データ活用革命のヒント

データはGA4だけじゃない! ツールに左右されないデータ分析・活用環境をどう構築すべきか?

「データ分析」や「データ活用」という視点から、今回の「GA4ショック」から見えてきた本質的な課題や検討事項について考察します。

2022年3月、「ユニバーサルアナリティクス(以下、UA)の計測停止とサポート終了」というニュースが、デジタルマーケティング業界に激震を走らせました。

2023年7月1日の計測停止までまだ1年ほど時間があるとはいえ、Google アナリティクスを利用している会社は早急に対応しなくてはなりません。また、GA4に移行したとしても、Google アナリティクスを利用している多くの会社は、"データ計測"に大きな影響を受けます。

具体的な対応方法についてはたくさん記事が出ているので、それらを参照していただくとして、本記事では「データ分析」や「データ活用」という視点から、今回の「GA4ショック」から見えてきた本質的な課題や検討事項について考察します。

ツールが変わればKPIが変わる

GA4は、計測対象、計測方法、指標の定義など、UAとはあらゆる点で大きく異なります。そのため、UAからGA4への移行は、単なるバージョンアップではなく、まったく別の新しい分析ツールへの変更と考えた方が良さそうです(UAとGA4の違いについては、以下の記事で木田和廣氏が詳しく解説しています)。

デジタルマーケティングの効果測定に利用している分析ツールが変わるということは、マーケティング施策の良し悪しを判断するために使っていた「KPIが変化する」ことを意味しています。

データ分析ツールは、ツールごとにデータ収集の際の定義が異なっていることもしばしばあります。仮に、複数のツールで同じような名前の指標があっても、中身が同じとは限りません。つまり、ツールが変わると、KPIの「中身」が変わってしまう可能性があるのです。

UAとGA4ではデータ収集方法が異なります。UAではページビューベースだったのが、GA4ではイベントベースに変わりました。たとえばUAにもGA4にも「コンバージョン」という指標がありますが、データ収集方法が変わったことで、「コンバージョン」や「コンバージョン率」の値が異なることもあり得ます。

これらのことから、UAからGA4への移行はこれまでのような単なるバージョンアップではなく、まったく別のツールへの変更と考えた方がいいでしょう。ツールが変わり、KPIが変わると、過去の施策と現在の施策の効果を比較したりすることが難しくなります。GA4への移行は、データ分析、データ活用という観点からも、かなり大きな変化が起こると思っていただいてもいいのではないかと思います。

データ分析・活用への影響を少なくするためにやるべきこと

GA4に移行するまでの猶予は2023年7月1日までです。大きな変化の影響をできるだけ小さくするために、あと1年程度でどのようなことをするべきかを考えてみましょう。

データが取れなくなるリスクを回避する

データ分析・活用という観点から考えて、一番大きなリスクは、データが取れなくなること。これを回避するには、ひとまずGA4を導入するということです。

導入しさえすれば、KPIが変わったとしても、現在のデジタルマーケティング施策は実施でき、データは取得できます。

指標の継続性を確保する

UAとGA4は併用可能です。できれば12ヵ月間の並行稼働データが欲しいので、欲を言えば今年の7月までには導入したいところです。

「UAの計測停止までに導入すればいいなら、まだ1年あるのでは?」と考えると、かなり時間的な余裕があるように思われるかもしれません。しかし、停止直前にGA4の導入を行うと、データ収集・データ活用という側面で問題が発生するリスクがあります。

前節で書いたように、計測するツールが異なると、KPIとしている指標が異なる中身になってしまうことが多いです。

仮に2023年7月直前にGA4に一気に移行すると、過去の指標を比較検証に使えなくなってしまい、実施中の施策や、新たに実施する施策の評価ができなくなってしまいます。

2023年7月の時点で、UAの指標とGA4の指標の差異をシミュレートでき、過去のデータから現在の施策の良し悪しを判断できる状態になっていることが望ましいです。

できるかぎり早い導入を目指す

上記のような状態を作り上げるためには、2023年7月をターゲットにGA4導入を進めるのでは遅すぎます。導入自体はなるべく前倒しにして、UAとGA4を並行稼働してデータを収集するという時間を多く取る必要があります。

マーケティングの効果には季節変動などもあります。季節ごとの効果を見るには12ヵ月分のデータが必要です。とすると、理想は今年の7月にはGA4への移行を完了しておくことがデータ収集や分析、活用の観点からすると望ましいです。

「1ヵ月弱で移行するなんて無理!」という場合も、データの欠損は少ないに越したことはないので、できるかぎり早めの移行を目指してください。「データがないのが最悪」「少なくても、まったくないよりはマシ」「完全な移行より、とりあえず併用」です。

GA4への移行から考えるデータ活用の本質とは

今回のような、ある意味強制的なツール移行は、今後も発生する可能性があります。これを機に、GA4以外のツールの併用を検討している会社もあるのではないでしょうか。

このタイミングに合わせて、メディアでもMicrosoft Clarity(2020年10月に公開された無料のアクセス分析ツール)の紹介記事がいくつか出ていますし、その他にもアクセス解析ツールは多数存在しています。データ活用により得られる効果やリスク軽減との費用対効果になりますが、お金の余裕があれば検討できるかもしれません。

データの分析や活用の観点からすると、なるべく同じ基準のデータが、継続して収集できる環境が望ましいです。GA4をUAと併用するパターンも他のツールを併用するパターンも、いずれもなるべく早く導入を進めなくていけないということを考えると、1年というのはほぼ猶予がないので、地殻変動に対する対応を各社が急がなくてはいけないのではないでしょうか。

これからの1年間、おそらくメディアではGA4に関する記事があふれかえります。移行経験のある会社や人の数は限られているため、リソース確保に狂奔する会社も出てくるでしょう。

ただ、企業のデータ分析・活用という観点から言えば、Web+アプリのユーザー行動データというのは、たくさんあるデータのうちの1つに過ぎません。それらのデータもツールによって収集している以上、今回のGA4と同じような事態が起こる可能性があります。

GA4騒動が過熱している今こそ、自社のデータ分析・活用戦略について、社内で本質的な議論を深める好機です。目先の「GA4の導入をどうするか?」に終わらせず、その問題を契機とし、自社のビジネス目的に照らして、将来的なデータ活用戦略や、そのためのデータ分析基盤はどうあるべきかを考える機会を作ってみてはいかがでしょうか。

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