Googleアナリティクスが優れたWeb解析ツールであることは疑いようもありませんが、解析ツールの宿命として、データをセグメントごとに「丸めて」レポートを生成してしまいます。しかし、丸めていないデータも実は保持しており、実際に取得することが可能です。ここではGoogleアナリティクスを「データ収集の装置」としてのみ利用し、表やグラフでのビジュアライズはExcelやTableauなどのBIツールで行うための準備と分析例について解説します。

準備①：全ヒットの取得

Googleタグマネージャを利用し、カスタムディメンションに以下のデータを格納します。［範囲］はすべて［ヒット］を選択します。Googleアナリティクスがユーザーを一意に特定するIDである「cid値」（クライアントIDの値）とタイムスタンプを記録することで、すべてのヒットがユニーク化します。セッション中のページカウントは標準では取得できないため、Googleアナリティクスのトラッキングコードをカスタマイズして取得する必要があります。

• cid値
• タイムスタンプ
• リファラー
• セッション中のページカウント

準備②：ディメンションと指標のダウンロード

API経由で以下をエクスポートし、1つのファイルにまとめます。Tableauを利用すると、ファイルをダウンロードしなくても直接接続が可能です。

ディメンション

• cid値
• タイムスタンプ
• リファラー

指標

• セッション中のページカウント
• セッション数
• ページ

以上によって取得したファイルをExcel、または直接接続したTableauなどで分析します。あらゆるセグメントによる分析が可能ですが、以下で解説するような分析はGoogleアナリティクスではできないため、特に有効です。

ただ、このヒットベースデータの分析では2点、注意すべきことがあります。1つは、サイト利用状況の全ヒットを対象とするため、データ量が膨大であること。もう1つは、そもそもGoogleアナリティクスではできない分析を行うため、Googleアナリティクスのレポートと照らしあわせたデータの正確性の「検算」ができないことです。

そのため、最初はあえて小さな、人間でも確認できるボリュームのデータでビジュアライズを行い、正確性を確認したうえで、本番の大きなデータをビジュアライズすることをおすすめします。この手法を筆者は「Small Data Verification」と呼んでいます。

分析例①：ゴールデン導線

仮にサイト全体のコンバージョン率が1%だとすると、100人のユーザーが訪問し、コンバージョンするのは1人という計算になります。Web担当者としては「99人のユーザーはどこで消えてしまったのか？」という気持ちになるでしょう。一方で、仮にコンバージョンしたユーザーが100人いたとして、その半数が通るような「ゴールデン導線」とも言うべきページ遷移があるかもしれません。そのようなニーズに応えるのが、以下のビジュアライズです。

分析例②：コンテンツのアトリビューション分析

Googleアナリティクスの［モデル比較ツール］レポート（ワザ227を参照）では、チャネルごとのアトリビューション分析が行えます。一方、チャネルは問わないが、サイト内の「コンテンツ」に対してアトリビューション分析をしたいニーズもあると思います。例えば、「初回訪問でどのコンテンツを見て、次に、またその次に、どのコンテンツを見たユーザーがコンバージョンしているのか？」という疑問です。

以下はヒットベースデータを基に、コンバージョンしたユーザーの「既訪問回数ごとのページ滞在時間」をビジュアライズしたものです。初回訪問では「a.html」を見てもらうと滞在時間が長くなり、2回目の訪問以降では「e.html」が長くなる、ということがわかり、セッションを重ねるごとに、コンバージョンにつながりやすいコンテンツが変化することが伺えます。