愛媛の中古車販売店が抱える課題
愛媛県にある中古車販売店のウェブ担当者から、次のような相談がありました。現在、問い合わせ数が減少傾向にあり、その原因を特定したいとのことです。GA4を導入したものの操作方法がわからず、どのようにデータを分析・活用すればよいか悩んでいました。また、売上予測の精度を高め、実際の売上との誤差を減らしたいという希望もありました。
GA4データの活用とAIによる支援
まず、GA4のデータ収集の仕組みを整理し、売上に直結する指標を特定しました。次に、ChatGPT APIを活用して、GA4データを用いた回帰分析を提案しました。この分析によって、転換率、サイト滞在時間、特定のページへのアクセス数といった指標が売上にどのような影響を与えているかを明らかにしました。
データ分析の具体的な手順
1. データ収集の準備
GA4から必要なデータセットをエクスポートし、最も関連のある指標を選定しました。これを時系列データとして整理し、分析可能な状態に整えました。
2. ChatGPT APIとの連携
Python環境でChatGPT APIを利用し、GA4データをモデル構築用のフレームワークに投入しました。このプロセスでは、以下の手順を実施しました。
- データの前処理（欠損値の補完、外れ値の除去）
- 分析に適した特徴量のエンジニアリング
3. 回帰分析の実行
回帰分析を用いて、売上予測に最も寄与する変数を特定しました。分析の結果、特定のキャンペーン期間中のアクセス数やページ滞在時間が売上に大きな影響を与えていることが判明しました。また、AIによる予測モデルを活用して、予測と実際の売上との誤差を計測し、改善点を浮き彫りにしました。
改善施策と実行
分析結果を基に、次のような改善施策を実行しました。
- 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。
- 明確なCTA（Call to Action）の配置を追加。
- 広告戦略の見直し
- 高コンバージョンセグメントに焦点を当てたターゲティング広告を実施。
- キャンペーンメッセージの内容を改善し、ユーザーの関心を引きつける表現に変更。
- 売上予測モデルの導入
- AIを活用して営業日ごとの売上を予測し、精度を検証。
- 店舗の運営計画に基づいた意思決定を支援。
成果
改善施策を実施した結果、以下のような成果が得られました。
- 問い合わせ数：25%増加
- 転換率：35%向上
- 売上予測の精度：20%向上
また、特定のキャンペーン期間中のランディングページの改善が功を奏し、サイト滞在時間とコンバージョン率が大幅に向上しました。
さらなる活用と応用
今回の成功を基に、GA4データをさらに活用したマーケティング活動の拡大が行われました。例えば：
- 他のコンバージョンイベントへの応用：特定商品の購入プロセスにおける改善。
- 顧客分析の深化：リピーター率の向上を目的としたキャンペーンの設計。
これらの手法は中古車業界に限らず、ECサイトや小売業など、さまざまな分野で応用可能です。
クライアントの声
最終的に、クライアントから次のような感謝の声をいただきました：
「GA4を使った分析だけでなく、AIを活用したデータ解析で多くの発見がありました。問い合わせが増えただけでなく、売上予測の精度が上がったことで、経営の指針もクリアになりました。本当にありがとうございました！」
