ファネル分析とは？種類や活用の注意点、成功事例を紹介【図解付】

「ファネル分析」は、マーケティングにおける分析手法の一つです。顧客の行動を分解して、マーケティング施策の改善を検討する際に用いられます。

この記事では、ファネル分析の概要や種類、注意点、成功事例などを総合的に解説します。「どうすれば最終的な成果につながるのか日々悩んでいる」といったマーケティング担当者は、ぜひ参考にしてください。

目次

• ファネル分析とは？

• ファネル分析を行うメリット

• ファネル分析の種類

• ファネル分析をする際の注意点

• ファネル分析の活用方法／活用例

• ファネル分析にはMAツールの導入がおすすめ

• Adobe Marketo Engageで時代に合ったファネル分析を

• Adobe Marketo Engageによるファネル分析の成功事例

• ファネル分析でボトルネックを改善しましょう

ファネル分析とは？

ファネル分析とは、設定したコンバージョン（CV：最終的な成果）に至るまでの顧客の行動を分解して、顧客の離脱ポイントや離脱率、離脱原因を明確にする分析手法のことです。おもに、マーケティング施策の改善のために用いられます。

そもそも「ファネル」は、液体や粉末を小さな容器に注入する際などに用いられる、逆円錐形の器具「漏斗（ろうと）」のことです。CVに至るまでに顧客の数が徐々に少なくなっていく様子と漏斗の形が似ていることから、ファネル分析と呼ばれるようになりました。

ファネル分析で何をCVとして設定するかは、企業によって異なります。一例は、以下のとおりです。

• 製品を購入する

• サービスを申し込む

• 資料請求をする

• 会員登録をする

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コンバージョンを増加させるには？コンバージョンの意味や施策を解説

ファネル分析とカスタマージャーニーの違い

顧客の行動を理解する手法としては、顧客の一連の体験を可視化する「カスタマージャーニー」も挙げられます。

カスタマージャーニーは、各段階での顧客の行動／思考／感情を整理することを重視しており、顧客接点（タッチポイント）ごとの具体的なアプローチ方法を探るのに有効です。

一方のファネル分析は、顧客の行動全体をより簡潔に把握し、効率的に課題を見つけ出す際に役立ちます。

ファネル分析を行うメリット

ここでは、ファネル分析を行うメリットを紹介します。

顧客の購買行動から離脱しやすいプロセスがわかる

ファネル分析では、CVに至るまでの顧客の行動を図式化し、各プロセスの離脱率を測定します。

これにより、ボトルネックとなっている、最も離脱率が高いプロセスが明らかになります。離脱原因の仮説を立てて優先的に施策を実施し、状況を改善することが可能です。

なお、状況改善のための施策の効果を検証する際には、以下の資料を参考にしてください。

CVR（コンバージョン率）が向上する

ファネル分析の最終的な目的は、CVに至る顧客を効率的に増やすことです。

ファネル分析で離脱率が高いプロセスを把握し、製品やサービスの企画や販売方法、購買までの流れを最適化できれば、必然的にCVR（コンバージョン率）の向上につながります。

