GA4とクラスタリング分析で時間帯別の行動パターンを明確に把握し、適切な施策を実行
ある中古車販売店では、ウェブサイトからの問い合わせ件数が減少傾向にあり、時間帯によってコンバージョン率に大きな差異が見受けられていました。この課題を解決するために、Google アナリティクス4(GA4)のデータをクラスタリング分析することで、時間帯別の顧客の行動パターンを明確に把握し、適切な施策を立案することができました。
クラスタリング分析で時間帯別の行動パターンを可視化
問い合わせ数減少の原因を探るため、GA4のクラスタリング機能を活用しました。クラスタリングとは、データをグループ化することで、特定の時間帯における顧客の行動パターンを把握する手法です。以下の手順でGA4データのクラスタリング分析を行いました。
- GA4から時間帯別のユーザー行動とコンバージョンデータを取得
- Pythonを使ってk-means法でデータをクラスタリング
- クラスタリング結果から、時間帯ごとの顧客行動の特徴を分析
クラスタリング分析の結果、以下のような時間帯別の顧客の行動パターンが明らかになりました。
- 午後の時間帯には特定の商品ページの閲覧が多く見られた
- 夜間には車両詳細ページの閲覧数が増加する傾向にあった
これらの知見から、時間帯によって顧客のニーズや関心が異なることが明確になりました。
時間帯別の施策で問い合わせ数が20%増加
クラスタリング分析の結果を基に、時間帯に合わせた以下の施策を実施しました。
- 訪問者が多い時間帯に合わせた広告の配信
- 午後の時間帯にはローンシミュレーションなどのコンテンツを充実化
- 夜間には車両詳細ページの情報を強化
これらの施策の実施により、問い合わせ数は2ヶ月で20%増加し、特に夜間のコンバージョン率が大幅に改善しました。GA4のクラスタリング分析で得られた時間帯別の顧客行動の知見が、効果的な施策立案に繋がったことが分かります。
GA4とクラスタリング分析で課題解決のヒントを得られます
今回のケースのように、GA4のデータをクラスタリング分析することで、ウェブサイトの課題解決のヒントを得ることができます。特に、以下のような場合にクラスタリング分析が有効です。
- 時間帯や曜日によってコンバージョン率に差異がある場合
- ユーザーの行動パターンを細かく分析したい場合
- セグメントごとに最適な施策を立案したい場合
GA4とクラスタリング分析を活用することで、データに基づいた意思決定が可能になります。ウェブサイトの課題でお困りの方は、ぜひこの手法を試してみてください。
