目次 › 第 5 部 標準レポートの使い方

5.6 維持率レポート

ユーザーが戻ってきているかを確認します。
基礎書籍換算 約 8 ページ

この章で学ぶこと

• 維持率レポートで、新規ユーザーとリピーターの推移を見る方法
• コホートの考え方と、コホート表の読み方
• ユーザー維持率の推移の読み方
• LTV（顧客生涯価値）のグラフの読み方

新規とリピーター

「レポート」→「ライフサイクル」→「維持率」（「リテンション」と表示されることもあります）は、ユーザーが戻ってきているか を確認するためのレポートです。

レポートの最初のカードには、新規ユーザー数とリピーター数の推移 が表示されます。

日別のユーザー数
  ■ 新規ユーザー
  ■ リピーター

   │ ■■
   │ ■■ ■■    ■■
   │ ■■ ■■ ■■ ■■ ■■
   │ ■■ ■■ ■■ ■■ ■■ ■■ ■■
   └──────────────────────
     月  火  水  木  金  土  日

新規とリピーターのバランス

新規ユーザーとリピーターのバランスは、サイトの性質によって異なります。

自社のサイトの目的に照らして、新規ユーザーを増やすべきか、リピーターを増やすべきかを考えましょう。たとえば、会員制のサービスでリピーターの割合が下がっている場合は、継続利用が減っているサインかもしれません。

注意 第 3 部で説明したとおり、Cookie の制限などで、リピーターが新規ユーザーとして数えられることがあります。リピーターの割合は、実際より低めに出ると考えておきましょう。

コホートの読み方

維持率レポートの中心となるのが、コホート の考え方です。コホートとは、同じ時期に同じ行動をしたユーザーのグループ のことです。維持率レポートでは、「同じ日（または週）に初めて訪れたユーザー」を 1 つのコホートとして扱います。

コホート表の例

                 初回訪問からの経過週
コホート（初回訪問の週）  0 週目   1 週目   2 週目   3 週目   4 週目
10/1〜10/7  (1,000 人)   100%     18%      12%      10%       8%
10/8〜10/14   (950 人)   100%     20%      14%      11%
10/15〜10/21 (1,100 人)  100%     15%      10%
10/22〜10/28 (1,050 人)  100%     16%

（数値は例）

この表は、次のように読みます。

• 横に読む：10 月 1〜7 日に初めて訪れた 1,000 人のうち、翌週（1 週目）にも訪れた人は 18%、2 週目は 12%、と減っていく
• 縦に読む：「1 週目」の列を縦に見ると、コホートごとの翌週の維持率を比べられる。10 月 8〜14 日のコホートは 20% と高く、10 月 15〜21 日のコホートは 15% と低い
• 斜めに読む：同じ時期（カレンダー上の同じ週）に、各コホートがどれくらい戻ってきたかがわかる。特定の週に全コホートの値が上がっていれば、その週に何か施策（メール配信、キャンペーンなど）があった可能性がある

コホートを比べてわかること

コホートごとの維持率の違いは、その時期に獲得したユーザーの質 や、その時期のサイトの体験 の違いを表していることがあります。

ユーザー維持率

維持率レポートには、ユーザー維持率 のグラフも表示されます。これは、新規ユーザーが初回訪問から何日後に戻ってきたかの割合を、日数の経過に沿って表したものです。

ユーザー維持率
100% │●
     │
 20% │  ●
     │    ● ●
 10% │        ● ● ● ●
     │                ● ● ● ●
  0% └────────────────────────
       0  1  2  3  4  5  6  7 ... 42 日

一般的に、維持率は初日の翌日に大きく下がり、その後はゆるやかに下がっていきます。このグラフで注目するのは、どこで下げ止まるか です。

• 維持率がある程度の水準で下げ止まっている → 一定の割合のユーザーが定着している
• 維持率がどんどん 0 に近づいていく → ユーザーが定着していない

エンゲージメントの維持率

レポートには、「ユーザーのエンゲージメントの維持率」のように、戻ってきたユーザーのエンゲージメント時間を示すグラフが表示されることもあります。戻ってきたユーザーが、どれくらい深くサイトに関わっているかを確認できます。

