ファネル分析は、ユーザーが目的行動に至るまでの工程を段階に分け、各段階の到達数と離脱を可視化する分析手法です。購入や申込みのようなゴールに向けて「閲覧→カート投入→購入」などのステップを定義し、どこで落ちているかを特定します。KPIは段階ごとの到達率（CVR）と離脱率で、改善の当たりを付けるために使う考え方だと捉えるとわかりやすいでしょう。
実務では、ECの購入、SaaSの無料登録、BtoBの資料請求など、行動ログが取れる導線で効果を発揮します。チャネルやデバイス、流入キャンペーン、顧客属性でファネルを分解すると、平均値に埋もれたボトルネックが見えることがあります。ステップ間の所要時間や次アクションまでの分布も併せて見ると、摩擦がUIなのか意思決定なのか判断しやすいです。
つまずきやすいのは、ステップ定義が曖昧で分子分母がずれ、到達率が誤って解釈されるケースです。イベント計測の重複、セッション切れ、クロスデバイスの同一人物判定、観測期間の取り方は結果に直結します。計測仕様と集計ロジックを文書化しておくと安心でしょう。改善案はファネルだけで決め切らず、ヒートマップや問い合わせ内容、ユーザーインタビューなどの定性情報で原因を裏取りすると、打ち手の精度が上がります。
