【活動報告】オンラインセミナー「GA4エキスパートのイチオシ分析手法解説 ～ 木田さん直伝 GA4とBigQueryでユーザー最適化 ～」｜2024/9/4(水)

2024年9月4日、株式会社プリンシプルの木田和廣さんによるセミナー「GA4エキスパートのイチオシ分析手法解説 ～ 木田さん直伝 GA4とBigQueryでユーザー最適化 ～」を開催いたしました。
ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。
今回のセミナーは、小川卓さん、柳井隆道さんに続くGA4エキスパートシリーズの第3回目として企画しました。テーマはユーザー最適化です。

セミナー冒頭、木田さんから、このセミナーはみなさんへの「問題提起」をしているという言葉がありました。わかりやすくノウハウを紹介する内容ではないということです。
その木田さんから皆さんへの問いはシンプルです。
「Webマーケターが、ビジネスにポジティブなインパクトを与えるには、セッション最適化を卒業して、ユーザー最適化に取り組む必要があるんじゃないか？」

木田さんは、ユーザー最適化を次のように定義しています。
「自社ビジネスにフィットするユーザーを集客し、ライフタイムバリュー（LTV）を向上させる」
ライフタイムバリューの視点で、セッションを越えたユーザー行動を分析し、改善施策を導き出す取り組みです。

GA4以前のGoogleアナリティクス（ユニバーサルアナリティクスでしたね、もう遠い昔）は、セッション最適化のためのツールでした。
コンバージョン率をはじめとして主要な指標は、すべてセッション単位の数値でした。ユニバーサルアナリティクスの世界は、ひたすら「獲得したセッション単位」でコンバージョン可否を見せていました。
しかし、そのセッション最適化施策の代表格のリスティング広告も、すでに飽和状態にあり改善は見込めない。そうした危機感から、今後はユーザー最適化に取り組むべきという考えです。

セミナーの後半は、具体策の紹介です。
GA4の分析メニューから、「コホート分析」と「ライフタイムバリュー分析」が、デモも交えて詳細に解説されました。
続いて、木田さん自身が今まさに取り組んでいる「やや実験的な取り組み」として、機械学習を使った取り組みが紹介されました。
ユーザー行動から得られる指標の中から、どの項目がライフタイムバリュー向上に重要だったのか？ BigQueryエクスポートで出力したGA4データから、教師データを元にLTVの予測を行う分析です。

ユーザー最適化の丁寧な説明から、GA4の分析メニューを経由して、BigQueryデータを使った機械学習の分析まで、短い時間の中で本質的な取り組みが紹介されました。
木田さんは、GA4が登場した初期から、「これはユーザー単位で分析するためのツールだ」と、一貫して主張しています。
そうした強い思いが集約されたセミナーでした。

レポート執筆：大内範行（a2i代表）

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