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Google Analytics(GA360)を活用した流入施策&ユーザー属性分析

はじめに

本記事は、マーケティング業務に従事している方であれば一度は聞いた事や触れた事のあるGoogleAnalytics(GA)に関する情報を取り上げております。

非常に有名なツールのため、既にGAを活用し、サイト分析をしている企業も多いのではないでしょうか?

そこで今回は、本記事をお読みいただいている初心者の方にも分かりやすく、GAの概要から、基本的な機能も含めて、DataCurrent社で実施した分析事例をご紹介します。

Google Analyticsの概要

GAとは、Google Analyticsの略称で、Google社が保有する「Googleマーケティングプラットフォーム」のサービスの一つです。その中でも、GAはWebサイトのアクセス解析に特化したツールとなります。

また、GAには現在は下記の3種類があります。

① ユニバーサルアナリティクス(UA)(無料)※2023 年 7 月 1 日で終了予定

② Googleアナリティクス360(GA360)(UAの有料版。データの処理能力や反映速度がUAよりも優れている)

③ Googleアナリティクス4(GA4)(現時点では無料)

本記事でご紹介する分析事例では、「 ② Googleアナリティクス360」を活用した事例となります。

GA360でできる基本的なレポート機能

それでは簡単に、GA360で出来る基本的なレポート機能をご紹介します。

(1)リアルタイムレポート

サイトの訪問数(PV数)やサイトの閲覧ページ等がリアルタイムで閲覧ができる機能

(2)ユーザー属性レポート

サイトを訪問したユーザーの属性情報(年齢・性別・地域・行動・デバイス・ブラウザ、OS等)の情報を取得できる機能

(3)集客レポート

ユーザーがどこから訪問したか(検索エンジン、ディスプレイ広告、リスティング広告等)の流入経路を確認できる機能

(4)行動レポート

サイトに関わるデータ(PV数、セッション数、離脱率、直帰率等)全般が確認できる機能

(5)コンバージョンレポート

GA360で独自に設定した目標(コンバージョン)に対する数値を確認したり、どのように経由しコンバージョンに至ったかを分析できる機能

(6)カスタムレポート 

分析したい内容に応じて、ユーザー属性をセグメントしたり、特定のサイトのみを選択し好きなように抽出レポートをカスタマイズできる機能

● GA360を活用した分析事例

それでは早速、分析事例をご紹介します!

  • 本分析の目的
    ・自社サイトに訪れたユーザーの全体のボリューム感を知り、施策とPVの相関性を把握する
    ・自社サイトの訪問数を増大させるため、どの流入経路からの訪問が多いかを把握する
    ・自社サイトに訪れたユーザーの属性(男女比、性別、地域)等を分析しボリュームゾーンを把握する
    ・CVしたユーザーのアトリビューションを把握する
  • 実施内容
    ・GA360のカスタムレポート機能を主に活用
    ・PV数やセッション数を軸に抽出した結果をグラフ化し傾向を捉える
    ※なお、説明を分かりやすくするために、分析したい元になるページを「Aページ」と表します

①サイト全体の分析

分析内容:流入経路別にサイト全体のボリューム感を日別で分析し、PV数+セッション数が多い日と少ない日をpickupのうえで実施施策と掛け合わせを行い、施策との相関性を把握

💡得られたこと

✓サイトの主な流入経路&どの経路が課題となっているかを把握し新たな課題を発掘。

✓施策の開始日はPV+セッション数が伸長し、施策終了タイミングで徐々にPV+セッション数が減少。

 =サイト流入を企図した施策効果がPV+セッション数の増減によって可視化され、施策の効果測定が可能に。

②Aページの訪問有無別に、ユーザーの特徴を分析

分析内容:Aページを訪問したユーザーと訪問しなかったユーザー別に、流入経路、メディアソース、デバイス、性別、年齢(またその掛け合わせ)各項目で分析

💡得られたこと

✓Aページに興味を示したユーザーの性年代から、実際にどの層がボリュームゾーンかを把握し、ターゲットにしていたユーザーとの乖離を把握することが可能に。

✓流入経路の中からさらに深堀することで、強化(または弱める)するメディアや媒体を見える化。

③CVしたユーザーのサイト閲覧状況を分析

分析内容:CVしたユーザーとCVしなかったユーザー別に、Aページの訪問数を分析

💡得られたこと

✓Aページを閲覧させることでCV率が上がることが分かった。

 =閲覧するページによってCV率に変化があるため、CVするユーザーには他にどのような特徴があるのか把握することで、CV改善やサイトの改善、強化する対象が把握できる。

● ユーザーをもっと深堀したい方向け

GAを活用した分析だけでも、これまで見えなかったユーザーの行動や特徴を把握することができ、新たな課題や発見も見る事ができました。

ただし、実際に施策を検討し実施していくうえでは「もう少しユーザーの特徴を深堀したい」、「実施施策が本当に相関があったのか分からない」、「効率的に予算をアロケートしていきたい」と感じた方向けに、弊社で開発した機械学習アシストツール「viz」もご紹介します。

● vizとは

DataCurrent社独自に開発した、マーケティングに特化した機械学習(AI)アシストツールです。

● 機能

(1)貢献度分析

 ・KPIに対して各施策/ユーザー行動の貢献度をスコア化して抽出
 ・各施策を横並びで評価することや、施策の影響度の分析が可能

(2)施策結果シミュレーション

 ・施策貢献度のスコアを用いて、施策ボリュームからKPIを予想。
 ・目標から逆算し、目標達成に最適な予算配分をシミュレーション。

(3)ターゲティング抽出

 ・顧客データに対して、指定したターゲット条件での予測値を抽出。
 ・どのような行動をしたターゲットに当てはまるのか、ユーザーの行動や属性等から重要なポイントを可視化。

「viz」を活用した分析について、少しでも興味があれば、お気軽にお問い合せください。

● 最後に

いかがでしたでしょうか?

GAをサイトのPV数だけを追っていた方や特定の数値だけを見ていた方がもしいらっしゃいましたら、是非、本事例を参考に様々な分析を試してみてください。

なお、弊社ではこういったデータ分析はもちろん、GTMの設定・GAレポートのサポートや、データ基盤構築等、その他データの取り扱いに関する課題に対してトータルで支援しております。

何かお困りごとがございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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》「GA4×Google Cloud×GTMを活用したクッキーレス対策」の詳細はこちら

本件に関するお問い合わせは下記にて承ります。
株式会社DataCurrent
info@datacurrent.co.jp

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