ポイント 維持率レポートのグラフは、標準では決まった期間（過去 42 日間など）のデータで表示されます。コホートの期間や条件を自由に変えて分析したい場合は、探索の「コホート データ探索」（第 6 部）を使いましょう。

LTV グラフ

維持率レポートには、LTV（顧客生涯価値）のグラフも表示されます（収益を計測している場合）。これは、新規ユーザーが初回訪問から何日の間に、1 人あたり平均でどれくらいの収益をもたらしたかを、日数の経過に沿って累積で表したものです。

ユーザーの平均 LTV（累積）
¥600 │                        ●
     │                   ●
¥400 │              ●
     │         ●
¥200 │    ●
     │●
  ¥0 └────────────────────────
       0    7   14   21   28   35   42 日

（数値は例）

LTV グラフの読み方

• グラフの傾き：急なほど、ユーザーが短期間に多くの収益をもたらしている
• 伸び続けているか：日数がたっても LTV が伸び続けていれば、リピート購入が起きている
• 頭打ちになっているか：早い段階で LTV が横ばいになる場合は、初回の購入のあと、リピートが少ない

LTV を高めるには

LTV のグラフが早い段階で頭打ちになっているなら、リピートを促す施策を検討しましょう。

施策を実施したら、施策の後に獲得したユーザーのコホートで、LTV の伸びが改善しているかを確認します。

よくある質問

Q. 維持率のレポートの「リピーター」は、どう定義されていますか。

A. GA4 の維持率のレポートでは、期間内に初めて訪れた 新規ユーザー と、以前にも訪れたことがある リピーター（再訪問したユーザー）を分けて表示します。ここでの「以前に訪れた」は、同じ Cookie（または識別子）で判定されるため、Cookie が消えると、同じ人でも新規ユーザーとして数えられます。

Q. 維持率が低いのですが、どのくらいが普通ですか。

A. サイトの性質で大きく違います。毎日使うサービスと、数年に一度しか使わないサービス（引っ越し、結婚式場など）では、適切な維持率がまったく違います。維持率は、自社の過去の推移 や、施策の前後で比べるのがおすすめです。

Q. LTV グラフの値は、どの期間の収益ですか。

A. 維持率のレポートの LTV は、新規ユーザーが最初に訪れてから、一定の日数の間に生んだ収益の 平均 です。期間の長さや、対象のユーザーの範囲によって値が変わるため、比べるときは同じ条件にそろえましょう。詳しく分析するには、探索の「ユーザーのライフタイム」を使います（第 6 部）。

Q. 維持率を上げるには、何をすればよいですか。

A. メールマガジンやプッシュ通知、会員の特典、新しいコンテンツの定期的な公開、お気に入りの機能など、また来る理由 を作る施策が中心です。施策を行ったら、施策の前後で獲得したユーザーのコホートを比べて、維持率が変わったかを確認しましょう。

実践ワーク

探索の「コホート データ探索」で、次の設定のコホート表を作ってみましょう。

表ができたら、次のことを確認します。

1. 1 週間後に戻ってくるユーザーの割合は、どのくらいか
2. 週ごとのコホートで、維持率が特に高い（または低い）週はあるか
3. その週に、何があったか（キャンペーン、記事の公開、広告など）

特定の週のコホートの維持率が低い場合、その週に獲得したユーザーの流入元が、普段と違っていないかを確認しましょう。広告で一時的に多くのユーザーを集めた週は、維持率が低くなりやすい傾向があります。

まとめ

• 維持率レポートは、ユーザーが戻ってきているかを確認するためのレポートである
• 新規ユーザーとリピーターのバランスは、サイトの性質に照らして評価する
• コホート表は横（時間の経過）・縦（コホート間の比較）・斜め（同じ時期の施策の影響）に読む
• ユーザー維持率のグラフは、どこで下げ止まるかに注目する
• LTV グラフで、リピートによって収益が伸び続けているかを確認する

次の章では、どんな人が、どんな環境でサイトを見ているかを確認する、ユーザー属性とテクノロジーのレポートを見ていきます。