現実に即したペルソナの設定に役立つ

ペルソナとは、自社が理想とする顧客を、具体的な人間像として表したものです。

例えば「神奈川県在住で新橋に勤務する30代の既婚男性。1歳の子供がおり育児に積極的で、なるべく定時に退社するようにしている」といった形で設定します。

大量生産、大量消費の時代のマスマーケティングから、顧客の多様な要望に対応するセグメントマーケティングへと移行するにつれ、ペルソナ設定の重要度は高まっています。

ファネル分析を活用し、プロセスごとの顧客の心理の移り変わりを考えることによって、より現実に即したペルソナを設定可能です。

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ファネル分析の種類

ファネルには、大きく分けて「パーチェスファネル」「インフルエンスファネル」「ダブルファネル」の3つの種類があります。

続いては、この3つのファネルの分析方法についてご説明します。

パーチェスファネル

パーチェスファネルは「AIDMA」モデルから生まれた考え方で、マーケティングの最も標準的なファネルとして認識されています。

AIDMAとは、顧客が製品やサービスを認知してから購買に至るまでの心理変化を表したもので、以下の5つの頭文字を取っています。

• Attention：認知

• Interest：興味関心

• Desire：欲求

• Memory：記憶

• Action：行動

ここでは、製品の購入を最終的なゴールと仮定して、パーチェスファネルを考えてみましょう。

以下の図のように、一般的には「認知、興味関心、比較検討、購入」の4つの段階に分けてファネル分析をします。

このように、製品を認知してから購入に至るまでのプロセスを経るごとに、顧客の数が絞り込まれていく様子がわかります。

なお、ゴールをCVに設定していることから、パーチェスファネルはコンバージョンファネルとも呼ばれます。

パーチェスファネルに関連した情報は、以下の「パイプラインマーケティング完全ガイド」にも掲載しているので、ぜひ参考にしてください。

インフルエンスファネル

インフルエンスファネルは、CV後の顧客の行動に着目して図式化したものです。

購入した製品やサービスのレビューをSNSなどでシェアする顧客が増え、その内容の影響力が高まっていることから、CV後の行動が重視されるようになりました。

インフルエンスファネルは、「AISAS」モデルに近い考え方です。AISASとは、インターネットの普及にともなう消費行動の変化を加味し、顧客の購買に至るまでの心理変化を表したもので、以下の5つの頭文字を取っています。

• Attention：認知

• Interest：興味関心

• Search：検索

• Action：行動

• Share：共有

ここでは、購入した製品やサービスのレビューを発信することを最終的なゴールと仮定して、インフルエンスファネルを考えてみましょう。

このように、購入した顧客がその経験を共有し、発信することによって、次第に顧客数が増えていっていることがわかるでしょう。

BtoBビジネスにおいてもカスタマーサクセスという組織が注目を集めており、インフルエンスファネルの考え方が重要になってきています。

ダブルファネル

ダブルファネルとは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせたものです。

製品を購入した既存顧客が発信した情報によって、新規顧客を獲得するという好循環を目指しています。

このように、パーチェスファネルで絞り込まれた顧客が自社の製品やサービスのファンになり、周囲に「よいものがあるよ」などと紹介することで、新規顧客の認知を獲得します。

ファネル分析をする際の注意点

ファネル分析をする際には、いくつか注意したい点があります。ここでは、ファネル分析のおもな注意点を3つ紹介します。

市場のニーズを把握する

ファネル分析を行う際は、市場にニーズがあることと、ファネル分析の対象となる製品やサービスがそのニーズに合致していることが前提となります。そのため、最初に市場のニーズを把握する必要があります。

ニーズがなく、比較対象となる優れた製品もない市場でファネル分析を行っても、CVの向上は見込めません。市場を見直し、必要に応じて再定義をして、ニーズに合った製品やサービスを企画しましょう。

プロセスはシンプルに設定する

ファネル分析を行う際は、複雑なプロセスは設定しないようにしましょう。

最初から複雑なプロセスを設定すると、プロセスごとの施策の準備が負担になります。まずは単純なプロセスからスタートして、状況に応じて少しずつ見直していくことをおすすめします。

BtoCには適さない可能性がある

ファネル分析は、顧客がCVに至るまでのプロセスが直線的な場合に有効な手法です。BtoBと比べて、CVに至るまでのプロセスが複雑で多彩なBtoCには、適さないことがあります。

例えば、ソファーを購入するために情報収集していた方が、テーブルの情報に遷移し、さらにいろいろな家具を見比べてからソファーを購入する、といったケースが挙げられます。

このように、顧客の興味関心が頻繁に移り変わるBtoCでは、ファネル分析によるCVの最大化が図りにくい傾向です。

こうした点から、ファネル分析は「古い」といわれることもあります。しかし、実際はファネル分析自体が古いというよりも、ケースによって向き不向きがあると理解するほうが適切です。

