データドリブンなマーケティング、できていますか？GA4×BigQuery×Looker Studioによるデータ活用方法を大公開！
皆さんこんにちは。SaaS Growth Partnersです。
マーケターのみなさん、データの活用は十分にできていますか？
広告媒体データやサイト解析データ、CRMデータなど、個々のツールのデータは日々確認できますが、管理画面上の数値だけではPDCAや報告に必要なデータの可視化や抽出、加工が難しいことが多々あるのではないでしょうか。
今回は導入している企業が多いGoogle Analytics4を軸に、データドリブンなマーケティングを実現するためのGoogle Analytics4 × BigQuery × Looker Studioのツール連携のメリットやできること、連携方法を解説します。
GA4データのレポーティング手法
Google Analytics4（以下GA4）はサイト内のユーザー行動を分析するために導入している企業が多く、様々なデータを保有できるツールですが、一方であまり詳しくないと必要なデータを見つけたり加工したりすることが難しくもあります。
まずは、GA4単体、及びGA4と他ツールを連携したときに見られるレポート形式と、それぞれの形式の特長について整理してみます。
GA4データを使ったレポーティング手法
レポーティングの方法は上記の通り大きく3種類です。また、レポートの種類としても3種類あります。
標準レポート：GA4管理画面上で見られる。フィルタリングは可能だが項目の自由度は低い。
探索レポート：GA4管理画面上で見られる。項目の自由度が高くフィルタリングも可能。必要なレポートを作成するには一定の慣れが必要。
Looker Studio：BIツールのため、表やグラフなどビジュアライズに強く、カスタマイズ自由度も高いが、SQLやLooker Studio自体の知識が必要で難易度が高い。
各手法、レポート種類の特長を表にまとめてみました。レポーティングできる粒度や難易度が異なるため、見たいデータに最適な方法でデータの可視化をしていきましょう。
GA4管理画面だけでは不便なケース
GA4だけでデータ分析をしている方も多いのではないかと思いますが、GA4管理画面だと不便と感じるケースもままあります。
探索レポートはデータ量によってはサンプリングがかかり、且つ過去14か月間までしかデータをさかのぼれない
複数のイベントに対する数値を横並びで見たいときにカスタム指標設定が必要。またイベント名をフィルタリングすると表示回数やユーザー数にもフィルタがかかり、集計しづらい。
標準レポートではページ単位のCV数値に”CVする前のパス”と”CV後のパス”が含まれ、CV貢献頁を正確に把握できない
このようにGA4の標準レポート・探索レポートだけだと必要なデータが抽出できないことがあり、その場合はLooker Studioの構築が必要となります。
GA4×BigQuery×Looker Studioの連携でできること
ここからは、BigQueryとLooker Studioを連携してモニタリング用のダッシュボードを作ると可視化しやすい、具体的な分析例を見ていきましょう。
分析例①）経年変化の各種数値をサンプリングなしで把握
●探索レポートだと…
抽出期間が長いとサンプリングが発生しやすく、かつ14ヵ月以上前のデータが見られず1年間のデータ比較のみが可能。また表示回数・セッション数と、CV数を横並びで見られない。
●Looker Studioダッシュボードなら！
BigQueryの連携によりサンプリングと期間制限がなくなり、Looker Studioで可視化することにより、見たい項目を横並びで見られる。
分析例②）ランディングページを軸にした数値把握
■参照元/メディアやキャンペーン別の表示回数、セッション数、CV数をYonYで分析
●探索レポートだと…
項目として「ランディングページ＋クエリ文字列」しか選べず、同一ページにもかかわらず広告パラメータごとに別ページとして表示されてしまう。また、「or条件」でフィルタリングすることが難しく、複数のLPを指定できない。
●Looker Studioダッシュボードなら！
パラメータによるURLの重複を解消でき、フィルタの自由度が高く使用しやすい。
分析例③）CRMやSFAデータを結合したマーケティング～セールスデータの可視化
●BigQuery×Looker Studioダッシュボードなら！
BigQueryに広告媒体やGA4のような「マーケティングデータ」と、CRMやSFAのような「セールスデータ」をインポートしてデータを結合することで、どの参照元（広告媒体・キャンペーン・キーワードなど）から流入したセッションでMQL・SQL・成約につながったかを可視化。
ビジネスにつながる集客施策に予算を投下する判断が可能に。
※マーケティングデータとセールスデータの可視化についてはこちらの記事で詳しく解説しています。
BigQueryはデータウェアハウスなので、分析例①②のようなGA4データの可視化だけではなく、分析例③のように各種広告媒体・Search Console・CRMなど、さまざまなデータをインポートしたり、複数ツールのデータを掛け合わせて加工することが可能です。
使い方によっては痒いところに手が届くようなデータの可視化を実現することができるようになります。
GA4×BigQuery×Looker Studioのデータ連携を実現するためには
BigQueryの仕様やSQLの知識が必要
前項で述べたようなダッシュボードを作成するためには、大きく下記のステップが必要です。
Google Cloud Platform（以下GCP）上へのBigQueryの構築
GA4のデータをBigQueryにインポート
BigQueryでのSQL等を使ったデータ加工
Looker StudioにBigQuery内のデータをインポート
Looker Studioでダッシュボードを作成編集
本データ連携は、非常にカスタマイズ性が高く、見たいデータを期間やサンプリングの制限なしで見られる一方で、実現するためにはGCP、BigQuery、SQL、Looker Studio編集などのスキルと、構築加工編集の工数が必要となります。
環境構築からダッシュボード作成までサポートします！
弊社メディックスには、データ分析の環境構築設定・解析をサポートする専門部隊があります。また、本noteを運営しているSaaS Growth Partnersは、BtoBサービスやSaaSプロダクトのデータドリブンマーケティングを戦略策定から運用まで一気通貫で支援しています。
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