Google アナリティクス

BigQuery を使用すると、Google アナリティクスのデータに対してクエリを実行して、重要なビジネス上の疑問の答えをすばやく得ることができます。ここでは、すぐに回答できる質問をいくつか紹介します。

1. 購入ユーザーあたりの平均トランザクション数は？

2. 特定の商品を購入した顧客が購入した他の商品は？

3. 過去 12 か月間にカートに追加されたアイテムのトップ 10 は？

顧客の行動をより深く理解し、マーケティングの ROI を高めながら、ビジネスにとって価値の高いオーディエンスを使ってデジタル マーケティングをターゲットにします。

まず、Google アナリティクス イベントに基づいて、カートに追加したが購入に至らなかったサイト訪問者から、ライフタイム バリューが高いユーザーまで、オーディエンスをセグメント化します。BigQuery を使用すると、これらのオーディエンスをセグメント化して、Google アナリティクスともう一度共有することができます。  

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。

Looker Studio は数百ものデータソースと連携し、高度に視覚的なダッシュボードを作成することで、マーケティング活動のデータを統合して分析し、迅速なインサイトの取得を可能にします。Google アナリティクスや Google Search Console などのマーケティング分析データを入力し、表やグラフなどの独自のビューをカスタマイズしてパフォーマンスを明確に可視化できます。