BtoCにおける顧客の意思決定プロセスを分析する際には、複雑な顧客の心理状況を踏まえて、カスタマージャーニーマップの設計など、ほかの手法も検討しましょう。

ファネル分析の活用方法／活用例

ファネル分析の特徴を踏まえて、実際の活用方法について考えてみましょう。

例えば、ECサイトの場合、顧客は購買に向けて下記のような行動を取ると考えられます。

【ECサイトにおける顧客の購買行動】

1. ECサイトを訪問する
2. ECサイト内の商品一覧ページで商品を探す
3. 気になる商品の詳細ページに飛び、見た目や機能などを詳しく調べて比較検討する
4. 商品をカートに入れる
5. 商品を購入する

このプロセスをファネルに当てはめ、次の段階に進んだ人数を集計します。

【購買行動をファネルに当てはめた例】

1. ECサイトを訪問する（100人）
2. ECサイト内の商品一覧ページで商品を探す（70人）
3. 気になる商品の詳細ページに飛び、見た目や機能などを詳しく調べて比較検討する（30人）
4. 商品をカートに入れる（20人）
5. 商品を購入する（10人）

すると、下記のようなことがわかります。

• 商品一覧ページから詳細ページへ移動する前に、半数以上の人が離脱している

• 商品一覧ページで気になる商品を見つけられなかった人が多い

• カートに商品を入れたが、半数の人は購入しなかった

このことから、商品一覧ページの見せ方や商品ラインナップ、カートに入れてから購入までの遷移のしやすさなどに課題があるという予測が立ちます。この予測をもとに、適切な施策を打つことが可能です。

ファネル分析にはMAツールの導入がおすすめ

ファネル分析を効率的に行うには、MA（マーケティングオートメーション）の導入がおすすめです。

MAは、マーケティング活動を簡素化／自動化するツールで、BtoB、BtoCを問わず、多くの企業で活用されています。MAのおもな役割は、次の3つです。

• 顧客情報の収集と蓄積
  顧客の属性や行動情報などを一元的に管理することによって、セグメンテーションを容易にし、適切なタイミングで顧客にアプローチできるようになります。

• 見込み顧客の育成
  見込み顧客（リード）との商談履歴や購買履歴、オンライン／オフラインでのコミュニケーションを踏まえた提案で、長期的な信頼関係を構築します。

• マーケティング施策の分析
  マーケティング活動のなかで売上に貢献している部分はどこか、どのくらい投資対効果があったのかといった点を可視化し、次の施策に活かします。

ファネル分析を行う場合、プロセスごとに具体的な数値を当てはめて正しいデータを導き出すことが重要ですが、こうした作業には非常に手間と労力がかかります。

MAを使うと、数値の収集はもちろん、顧客行動にもとづいた最適なアプローチまでを自動化して、ファネル分析を容易に実現可能です。

MAを提供している企業では、ニーズに合ったMAの活用を実現するため、コンサルティングサービスやサポートサービスを実施しています。導入フェーズから、基本的なオペレーションが社内で完結できるようになるまでは、こうしたサービスを活用するとよいでしょう。

Adobe Marketo Engageで時代に合ったファネル分析を

先述のとおり、ファネル分析には「古い」などと限界を指摘する声があるのも事実です。2015年には、Googleのアビナッシュ コーシック氏が「マーケティングファネルは死んだ」と発言して話題になりました。

消費者の行動が多様化した現代では、誰もが「認知」をきっかけにリードになるとは限りませんし、比較サイトのレビューが低評価であれば購買意欲が落ちる可能性があります。

そこで重要なのが「リサイクル」のステータスを設けて循環型のプロセスを作ることです。

アドビのMA製品「Adobe Marketo Engage」では、検討段階にない休眠／滞留リードや、失注したリードなどをリサイクルのステータスとして、別ステージで管理します。これによって、下記の2つの効果が見込めます。

【リサイクルステータスの活用効果】

• 蓄積されていくリードに影響されることなく、マーケティングから営業へのプロセス遷移を正確に把握できる

• 再商談化の見込みがあるリサイクルリードを継続的にフォローすることで、新規コストをかけずにマーケティング成果を向上させられる

ファネル分析だけに頼らず、リサイクルのステータスを活用した循環型の分析を取り入れて、時代に合ったマーケティングを実施しましょう。

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Adobe Marketo Engageによるファネル分析の成功事例

