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普段、私はブログのアクセス解析として、Googleアナリティクスを使用しています。ユーザの関心がどこにあるのか、どの記事がよく読まれているのか、など、自分のサイトの改善に役立てています。
今回は、ユーザ行動を総合的に分析するツール「Amplitude」を紹介します。
では、やっていきます。
Amplitudeとは
Amplitude とは、分析プラットフォームの一つであり、ユーザー行動を分析するための分析ツールを幅広く扱っています。特に、Webアプリケーションやモバイルアプリなどのユーザー行動を可視化・分析するのに優れています。
具体的には、Amplitude は、「誰が・いつ・どこで・何をしたか」というイベントデータを収集して、ダッシュボード上で可視化することが出来ます。例えば、ユーザーのクリック、スクロール、ページ遷移などのトラッキングが可能になります。
また、AIエージェントを搭載しており、データをすばやく分析して、その分析結果に基づいて仮説を提案し、テストを行ってくれます。

Amplitudeのファネル分析
Amplitude のファネル分析は、ユーザーが、プロダクト内で、特定の目標(例えば、購入やアカウント登録など)を達成するまでのステップを可視化して、どの段階で、ユーザーが離脱しているのかを、明らかにする分析手法です。
下図は、アカウントを登録するまでのファネル分析を行っている例です。
今回の例では、まず、Webサイトを訪れた人を対象としています。その後、サインアップのアクションを起こした人、さらに、プロフィールを入力した人と、3段階のイベントを設定しています。
青の棒グラフはアメリカの登録者で、緑はそれ以外の国の登録者です。図の下のテーブルで、いろんなユーザの条件を設定できるようです。
Webサイトを訪れた人のうち、半分ぐらいの人がサインアップを行っています。さらに、2、3割の方がプロフィールの入力まで行っています。
サイトの運営者としては、Webサイトを訪れた人が、なるべく多く、プロフィール入力まで行ってくれるように改善を図っていくことになりますが、そのためには、様々な角度から分析を行い、有効なアプローチを選択していく必要があります。その改善に、Amplitude のファネル分析は、大いに役立ちそうです。

Amplitudeのセッションリプレイ機能
Amplitude のセッションリプレイ機能は、ユーザーが、アプリや、Webサイト上で、どのように操作したかを、まるで動画のように、再現して視覚的に確認できる機能です。これにより、ユーザ体験を深く理解することが出来る強力なツールです。
下図は、Amplitude のセッションリプレイ機能を実際に行っている操作画面です。ユーザの行動が簡単に確認できます。例えば、ユーザが商品をカートに入れたけど、結果として、購入しなかった場合の分析などがあります。なぜ、興味があったのに、購入まで至らなかったのか、という原因を解決できれば、売り上げに大きく役立ちます。Amplitude のセッションリプレイ機能は、その解決に役立つツールと言えます。
技術的には、JavaScript などを使い、DOM の情報を分析して、Amplitude が、ユーザ行動を再現することで実現しているようです。

AmplitudeのAIエージェント機能
Amplitude の AIエージェント機能は、単なるチャットが出来る AI ではなく、データアナリストのように動作する機能です。
一般的な AIエージェント とは、人間のように目的を持って、自律的に判断、行動できる AI のことを言います。単なるツールやチャットボットとは異なり、与えられた目標に向かって、自分で考え、情報を集め、状況に応じて行動を選びながらタスクを遂行してくれます。
例えば、Amplitude の AIエージェント機能に、コンバージョンを改善する、という目的を与えたとします。すると、Amplitudeプラットフォーム内のあらゆるデータを統合して分析し、データから傾向や異常を検知し、「なぜ起きているか?」を分析したうえで、改善提案を提示してくれます。
下図は、ユーザーセグメントごとにパフォーマンスの違いが見られた例で、その結果を踏まえて、AIエージェントが改善提案を行っています。
具体的には、Androidユーザーは、72%の成果率で高いコンバージョンを示しているのに対して、iPhoneユーザーは 12%のコンバージョン率にとどまっており、iOSユーザー向けのモバイル体験における最適化を提案しています。

おわりに
今回は、ユーザ行動を総合的に分析するツール「Amplitude」の紹介でした。
早くもAIエージェントをツールに導入しているところに驚きました。今後も成長が期待できるツールだと思います。
今回は以上です!
最後までお読みいただき、ありがとうございました。