【連載】「ユーザー」軸を意識した分析と行動把握(第3回Googleアナリティクス講座)

このシリーズでお伝えしたいこと

2005年にGoogleが米国のWeb解析ソリューションプロバイダーであるUrchin社を買収し、Googleアナリティクスが誕生してから12年が経ちました。誰もが簡単にデータをみることが可能となったいま、広告運用者目線でGoogleアナリティクスの活用方法を連載形式でお伝えしていきます。


第2回:「リアルタイムレポートを活用する」

【連載】第2回「リアルタイムレポートを活用する」(Googleアナリティクス講座)
このシリーズでお伝えしたいこと2005年にGoogleが米国のWeb解析ソリューションプロバイダーであるUrchin社を買収し、Googleアナリティクスが誕生してから12年が経ちまし...


第1回:「レポート自動作成ツールの紹介」

【連載】第1回「レポート自動作成ツールの紹介」(Googleアナリティクス講座)
このシリーズでお伝えしたいこと2005年に Google は米国の Web 解析ソリューションプロバイダーである Urchin 社を買収し、Google アナリティクスは誕生しました。Googl...


第3回は、「ユーザー」の行動を把握するために必要なレポートと活用方法をご紹介します。


その前に、Googleアナリティクスのデータの特徴や用語の定義を理解していきます。




「指標」と「ディメンション」

Googleアナリティクスに触れるうえで、データの種類と定義を理解する必要があります。Googleアナリティクスのデータは「指標」「ディメンション」に分かれています。指標とは定量的なデータのことであり、具体的にはページビュー数やユーザー数、セッション数を指します。一方でディメンションとはデータの属性のことであり、「~ごとの」「~別の」と考えれば分かりやすいです。具体的には参照元、キャンペーン、ユーザータイプを指します。



学校のテストで例えると、ディメンションは科目、指標は点数になりますね。



そして上記の指標とディメンションは「ユーザー/セッション/ヒット」の3つのスコープに分かれます。


例えば、Aさんがある期間に同じウェブサイトに2回訪問して、色々なページを閲覧したとします。その際、ユーザーは「1」、セッションは「2」となります。このように、Googleアナリティクスで計測されるデータは「ユーザー/セッション(=訪問)/ヒット(ページビューやイベントなど)」のレベルに分かれており、スコープを正しく理解したうえでデータを見る必要があります。



データの種類とスコープを理解したところで、早速Googleアナリティクスの「ユーザーレポート」を見ていきましょう。




ユーザーを軸とした分析が推奨される背景

ここ数年の間で、「人ベース」「ユーザー軸」という言葉をよく耳にするようになりました。背景として、デバイスやユーザーの行動が多様化し、Cookie依存の効果測定から脱却を目指す媒体が増え、複数のチャネルやデバイスにまたがるユーザーの行動経路を把握する重要性が高まっていることが考えられます。


Googleアナリティクス公式ブログも2017年12月(日本では2018年1月)に「ユーザーの行動を測定するためのGoogleアナリティクスの新機能」を発表し、ユーザーにフォーカスした機能をアップデートするとともに、以下のことを記載しています。


マーケティング責任者の約 90% は、マーケティングを成功に導くためには、複数のチャネルやデバイスにまたがるユーザーの行動経路を把握することが極めて重要だと考えています。
最近のユーザーはブランド各社が提供するユーザー体験に対して、驚くほど高いレベルのパーソナライゼーションや関連性を期待しています。このため Google では、複雑なカスタマー ジャーニーのすべてをより正確に測定できるよう、Google アナリティクスの機能改善に継続的に取り組んでいます。


リンク:ユーザーの行動を測定するための Google アナリティクスの新機能

ユーザーの行動を測定するための Google アナリティクスの新機能
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「 New ways to measure your users in Google Analytics 」 を元に構成しております。 マーケテ...


上記の記事では、ユーザーの把握に利用できる4つの新機能として、「ユーザー分析」「ユーザーエクスプローラー」「ユーザーリスト」「コンバージョン見込み」について触れています。記事の冒頭と末尾に「ユーザー」という言葉が多用されていることからも、「セッション」軸から「ユーザー」を軸とした分析をしてほしい、というGoogleの意図が感じられます。


今回はGoogleアナリティクスの「ユーザーレポート」正しく理解し、ユーザーの性質を数値から分析する手段をお伝えします。以下、ユーザーレポートの概要と4つのユーザーレポートをご説明します。


1、ユーザーレポートの概要
2、アクティブユーザー
3、ライフタイムバリュー
4、コホート分析
5、アナリティクスのユーザーリスト


1、ユーザーレポートの概要

Googleアナリティクスはユーザーの性質を分析するために以下の「ユーザーレポート」を備えています。


  • アクティブ ユーザー
  • ライフタイム バリュー
  • コホート分析
  • アナリティクスのユーザーリスト
  • ユーザー エクスプローラ
  • ユーザー層分析
  • ユーザー属性(年齢、性別)
  • インタレスト カテゴリ(アフィニティ カテゴリ、購買意向の強いセグメント、他のカテゴリ)
  • 地域(言語、地域)
  • 行動(新規とリピーター、リピート回数や間隔、エンゲージメント、セッションの品質、コンバージョン見込み)
  • ユーザーの環境(ブラウザとOS、ネットワーク)
  • モバイル(端末)
  • カスタム(カスタム変数、ユーザー定義)
  • ベンチマーク
  • ユーザーフロー

  • 最近では、Googleアナリティクス上で作成したユーザーリストのレポートが表示できる「ユーザーリスト」や、「コンバージョン見込み」が新たに反映されました。改めて「ユーザーレポート」全体を確認すると、Googleが「ユーザー」を軸とした新機能を積極的にリリースしていることが分かります。


    次のページで、いくつかのユーザーレポートの使い方と活用方法をご紹介します。

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