Adobe Marketo Engageを導入した企業のなかから、ファネル分析を活用した成功事例を紹介します。

学習サービス「PyQ（パイキュー）」が、離脱リードを有料会員へ転換

Pythonを主言語とするシステム開発事業をはじめ、Pythonのプログラミング教育事業、技術書執筆／監修事業などを展開する株式会社ビープラウド。

同社の初めてのBtoC事業として2017年4月にスタートしたのが、webブラウザーで学べるPythonオンライン学習サービス「PyQ（パイキュー）」です。

専任の営業担当者を置かず、エンジニアがすべての打ち合わせを行う同社では、PyQのセールスでも開発陣がマーケティングの勉強会やデータドリブンの環境構築などを実践。

MAの必要性にも早くから着目しており、PyQのスタートから1年が経った2018年5月に「Adobe Marketo Engage」を導入しています。

Adobe Marketo Engageのコンサルティングを受けながら、収益サイクルモデルの構築に着手するなかで可視化されたのが、リードの遷移段階におけるボトルネックの存在です。

ファネル分析を高度化した「ライフサイクル分析」の結果、無料試用のためのID登録の際、クレジットカード情報を登録する段階で1,200名ものユーザーが離脱していたことがわかったのです。

そこで、無料試用を検討するプロセスのユーザーに向けて2通のメールを配信する施策を実施しました。

1.ID作成が未完了であることを伝えるメール

ID作成まで進んだものの、クレジットカード情報の登録を後回しにしていた人への注意喚起。

2.無料体験プランを紹介するレコメンドメール

ID作成から1週間後に無料体験プランを紹介。存在を思い出してもらうとともに、クレジットカード情報の登録に対する抵抗感を下げるため「無料体験中は課金されない」旨を明文化。

この2つの施策が奏功し、1,200件の離脱リードから240件の有料会員への転換（リサイクル）に成功しました。その後も継続的に施策を続けることによって、離脱リードのリサイクル率1％をキープしています。

【導入事例】

株式会社ビープラウド：早期の収益サイクルモデル構築で、売り上げ向上に貢献

「さくらインターネット」が部門間のボトルネックを解消し、案件化数を40倍に

1996年、インターネットの黎明期に創業したさくらインターネット株式会社。データセンターサービス、サーバーホスティングサービス、クラウドサービスなど、幅広くコンピューティングリソースを提供しています。

さらなる成長を目指して新規顧客開拓を進めていた同社では、2018年11月に従来のMAを「Adobe Marketo Engage」にシフト。

新規と既存顧客の混在、リードの精度の低さ、獲得／育成したリードの1か月以上の放置により、見込み案件が逸失している状態を改善するために導入しました。

また、共通のミッションやゴールがないことが、マーケティング部門と営業部門の連携不足につながっていると考えます。そこで「MAを活用して新規訪問の成功例を作る」という共通のミッションを掲げ、新規顧客開拓に取り組みました。

その結果、本格運用の開始から1年弱で、営業部門の優先度が低く、マーケティング部門での育成が活かされていなかったMQL（Marketing Qualified Lead）への対応が大きく変化。

平均して34.9日かかっていた対応完了までの日数が4.8日に短縮され、対応完了率も76.3％と大幅に向上しました。

インサイドセールス部門も発足した現在では、1〜2日での対応完了も増えており、MQLからの案件化数は40倍に増加しています。

【導入事例】

さくらインターネット株式会社：組織間のボトルネック解消で“未来の売上”を創造

ファネル分析でボトルネックを改善しましょう

ファネル分析を行うとボトルネックが明らかになり、意味のある施策を実施できます。一元管理している顧客情報を各プロセスに自動で当てはめられるMAも活用しながら、適切なファネルを設定して効果的なマーケティングを行いましょう。

「Adobe Marketo Engage」は、あらゆる規模、業種の企業で採用されているMA製品です。コンサルタントがスムーズな立ち上げを支援するほか、オプション機能の提供なども行っているので、ぜひご活用ください。

（公開日：2022/7/1）