
今すぐ実務に応用できるマーケティング心理学6選
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Google Analytics4(GA4)への完全移行が2023年7月1日に迫る中、GA4の操作理解に本格的に取り組むマーケティング担当者やWEB関係者の方は増えているかと思います。
今回の記事は
「GA4の操作はなんとなくわかってきたけど探索レポートの使い方がわからない」
といった方のためにGA4探索レポートの作成方法について、画面キャプチャを用いて分かりやすく説明していきます。
この記事に沿ってGA4の探索レポートを作成していただくことで、探索レポートの仕組みを理解してWEBサイトを細かく分析できるようになりますので、ぜひ最後までお読みください。
なお、基本的な「旧バージョンのUAとGA4との違い」や「GA4のコンバージョン設定方法」「GA4での基本レポートの見方」についても別の記事で解説もしているので合わせてご覧いただけると幸いです。
> Google Analytics|従来のUAとGA4の違いを分かりやすく解説!
> WEBサイト分析で見るべき5つの指標とは?GA4を使った基本の分析手法
探索レポートは、Googleアナリティクス4(GA4)で利用できるレポート作成ツールです。
分析したい切り口(ディメンション)や、指標を自身で自由に組み合わせてカスタマイズできるため、目的に応じて詳細なWebサイト分析レポートを作成することができます。
また、GA4の探索レポートのメリットとデメリットを端的にまとめると以下のようになります。
GA4の探索レポートは、使いこなすまでにはある程度の分析の知識が必要ですが、正しく使いこなせばWebサイトの改善に役立つ貴重な情報が見えてきます。
WEBサイトは多角的な視点から細かく分析することで、より具体的な問題点が浮き彫りになりますので、GA4の探索レポートの活用はWEBからの集客効果を改善する上で、もはや欠かせないものと言えるでしょう。
GA4の探索レポートを使う上で必要となる探索レポートの種類や用語について解説していきます。
GA4の探索レポートは以下の7つの種類があります。
◾️ 自由形式
カスタムなディメンション、指標、セグメントを使用して、自由にレポートを作成することができます。
◾️ 目標到達プロセスデータ探索
ユーザーの目標達成プロセスを詳細に分析し、ボトルネックや改善のポイントを特定します。
◾️ 経路データ探索
ユーザーがウェブサイト内でたどる経路やナビゲーションパターンを可視化し、ユーザーの行動や傾向を把握します。
◾️ セグメントの重複
複数のセグメントを比較し、重複するユーザーグループを特定します。異なるセグメントでの行動の相違点を分析することができます。
◾️ ユーザーエクスプローラ
個々のユーザーの行動を追跡し、特定のユーザーセグメントに関する詳細な情報を把握します。
◾️ コホートデータ探索
コホート(集団)としてグループ化されたユーザーの行動や傾向を比較し、特定の期間範囲のパフォーマンスを評価します。
◾️ ユーザーのライフタイム
ユーザーのWebサイトへの訪問履歴や行動を追跡し、異なる段階のユーザーの行動や傾向を把握します。ユーザーの獲得から離脱までの過程を分析します。
上記7つのレポートの中で、最も使用する頻度が高いのは「自由形式」になると思います。
ここからは「自由形式」レポートにフォーカスしてGA4の用語解説をしていきます。
探索レポートの自由形式では、さまざまなデータの切り口や、指標を組み合わせたレポートを作成することができます。
画面の左側で自由に「設定」をカスタマイズすると、画面の右側に設定した条件に沿った「レポート」が表示されます。
最もよく使用する探索レポート「自由形式」を作成する上で、まずはセグメント・指標・セグメントの3つの用語を理解しておく必要があります。1つずつ詳しく解説します。
セグメントとはデータを特定の条件に基づいて、その条件にマッチしたデータのみを抽出するための機能です。
例えば、特定の地域からのユーザー、特定の行動をしたユーザー、特定のデバイスを使ったユーザーなど、特定の条件に基づいてユーザーをグループピングすることができます。これにより、特定のユーザーグループの行動を深く理解したり、そのグループに対するマーケティング戦略を最適化したりすることが可能となります。
GA4で使われるディメンションとはデータを分類するために使われる属性や特性のことを指します。
データ分析の切り口と表現した方がわかりやすい方もいるかもしれません。
