析</td></tr><tr><td>購入コホート</td><td>購入が発生した時点ごとに基準を設定。購入回数に関係なく、購入後の行動を追跡するときに活用します。</td><td></td></tr></tbody></table>

### 分析軸 <a href="#dimensions" id="dimensions"></a>

<figure><img src="https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-802f8ac52a971e589b3c966350a327e58d483f50%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__03.png?alt=media" alt="コホートの分析軸" width="313"><figcaption></figcaption></figure>

チャートを可視化する分析軸を設定でき、選んだ分析軸に応じてチャートが描かれます。

* 基本のチャート分析と同じく、複数の分析軸を追加して1つのチャートでまとめて確認できます。
* 初期設定の **「販売先」** 分析軸をクリックすると、好きな分析軸に変更できます。

### 返金 / キャンセル注文 <a href="#refund" id="refund"></a>

<figure><img src="https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-f68b48f77ca616a0a830eb49e935c2c1bece1bb3%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__04.png?alt=media" alt="返金 / キャンセル注文を含める" width="430"><figcaption></figcaption></figure>

「返金 / キャンセル注文を含める」スイッチは、返金またはキャンセルされた注文を分析結果に含めるかどうかを設定するオプションです。\
このオプションを **on** にすると返金・キャンセル注文が分析に含まれ、**off** にすると、それらを除いたデータを基準に分析結果が表示されます。

## チャート設定 <a href="#chartsettings" id="chartsettings"></a>

設定パネルの「チャート」タブで、チャートの可視化方法を変更できます。各オプションが実際の数値をどう変えるかを理解しておくと、目的に合った分析ができます。

### チャートタイプ <a href="#charttype" id="charttype"></a>

<table><thead><tr><th width="156">タイプ</th><th width="424">説明</th><th>活用</th></tr></thead><tbody><tr><td>「線」</td><td>コホートグループごとのリピート購入率の変化を折れ線で表示。時間に伴う離脱曲線（Retention Curve）をひと目で比較できます。コホート間の差を視覚的に把握するのに便利です。</td><td>おすすめ：トレンド比較</td></tr><tr><td>「線 + 表」</td><td>上に線、下にコホート表が一緒に表示されます。ダッシュボードのカードでも両方が表示されます。</td><td>おすすめ：推移と数値を一緒に</td></tr><tr><td>「コホート表」</td><td>行＝コホート日付、列＝D+N で構成されたヒートマップテーブル。各セルの数値と色の濃さでリピート購入率を直感的に確認できます。具体的な数値の確認や共有に便利です。</td><td>おすすめ：数値の確認</td></tr></tbody></table>

### リテンションの測定方法

「チャート」タブ ›「リテンションの測定方法」で、「Calendar」・「Rolling」・「Frequency」のいずれかを選びます。

![チャートタブのリテンションの測定方法](https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-39299be48909e8e7af523b04c1ab9c1dc1562e0b%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__05.png?alt=media)

最も重要で、混同しやすい設定です。同じデータでも、測定方法によってまったく異なる数値になることがあります。

{% hint style="info" %}
重要な概念：D+N とは？

D+0 = コホート基準日（初回購入日）

D+1 = 基準日から1日後

D+7 = 基準日から7日後

→ 期間の単位が「日」なら D+1 = 翌日、「月」なら D+1 = 翌月
{% endhint %}

#### Calendar（絶対時点基準）

コホート基準日から N 番目の区間（カレンダー基準）に購入した顧客の割合を測定します。

| ✅ 使うタイミング                                                               | ⚠️ 注意点                                                      |
| ----------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| 「初回購入からちょうど1か月目（D+1）の購入」のように、特定時点の行動を測定するとき。サブスクリプション・定期配送のビジネスに適しています。 | D+0 と D+1 の間にだけ購入した顧客は、D+1 にカウントされない場合があります。各期間は独立して集計されます。 |

例：期間の単位「月」+ Calendar → D+1 =「初回購入の翌月」に購入した顧客のみを集計

#### Rolling（累積時点基準）

コホート基準日から D+N 日までの期間内に購入した顧客の割合を測定します。（累積方式）

| ✅ 使うタイミング                                                          | 👉 特徴                                                                     |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------- |
| 「D+7日以内に一度でもリピート購入した顧客」の割合のように、一定期間内の行動を追跡するとき。不定期に購入されるECに適しています。 | 数値は D+0 → D+N に進むほど単調に増加（または横ばい）します。全体的に Calendar より高い数値になります。ラプラスの初期値です。 |

