funnel-analysis

ファネル分析スキル

複数ステップのコンバージョンファネルを通じてユーザー行動を分析し、マーケティングキャンペーン、ユーザージャーニー、ビジネスプロセスにおけるボトルネックと最適化の機会を特定します。

クイックスタート

このスキルでは、次のことができます。

1. 複数ステップのユーザーデータからコンバージョンファネルを構築する
2. 各ステップ間のコンバージョン率を計算する
3. さまざまなユーザー属性でセグメンテーション分析を行う
4. Plotly でインタラクティブな可視化を作成する
5. ビジネスに関するインサイトと最適化の提案を生成する

使用する場面

• マーケティングキャンペーン分析（プロモーション → 購入）
• ユーザーオンボーディングフロー分析
• ウェブサイトのコンバージョンファネル最適化
• アプリのユーザージャーニー分析
• 営業パイプライン分析
• リード育成プロセスの分析

主な要件

必要なパッケージをインストールします。

pip install pandas plotly matplotlib numpy seaborn

基本的なワークフロー

1. データの準備

データには次の項目を含めてください。

• ユーザージャーニーのステップ（クリック、ページビュー、アクション）
• ユーザー識別子（customer_id、user_id など）
• タイムスタンプまたはステップ指標
• 任意：セグメンテーション用のユーザー属性（性別、デバイス、地域）

2. 分析プロセス

1. ユーザージャーニーデータを読み込み、結合する
2. ファネルのステップを定義し、指標を計算する
3. セグメンテーションを実行する（デバイス、性別など）
4. 可視化を作成する
5. インサイトと提案を生成する

3. 成果物

• ファネル可視化チャート
• コンバージョン率の表
• セグメント別分析レポート
• 最適化の提案

使用シナリオの例

E コマースの購入ファネル

# Steps: Promotion → Search → Product View → Add to Cart → Purchase
# Analyze by device type and customer segment

ユーザー登録ファネル

# Steps: Landing Page → Sign Up → Email Verification → Profile Complete
# Identify where users drop off most

コンテンツ消費ファネル

# Steps: Article View → Comment → Share → Subscribe
# Measure engagement conversion rates

一般的な分析パターン

1. ボトルネックの特定：離脱率が最も高いステップを見つける
2. セグメントの比較：ユーザーグループ間のコンバージョンを比較する
3. 時系列分析：コンバージョンを時系列で追跡する
4. A/B テスト：異なるファネルのバリエーションを比較する
5. 最適化の効果：改善前後の変化を測定する

統合例

以下については、examples/ ディレクトリを参照してください。

• basic_funnel.py - 基本的なファネル分析
• segmented_funnel.py - 高度なセグメンテーション分析
• テスト用のサンプルデータセット

ベストプラクティス

• データの品質と一貫性を確保する
• ファネルのステップを明確に定義する
• ユーザージャーニーの時間枠を考慮する
• 統計的有意性を検証する
• 実行可能なインサイトを重視する