新しい Google アナリティクスを活用してマーケティング目標の達成を | Google Analytics 日本版 公式ブログ

 この記事は、Google ブログ記事 「Meet your marketing objectives with the new Google Analytics」を元に構成しております。

新しい Google アナリティクスを活用してマーケティング目標の達成を

Google は 1 年前、測定環境の進化に伴う課題への対応と、長期的なマーケティングの ROI 向上に役立つ、新しい Google アナリティクスをリリースしました。Google アナリティクス 4 プロパティでは、プライバシーに配慮したソリューションによるカスタマー ジャーニーの測定が可能で、機械学習技術を使用して成果を予測、インサイトの抽出が自動化されます。さらに、こうしたインサイトを Google の広告プラットフォームで活用し、マーケティング活動を強化することも簡単にできます。

そのリリース以降も、ユーザーのプライバシーを侵害することなくマーケティング目標を達成していただけるよう、広告レポートの改善やユーザーの同意に関する選択のサポートなど、さまざまな機能をリリースしてきました。

そしてこのたび、マーケティング チャネル全体でのパフォーマンス最適化に必要なインサイトを取得できる、Search Console との統合やよりスマートなアトリビューションといった機能が新たに追加されます。また、データの欠落を補正し、測定を長期的に有効なものにする新たなモデリング機能もリリースされます。

新しい Google アナリティクスは、このように機能がますます充実したものとなっております。ウェブ及びアプリのメインの分析ソリューションとしてぜひご活用ください。

Search Console では、オーガニック検索におけるウェブサイトのパフォーマンスについて、検索結果での掲載順位、クリックにつながったクエリ、ポストクリック データ（エンゲージメント セッションやコンバージョンなど）といった詳しい情報を確認できます。この Search Console との新たな統合により、他のマーケティング チャネル（検索広告、メール、ソーシャルメディアなど）と比べて、オーガニック検索が集客やサイトでのエンゲージメントにどの程度影響しているかを把握できます。

今年初めにお知らせしたとおり、「コンバージョン経路」と「モデル比較」の 2 つのアトリビューション レポートをベースとした、データボリュームの最小要件のないデータドリブン アトリビューションが Google アナリティクス 4 プロパティに導入されます。

Google のデータドリブン アトリビューション モデルでは、マーケティング活動が全体としてコンバージョンにどのように影響しているかを詳しく把握できるので、1 つのチャネルを過大または過小に評価する事態を防ぐことができます。最後の接点に 100% の貢献度が割り当てられるラストクリック アトリビューション モデルとは異なり、データドリブン アトリビューションでは、コンバージョンを促進した度合いに応じて各マーケティング接点に貢献度が配分されます。

データドリブン アトリビューションによるチャネル グループ別のコンバージョン

データドリブン アトリビューションによって、どこにどれだけ投資すべきかをスマートに判断し、より少ない費用でより多くのコンバージョンを獲得できるようになるため、マーケティングの投資対効果が向上します。また、機械学習技術を利用して、コンバージョンの測定が難しい場合でも結果を出せるので、持続性にも優れています。美容関連商品の e コマース プラットフォームを運営する Notino では、Google アナリティクス 4 のデータドリブン アトリビューションが同社の測定戦略において不可欠となっています。

データドリブン アトリビューション モデルには、ラストクリック モデルと比べて多くのメリットがあることがわかったので、23 の市場で標準モデルとして採用しています。Google アナリティクス 4 で次世代のアトリビューション レポートを使用できるとのことでとても期待しています。 Matěj Slavík 氏（Notino パフォーマンス マーケティング担当責任者）

データドリブン アトリビューションは、今後 アトリビューション レポートでご利用いただけるようになる予定です。続けてすぐにプロパティ レベルでもご利用可能になり、コンバージョン レポートとデータ探索ツールにアトリビューションを適用した収益とコンバージョンが表示されるようになります。

新しい Google アナリティクスでは、Google の高度なモデリング技術により、Cookie などの識別子を使用できない場合のカスタマー行動データの欠落を補正できます。この技術では、過去の膨大なデータを分析し、主要なデータポイント間の相関関係や傾向を導き出して、カスタマー ジャーニーの予測に活用します。

Google アナリティクス 4 には、他にもいくつかのモデリング機能が導入されています。その 1 つは、アトリビューション レポート、コンバージョン レポート、データ探索ツールに導入されるコンバージョン モデリングです。このモデリングは、コンバージョンの発生元の特定に使用されるほか、検索広告、メール、有料ソーシャルなどの Google や他のチャネルにコンバージョンを適切に割り当てるためにも使用されます。

もう 1 つは行動モデリングで、まもなくレポートで使用できるようになる予定です。行動モデリングでは、厳密なテストを経た検証済みの機械学習技術を使用して、1 日のアクティブ ユーザー数やユーザーあたりの平均収益などの行動データの欠落を補正します。これにより、異なるデバイスやプラットフォーム間で一貫性のある測定が可能になり、「前回のキャンペーンで獲得した新規ユーザー数は？」、「目標到達プロセスの中でユーザーの離脱率が最も高いポイントは？」といった問いに答えられるようになります。

多くのお客様が実際に、新しい Google アナリティクスを使用して、見込み顧客の開拓、新規ユーザーの獲得、オンラインとオフラインの販売促進といった主要なマーケティング目標を達成し、成果を上げておられます。Walmart Chile が所有する食料品スーパーの Líder では、予測指標とオーディエンスを使用してアプリ内購入を促進しています。予測される購入行動に基づきアナリティクスで生成された「7 日以内に購入しそうなユーザー」という新しいオーディエンスを対象にマーケティングを行うことで、コンバージョン率が他のオーディエンスの 0.3% と比べて 5.4% まで上昇し、一方でアプリ キャンペーン全体のコンバージョン単価は 85% も低下しました。

新しいアナリティクスが当社のビジネスにもたらした価値を目の当たりにしたので、他の新機能も Google アナリティクス 4 プロパティで使用できるようになったらすぐに取り入れるつもりです。 Esteban Bascur Heredia 氏（Walmart Chile マーケティング テクノロジー担当マネージャー）

また、世界的な美容ブランドの L’Oreal では、新しい Google アナリティクスを使用して、将来に向けた測定基盤の見直しを図り、組織全体のビジネス インサイトの発掘プロセスを効率化しました。

Google アナリティクス 4 のおかげで、高度なデータの使用や分析を誰もが行えるようになり、インサイトにたどりつきやすくなりました。この移行によって、メディアの分析とサイト内の行動分析を 1 つのインフラストラクチャに統合、意思決定を効率化できました。 Selim Decoufled 氏（L'Oréal CDMO グローバル分析担当マネージャー）

今こそビジネスの未来に必要な測定基盤を築くベストなタイミングです。Google アナリティクス 4 プロパティを最大限に活用して、ユニバーサル アナリティクスに代わる測定ソリューションの基軸としてぜひお役立てください。