ファネル分析とは？3つの種類やメリット・やり方から活用法まで徹底解説

LINEマーケティングはビジネス成長に欠かせなくなってきていますが、以下のような悩みによって効果的な分析ができない方も少なくありません。

「ファネル分析という言葉は知っているけど、どう活用すればLINEの成果が上がるんだろう」

「お客様がどこで離脱しているのか、具体的に把握する方法が知りたい」

そこで今回は、ファネル分析の基本から活用事例までを解説します。

ファネル分析の3つの主要な種類や具体的なメリット、段階的な分析のやり方を紹介しています。

また、LINE公式アカウントでのファネル分析に役立つLステップの活用法も解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

ファネル分析とは？

ファネル分析は、顧客の行動を段階的に可視化し、離脱の要因を明らかにする手法です。

具体的には、ユーザーが商品購入やサービス申し込みに至るまでの流れを「認知」「興味・関心」「比較・検討」「アクション」といった複数の段階に分け、各フェーズでの移行率や離脱数を数値で把握します。

もともとは、上層から下層へと絞られる「漏斗（ファネル）」の形に例えられることから名づけられました。

LステップのようなLINEマーケティングツールでは、ユーザーの行動データを自動で集計・可視化できるため、集客から購入までの導線におけるボトルネックを短時間で発見できます。

ファネル分析により、データ分析の工数を抑えつつ改善施策へ即座に活用できる点が、マーケティング施策の精度向上にもつながるでしょう。

「ファネル分析は古い」といわれる理由

ファネル分析が「古い」と言われる背景には、顧客行動の複雑化があります。

従来の分析モデルは、AIDMAのような直線的な購買プロセスを前提としており、情報が限られていた時代には有効でした。しかし、SNSや比較サイトの普及によりユーザー行動は複雑化・分岐化し、常に一方向に進むとは限らなくなったのです。

この変化に対し、シンプルなファネル構造だけでは実態を捉えきれないという批判が一部にあります。ただし、BtoBの営業活動や人材採用など、プロセスが比較的定型的な分野では依然としてファネル分析が有効と言えるでしょう。

さらに、インフルエンスファネルやダブルファネルといった新たなモデルが登場し、複雑な行動パターンに対応し始めています。

ファネル分析には大きくわけて3つの種類がある

ここでは、ファネル分析を大きくわけた種類を3つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

パーチェスファネル

パーチェスファネルは、商品やサービスの認知から購入・申込みに至るまでの行動プロセスを段階的に図式化する分析手法です。英語の「Purchase（購入）」が語源で、AIDMAなどの消費者行動モデルに基づき、ユーザー心理の変化を可視化します。

一般的に「認知」「興味・関心」「比較・検討」「購入・申込み」など複数のフェーズに分けられ、各段階の移行率を分析すれば、どこで離脱が発生しているかを特定できるでしょう。

広告やLPなどの改善に直結する分析であり、マーケティング実務では最も多く活用されています。

インフルエンスファネル

インフルエンスファネルは、商品やサービスを購入した後のユーザーによる情報発信や紹介行動を可視化する分析モデルです。「Influence（影響）」の名の通り、SNSや口コミサイトの普及により広がる二次的な影響に注目しています。

購入者の「継続購入」「知人紹介」「レビュー投稿」といった行動が、見込み顧客の購買意欲に波及する構造を逆三角形で図式化します。

顧客が発信者となる構造を分析すれば、再購入率の向上や紹介キャンペーンなどの戦略に役立てられるでしょう。

ダブルファネル

ダブルファネルは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを統合し、認知から購入、さらに購入後の情報拡散までを一連の流れとして分析するフレームワークです。

単なる獲得施策にとどまらず、既存顧客の行動までを戦略に含めれば、購買と発信が連鎖する循環型の構造を構築できます。

「商品を知る→購入する→発信する→新たな見込み客が流入する」という流れを可視化すれば、集客・販売・エンゲージメントの全体最適を図るマーケティング戦略を作れるでしょう。LTV（顧客生涯価値）の最大化やブランド認知の拡大に貢献します。

ファネル分析を行うメリット3選

ここでは、ファネル分析を行うメリットを3つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

離脱の多いポイントを見極められる

ファネル分析の大きな利点は、各段階でユーザーがどの程度離脱しているかを可視化できる点です。

LINE公式アカウントの運用においては、「友だち追加→ステップ配信開封→リンククリック→申込み完了」といったフェーズごとに、ユーザー行動をデータとして分解・集計すれば、離脱率が高い箇所を明確に把握できるのはご存じでしょうか。

Lステップのようなツールでは、グラフ表示によって改善すべきフェーズを視覚的に捉えられます。

目標達成率と移行率の推移を追えば、施策の優先順位付けやピンポイントな改善策を検討しやすくなるでしょう。

ペルソナを設定しやすくなる

ファネル分析は、ターゲット顧客像（ペルソナ）を明確にするための情報整理にも有効です。

特に、どの層がどのフェーズで離脱しているかを可視化すれば、どの属性に最適化すべきかを把握できます。さらに、「年齢×性別×流入経路」などを掛け合わせるクロス分析を併用すれば、より正確なターゲティングが可能になるでしょう。

