GA4の活用で成果を上げる効率的データ分析方法と最新マーケ手法
2023.11.10
2023.12.21
デジタルマーケティングの世界は日々進化し、企業やマーケティング担当者はSEOやSNS、広告戦略など多くの方法で成果を上げようと努力しています。本記事ではGoogleが提供しているGoogleアナリティクス4を中心に設定から効率的なデータ分析。最新のマーケティング手法を活用して成果を上げる方法を解説します。
自社のデジタルマーケティングの様々な側面を理解し、効果的な戦略を立てることができるようになります。2023年10月にGoogleユニバーサルアナリティクス(UA)が廃止になった影響もあり、Googleアナリティクス4の活用が重要なマーケティング指標の一つになりました。GA4を活用することにより新たな指標の再設計、KGI・KPIに合わせたデータ取得設計を行いデータ分析の効率化や自動化が図れ、さらなる成果を上げることが可能になります。
目次
Googleアナリティクス4の設定と導入・活用法
Googleアナリティクス4(GA4)は、マーケティングや調査の運用に役立つ最新のウェブ解析ツールです。企業がWebサイトやSNS運用の効果を測定して最適化するため、GA4を正しく導入し活用することが重要です。
導入の際は、まずGA4のアカウントを作成し、設定を調整します。着手する前に、既存のユニバーサルアナリティクス(UA)データも保持し移行しましょう。GA4のトラッキングコードをウェブサイトに設置し、正常にデータが送信されることを確認し、これにより過去のデータと新たなデータの比較や活用がスムーズに行えます。
GA4活用法には、以下のようなポイントが挙げられます。
- 詳細なユーザー行動を追跡してマーケティング戦略を改善
- BigQueryやオーディエンス機能を利用して、より具体的なターゲット設定や分析が可能
- クッキー設定により、ユーザーの同意なしでのトラッキングができる状況への対応
以上の点を柔軟に活用することで、効果的なマーケティングや調査を実現することができます。
GA4とUAの違いと移行に必要な手順
GA4とUAの違いは、主にデータ構造と機能の進化にある。GA4はイベントベースのデータトラッキングを採用し、UAに比べより詳細な情報が取得できます。一方、UAはセッションベースの解析であり、GA4ほど深いデータ分析を行うことできませんでした。
移行手順は以下の通りです。
- GA4プロパティを新規作成し、既存のUAプロパティのデータを引き継ぐ
- サイトにGA4のトラッキングコードを設置し、データ送信の確認を行う
- GA4で新たなレポートや機能を試し、データ収集や活用方法を把握する
- UAからGA4への完全移行を決定し、運用を切り替える
この移行プロセスを経ることでデータの継続性が保たれ、解析ツールを効率的に活用できます。
GA4の機能・利点・デメリット:コンバージョン測定の改善
GA4の主な機能と利点は、コンバージョン測定の改善が挙げられます。イベントベースのデータ収集により、ユーザー行動の詳細な分析や、セグメント別のマーケティング効果の最適化が可能となります。機械学習を取り入れた予測アナリティクスや、クロスプラットフォームのトラッキングも実現できます。
デメリットとしては、以前のUAに比べ、設定やカスタマイズが複雑で専任担当が居ないと自社に合った適切な設定が出来ないことがあります。適切な設定やカスタマイズによりSEO対策や集客効果の向上が期待できるため、GA4の導入と活用は重要となっています。
BigQueryとGA4の連携:データ分析の効率化と自動化
BigQueryとGA4を連携させることで、データ分析の効率化と自動化が実現されます。BigQueryは大量のデータを高速に処理できるため、GA4のデータをリアルタイムに分析し、レポーティングが可能になっています。この結果、マーケティング活動の効果測定や課題抽出が迅速に行われるようになります。
具体例として、広告運用の最適化を挙げます。GA4のデータをBigQueryに送信することで、Google広告のパフォーマンス分析や顧客セグメントの抽出が容易になり、運用の改善がスムーズに進められます。また、BigQueryを活用してSNSやWEBなど、他のデータソースとの統合分析が可能となり、より包括的な結果が得られます。
BigQueryとGA4の連携は、データ分析の効率化と自動化を実現することで、企業のマーケティング活動に寄与するといえます。
効果的なデータ分析とレポーティングの方法
データ分析とレポーティングの効果的な方法については、以下の手順が挙げられます。
①実態調査
まずは現状のデータや目的に基づいて適切な指標や分析対象を設定します。これにより分析への着手が容易になります。
②データ収集と整理
