クライアントの悩みと相談
中古車販売店のウェブ担当者から相談を受けました。ウェブサイトの訪問者数に日々大きな変動が見られ、その原因が特定できないとのことです。その影響で問い合わせ数も減少しており、売上に直結する問題となっています。GA4（Google Analytics 4）は導入済みですが、膨大なデータに圧倒され、どのデータを分析すればよいのか分からない状態です。
この状況を改善するため、GA4を活用したデータ分析の基礎を提供するとともに、ChatGPTの自然言語処理能力を併用してトレンドを分析し、施策を立案しました。
分析と提案のプロローグ
初期分析の段階で、以下の仮説が浮かび上がりました：
- 特定のキャンペーンが訪問者数の変動を引き起こしている可能性
- 競合他社の広告戦略やプロモーションの影響
- 季節的な要因や市場全体のトレンド
これらを検証するために、GA4のイベントデータを精査し、ChatGPTの分析能力を活用して詳細なトレンド分析を行いました。特に注目したのは、訪問者数の変動要因を特定するだけでなく、どの要因が問い合わせ数に最も影響を与えているかを明確化することです。
具体的な手順と実施方法
1. GA4からのデータ抽出
- 対象データ: ページビュー、セッション、コンバージョン、ユーザー属性（年齢、性別、地域など）を含む特定期間のデータ。
- エクスポート手順: GA4のデータをBigQueryと連携し、SQLクエリを用いて必要なデータを効率的に抽出。
- 注目イベント: 特定のキャンペーン関連イベント（例: クーポン利用、特定車種ページの閲覧数）をフィルタリング。
2. データの前処理
- データのクレンジング: 重複データや欠損値を除去。
- 構造化データ作成: 時系列分析を容易にするため、データを日時単位で集約。
- 外部データとの統合: Google Trendsや競合サイトの公開データと組み合わせ、より広範な視点を確保。
3. ChatGPTによる分析
- トレンド分析: ChatGPTに時系列データと外部データを入力し、自然言語によるトレンド要因の洞察を取得。
- 季節性と外部要因の特定: 特定の時期に訪問者数が急増または急減した理由をChatGPTが提示。たとえば、祝祭日や新車発表イベントの影響。
- 質問と応答形式での深掘り: “なぜ特定キャンペーンが成功したのか”や”どの属性のユーザーが最も影響を受けたか”といった具体的な質問に対する回答を取得。
4. 仮説の検証とモデルの修正
- 統計的検証: ChatGPTから得られた洞察を基に回帰分析を実施し、仮説の妥当性を検証。
- フィードバックループ: 初期仮説の結果に基づき、分析モデルを繰り返し改良。
施策の実行とその後の成果
分析結果から、次の重要な事実が判明しました：
- 特定キャンペーンの影響: クーポン付きキャンペーンが訪問者増加に寄与していたが、キャンペーン終了後の反動で訪問者が減少していた。
- 季節性要因: 冬季に特定の車種（4WD車など）の検索頻度が高まる傾向を確認。
これに基づき以下の施策を実行しました：
- キャンペーン戦略の見直し: 期間限定のプロモーションを季節性に応じて計画的に配置。
- 広告クリエイティブの改良: 冬季に人気のある車種を全面に押し出した広告を制作。
- ウェブページの最適化: 主要車種ページへの動線を強化し、コンバージョン率を向上。
結果として、問い合わせ数が30%増加し、訪問者数の安定化にも成功しました。
応用例とさらなる可能性
GA4とChatGPTの連携によるトレンド分析は、集客だけでなく以下の分野でも応用可能です：
- ターゲット顧客のニーズ把握
- デモグラフィックデータを基に、顧客の趣味嗜好を特定。
- パーソナライズされたメールキャンペーンの展開。
- リアルタイム分析と即時対応
- GA4からのストリーミングデータを利用し、リアルタイムでのトレンド把握。
- ChatGPTを活用した即時対応策の立案。
- 売上予測モデルの構築
- 過去の訪問者データと問い合わせデータを基に、売上予測モデルを作成。
- シミュレーションにより最適なプロモーション期間を特定。
結び
GA4とChatGPTを活用することで、これまで見落としていた訪問者数の変動要因や顧客のニーズを深く理解することができます。また、これらの知見をもとに戦略を立案することで、競争の激しい中古車市場でも着実に成果を上げることが可能です。
中古車販売店様も、ぜひGA4とChatGPTを活用した分析手法を試し、集客やコンバージョン率の向上を目指してみてください。ご不明点があれば「ぽぷら」までお気軽にご相談ください。
