Googleアナリティクス4（GA4）とBigQueryの連携は、データの深い分析を可能にし、より詳細なインサイトを得るための強力な手段です。最近では、GA4のデータをBigQueryにエクスポートする際の手順とその利点について知りたいといったご要望をよく耳にしますが、実践まで落とし込んだ説明は重宝される印象です。この記事では、GA4とBigQueryの統合に関する最新の情報とその利点について詳しく説明してみようと思います。
GA4とBigQueryの連携の概要
GA4は、ユーザー行動データを追跡するための強力なツールですが、GA4のインターフェース内で提供される標準的なレポートでは、データ分析の柔軟性や詳細さに限界があります。ここでBigQueryが役立ちます。BigQueryはGoogle Cloud Platformの強力なデータウェアハウスで、大規模なデータセットのクエリを迅速に実行し、複雑な分析ができる点で強みを持っています。
連携の設定方法
GA4からBigQueryにデータをエクスポートする設定は、いくつかのステップで行われます。以下に、基本的な設定手順を示します。
①BigQueryプロジェクトの準備:
Google Cloud Platform (GCP)コンソールにアクセスし、新しいBigQueryプロジェクトを作成したのち、BigQuery APIを有効にします。これは、GA4がデータを送信するための設定になります。
②GA4とBigQueryのリンク設定:
次にGoogle Analyticsの管理画面にアクセスし、設定したいGA4プロパティを選択。「BigQueryリンク」オプションを見つけ、「+新しいリンクを追加」をクリックします。エクスポート先のGCPプロジェクトを選択し、データセット名を指定します。
③データエクスポートの設定:
ここでデータのエクスポート頻度（毎日または継続的）を選択します。これにより、GA4のデータがBigQueryにどの頻度で送信されるかが決まります。
設定を保存すると、GA4のデータが指定したBigQueryデータセットにエクスポートされ始めるので確認していきましょう。
連携のメリット
ちなみにGA4とBigQueryの連携には多くのメリットがあります。以下に、その主なメリットをいくつか紹介いたします。
■詳細なデータ分析:
GA4では標準的なレポートでは得られない詳細なクエリやカスタム分析をBigQueryで実行できます。例えば、特定のイベントやユーザー行動の詳細なトレンドを分析することができます。
■大規模データの処理:
BigQueryは大規模なデータセットのクエリを高速に実行できるため、GA4の膨大なデータを効率的に処理し、リアルタイムに近い分析を行うことができます。ただし、データ量が多くなるほどコストがかかりやすくなるため、注意が必要です。
■データの結合と拡張:
BigQueryを使用すると、GA4のデータを他のデータソース（例：CRMシステムや広告プラットフォームのデータ）と結合して、より豊富なインサイトを得ることができます。MAツールに連携して、BigQueryで得られたデータをもとにマーケティング活動を自動化するなんてこともできたりします。
■カスタムレポートとダッシュボードの作成:
GA4のデータをBigQueryにエクスポートすることで、LookerStudioなどのBIツールと連携し、カスタムレポートやダッシュボードを作成して、データを視覚化しやすくします。
ウェブの便利屋では、LookerStudioを使ったレポート作成業務を提供していますのでご興味ありましたらお気軽にご連絡くださいませ。
実用例：ECサイトの売上分析
とはいえ、BigQueryでできることのイメージをつけるのは難しいと思うので、GA4やBigQueryが特に役立つECサイトの売り上げ分析を例に、実用的な実践例を紹介いたします。商品の売上、カート追加、購入完了までの詳細な顧客行動を追跡し、売上を最適化する戦略を立てることにお役立てください。
1. 売上データの取り込みと前処理
まず、GA4からエクスポートされた売上データをBigQueryに取り込みます。このデータには、トランザクションごとに商品の情報、購入金額、購入日時などが含まれています。データの前処理として、必要なフィールドを抽出し、分析のためにデータをクリーンアップします。
SQLクエリ例:
SELECT
event_date,
items.product_name,
items.price,
items.quantity,
(items.price * items.quantity) AS total_sales
FROM
`project_id.dataset_id.ga4_export_*`,
UNNEST(items) AS items
WHERE
event_name = 'purchase'
※SQLで使われている名称は以下の定義としています。
・event_date: 購入が発生した日付。
