GA4入門編:「データ探索」機能の概要一覧

GA4アクセス解析
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GA4には強力な分析機能がついています。この機能を使いこなすことがGA4を活用するうえで不可欠です😉

GA4とはGoogleが提供している最新のアクセス解析ツールです。GA4の分析機能を活用することで、まっさらから様々なグラフや表を作って分析できます。そのため、さわる前に何を分析したくて、どんなグラフや表が必要なのかイメージを固めておく必要があります。

GA4分析を行う手順

うまくデータ探索を活用するための順番を整理します。

  1. 分析の目的は何か。どのような指標で何を導きたいのか決める。(要件定義)
  2. そのためにどのような表・グラフなどが有効か選定する。(GA4で可能なのか?フィジビリティも必要)
  3. 必要な設定を行い、意図した分析ができるか検証する。
  4. 不足データがあれば設定しデータを収集する。(設定作業)
  5. データが全てそろったら分析する。

ここで問題はGA4を理解していないマーケターが1.に取り組むとおそらく2.の段階でつまづいてしまい、エンジニアと不毛なやり取りに突入します😅つまり、この順番はGA4の学習が完了している方が1.に取り組まないと、GA4ありきでは成り立ちません。

GA4の学習を済ませて、個々の分析業務は上記の順番で行えるようになりましょう😄

これからGA4をこれから学習する方は、上記の逆順に進めた方が理解がスムーズだと思います😉

おそらくBIツール全般に同様のことが言えるのではないかと思います。

GA4の分析の種類

GA4のデータ探索には様々なデータをグラフ化して閲覧することができます。

データ探索

目標達成プロセスの分析

データ探索:テーブル

データ探索(テーブル)では、行と列に指標を決めてクロス集計できます。EXCELやGoogleシートなどが得意とするような表ですね😄

デフォルトでは、「利用者数」を、行に「地域」、列に「デバイスカテゴリ」で分類したクロス集計が設定されています。

これらの「値」「行」「列」を任意の項目に変更することができます。行列の他に「セクション」や「期間」で集計対象を絞り込めます。

データ探索:ドーナツグラフ

データ探索-ドーナツグラフは、任意の「ディメンション」で分類し、任意の「指標」の割合を表示することができます。

データ探索:折れ線グラフ

データ探索-折れ線グラフは、内訳に指定したディメンションの本数だけ、値で指定した指標で、時系列での推移を折れ線グラフで可視化できます。

データ探索:散布図

データ探索(散布図)では、X軸(横)とY軸(縦)に指標を決めて散布図を作図できます😊散布図とは、図の中に縦横に該当する位置に点を落としてできる図です。

デフォルトでは、地域をX軸に「利用者数」、Y軸に「イベント数」にプロットする散布図がセットされています。

たとえば、任意の重要な2つの指標をX軸とY軸に設定することで、改善の成果が見込めそうなページの特定などに活用できます。

データ探索:棒グラフ

データ探索-棒グラフは任意の「ディメンション」で分類した、任意の「指標」の棒グラフを作成できます。

データ探索:地図

データ探索-地図は、値にセットした任意の指標を、地図上にプロットして視覚化できます。

目標到達プロセスの分析

目標到達プロセスの分析は、ステップを追ってどの程度のユーザ数が進んでいるか可視化できます。

ステップ自体は任意の条件を指定して作成できます。コンバージョンののように事前に設定しておく必要もありません😁

デフォルトのままでは使い物にならないと思いますので、ここは真っサラな状態から試してみることをお勧めします😅

経路の分析

セグメントの重要度の分析

最大3つの任意のセグメントを指定して、それぞれのセグメントの重複部分のボリュームなど視覚的に確認することができます。

上記の例では「大阪」「男性」「年齢」の3つのセグメントの例を示していますが、これらのデモグラフィック情報はあくまでGoogleの推定値ということになります。

ユーザエクスプローラ

ユーザ一人一人の実際のアクティビティ(イベント)を確認することができます。

ここではユーザといっても実際には、個人を特定することはできません。

コホート分析

特定の週に来た訪問者のうち何人が翌週、さらにその翌週も来たか?リピート状況を詳細に可視化できる分析方法です。

この例の場合は、一番左の青い列がそれぞれの週の新規セッション数で、そのうち翌週にも再来訪したセッション数が右隣の列に順に出ていて、さらに翌々週にも来訪したセッション数がその右隣りに出ています。

これにより、セグメントを区切ると、セグメント別にどのようにリピートしているか推移を可視化できます😉

ユーザのライフタイム

ただいま執筆中・・・😪

後日アップデートします🙇‍♂️

まとめ

いかがでしょうか。必要な分析を行えそうでしょうか?🙄

実際に作業されてるとすぐにつまづきやすいのは、「ディメンション」「セグメント」「指標」や「イベント」「プロパティ」と言った膨大にある各種項目だと思います🤔

また、これまでよく使っていた指標、たとえば「コンバージョンレート(CVR)」「滞在時間」「直帰率」がなくなって「エンゲージメント」「エンゲージメント率」という新しい指標が増えてるなど、戸惑うポイントが盛りだくさんだと思います。

また改めて記事にまとめたいと思います。

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