指標に基づくデータを収集し整理します。Google アナリティクスやSNS、Webサイトのデータなど、複数のデータソースを組み合わせて分析することが重要です。
③分析と予測
収集したデータを分析し、パターンや傾向を把握します。そして未来の予測や戦略、戦術立案に活用することが効果的な結果を導きます。
④レポーティング
分析結果を分かりやすくまとめ、チーム内や顧客などに報告します。具体的なアクションプランや改善策を提示することで、効果的なデータ活用が可能となります。
以上の方法により、効果的なデータ分析とレポーティングが実現できます。
カスタムレポーティングとダッシュボードの作成と活用
カスタムレポーティングとダッシュボードの作成と活用により、データ分析の効率が向上し、意思決定に役立てることができます。
カスタムレポーティングでは、自社に適した指標やグラフを作成し、レポートの見やすさや分析の効率が高められます。必要なデータを組み合わせることで、独自の視点から分析が可能になります。
ダッシュボードの活用によって、重要なデータを一元的に管理し、リアルタイムで状況の把握ができます。これにより迅速な対応が可能となり、業務効率が向上します。
また、カスタムレポーティングとダッシュボードは、データ共有やコラボレーションを促進します。チーム内や関係者間でのコミュニケーションがスムーズになり、データ活用の文化が醸成されることで、組織全体のデータ活用力が向上します。
Webとアプリデータの統合分析:マルチチャネルマーケティングの成功
Webとアプリデータの統合分析は、マルチチャネルマーケティングの成功に欠かせません。その理由は、企業が複数のデジタルチャネルを活用して顧客を獲得し、アプリやSNSなどのデータも分析に取り入れる必要があるからです。
具体例としてGoogleアナリティクスやUAなどのWeb解析ツールを使い、Webトラッキングデータとアプリ利用データを統合することで、顧客の行動パターンやカスタムオーディエンスを把握したり、広告運用の効率を上げたりすることが可能です。
この一連の分析には、GAや調査などのマーケティングリサーチツールを活用することが重要です。これにより、様々なデータを総合的に理解し、マルチチャネル戦略の最適化に繋げられます。
マーケティング戦略の成功を左右するWebとアプリデータの統合分析は、様々なツールやサポートを駆使して対応することが求められます。
ディープリンクとタグマネージャーの活用によるトラッキング改善
ディープリンクとタグマネージャーは、ウェブサイトやアプリのトラッキングを効率的に改善する方法です。ディープリンクは、ユーザーを特定のコンテンツやページへダイレクトに誘導するリンクであり、広告やSNSからの流入を最適化することができます。一方、タグマネージャーは、トラッキングコードやタグを一元管理し、サイトのパフォーマンスやSEOを向上させるツールです。
ディープリンクの活用により、広告やマーケティングの効果を正確に計測することが可能になります。特定のイベントやプロモーションに関連するランディングページへ誘導することで、コンバージョン率が向上し、より効果的な広告運用が実現できます。SNSやアプリ内の特定コンテンツへの直接アクセスも容易になり、ユーザーのエンゲージメントを深めることができます。
タグマネージャーの導入によって、ウェブサイトやアプリのトラッキングコードを一元管理し、効率的にデータ収集が行えます。これにより、Googleアナリティクス4や広告プラットフォームに統合されたデータをリアルタイムで把握することが可能になり、迅速かつ正確なデータ分析が実現できます。タグの設置や更新が容易になることで、WEB開発者やマーケターの業務負担も軽減されます。
ディープリンクとタグマネージャーの活用によるトラッキング改善は、デジタルマーケティングにおける重要な課題であるデータ収集や効果測定の精度向上に寄与します。これにより、効果的な広告戦略や集客方法が見つけられ、企業の成長につながります。
まとめ
Googleのユニバーサルアナリティクス(UA)が完全に廃止されたことにより、マーケティング担当者はGoogleアナリティクス4(GA4)を活用したWebサイト運用、データ分析の知識が必要になりました。GA4の機能を全て使い切れていない企業も多く「予測オーディエンスやBig Query Exportの利用は4人に1人」という調査結果が出ています。
※出典:株式会社オーリーズ Googleアナリティクス4に関する調査
BigQueryやオーディエンス機能を利用して、より具体的なターゲット設定や分析が可能になり、タグマネージャーの導入も必要とされます。
早めに設置することでより多くのデータ収集が可能になり分析、設計が可能になります。自社に合った指標と調査を行うためにも、適切にタグ設置し現状の課題やデータの可視化を進めましょう。