・items.product_name: 購入された商品の名前。
・items.price: 商品の単価。
・items.quantity: 購入された商品の数。
・total_sales: 売上（単価 × 数量）。
2. 売上のトレンド分析
月次、週次、日次での売上トレンドを分析することで、季節的な変動やキャンペーンの効果を把握できます。
SQLクエリ例:
SELECT
FORMAT_DATE('%Y-%m', DATE(event_date)) AS month,
SUM(items.price * items.quantity) AS total_sales
FROM
`project_id.dataset_id.ga4_export_*`,
UNNEST(items) AS items
WHERE
event_name = 'purchase'
GROUP BY
month
ORDER BY
month
このクエリでは、各月の総売上を計算し、月ごとの売上トレンドを表示できます。
3. 商品ごとの売上分析
次にどの商品が最も売れているか、どのカテゴリが収益に貢献しているかを分析します。
SQLクエリ例:
SELECT
items.product_name,
SUM(items.price * items.quantity) AS total_sales,
COUNT(DISTINCT event_bundle_sequence_id) AS total_orders
FROM
`project_id.dataset_id.ga4_export_*`,
UNNEST(items) AS items
WHERE
event_name = 'purchase'
GROUP BY
items.product_name
ORDER BY
total_sales DESC
LIMIT 10
※SQLで使われている名称は以下の定義としています。
・total_sales: 各商品の総売上。
・total_orders: 各商品の購入回数。
このクエリにより、最も売上が高いトップ10の商品がわかります。
4. 顧客セグメントの売上分析
特定の顧客セグメント（例：地域、デバイス、ユーザー属性など）ごとに売上を分析し、どのセグメントが最も収益に貢献しているかを特定します。
SQLクエリ例:
SELECT
geo.country,
SUM(items.price * items.quantity) AS total_sales
FROM
`project_id.dataset_id.ga4_export_*`,
UNNEST(items) AS items
WHERE
event_name = 'purchase'
GROUP BY
geo.country
ORDER BY
total_sales DESC
※SQLで使われている名称は以下の定義としています。
・geo.country: 購入が発生した国。
・total_sales: 国ごとの総売上。
このクエリでは、各国ごとの売上を集計し、どの国が最も収益に貢献しているかを把握できます。
5. 広告キャンペーンの効果分析
広告キャンペーンごとの売上を分析し、どのキャンペーンが最も効果的だったかを評価します。
SQLクエリ例:
SELECT
traffic_source.source,
traffic_source.medium,
SUM(items.price * items.quantity) AS total_sales
FROM
`project_id.dataset_id.ga4_export_*`,
UNNEST(items) AS items
WHERE
event_name = 'purchase'
GROUP BY
traffic_source.source,
traffic_source.medium
ORDER BY
total_sales DESC
※SQLで使われている名称は以下の定義としています。
・traffic_source.source: トラフィックの発生元（例：Google、Facebook）。
・traffic_source.medium: トラフィックのメディア（例：CPC、オーガニック）。
このクエリは、各トラフィックソースとメディアごとの売上を集計し、どの広告キャンペーンが最も効果的だったかを評価します。
まとめ
BigQueryを利用することで、ECサイトの売上データに限らず多角的に分析し、ビジネスにとって深いインサイトを得ることができます。詳細なクエリを実行し、カスタムレポートを作成することで、データドリブンな意思決定が可能になります。GA4のデータをさらに活用し、競争力を高めることができるでしょう。
ウェブの便利屋では、GA4・BigQueryに関するコンサルティングを提供しています。サポートプランでは様々な質問に対応しておりますので、ご興味ありましたらお気軽にお問合せください。
