時間帯別アクセス解析で集客力アップ！GA4とAIで業務改善を実現
愛媛県の中古車販売店A社では、ここ最近オンライン上での問い合わせ数が減少しているという課題に直面しておりました。特に週末と平日の特定時間帯に売上が伸びる理由が分からず、適切な対策を講じることができずにいました。主な課題は以下の2点に集約されます。
- オンライン問い合わせ数が減少している原因が明確でない
- 売上が伸びる時間帯の要因が不明のため、効果的な施策を打てない
これらの課題を解決するため、私たちはGoogle アナリティクス4(GA4)を活用した時間帯別のアクセス解析を提案させていただきました。
GA4で時間帯別アクセスデータを可視化
GA4を導入することで、A社のウェブサイトへのアクセスデータを詳細に取得し、時間帯ごとのユーザー行動パターンを分析することが可能になります。解析の手順は以下の通りです。
- GA4とウェブサイトを連携させ、データストリームを設定する
- GA4の「ユーザー」＞「リアルタイム」レポートで、アクセスのピーク時間帯を視覚化する
- 時間帯ごとのユーザー行動を分析するためのカスタムレポートを作成する
重要なのは、ディメンション(時間)と指標(直帰率、滞在時間、コンバージョン率など)を適切に組み合わせることです。これにより、サイト内でユーザーアクションが活発になる時間帯を特定できます。
解析結果に基づく施策で集客力アップ
GA4による時間帯別アクセス解析の結果、A社のウェブサイトでは平日の昼間に問い合わせが集中していることが判明しました。この知見を元に、以下の施策を提案・実施させていただきました。
- 平日昼間の時間帯に合わせた販売プロモーションの実施
- オンライン広告やSNS投稿のスケジュールを、アクセスのピーク時間帯に調整
- 問い合わせの多い時間帯にライブチャットを開設し、顧客対応を強化
これらの施策を実施した結果、A社の平日昼間の問い合わせ数は20%向上し、ユーザーのサイト滞在時間も平均30秒増加しました。さらに、コンバージョン率の改善にも寄与することができました。
GA4とAIで更なる業務改善を目指す
今回のGA4による時間帯別アクセス解析と施策の成功により、A社はデータ活用の重要性を実感することができました。しかしながら、オンライン問い合わせ数の減少という根本的な課題には、まだ改善の余地があります。
私たちは、次のステップとしてAIを活用した顧客の購買パターン分析を提案させていただいております。機械学習によりユーザーの行動を予測し、パーソナライズされたマーケティング施策を打つことで、A社のオンライン販売をさらに強化できると考えています。
GA4とAIを組み合わせた高度なデータ分析により、A社の抱える課題を根本から解決していくことが、私たちの目指すところです。データ活用に関する課題でお悩みの際は、ぜひ私たちにご相談くださいませ。