分析結果から導かれる行動特性をベースにペルソナを構築すれば、施策ごとの訴求軸や配信タイミングの精度が向上し、マーケティング成果にも好影響が見込めます。

コンバージョン率の向上につながる

ファネル分析は、CVR（コンバージョン率）改善の実行計画を立てるのに最適です。

たとえば、ECサイトでカート放棄率が高い場合、「カート追加→購入完了」までの遷移率を分析すれば、チェックアウトページのUIや送信メールの改善点が明確になります。

仮説をもとに施策を実行し、データで効果を検証する流れを繰り返せば、CVR（コンバージョン率）は着実に向上します。さらに、Lステップなどの自動集計機能を活用すれば、A/Bテストや改善の検証作業も効率的にできるでしょう。

具体的なデータをもとに施策を実行できるため、属人的な判断を排し再現性の高いマーケティング戦略の構築が可能です。

【3ステップ】具体的なファネル分析のやり方は？

ここでは、具体的なファネル分析のやり方を3ステップで解説します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

①ユーザーの消費行動を整理する

初めに行うべき作業は、ユーザーが購買や申込みに至るまでの行動フローを段階的に分けることです。

LINE活用では、「友だち追加」「自動配信メッセージの開封」「リンクのクリック」「予約や購入」などを一連のフェーズとして明確に定義します。目標到達までの具体的な行動を洗い出せば、分析の基盤となるフェーズ構造が作れるはずです。

曖昧な定義のままでは離脱原因の特定が難しくなるため、行動ステップの設計精度がポイントになるでしょう。

②各ファネルのデータを見える化する

次に行うべきは、定義した各フェーズの数値をデータとして整理し、移行率や到達数をグラフ化することです。

「LINEステップ配信の開封率」「クリック数」「申込み完了者数」などをフェーズ単位で分けて定量的に比較可能な形に落とし込めば、ボトルネックが可視化されます。

Lステップのファネル分析機能では、移行率・離脱率・未到達数なども自動で表示され、改善すべきフェーズの特定が容易になるでしょう。

③分析結果をもとに改善する

最後のステップは、可視化された行動データから改善策を導き出し、施策を実行・検証する工程です。

ステップ配信の開封率が極端に低い場合は、メッセージ内容や配信タイミングの改善など具体策を講じます。改善後は再度データを比較し、施策の有効性を定量的に確認すれば、PDCAを回しやすくなります。

ボトルネックの特定と対策を繰り返せば各フェーズの離脱率が下がり、結果としてCVRが向上するでしょう。

どんなシーンで使える？ファネル分析の活用例

ここでは、どんなシーンでファネル分析が使えるかの活用例を3つ紹介します。

それぞれ、ファネル分析をする際の参考にしてみてください。

申し込みや購入に至るまでの行動分析

ファネル分析は、ECやサービス申し込みの導線改善に有効です。

「広告クリック→LP訪問→商品ページ閲覧→申し込み完了」といった一連の流れをフェーズごとに可視化すれば、どの段階でユーザーが離脱しているかを把握できます。

遷移率が低いページに対しては、導線設計やコンテンツ内容の見直しが可能になり、コンバージョン率の改善につながるでしょう。

採用プロセスの分析

ファネル分析は、人材採用フローの改善にも活用できます。

具体的には「求人公開→会社説明会参加→書類選考→面接→内定→入社」という流れをフェーズに分ければ、候補者の歩留まり率や辞退ポイントを数値で把握できるでしょう。

離脱が多いフェーズに対しては選考基準や説明内容の見直し、面接官の対応改善といった施策を講じれば、採用の質と効率の向上が図れます。

商談プロセスの分析

BtoB営業では、商談の停滞フェーズを特定する目的でファネル分析が効果的です。

営業プロセスを「問い合わせ→打ち合わせ→提案→見積提出→受注→納品」と分解し、各段階の顧客数と移行率を可視化すれば、進行が止まりやすい箇所を明確にできるでしょう。

課題に応じて、提案資料の改善・対応タイミングの調整・営業手法の見直しをすれば、成約率を高める戦略設計が可能です。

LINE公式アカウントでファネル分析を行うならLステップ

LINE公式アカウントを活用したマーケティングでファネル分析を行うなら、分析機能を備えたLステップが効果的です。

Lステップのファネル分析機能を使えば、「友だち追加」「メッセージ開封」「リンククリック」「購入完了」など、ユーザーの行動をフェーズごとに専用タグで追跡し、自動で集計・グラフ表示が可能です。数値はリアルタイムで可視化され、LINE上での離脱ポイントを直感的に把握できるため、改善策の立案と実行にすぐ着手できます。

マーケティング施策の検証サイクルを効率化したい企業にとって、この機能は非常に実用的です。ファネル分析機能は、Lステップのプロプラン以上で追加費用なしに利用可能で、設定や操作もシンプルです。

Lステップに関しては、以下の記事で詳しく解説していますので参考にしてみてください。

ファネル分析を理解して成果改善につなげよう

本記事では、分析の基本概念・3つの代表的な種類・導入メリット・実践ステップ・具体的な活用事例まで紹介しました。

ファネル分析は、ユーザー行動を段階的に数値化し、離脱箇所を明らかにすることで施策改善につながる有効な分析手法です。

特にLINE公式アカウントを活用したマーケティングでは、ユーザーとの接点が多いため、行動分析の精度が成果に直結するでしょう。Lステップなどのツールを活用すれば、効率的かつ視覚的にファネル構築が可能です。

ファネル分析は難解に見えるかもしれませんが、基本的な進め方さえ押さえれば、マーケティング改善の強力な武器になります。マーケティング施策の見直しを検討している場合は、ユーザー行動の可視化から始めてみてください。

少しの分析で、大きな改善を生む可能性があるでしょう。