CASE5-5 デジタルデータの活用 – GA4編

Googleアナリティクス4（GA4）

• Google Analytics 4（GA4）は、Googleが提供するウェブサイトとアプリケーションのための分析ツールの新しいバージョンです。
• GA4は、包括的なデータ収集とユーザーの行動分析を可能にする新しい機能と技術を持っています。
• デジタルマーケティングの取り組みを最適化し、顧客体験を向上させるのに役立つ強力なツールで無料で導入が可能です。

Googleアナリティクス4（GA4）でのユーザー属性データの取得と分析は、自社顧客、潜在顧客、比較検討層などの中でもデジタル上のターゲットオーディエンスの理解を深めるために不可欠なデータです。

主な分析対象データ

主な分析対象データとして下記の5項目を収集、データ取得、分析、レポートにすることでデジタル施策の改善に役立ちます。

1. ユーザー属性データ

年齢、性別、地域などの属性情報を活用することで、チラシの配布やクーポンの発行、広告、マーケティングキャンペーンをよりパーソナライズし、効果的なメッセージングを実現する手助けとなります。これにより、ターゲット層へのリーチとエンゲージメントを最大化します。

取得データ: ユーザーの年齢層・ユーザーの性別・ユーザーの地域（国、都道府県、市区町村）など

データの取得方法: GA4のホームやレポートからのデフォルトでの取得が可能です。Google Signalsを有効にすることで取得が可能となります。デフォルトの「ユーザー属性」レポートからデータを取得します。

データ分析方法: 年齢・性別分布を分析し、主要なデモグラフィックを特定します。また地域別分析を行い、地域特有の戦略を策定する手助けとなるデータを作成します。

2. 行動データ

行動データの分析は、ユーザーのLPやサイト内での行動を把握し、サイトの最適化やデザインの最適化、ユーザー体験の向上に役立てるためです。人気のあるコンテンツやユーザーの離脱ポイントを特定することで、サイト改善の具体的な方向性を見出します。

取得データ: サイト・LP訪問回数、ページビュー数、セッション数、ユーザー数（新規ユーザー数）など

データの取得方法: GA4のホームやレポートからのデフォルトでの取得が可能です。また自動トラッキング機能を利用します。（ページビュー、セッション数）イベントトラッキングを設定（特定のアクション）し数値を収集します

データ分析方法: ユーザー数、訪問回数とページビューを分析し、高トラフィックページや人気コンテンツを特定します。また、セッション数を分析し、ユーザーのサイト内での行動パターンを把握します

3. エンゲージメントデータ

エンゲージメントデータの取得と分析は、ユーザーのサービスや商品、ブランドに対する関心度やサイトの魅力を評価するために重要です。エンゲージメントの深さを理解し、ユーザーエンゲージメントを高める戦略を策定します。特にクリック数とモバイルのスクロール数は競合他社や自社の他店舗比較の際に重要な指標になります。

取得データ: エンゲージメント率、平均セッション時間、エンゲージメントイベント（クリック数、スクロール数、動画視聴など）

データの取得方法: GA4のホームやレポートからのデフォルトでの取得が可能です。自動エンゲージメント測定を利用します。カスタムイベントの設定を行うことでより詳細で多様なデータの取得が可能となります

データ分析方法: エンゲージメント率を分析し、高エンゲージメントのコンテンツやキャンペーンを特定することができます。平均セッション時間を分析し、ユーザーが長く滞在しているページを特定します

4. トラフィックソースデータ

トラフィックソースデータの分析は、「ユーザーがどこから（どのチャネルから）サイトに訪問しているかを理解」し、マーケティング戦略の効果を評価するために重要です。効果的なチャネルを特定し、チャネルごとのリソースの配分を最適化します。

取得データ: 参照元/メディア、キャンペーントラフィック（UTMパラメータを使用）

データの取得方法: GA4のホームやレポートからのデフォルトでの取得が可能です。参照元/メディアのトラッキングを利用します。

データ分析方法: 参照元/メディアを分析し、最も効果的なチャネルを特定します。チャネルにはGoogleオーガニック、Google広告、InstagramやFacebookやTwitterなどのSNS、Yahooや個別の外部サイトなどがあります。

5. コンバージョンデータ

コンバージョンデータの取得と分析は、マーケティング活動のROI（広告予算に対する成果の指標: 投資費用対効果）を評価し、効果的な戦術を特定するために不可欠です。ユーザーのコンバージョン行動を理解し、コンバージョン率を向上させるための改善点を明らかにします。

取得データ: コンバージョン率、コンバージョンイベント数（購入完了、フォーム送信など）

データの取得方法: コンバージョンイベントを設定します。（例：購入完了、フォーム送信）、外部データと連携してゴール設定を行いコンバージョン数値を収集します。

データ分析方法: コンバージョン率を分析し、高コンバージョン率のページやセグメントを特定します。また、コンバージョンイベントを分析し、ユーザーのコンバージョン行動を理解します。

全社的な活用方法

マーケティング戦略の最適化

• 取得したデータを基に、マーケティングキャンペーンを効果的に設計し、ターゲット層に対して適切なメッセージを発信

担当者のパフォーマンス評価

• KPIを設定し、全社的なパフォーマンスを定期的に監視・評価

リソースの最適化

• データに基づいてリソースを最適配分し、効果的なチャネルとキャンペーンに集中投資

意思決定支援

• データに基づくインサイトを活用し、経営層の意思決定をサポート

各店舗・支店の活用方法

地域別戦略の策定

• 地域ごとのユーザー属性データと行動データを活用し、地域特有のマーケティング戦略を立案

店舗パフォーマンスの評価

• 各店舗のコンバージョンデータを分析し、パフォーマンスを評価・比較

顧客エンゲージメントの強化

• エンゲージメントデータを活用し、顧客体験を向上させるための店舗施策を実施

トレーニングとサポート

• データ分析結果を基に、店舗スタッフへのトレーニングやサポートを行い、現場での実行力を強化

GA4の特徴

ユーザー中心のトラッキング

• GA4はユーザーIDを用いてデバイス間の追跡を可能にし、ユーザーが異なるデバイスやプラットフォームでどのように相互作用するかの全体像を提供します。これにより、マルチプラットフォームでのユーザー体験の理解が深まります。

イベントベースのデータモデル

• GA4はすべてのインタラクションをイベントとして扱います。これにより、ページビューからボタンクリックやスクロールイベントまで、さまざまなユーザーアクションをより柔軟に追跡できます。

機械学習を活用したインサイトと予測

• GA4は機械学習を利用してユーザーデータからトレンドを自動的に識別し、将来のユーザー行動や売上を予測することができます。例えば、どの顧客が購入を見込めるかや、いつトラフィックが増加する可能性があるかを予測します。

拡張されたプライバシーコントロール

• GDPRやCCPAなどのプライバシー規制に対応するため、GA4はデータの収集と保管においてユーザープライバシーを尊重する機能を提供します。ユーザーは自身のデータの収集をより詳細に制御できます。

クロスプラットフォーム分析

• GA4はウェブサイトとモバイルアプリの両方のデータを統合して分析することができるため、オムニチャネル戦略の実施に役立ちます。

画像引用元: UnsplashのMitchell Luoが撮影した写真