GA4の分析に限界を感じたら - BigQuery連携で 「見るだけ」 から 「使えるデータ」 へ
GA4を導入して、レポートを日常的に確認している。PVもイベントも取れている。でも、いざ「この施策、本当に効いたのか？」「購入したユーザーは何が違ったのか？」と掘り下げようとすると、途端に手が止まる──そんな経験はないでしょうか。
GA4は分析の入口として優秀ですが、「見たい切り口でデータを出せない」「ユーザー単位の深い行動分析ができない」「他データとの結合が難しい」といった壁に、いずれぶつかります。「レポートを見る」まではできても、「意思決定に使える分析」まで届きにくいのです。
本記事では、BigQuery連携で分析の自由度がどう変わるのか、そしてSquadbaseで現場がどうデータを扱えるようになるのかを解説します。
GA4 Data APIの限界
GA4のData APIは、定義済みのディメンションと指標を取得するのに向いています。定型レポートの自動化には便利ですが、性格としては「用意されたレポートを取りに行く」ものです。
そのため、以下のような分析はAPIでは難しいか、柔軟性が大きく制限されます。
- 生イベントをベースにしたユーザー行動の再構成
- 任意のステップ・条件でのファネル分析
- 初回流入から複数回訪問を経たCV到達までの時系列分析
- カスタムイベントパラメータを軸にした細かい集計
- CRM・広告・購買データなど外部データとの結合
APIは便利ですが、自由に問いを立てて分析するための基盤としてはBigQueryに軍配が上がります。
BigQueryを経由すると何が変わるのか
GA4のBigQuery Exportを使うと、イベント単位の生データがそのままBigQueryに出力されます。1行1行にユーザーID、タイムスタンプ、イベント名、パラメータがすべて残っており、SQLで自由にアクセスできます。
これにより、たとえば次のような分析が可能になります。
ユーザーの行動フロー分析
「LP → 商品詳細 → カート → 購入」のどこで離脱しているか。初回訪問のみ、特定キャンペーン経由のみ、といった条件も自由に組み合わせられます。
CV/非CVユーザーの行動比較
購入したユーザーは購入前にどのページを踏んでいるか、非購入者との差分はどこにあるか。次の施策の優先順位を決める材料になります。
流入チャネル別の行動パターン分析
広告・自然検索・SNSそれぞれの流入後の訪問回数、行動傾向、CVまでの日数を比較できます。
イベントパラメータを使った独自分析
検索キーワード、ボタン種別、会員ランクなど、UI上では扱いづらい粒度の分析もSQLなら柔軟に対応できます。
他データとつないだ事業分析
広告コスト、購買データ、CRM・SFAの顧客属性などと結合し、サイト行動から売上やLTVまでを一本の線でつなげられます。
BigQuery連携の本質は「保存先が変わる」ことではありません。ユーザー行動をイベント列として再構成し、自由に分析できるようになること。GA4のデータが「見るためのデータ」から「分析して使うためのデータ」に変わるのです。
Squadbaseを使った分析方法
BigQueryにデータがあっても、多くの現場では次の段階で止まります。SQLを書ける人しか分析できない、欲しい分析のたびに依頼が発生する、可視化・共有に時間がかかる。データは「あるけど使われない」状態です。
Squadbaseは、この課題を解決します。BigQueryに接続し、自然言語での問いかけからSQL生成、可視化、ダッシュボード化までを一つの環境で行えるツールです。
ここからは実際にSquadbaseでどのような分析が可能かを実際の画面を交えてお伝えします。
SquadbaseとBigQueryの連携
SquadbaseとBigQueryの連携はOAuthで連携が可能です。
ご自身のGoogleアカウントに接続したいBigQueryの閲覧権限が付与されていれば、ワンクリックで連携が完了します。
サービスアカウントを用いた連携方法に関しては、こちらのドキュメントを参照いただければと思います。
認証が通ると、Googleアカウントに紐づいているBigQueryのプロジェクトの一覧が表示されるので、分析対象のプロジェクトをクリックします。
今回はGA4のサンプルデータが入っているパブリックデータを使用します。
次にプロジェクトに紐づくデータセットを選択すると、AIによる分析及びダッシュボード構築が始まります。
このようなダッシュボードが表示されたら成功です。
Squadbaseで自由に分析を進める
初回のダッシュボードが完成したら、自由に分析をすることが可能です。
例えばチャット欄で「どんな行動をとっているユーザーがコンバージョンしている？」と聞いてみましょう。
このように、コンバージョンに至ったユーザーとそうでないユーザーの行動の差を示したダッシュボードが追加されれば成功です。
他にも「どのイベントで最も離脱が多い？」「コンバージョンしているユーザーの行動パターンを分析して」など、自由に質問をしてGA4データから最大限のインサイトを引き出しましょう。
