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データ探索の画面・操作方法

データ探索の画面は①変数エリア、②設定エリア、③レポートエリアにわかれています。後述するレポートの【分析手法】を選択したのち、以下の手順でレポートを作成していきます。

7つの分析手法

データ探索は集計する目的に併せてレポートの手法が用意されています。各手法の概要をヘルプより抜粋してまとめました。

自由形式

一般的なクロス集計表の形式でデータが表示されます。棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、散布図、地図など、さまざまなスタイルの表示形式を適用することもできます。

コホートデータ探索

共通の属性を持つユーザーのグループの行動とパフォーマンスから、分析情報が入手できます。

ユーザーがサイトに初回接触してからの継続状況がわかります。

下記の図で、赤枠の箇所58ユーザーの意味は「7/2～7/8にサイトへ訪れた9,557ユーザーの中で5週目も訪れたユーザーは58ユーザー」という意味になります。

ファネルデータ探索

サイトやアプリを経由するカスタマー ジャーニーをビジュアル表示できます。この手法を使用すると、ユーザーエクスペリエンスを最適化することや、高い成果が得られている（または十分な成果が得られていない）ユーザーを特定することができます。

目標到達までのステップを設定してファネルとして表示することができて、最大10ステップまで設定可能です。また、作成したファネルレポートはライブラリから標準レポートに追加することも可能です。

セグメントの重複

複数のユーザー セグメントの相互関係がベン図で示されます。この手法を使用すると、複雑な条件を満たしている新しいユーザー セグメントを特定できます。

最大3個のユーザー セグメントを比較して、それらの重複状況と相互関係をすばやく確認できます。また重なっている部分の条件からセグメントを作成することも可能です。

ユーザー エクスプローラ

作成またはインポートしたセグメントを構成しているユーザーを表示できます。個々のユーザーのアクションをドリルダウンすることもできます。

経路

ユーザーのたどった経路がツリーグラフで表示されます。ユーザーがどのような経緯で、ウェブサイトやアプリにアクセスしているのかを確認できます。

ユーザーのライフタイム

ユーザーの行動を分析して、顧客としてのライフタイム バリューを評価します。以下のようなデータを見ることができます。

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データ探索レポートは今までのGAで作成していたレポートからUIや自由度が大きく変わりました。手法やグラフの種類、アドホックにレポートへ反映できる点など、GA4でよく利用する機能になりますので、ぜひ活用しましょう。

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— カナダ??トロント現地情報｜LifeToronto（ライフトロント） (@LifeTorontoJP) May 1, 2024

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