GA4×BigQueryを活用したユーザー行動データの分析方法

MacBook Pro with images of computer language codes マーケティングツール
Photo by Caspar Camille Rubin on Unsplash

GA4とBigQueryの重要性について

現代のマーケティングではユーザ行動データの有効な扱い方が勝敗を分ける重要な要素となっています。そこで重要となるのがGoogleが提供しているユーザ行動データ解析ツールであるGoogleアナリティクス4(GA4)とBigQueryです。GA4はユーザ行動を詳細に追跡し、それをデータとして蓄積できるツールです。一方、BigQueryはその蓄積された大量のデータを扱いやすくするためのデータウェアハウスてベースのツールです。両者を組み合わせることで、効率的にユーザ行動データの解析を行うことが可能となります。

GA4とBigQueryを用いたユーザ行動データの収集方法

具体的には、初めにGA4を導入し、ウェブサイトに訪問したユーザの行動を蓄積します。例えば、どのページを何回訪問した、どのバナーを何回クリックした、といった具体的な行動データを取得可能です。収集したデータは自動的にBigQueryに転送され、その後はSQLによるデータの操作が可能になります。またBigQueryでは結合やフィルタリングなど、複雑なデータ操作を行え、アドホックな解析が可能です。

GA4×BigQueryを活用したユーザ分析の具体的な手法

具体的な手法としては、初めにユーザセグメンテーションを行います。これはユーザをいくつかのグループに分けることで、その中で共通する行動パターンを見つけるものです。GA4で取得したユーザ行動データをBigQueryにて分析し、移動平均等を計算してユーザごとの行動パターンを獲得します。その結果をもとに、どのようなユーザがどのような行動を取る傾向にあるのかを分析します。

データ分析結果を活用したマーケティング施策

ユーザ行動データから得られた知見をもとにマーケティング施策を検討します。例えば、特定のページに長時間滞在するユーザが多い場合、そのページをさらに強化し、またそのページからの誘導を強化するなどの施策が考えられます。また、特定のバナーをクリックするユーザがどのような傾向にあるかを分析すれば、その結果をもとにバナー広告の見せ方を見直すなどの施策も可能です。データ分析結果から導き出された施策が、最終的にどの程度の効果をあげたのかを再度データ解析することで、PDCAサイクルを回すことができます。