Google アナリティクス
Google アナリティクス（GA4）と BigQuery によるマーケティングとオーディエンスの分析情報
Google Cloud は Google アナリティクスと連携して、企業のデータドリブン化を支援します。Google アナリティクスのデータを BigQuery に取り込むと、より多くのデータからビジネス インサイトを明らかにし、価値創出までの時間を短縮できます。
概要
マーケティングを強化する使い慣れたデータツール
マーケティングに投入するデータを増やし、ビジネスに関するデータドリブンな意思決定を行うには、Google アナリティクスと BigQuery を データポータル（旧称 Looker Studio）とともに活用することをおすすめします。これらの使い慣れたツールと組み込み型ツールを組み合わせて利用することで、簡単にデータを統合し、分析、オーディエンス セグメンテーション、インサイトの共有を行うことができます。
GA4 とユニバーサル アナリティクスの違い
2023 年 7 月 1 日に、ユニバーサル アナリティクス プロパティが Google アナリティクス 4（GA4）プロパティに置き換えられます。つまり、ユニバーサル アナリティクス プロパティは新しいデータの処理を停止するため、その日を過ぎると、新しいデータの処理、アプリやウェブサイトのパフォーマンスに関する最新のレポートと指標の表示ができなくなります。2023 年 7 月 1 日以降、Google アナリティクス 4 プロパティは、Google アナリティクスの完全に機能する唯一のバージョンとなります。ユニバーサル アナリティクス 360 プロパティでは、2024 年 7 月 1 日まで引き続き新しいデータが処理されます。
Google アナリティクスのデータを BigQuery にエクスポートする理由
Google アナリティクス（GA4）にある BigQuery Export を利用して、Google アナリティクスのプロパティから BigQuery にすべてのイベントデータを無料でエクスポートできます。BigQuery では、CRM データなど他のソースから外部データをインポートし、Google アナリティクス データと結合して、SQL に似た構文を使って、サンプリングと割り当て上限だけではなく、高度なレポートのためにデータをクエリできます。これにより、オーディエンス セグメントの構築、カスタム トラフィック アトリビューションの確認、レポートとオーディエンスのシンプルな ML モデルの構築が可能になります。
Google アナリティクス BigQuery Export を設定する方法
まず、新しい Google Cloud プロジェクトを作成して BigQuery を有効にし、その後、BigQuery Export 用にプロジェクトを準備する必要があります。Google アナリティクスを初めて利用する場合は、Google アナリティクスを BigQuery サンドボックスにリンクできます。BigQuery サンドボックスは無料で、クレジット カードなしで開始できます（サンドボックスの制限が適用されます）。組織ですでに BigQuery パイプラインがある場合は、既存の BigQuery プロジェクトにリンクすることもできます。最後に、BigQuery を Google アナリティクスのプロパティにリンクします。
BigQuery で Google アナリティクスのデータをデータポータルに取り込めますか？
組織では、Google アナリティクスのデータをデータポータルに直接接続して、チーム間で共有できるレポートとダッシュボードを作成できます（Google アナリティクスのデータに接続されているデータポータルのレポートには Google Analytics Data API の割り当てが適用されます）。データポータルへの BigQuery Export 機能では、カーディナリティが高いデータの処理に煩わされることなく、Google Analytics Data API を超える機能を利用しながら、API による制限なしでマーケティング データの正確な全体像を把握できます。
BigQuery とは
BigQuery は、大量のデータを保存して分析できるクラウドベースのデータ ウェアハウスです。BigQuery を使用すると、Google アナリティクスのデータだけでなく、ウェブサイトのログや CRM システムなどの他のソースからのデータも保存できます。このデータを使用すると、複雑なクエリの実行や Google アナリティクスだけでは確認できないトレンドの特定が可能になります。
BigQuery サンドボックスとは何ですか？
BigQuery サンドボックスを使用すると、BigQuery の機能を無料で試すことができ、BigQuery がニーズを満たすかどうかを確認できます。サンドボックスでは、クレジット カード情報の登録、請求先アカウントの作成、プロジェクトの課金の有効化を行うことなく、BigQuery と Google Cloud コンソールを体験できます。
Google アナリティクスとは
Google アナリティクスは、あらゆるデバイスやプラットフォームでユーザーの詳細な分析情報を無料で提供する測定プラットフォームです。Google アナリティクスを使用すると、ウェブサイトやアプリのパフォーマンスを測定し、ユーザーがお客様のサイトやアプリをどのように利用しているかに基づいてデータドリブンな意思決定を行い、マーケティングの ROI を改善できます。
データポータルとは
データポータルは、インタラクティブなダッシュボードと美しいレポートにより、よりスマートなビジネス上の意思決定を可能にする、無料のツールです。データポータルの組み込みコネクタを使用すると、BigQuery と Google アナリティクス 4 から簡単にデータを取り込むことができ、さまざまなデータに簡単にアクセスできます。これにより、レポートとダッシュボードを構築して関係者間で共有し、信頼できる唯一の情報源全体でリアルタイムに共同編集を行うことができます。
マーケット インサイトをすばやく取得
オーディエンス セグメントを作成して有効にする
予測分析に BigQuery ML を使用する
需要予測を作成して予測オーディエンスを構築する
BigQuery に組み込まれた機械学習を使用して、マーケティング パフォーマンスの予測と計画を改善します。過去のマーケティング データを使用することで、季節性を含めて正確な予測を作成し、ビジネス ピークに向けてより良い計画を立てることができます。
BigQuery ML を使用すると、Google アナリティクス データに基づいて、購入傾向や顧客のライフタイム バリュー予測などの予測オーディエンスを構築し、潜在的な価値の高い新規顧客のターゲティングに使用できます。ML ベースの予測機能は、チャーンの予測にも対応しています。
入門ガイド
需要予測を作成して予測オーディエンスを構築する
BigQuery に組み込まれた機械学習を使用して、マーケティング パフォーマンスの予測と計画を改善します。過去のマーケティング データを使用することで、季節性を含めて正確な予測を作成し、ビジネス ピークに向けてより良い計画を立てることができます。
BigQuery ML を使用すると、Google アナリティクス データに基づいて、購入傾向や顧客のライフタイム バリュー予測などの予測オーディエンスを構築し、潜在的な価値の高い新規顧客のターゲティングに使用できます。ML ベースの予測機能は、チャーンの予測にも対応しています。
