クライアントの課題
ある中古車販売店のウェブ担当者からのご相談を受けました。この担当者は、昨今のマーケティングキャンペーンが期待したほどの成果を上げておらず、その原因を特定し、次回以降のキャンペーンを改善したいと考えていました。しかし、Google Analytics 4（GA4）のデータの扱い方がよくわからず、さらにデータを効果的に分析する方法を知りたいとのことです。
分析と仮説の構築
初めに、GA4を活用して現状を可視化しました。特に注目した指標は以下の通りです：
- ユーザー数
- コンバージョン率
- ページビュー数
- エンゲージメント時間
- 流入経路別パフォーマンス
これらの指標がどのように連動しているかを深掘りするため、以下の仮説を立てました：
- ターゲットとするユーザー属性が適切でない可能性。
- 広告内容やメッセージが訴求力を欠いている可能性。
- ランディングページの設計やユーザーエクスペリエンスに課題がある可能性。
データ分析の具体的手法
- GA4データのエクスポート
- GA4のレポート機能を使用してキャンペーン関連データをBigQueryへエクスポート。
- データをクレンジングし、分析可能な形式に整形。
- データの可視化と因果関係の探索
- Looker Studioを使って、キャンペーンのパフォーマンスを視覚化。
- コンバージョン率の低いセグメントを特定。
- ChatGPTを活用した回帰分析
- ChatGPT APIを利用してデータを自然言語処理し、重要な因果関係を特定。
- 例：特定の流入経路とコンバージョン率の相関性を分析。
改善提案と実行
以下の改善策をクライアントに提案し、実行しました。
- ターゲティングの見直し
- ユーザー属性を再定義し、過去の高コンバージョン層に基づいて広告配信を最適化。
- 広告内容の改良
- 訴求ポイントを明確化し、競合分析を行ったうえで、差別化を図る。
- 動画広告を導入し、視覚的なインパクトを高める。
- ランディングページの改善
- ページの読み込み速度を最適化。
- ユーザーの行動フローを分析し、CTA（Call to Action）の配置を改善。
- ABテストの実施
- 新旧広告およびランディングページを用いてABテストを設定。
- データに基づいた意思決定をサポート。
成果
改善策を適用した結果、以下のような成果が得られました：
- コンバージョン率：30%向上
- エンゲージメント時間：20%増加
- ページ離脱率：15%低下
さらに、ターゲティングを改善した広告キャンペーンが特定のセグメントで大きな成功を収め、次回以降のキャンペーンに活用できる貴重な洞察を得ることができました。
応用例
この分析手法は中古車業界に限らず、以下のようなケースで応用可能です：
- 製造業：生産効率を高めるために、機械稼働データと品質データの関連性を分析。
- ECサイト：商品別のコンバージョンデータを解析し、クロスセル戦略を最適化。
GA4とChatGPTの組み合わせにより、数値データだけでなく、その背景にある要因や傾向を把握することが可能になります。これにより、データドリブンな意思決定が促進され、競争優位性の向上につながります。
クライアントの声
最終的に、クライアントからは次のような感想をいただきました：
「今回の分析と改善提案のおかげで、キャンペーンの成果が目に見えて向上しました。GA4の活用方法も学べて、次回から自分たちでも活用できそうです。本当にありがとうございました！」
