クライアントの課題相談: 問い合わせ減少とデータ分析への不安
中古車販売店のウェブ担当者であるAさんから相談を受けました。GA4を導入して一定期間が経過しましたが、操作に慣れず、データ分析をどのように進めれば良いのかわからない状況です。さらに、最近問い合わせ数が減少しており、具体的な改善策が見えないことが課題となっています。Aさんは「GA4を活用すれば良いのは分かるが、何をどう分析すれば成果が出るのか見当がつかない」と悩んでいました。
問題の核心
Aさんの課題は以下の2つに集約されます。
- GA4を使いこなすための知識不足
- 問い合わせ減少の原因が不明であること
これにより、効果的な集客施策を打つことができず、現在の状況に対して手詰まり感を感じています。
解決策: ChatGPTとGA4を用いた回帰分析
まず、AさんがGA4を活用してデータから有益な洞察を得られるようサポートすることが重要です。特に、問い合わせ減少の原因を明らかにするために、ChatGPTとGA4を活用した回帰分析を提案しました。このアプローチにより、データから因果関係を推測し、具体的な改善策を導き出すことが可能になります。
ステップ1: データの整理と変数の抽出
- GA4からデータを収集します。
- ページビュー数
- ユーザーの流入経路
- コンバージョン率
- 問い合わせフォームの送信数
- 収集したデータをもとに、問い合わせ数に影響を与える可能性のある変数をリストアップします。
ステップ2: ChatGPTによる仮説立案
ChatGPT APIを使用して、抽出した変数間の関係性を分析します。具体的には、以下のような仮説を生成します。
- ランディングページAの訪問が減少しているため、問い合わせ数が減っている。
- 直帰率の高いページが原因でユーザーがコンバージョンに至らない。
ステップ3: 施策案の立案と効果予測
仮説に基づき、次のような施策案を作成しました。
- ランディングページAのSEOを強化する。
- 直帰率が高いページのデザインを見直す。
- 広告運用のターゲティングを再設定する。 これらの施策の効果をChatGPTに予測させ、優先順位をつけます。
施策の実行
Aさんと協力して、回帰分析の結果を踏まえた施策を実行しました。
実行した施策の具体例
- ランディングページの改善
- ページのヘッドラインやCTAボタンを見直し、ユーザーが直感的に行動を起こせるようにしました。
- ユーザー体験の向上
- ページの読み込み速度を改善し、モバイルユーザーにも快適な操作感を提供。
- トラフィックの質を向上
- 広告のターゲットを見直し、より高いコンバージョン率が期待できる層にリーチする施策を実施しました。
成果とクライアントの変化
これらの施策の結果、以下のような成果が得られました。
- 問い合わせ数が前月比で35%増加。
- 問い合わせに至る流入経路が明確になり、重点施策が定まった。
- Aさん自身のGA4やデータ分析に対する理解が深まり、データリテラシーが向上。
特にAさんからは「GA4を使ってこんなに具体的な改善策が導き出せるとは思わなかった。今後は自社でもデータを活用していきたい」という声をいただきました。
今後の展望
問い合わせ数の改善に成功したことで、次のステップとして以下のような高度な分析が可能になります。
- シナリオ分析
- ユーザー行動のパターンをさらに深掘りし、問い合わせ増加のシナリオを構築。
- 外部データとの連携
- 広告効果や市場動向データを組み合わせた詳細な回帰分析を実施。
これらにより、問い合わせ数の安定的な増加と広告費用対効果の最適化を図ることができます。
中古車販売店においても、GA4とAIを連携させることで、効果的なデータ活用が可能となります。Aさんのように課題を抱える方は、ぜひお気軽に「ぽぷら」までご相談ください。
