皆さん、こんにちは！「Everyone is an Analyst」を実現するHEARTCOUNTです。今日はGoogle Analytics 4(GA4)についてお話したいと思います。
データ分析の世界でGoogle Analyticsは常に注目されるツールです。最近、その前バージョンであるUAがサービス終了され、GA4の活用が分析専門家にとって重要な課題となっています。
GA4は単なるバージョンアップを超え、ウェブやアプリでのユーザー行動をより細かく分析できる新しい機能と方法論を導入しました。 これはマーケターや企画者にユーザーの行動と傾向をより深く理解するために必要な新しい視点を提供します。
この記事では、GA4の主な特徴と、以前のバージョンであるUAとの違いを中心にご紹介します。 分析の新しいパラダイムを一緒に探求していきましょう！
1.セッション中心→イベント中心：データモデルの変化
[セッション中心のモデル: GA UA］
GAの前バージョンであるUAでは、セッション中心のデータモデルを使用していました。ウェブサイト訪問者の活動を「セッション」という単位で区分し、その中の活動を測定する方式でした。
セッション中心のモデルは、ウェブサイト訪問時間とその間の活動を中心にデータを収集し、分析しました。 この方法は、ウェブサイトの全体的なトラフィックの流れを把握するのに役立ちました。 ユーザーがウェブサイトにどれだけ滞在したか、どのページを訪問したかなどの情報を簡単に把握することができました。
[イベント中心のモデル: GA4］
GA4はイベント中心のデータモデルを導入しました。 ユーザーのすべての活動を「イベント」とみなし、これによりユーザーエクスペリエンスをより細かく追跡・分析します。イベント中心のモデルは、ユーザーの特定の行動、例えばボタンクリックやページ移動などを中心にデータを収集し、分析します。
このモデルの変更は、分析の精度を大幅に向上させ、データベースの意思決定に大きな変化をもたらしました。 セッションベースのモデルは、ユーザーの訪問パターンを広く把握するのに役立ちましたが、イベントベースのモデルは、より詳細なユーザーインタラクションの理解を可能にします。
例えば、eコマースサイトのコンバージョン経路をより正確に追跡したり、コンテンツの消費行動を細分化してユーザーエンゲージメントを深く分析したりすることができます。これは、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、パーソナライズされたマーケティング戦略を策定する上で重要な役割を果たします。 また、イベントドリブンモデルは、機械学習などの高度な分析手法を活用して、予測モデリングや行動分析をより高度な方法で実行するための基盤を提供します。
これは、マーケティングの自動化、パーソナライズされたレコメンデーション、ユーザー離脱防止など、様々な分野で実質的なビジネス価値を創出する可能性を開きます。 したがって、GA4のイベント中心モデルは、単純なデータ収集を超え、戦略的なビジネスインサイトを導き出すために不可欠な要素となりました。
2.より柔軟になったレポート構造
[固定レポート構造：GA UA］
GA UAでは、固定(Static)レポート構造を提供していました。 これは、ユーザーに限られた形のデータ分析を提供することを意味しました。 ユーザーが必要とする特定のデータや分析結果を得るためには、追加の作業が必要でした。
[カスタムレポート: GA4］
GA4では、カスタムレポートを生成できるようになりました。ユーザーは必要なデータと分析方法を選択して自分だけのレポートを生成することができます。これにより、必要なデータをより柔軟に確認して分析することができるようになりました。
このような変更は、データ分析の柔軟性を大幅に向上させ、ユーザーの特定の要件に合わせてデータを分析することができます。これにより、データ分析の効率と精度を向上させることができます。
3.自動イベント追跡
[複雑な設定でのイベント追跡：GA UA］
GA UAでのイベント追跡は、ウェブサイトやアプリで発生する特定のインタラクションを記録し、分析するための重要な機能でした。
特に、ウェブサイトやアプリの構造やユーザーのインタラクションが複雑になればなるほど、イベントトラッキングの設定も複雑になりました。 そのため、開発者とマーケター間の緊密な連携が必要で、イベントトラッキングの設定と管理に多くの時間と労力が必要でした。
