愛媛の中古車販売店では、最近ウェブからの問い合わせが減少していると感じている企業様が多いようです。さらに、GA4の操作が難しく、正確なデータ分析ができないといったお悩みも耳にします。今回は、こうした課題に対して、ChatGPTとGA4を活用したトレンド分析を通じて解決策を提案します。
課題の具体化と仮説の構築
まず、何が原因で問い合わせが減少しているのかを特定するために、GA4のデータを活用します。しかし、膨大なデータから有効な情報を引き出すのは簡単ではありません。そこで、ChatGPTを用いて自然言語でクエリを書き、トレンドを探る仮説を立てることにしました。
トレンドの具体例
- 季節ごとの車種の人気の変化: 夏場にはファミリー向けのSUVが、冬場には四輪駆動車が人気になる傾向を分析。
- 地域別ユーザー興味の変動: 都会ではコンパクトカーが人気なのに対し、地方では大型車や軽トラックの需要が高い。
- ユーザー層のシフト: 若年層の新規顧客が減少し、中高年層のリピーターが増加している可能性。
ChatGPTとGA4によるデータ分析の手順
ChatGPTを使用して、GA4データに対するナチュラルランゲージクエリを生成します。以下の手順は、初めてでも簡単に試していただけます。
1. GA4のリアルタイムデータをエクスポート
GA4からエクスポートしたデータをCSV形式で保存します。例えば以下のようなデータが含まれます。
- 流入元（ソーシャルメディア、検索エンジンなど）
- ページビュー数と平均滞在時間
- デバイスカテゴリ（モバイル、デスクトップ、タブレット）
2. Pythonスクリプトでデータを整形
Pythonを使ってデータを加工します。以下はその例です。
import pandas as pd
# GA4からエクスポートしたデータを読み込み
data = pd.read_csv('ga4_data.csv')
# 必要な指標を抽出
filtered_data = data[['source', 'page_views', 'avg_session_duration', 'device_category']]
# 指標ごとの集計
summary = filtered_data.groupby('source').mean()
print(summary)3. ChatGPTでトレンドを分析
整形したデータをChatGPTに入力し、トレンドを分析します。以下のプロンプトを使用できます。
以下のデータを基に、ウェブサイトで問い合わせが減少している原因を分析してください。
- 流入元: ソーシャルメディア（50%）
- ページ滞在時間: 平均30秒
- 離脱率: 80%
- モバイル利用率: 70%
考えられる原因と改善策を教えてください。AIは、例えば以下のような回答を生成するでしょう。
- ソーシャルメディアからの流入ユーザーが求める情報をすぐに見つけられていない可能性。
- モバイルでのUX（ユーザー体験）が不十分。
- 離脱ポイントに明確な理由が存在する可能性（読み込み速度の遅さやコンテンツ不足など）。
分析結果を基にした改善策の実行
分析を基に、具体的な改善策を実行します。
1. コンテンツの見直し
- ブログ記事のトピック選定: 季節ごとのトレンドや地域の特性に合わせた記事を作成。
- 事例紹介の強化: 実際の購入者インタビューや写真を追加し、信頼性を高める。
2. 広告キャンペーンの再設計
- 地元のイベントに連動した広告: 地域ごとの特性を考慮したターゲティング。
- リターゲティング広告: 一度サイトを訪問したユーザーに対する追跡広告を展開。
3. ページ速度の改善
- 画像最適化: WebP形式に変換し、読み込み速度を向上。
- キャッシュ活用: サーバー側で静的リソースのキャッシュを設定。
- CDN（コンテンツ配信ネットワーク）の導入: 地域間の遅延を低減。
施策後の成果と次のステップ
これらの施策を実行した結果、以下の成果が得られることが期待されます。
- 問い合わせ数が前年比20%増加。
- ページ滞在時間が平均35%向上。
- 離脱率が25%改善。
成功後の次のステップとして、以下を継続的に実施します。
- 定期的なA/Bテスト: 新たなアイデアや施策を継続的に検証。
- GA4ダッシュボードのカスタマイズ: トレンドをリアルタイムで把握できるよう最適化。
- AIツールの活用拡大: ChatGPTだけでなく、他のデータ分析ツールも試用。
応用例: AIとデータのさらなる活用
今回の方法は、中古車販売業以外にも多くの業種で応用可能です。たとえば：
- 飲食業: 季節ごとのメニューの人気を分析し、新メニュー開発に反映。
- 観光業: 地域イベントに合わせたキャンペーンを展開。
- 小売業: 在庫データと顧客ニーズの分析による販売予測。
最後に
愛媛の中古車販売店のウェブ担当者の皆様、今回ご紹介した方法は、課題解決の一助となるでしょう。ご相談や技術的なサポートが必要な場合は、ぜひ私「ぽぷら」にご連絡ください。AI技術とデータを活用して、貴社の成功を全力でサポートいたします。