例えば「都市」や「デバイスカテゴリ」「イベント名」などがディメンションにあたります。これらのディメンションを使って、さまざまな分析軸からデータを見ることによりユーザーの行動や特性をより詳しく理解することができます。
定量データの測定に使用される数値のことを指します。
例えば、「ユーザー数」「セッション数」「エンゲージメント率」「コンバージョン数」などが指標にあたります。
これらはディメンションと組み合わせて使われ、特定のグループのユーザー行動を定量的に理解するために役立ちます。
「行」は表示したいデータの具体的な「ディメンション」を指定する場所です。
例えば、ユーザーのアクセス元の都市や性別、分析の切り口となる要素を行に設定します。行に設定したディメンションは、レポート上で各行として表示され、それぞれのディメンションの値に基づいてデータが整理されます。
また、行には複数のディメンションを組み合わせることも可能で、例えば「地域別xランディングページ別」など2つ以上のディメンションを掛け合わせることでより詳細なデータを取得することができます。
「列」も行と同様に表示したいデータの具体的な「ディメンション」を指定する場所です。
行は縦軸に分析軸を設定するのに対して、「列」は横軸に分析軸を設定します。
列にも複数のディメンションを設定できますが上限は2つまで。
行と列にそれぞれのディメンションを上手に組み合わせることでレポートがより見やすくなります。
例えば、行に「地域」のディメンションを設定し、列に「デバイスカテゴリ」のディメンションを設定することで上の画像のように「地域別×デバイスカテゴリ別」の2つの軸でクロス分析できるようになります。
「値」には「指標」を設定します。
指標は「ユーザー数」「セッション数」「エンゲージメント率」「コンバージョン数」などのユーザーの行動やパフォーマンスを定量的に評価するのに使用され、各ディメンションごとに出力された「数値」を元に分析を行います。
値として設定した指標は、それぞれのディメンションやセグメントに対して集計されます。
ここからは実際に探索レポート「自由形式」を作成する手順について詳しく解説していきます。
左側のメニューから以下の順で選択していきます。
①「探索」をクリック
②「自由形式」レポートを展開
自由形式レポートを展開すると以下のような画面が表示されます。
セグメント・ディメンション・指標の各タイトル右側にある「+」をクリックし、分析したい項目を選択していきます。ここで追加するものはそれぞれの候補にあたり、候補を追加した後で、セグメントや列・行・値に分析したい項目を配置していく流れになります。
以下はディメンションを追加する画面です。
①の検索窓でディメンション名に含まれる文字列の一部を入力すると②の箇所に該当の文字列が含まれるディメンションの一覧が表示されます。
②の中から分析したい項目をチェックボックス形式で選択し、③の「インポート」ボタンを押すと、ディメンションの候補項目として追加されます。
セグメントは以下のような流れで設定します。
①任意のセグメント名を設定する
②セグメントの条件を設定
③「保存して適用」ボタンを押す
セグメントの条件設定について例を挙げると
「特定のページを訪問したユーザーだけ」
「自然検索(Organic Search)あるいはWeb広告から流入したユーザーだけ」
「コンバージョンしたユーザーだけ」
などのようなユーザーセグメントを指定するケースなどがあります。
先に設定したセグメント・ディメンション・指標の各項目の候補から、分析したいものを右側の「セグメントの比較」「行・列」「値」にそれぞれドラッグ&ドロップで指定します。
上の画像の色分けされたブロックの通り、
にのみ指定できます。
それぞれの項目を設定すると以下のようにレポートが表示されます。
今回の記事ではWebサイト分析で役立つGA4探索レポートの作り方を、画面キャプチャを交えて分かりやすく解説していきました。いかがだったでしょうか?
GA4探索レポートに使い慣れるには、まずはとにかくたくさんGA4を触ってみてどう設定したらどのようなレポート結果になるのか、全体像を理解することが大切です。
その一方、しっかりとWebサイト分析に生かしていく際は、まずはWeb集客のボトルネックとなっていそうな原因の仮説を立てた上で、その仮説が正しいかどうかを探索レポートなどを用いて定量的に分析し検証していくことが重要になります。
アライブはお客様のWEBサイト制作・リニューアルと共にGA4導入や、WEBサイト分析のサポートなども行っています。
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最後までお読みいただきありがとうございました。