中古車販売店でのイベント参加者数予測: GA4とChatGPTを活用したデータドリブンアプローチ
愛媛県に拠点を置く中古車販売店「A社」では、集客を目的としたイベントを定期的に開催しています。しかし、ここ最近ではイベント参加者数が予想を下回ることが続き、結果として費用対効果が悪化していました。同社のウェブ担当者からは、「過去のデータを活用して次回のイベント参加者数を正確に予測し、効果的なマーケティング施策を打ち出したい」という具体的なご相談をいただきました。
この記事では、この課題に対しGA4（Google Analytics 4）でのデータ収集とChatGPTを用いた回帰分析の活用で解決策を導き出したプロセスをご紹介します。
課題の詳細: イベント参加者数の予測が困難な理由
まず、A社での現状を整理しました。これまでイベントは成功したこともありましたが、以下の課題が原因で参加者数の予測が難しくなっていました。
- 過去のイベントデータの一元化が不十分
- アクセス数や問い合わせ数といった関連データが点在し、体系的に活用されていない。
- マーケティング施策が定量的な評価に基づいていない
- SNS広告やメール配信を実施していたものの、どの施策がどの程度参加者数に寄与しているかが不明確。
- 外部要因の考慮不足
- 天候や競合イベントなど、イベント参加者数に影響を与える外的要因を考慮した分析が行われていない。
これらの課題を解決するために、私たちはGA4によるデータの可視化とChatGPTを活用したデータ分析の導入を提案しました。
解決策: GA4とChatGPTを活用した回帰分析の提案
私たちの提案は以下のステップで構成されています。
- データ収集の基盤構築
- GA4を活用してイベントに関連するデータを一元管理。
- 特に以下の指標に注目。
- イベントページのアクセス数
- 問い合わせ数
- 新規訪問者率
- イベント開催日程前後でのユーザー行動変化
- ChatGPTを活用した回帰分析
- GA4で収集したデータをChatGPTに入力し、回帰分析を実施。
- 回帰モデルでは以下の要因を変数として設定。
- イベント告知開始日
- ページ閲覧数の推移
- 天候（晴れ、雨など）
- 過去イベントでの参加者フィードバック
- 広告の有無とその種類
- 予測結果を基に施策を設計
- 回帰分析で得られた結果を基に次回イベントの参加者数を予測。
- 予測結果を反映し、マーケティング施策を最適化。
実施の詳細: 分析と改善策の実行
1. GA4を用いたデータ収集
GA4では、イベントに関連するデータを自動で追跡するよう設定しました。たとえば、ページビュー、スクロールの深度、問い合わせボタンのクリック数など、ユーザー行動を細かくトラッキング。これにより、各イベントでのユーザーの動きが明確になりました。
さらに、データを集計する際には以下のセグメントを特に重視しました。
- 新規ユーザー: イベント開催日程周辺で初めて訪問したユーザーの割合。
- リピーター: 過去のイベントページを訪問したことがあるユーザー。
- 直帰率: イベントページを訪問後すぐに離脱したユーザーの割合。
2. ChatGPTを活用した回帰分析
GA4から得たデータをエクスポートし、ChatGPTのAPIに入力。以下のような回帰モデルを構築しました。
- 従属変数: イベント参加者数
- 独立変数:
- ページアクセス数
- 問い合わせ数
- 天候（晴れ=1、雨=0）
- イベント告知開始日からの経過日数
- 過去イベントでの広告展開の有無（有=1、無=0）
このモデルにより、各要因が参加者数にどの程度影響を与えるかが明確になり、次回のイベントで予測精度を高めることができました。
3. 施策の実行
予測結果に基づき、以下の施策を実行しました。
- SNS広告のターゲティング強化:
- イベント参加が見込まれるユーザー層に限定した広告を配信。
- 過去参加者へのフォローアップ:
- 過去のイベント参加者にメールでお得なクーポンを提供。
- 登録特典の提供:
- イベント参加を確定したユーザーに限定特典を用意。
結果: 参加者数の増加とデータ活用の成功
これらの施策を実行した結果、直近のイベントでは予測参加者数にほぼ一致する成果が得られ、前年同時期と比較して参加者数が20%増加しました。
また、このプロセスで構築した回帰分析モデルは、今後のイベントでも活用可能であり、参加者数の予測が大幅に改善される見通しです。
応用可能性: 他分野への展開
この手法は、イベント予測に限らず、他のビジネス課題にも応用可能です。たとえば:
- 顧客の購買行動予測:
- キャンペーン施策の効果を事前に予測。
- 問い合わせ数の予測:
- サービスの需要に合わせたリソースの最適配置を実現。
GA4を基盤とし、ChatGPTの柔軟な分析能力を組み合わせることで、さまざまな分野での精度向上が期待できます。
今後の展望
今回の成功を基に、さらに精度の高いデータ分析手法を開発し、他のクライアント様への適用を進めていきます。「ぽぷら」では、データドリブン戦略を通じてビジネス成長を支援します。課題をお持ちの方は、ぜひご相談ください。
