サイト改善の方向性の1つに、トラフィックポートフォリオの最適化がありました（ワザ006を参照）。トラフィックを分割してコンバージョン率の高いセグメントを発見し、それを増やすアプローチです。一方、トラフィックを分割するセグメントの軸は、Googleアナリティクスでは通常、プライマリディメンションとセカンダリディメンションの2個、ピボットを利用しても最大3個までです。セグメントが網の目のように細かい、とまでは言えません。セグメントが粗い状態では解析上いくつかの問題がありますが、その例を以下のシナリオで説明します。

①［モバイル］配下の［概要］レポート（プライマリディメンションが［デバイスカテゴリ］）で、セカンダリディメンションとして［メディア］を適用してコンバージョン率を比較したところ、パソコンのリスティング広告のコンバージョン率が高いことがわかりました。

②この場合、パソコンユーザー向けのリスティング広告に予算を投じると、サイト全体のコンバージョン率は高くなると推測できます。しかし、実際に実施するとなると対象が広すぎて、かなり効率が悪くなります。

③パソコンユーザー向けのリスティング広告が優秀だとして、さらに新規ユーザーとリピーターに分けるとどうなのか？ 首都圏からアクセスしたユーザーと、地方からアクセスしたユーザーに分けるとどうなのか？ 平日と休日に分けると？ 日中と夜間に分けると？ そこにも必ず、コンバージョン率の差があるはずです。

④セグメントの軸を細かくして分析すると、実はコンバージョン率がもっとも高くなるのは、首都圏に住むパソコンユーザーに対して平日の夜間にリスティング広告を掲載した場合、かもしれません。ここまで深掘りできれば、そのセグメントに集中して予算を投入することで効率よくコンバージョン率を高めることができます。

⑤また、「なぜ首都圏のパソコンユーザーが平日の夜間にコンバージョンしてくれるのか？」を考えれば、リスティング広告のキーワードの選定、広告文の作成、ランディングページのコンテンツなどについても、精度の高い仮説を立てられるはずです。

ここまでのシナリオは以下のように図示でき、6軸のセグメントによってコンバージョン率が高まるトラフィック（色の付いた部分）を発見できることになります。このような「多ディメンション解析」によってセグメントの網の目を細かくし、コンバージョン率などの重要指標を比較することは、訪問数の多いサイトで特に有効です。

多ディメンション解析のイメージ

実際に多ディメンション解析を実現するには、APIを経由してGoogleアナリティクスのデータをエクスポートします。その方法には、以下に挙げた4つがあります。

1. Googleドライブ（スプレッドシート）のアドオン「Google Analytics」を利用する
2. API経由でデータを抽出できるGoogleのアプリ「Query Explorer」を利用する
3. アプリ型のツールやExcelのプラグインのようなサードパーティ製ツールを利用する
4. Tableauなど、Googleアナリティクスに直接接続できるBIツールを利用する

いずれの方法でも、最大7つのディメンションを適用したデータを取り出すことができます。ただ、取り出したそのままの状態から知見を得るのは難しいため、ExcelのピボットテーブルやBIツールを利用し、表やグラフでのビジュアライズを行っていくことになります。

ポイント

• 「API」（Application Programming Interface）とは、異なるソフトウェアやサービスの間でデータや機能をやりとりするために決められた仕様のことです。
• 訪問数が少ないサイトでは、あまりセグメントを細かくするのはおすすめしません。それぞれのセグメントのトラフィックが少なくなってしまい、高コンバージョンのセグメントを発見し、増やせたとしても、サイト全体へのインパクトは限定されるからです。