例：期間の単位「日」+ Rolling → D+7 =「初回購入から7日以内にリピート購入した顧客」の割合

#### Frequency（頻度基準）

D+N の期間に顧客が購入した回数（頻度）を基準に分析します。

| ✅ 使うタイミング                                                         | ⚠️ 注意点                                                                             |
| ----------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| 「D+30 の期間に平均何回購入したか？」など、購入頻度が重要な分析。購入頻度の高い消費財や F\&B カテゴリーに適しています。 | リピート購入率（割合）ではなく、購入回数（件数）で集計します。指標は「コホート決済件数（cohort\_pay\_cnt）」と組み合わせて使うことをおすすめします。 |

{% hint style="info" %}
🔑 測定方法の選び方

• 一般的な EC（不定期購入）：Rolling がおすすめ →「D+30 以内のリピート購入率」として直感的に解釈できます

• サブスクリプション・定期配送：Calendar がおすすめ → ちょうど N 番目のサイクルに購入したかを確認できます

• 購入回数の分析：Frequency →「1か月に平均何回購入したか」を把握できます
{% endhint %}

### 累積設定 <a href="#tablesettings" id="tablesettings"></a>

「チャート」タブ ›「累積設定」で、D+N の数値をどのように累積するかを決めます。この設定が LTV/LTR 分析の要です。

<table><thead><tr><th width="166">設定</th><th>意味</th><th>主な活用</th></tr></thead><tbody><tr><td>「一般」（累積なし）</td><td>各 D+N 区間で独立して集計された値。D+1 が高くても D+2 は低いことがあります。</td><td>期間ごとのリピート購入率の推移を把握。「どの時点で離脱が多いか？」</td></tr><tr><td>「前の範囲を累積」</td><td>D+N の値に D+0 〜 D+(N-1) までの値を累積して合算。D+3 = D+0 + D+1 + D+2 + D+3 の合計。</td><td>累積 LTV/LTR の追跡。「D+30 までに顧客1人がいくら使ったか？」を確認。</td></tr><tr><td>「後の範囲を累積」</td><td>D+N の値に D+(N+1) 以降の値を累積して合算。未来の方向に合算します。</td><td>特定時点以降の残存価値の推定。CAC 回収後の追加収益の分析。</td></tr></tbody></table>

{% hint style="info" %}
💡 累積設定の活用例

• 目的：「新規顧客の D+90 累積 LTV は CAC を上回っているか？」

→ 設定：B の指標 = LTV + 前の範囲を累積

→ 結果：D+0 から D+90 までの累積 LTV が折れ線で増えていく様子を確認

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• 目的：「日ごとのリピート購入率は、どの時点で最も高いか？」

→ 設定：リピート購入率 + 一般（累積なし）

→ 結果：どの D+N で離脱が急増するかを把握
{% endhint %}

## 目的別の分析設定ガイド <a href="#usecases" id="usecases"></a>

コホート分析の指標と分析軸は、どのデータを分析したいかによって設定が大きく変わります。以下は、EC事業者がよく使う設定値の例です。

### シナリオ1：新規顧客のリピート購入率を追跡 <a href="#node" id="node"></a>

新規顧客が初回購入のあと、どれくらい早く、どれくらいの割合で再び購入するかを確認します。

<table><thead><tr><th width="217">設定項目</th><th>推奨値</th></tr></thead><tbody><tr><td>A（コホート基準）</td><td>基礎商品注文データ コホート → コホート客単価</td></tr><tr><td>B（追跡する指標）</td><td>基礎商品注文データ → リピート購入率</td></tr><tr><td>コホート基準</td><td>初回購入コホート</td></tr><tr><td>分析期間の単位</td><td>日（Day）または週（Week）</td></tr><tr><td>リテンション方式</td><td>Rolling</td></tr><tr><td>累積設定</td><td>一般</td></tr></tbody></table>

![シナリオ1の結果](https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-24b94b06684dcf6eb4fda804260999eaf89866a6%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__06.png?alt=media)

→ 結果の読み方：画像の D+0=1.91%、D+1=1.09%、D+7=0.13% のように、時間が経つほどリピート購入率が下がる離脱曲線が表れます。最初の7日以内に早期のリピート購入を促すことがどれだけ効果的かを把握できます。

