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
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。
一般的な使用例
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。
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。