2020年10月にリリースとなったGoogleの新しいアクセス解析ツールである「GoogleAnalytics4」は、これまでの旧GoogleAnalytics（ユニバーサルアナリティクス）と異なり、よりユーザー行動に特化した分析ができるようになりました。
機能面での拡充はもとより、インターフェースも大幅に変更されたため、使い慣れなれずに不便に感じるWeb担当者も少なくありません。
ただ、GoogleAnalytics4は使いこなすことでより詳細なユーザー行動を分析し、ホームページの改善につなげることも可能です。
GoogleAnalytics4に変わって大きく追加された機能の一つが「データ探索」です。
今まではGoogleAnalytics360という有償版にベータ版として提供されていましたが、GoogleAnalytics4では無料のまま活用することができます。
旧GoogleAnalyticsのカスタムレポートのような形で、ディメンションや指標をもとに目的に応じた分析・解析につなげることが可能です。
とはいえ、まだ新しい機能であるがゆえ、
「どのように活用したらいいのか分からない」
「旧GoogleAnalyticsのレポートで満足している」
「どの手法でどういったレポートを見ることができるの？」
と悩まれる方も多くいます。
そこで今回は、GoogleAnalytics4のデータ探索機能について、その特徴や注意点とともにポイントを中心に紹介していきます。
目次
GoogleAnalytics4のデータ探索とは？
そもそもGoogleAnalytics4のレポート画面には、大きく分けて通常のレポート機能とデータデータ探索の2種類に分類されています。
GoogleAnalytics4の左側メニューには「レポート」の下に「データ探索」ボタンが設置されています。
このデータ探索では、旧GoogleAnalyticsのカスタムレポートのようにユーザー側でディメンションと指標を組み換えながら好きなレポートを作成することができます。
通常のレポート画面では、基本的なディメンションと指標をもとに確認することができます。
例えば、訪問ユーザーがどこから訪れているのか、よく見られているページはどこか、日別のセッション数などが既にデフォルトで用意されているため、その中から指定の期間を選定しながら一通り確認することができます。
一方で、データ探索機能ではこのようなレポートで確認できるものを自由にカスタマイズし、自社にとって確認しやすいように組み合わせることができます。
GoogleAnalytics4では、指標やイベントに応じてタグ設定を行うことで数値・データを計測することができます。
このタグによって収集したデータを組み合わせることで、見たい数値・データをすぐに確認できるようになります。
基本的にデータ探索機能は旧GoogleAnalyticsのカスタムレポートと同じ仕組みですが、レポートのビジュアルが複数用意され、より視覚的にも分かりやすくなっています。
GoogleAnalytics4のデータ探索で確認できるレポート種類
GoogleAnalytics4のデータ探索では、様々な種類のレポートが用意されています。
それぞれの特徴について紹介していきます。
①自由形式
自由形式は、その名の通りGoogleAnalytics4で収集した数値・データを自由にカスタマイズできる機能となります。
旧GoogleAnalyticsのカスタムレポートに近い形式で、一般的なクロス集計表の形式でデータを確認することができます。
また、棒グラフや円グラフ、折れ線グラフ、散布図、地図など様々な図表をもとにレポート化することができますので、ビジュアル的にも分かりやすいレポートを作成することが可能です。
②コホートデータ探索
コホートデータ探索とは、ユーザー属性や条件などによって数値・データをグループごとに分類し、そのグループに属するユーザーの動向を分析することが出来るレポート形式になります。
ユーザーのホームページへの再訪問率や維持率など、時間の経過に伴って変化するユーザー行動などを分析する際に役立つレポート形式となります。
③目標到達プロセスデータ探索
目標到達プロセスは、ユーザーがホームページやアプリに訪れてからコンバージョンに至るまでの行動を可視化することができるレポート形式となります。
「ステップ」から目標到達プロセスを設定することができます。
また、「目標プロセスをオープンにする」を選択すると、オープンファネルとクローズドファネルを選ぶことも可能です。
④セグメントの重複
セグメントの重複では、各セグメントにおける複数のユーザーによる重複状況を分析し、特定のユーザーを把握することができるレポート形式となります。
セグメントは最大3つまで指定可能です。
複数のユーザーセグメントの相互関係がペン図で表示されるため、新しいユーザーを見つけるヒントとして活用できます。
⑤ユーザーエクスプローラー
ユーザーエクスプローラーでは、ユーザーのホームページやアプリの利用状況などについて、詳細を確認する際に活用できるレポート形式となります。
コンバージョンに至ったユーザーに絞って行動を確認することができるため、何がコンバージョンに起因したのかを分析する際には効果的です。
⑥経路データ探索
経路データ探索は、ユーザーの辿った経路をツリーグラフで表示させるレポート形式となります。
旧GoogleAnalyticsの行動フローレポートに似た形式となります。
目標到達プロセスデータデータ探索とはまた違った目線でユーザーの行動を確認することができます。
⑦ユーザーのライフタイム
ユーザーのライフタイムでは、ホームページやアプリのユーザー数やLTV(ライフタイムバリュー)といった指標から、ユーザーの生涯価値を導くことができるレポート形式となります。
例えば、ライフタイムバリューが高いページや参照元を確認することで、コンテンツ作成や広告プロモーションのヒントにつなげることが期待できます。
GoogleAnalytics4のデータ探索機能でレポートを作成する際の注意点
最後に、GoogleAnalytics4のデータ探索機能をもとにレポートを作成する上での注意点についても紹介していきます。
まず、そもそもGoogleAnalytics4では全ての計測がイベントという形で行われています。
例えば、旧GoogleAnalyticsのページビュー数は、「page_view」というイベントが発生したとして計測されます。
このイベントの中には、デフォルトで設定されているページビュー以外にもスクロールやクリックなどが含まれます。
そのため、レポートを用いて分析する際に、イベント数のみで確認すると、どのイベントなのか分からず正しく分析・解析できなくなりますので注意が必要です。
また、GoogleAnalytics4ではレポートとデータ探索において数値・データが異なる場合も起こり得ます。
レポートとデータ探索では、数値・データが提示される視点や粒度が異なることがあります。
例えば、レポートに使用しているディメンションや指標の一部は、データ探索ではサポートされているわけではありません。
サポートされていないフィールドが含まれたレポートを、データ探索で活用した場合、データ探索上では除外される場合もあります。
こういった場合、レポートとデータ探索で表示される数値・データが異なるため注意が必要です。
このように、まだまだデータ探索を活用するには注意が必要な点がありますが、マクロとしての活用であれば非常に効果的です。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
GoogleAnalytics4にて新たに追加された新機能であるデータ探索は、旧GoogleAnalyticsのカスタムレポートのように細かくユーザー行動を分析でき、且つ視覚的に分かりやすい要素が多数搭載されています。
データ探索によるレポート形式は、種類でも紹介したように様々用意されていますが、その中で自社にとってよりよい形式を選択し、マクロ的に分析・解析すると効果的です。
データ探索の活用方法や抽出したレポートの見方などについては、ディメンションや指標に対するより多くの知識や理解を必要としますが、今回紹介した内容も参考に、効果的に使いこなしていくといいでしょう。