### シナリオ2：CAC 回収タイミングの分析（LTV 分析）

<table><thead><tr><th width="217">設定項目</th><th>推奨値</th></tr></thead><tbody><tr><td>A（コホート基準）</td><td>基礎商品注文データ コホート → コホート客単価</td></tr><tr><td>B（追跡する指標）</td><td>基礎商品注文データ → 累計貢献利益 または LTV</td></tr><tr><td>リテンション方式</td><td>Rolling</td></tr><tr><td>累積設定</td><td>前の範囲を累積</td></tr><tr><td>コホート基準</td><td>初回購入コホート</td></tr></tbody></table>

![シナリオ2の結果](https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-352fca0c9cbb7494ec4eeef86a7e714a006bf170%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__07.png?alt=media)

→ 結果の読み方：累計貢献利益が広告費（CAC）を上回る D+N の時点が「CAC 回収タイミング」です。この値は LTV/CAC 比率が 1.0 を超える時点と一致するはずです。

### シナリオ3：コホート間の質の比較

<table><thead><tr><th width="217">設定項目</th><th>推奨値</th></tr></thead><tbody><tr><td>チャートタイプ</td><td>線</td></tr><tr><td>B（追跡する指標）</td><td>リピート購入率 または LTV</td></tr><tr><td>分析期間の単位</td><td>月（Month）</td></tr><tr><td>リテンション方式</td><td>Rolling</td></tr><tr><td>データフィルター</td><td>チャネル別のフィルターを追加</td></tr></tbody></table>

![シナリオ3の結果](https://1689889301-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSnF6RixhZ8AqU0DBfmd%2Fuploads%2Fgit-blob-661017daceb20d25c4d9b8f9fb3a4feb33c96853%2Fcustomdashboard__custom__datasettings__cohort_analysis__08.png?alt=media)

→ 結果の読み方：月別のコホートの線を重ねて見ると、特定の月に獲得した顧客の質がほかの月より高いかどうかを確認できます。イベント期間に流入した顧客の長期的なリピート購入率が低い場合は、プロモーション戦略を見直すことができます。

## よくある質問 FAQ

<details>

<summary>Q. D+0 の数値が D+1 より高くなるのはなぜですか？</summary>

A. D+0 はコホート基準日（初回購入日）当日の数値です。初回購入当日の追加購入や、その日付の客単価の合計が集計されるため、以降の D+N より高くなるのは正常です。画像でも D+0=1.91% が最も高く、その後減少するパターンが見られます。

</details>

<details>

<summary>Q. Rolling と Calendar で数値が大きく異なりますが、どちらが正しいですか？</summary>

A. どちらも正確な数値です。測定基準が異なるだけです。Rolling は「D+N 日までに一度でも購入」を集計するため数値が高く、Calendar は「ちょうど D+N の区間にだけ購入」を集計するため数値が低くなります。一般的な EC では Rolling、定期購読では Calendar のほうが直感的です。

</details>

<details>

<summary>Q. 返金/キャンセルを含めるかどうかは、LTV の計算にどれくらい影響しますか？</summary>

A. 返品率の高いカテゴリー（ファッション、家電など）では影響が大きくなります。「実決済金額（actual\_sales）」や「実貢献利益（actual\_contribution\_margin）」を使うときは、「返金 / キャンセル注文を含める」をオフにすることをおすすめします。返品率の低いカテゴリーでは、差は大きくありません。

</details>

<details>

<summary>Q.「コホートユーザー数」と「リピート購入ユーザー数」の違いは？</summary>

A. コホートユーザー数（cohort\_user\_cnt）は、D+0 時点でそのコホートに属する新規ユーザー全体の数です。リピート購入ユーザー数（repurchase\_user\_cnt）は、そのうち実際にリピート購入したユーザーの数です。リピート購入率 = リピート購入ユーザー数 ÷ コホートユーザー数 × 100（%）です。

</details>

<details>

<summary>Q. 累積設定で「前の範囲を累積」を使うと、数値はずっと上がり続けますか？</summary>

A. 指標が決済金額や LTV など、累積して合算することに意味がある値であれば、単調に増加します。ただし、リピート購入率のような比率の指標に前の範囲を累積を適用すると、解釈が複雑になることがあります。LTV・貢献利益など金額ベースの指標に前の範囲を累積を適用することをおすすめします。

</details>

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