「Googleアナリティクスは分析のツールではありません。ここを誤解している人が多い。製品名を変えてほしい」

題名にも引用したこの言葉は、アユダンテでGMPチームを率いる山浦直宏が言った言葉です。（私も普段はアユダンテ社員なので敬称は略します）

「Analytics」を日本語訳すれば「分析」ですから、Googleアナリティクスは、グーグルの分析ツールなのですが、それは思い違いだ、というわけです。なかなか面白い問いかけです。

次に来る問いかけは、分析とはなにか？ です。

「分析とは比較です」というのが、山浦の答えです。

分析の辞書的な回答は「分けて明らかにする」ということになります。比較する単位に分けて、比較して明らかにする。

私やアナリティクスアソシエーションの講師の方々も、a2iのセミナーでは、「セグメント」という言葉を繰り返し言ってきました。

「見えないユーザーを見るために、セグメントに分けて比較しましょう」

データを比較する単位に分けるのも、そのギャップから改善点を見出すのも、ツールではなく人間の役割です。そして、もっとも肝心な、比較前の問いを立てる作業、仮説を設定するのも人間です。

Googleアナリティクスは、分析そのものはしてくれません。あくまで比較の元データを集計するツールだというのです。

GA4を分析ツールと思っていると、知りたいことを明確に持たずに、GA4のレポート画面から分析をはじめようとしてしまう。それで何かがわかると期待している人が多いために、問題が生じます。

先日6月5日に行われたa2iでの小川卓さんのGA4セミナーでも、「まず、GA4は施策を評価するツールとして使うのがオススメ」というお話がありました。

説明の仕方は違いますが、明確な仮説とそれに基づく施策を持って、GA4を使いましょう。そうでなければ、無駄な時間を使うことになります、ということでしょう。

質の良い仮説を立て、それに答えられるだけの整備されたデータをGA4で設定し集計する。GA4は分析ツールでなく、あくまで集計ツールです。

それが答えですが、「質の良い仮説」は、一朝一夕に得られるものではありません。問いと施策を繰り返し、データ設定を見直し、試行錯誤を積み重ねていく先に答えに近づいて行きます。

整備されたデータについては、よく考えずに設定し、いざ仮説を持ってGA4を見ても、必要なデータが取得されていない、ということも多くあります。この点は、経験を積んだパートナーがいれば、企業の事業や環境に合わせて、ある程度取得するべきデータは整備できるはずです。

もちろん、「いや、生成AIがそこのところも」という言葉が頭の中で聞こえるでしょう。でも、ここしばらくは、あなたの仮説立案を少しだけ支援する、という程度に留まります。

さて、最初の言葉には「製品名を変えてほしい」というところもありました。

「コンバージョン」をある日突然「キーイベント」に変えちゃう会社なので、その可能性だってあるでしょう。

Googleアナリティクスでないとしたら、あなたはどんな名前がいいですか？