[自動イベント追跡: GA4］
GA4の登場は、イベントトラッキングのパラダイムを大きく変えました。GA4では自動イベント追跡機能を導入し、複雑な設定やコードを書くことなく、目的のイベントを簡単に設定し、分析することができるようになりました。
これにより、マーケティングチームは、開発者の助けを借りずに目的のイベントを簡単に設定し、分析することができるようになりました。 また、自動イベント追跡機能は、ウェブサイトやアプリの変更にも迅速に対応できるようになり、イベント追跡の柔軟性と効率が大幅に向上しました。
4.ライフサイクルレポート
[従来のABCレポート：GA UA］
GA UAが提供するAcquisition, Behavior, Conversion (ABC) レポートは、ウェブサイトやアプリのユーザー獲得、行動、コンバージョンを中心とした分析を提供します。これらのレポートは、ウェブサイトやアプリの全体的なトラフィックの流れとユーザーの行動パターンを把握する上で重要な役割を果たします。
しかし、これらの情報だけではユーザーのライフサイクル全体を把握するには不十分であるという指摘がありました。
[全ライフサイクルレポート: GA4］
GA4では、ユーザーのライフサイクル全体を反映したレポートを導入しました。
ユーザーライフサイクルレポートは次のような段階で構成されています：
- Acquisition（獲得）： ユーザーが初めてウェブサイトやアプリを訪問する段階です。
- Engagement（エンゲージメント）： ユーザーがウェブサイトやアプリで活動を開始する段階です。
- Monetization（収益化）： ユーザーがウェブサイトやアプリで購入や収益化に関する活動を行う段階です。
- Retention (維持)：ユーザーがウェブサイトやアプリを再訪問する段階です。
5.クロスドメイン追跡
[複雑なクロスドメイン追跡：GA UA］
GA UAでのクロスドメイン追跡は、複数のドメイン間のユーザー活動を連結するための重要な機能でしたが、これを設定するためには複雑な設定が必要でした。 特に、複数のドメイン間のユーザー活動を連結するためには追加の設定が必要でした。
特に、複数のドメイン間のユーザーアクティビティを接続するためには、追加の設定が必要でした。 このため、クロスドメイントラッキングの設定と管理に多くの時間と労力がかかりました。
[簡略化されたクロスドメイン追跡：GA4]
GA4でのクロスドメイン追跡は、複数のドメイン間のユーザーアクティビティを接続するための重要な機能ですが、これを設定するための複雑さが大幅に減少しました。GA4では、クロスドメイン追跡が簡素化され、ユーザーの複数のドメイン間の活動をより簡単に接続して分析することができるようになりました。 これにより、クロスドメイン追跡の設定と管理がより簡単になりました。
参考：HEARTCOUNTとGA4の組み合わせは?
データ分析の世界では、深さと精度は重要な要素です。GA4の導入により、より深いデータを測定できるようになり、これにより、より深いEDA（探索的データ分析）が必要になりました。
これらのニーズを完璧に満たすのが「HEARTCOUNT」とGA4の組み合わせです。
- 詳細分析：GA4のイベント中心のデータモデルは、ユーザーの行動と傾向をより細かく測定します。これにより、より深いデータ分析が必要になります。ハートカウントのAugmented Analytics機能は、このようなデータを深く掘り下げて分析するために不可欠です。
- ノーコードによる詳細分析：ハートカウントはノーコード環境でも詳細な分析を可能にします。GA4との連動は、このような分析をさらに豊かにします。
- 統合されたデータプラットフォーム：GA4とハートカウントの組み合わせは、様々なデータソースを一つのプラットフォームで統合的に分析することができます。これにより、ウェブ上での断絶されたデータ分析だけでなく、内部顧客DBとの連動及び統合により、実際の顧客のコンバージョンと行動パターンまで一目で把握できるようになります。
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