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アナリティクスではさまざまな デバイスやデジタル環境の
データを収集・分析できます
最も一般的な用途はウェブサイトや モバイルアプリの利用状況の分析ですが
最も一般的な用途はウェブサイトや モバイルアプリの利用状況の分析ですが
ゲーム機、チケット販売端末、家電などでも ユーザー行動を分析できます
ゲーム機、チケット販売端末、家電などでも ユーザー行動を分析できます
「オフライン」ビジネスのデータ、たとえば 実店舗での商品購入などでさえ
「オフライン」ビジネスのデータ、たとえば 実店舗での商品購入などでさえ
正確なデータを集め、アナリティクスに送る 方法が用意できれば収集可能です
今回はアナリティクスがさまざまな環境で データを収集する方法を説明します
今回はアナリティクスがさまざまな環境で データを収集する方法を説明します
プラットフォームの各要素と
コードからレポートへのデータの流れを 確認しましょう
アナリティクスの設定に必要なツールを 理解するための
基礎知識を身に付けることができます
プラットフォームとはアナリティクスの 動作を支えるテクノロジーを指します
プラットフォームとはアナリティクスの 動作を支えるテクノロジーを指します
アナリティクスのプラットフォームは 「収集」「構成」「処理」「レポート」の4つから成り
アナリティクスのプラットフォームは 「収集」「構成」「処理」「レポート」の4つから成り
これらが連携して データの収集、カスタマイズ、分析を助けます
「収集」ではアナリティクスの アカウントにデータを集めます
「収集」ではアナリティクスの アカウントにデータを集めます
そのためにはアナリティクスのコードを サイトやアプリなどの
デジタル環境に追加します
トラッキングコードの役割は 監視するユーザー行動や
収集するデータを アナリティクスに指示することです
収集するデータを アナリティクスに指示することです
データ収集の方法は 監視対象によって異なります
ウェブサイトなら JavaScriptのコード
モバイルアプリなら SDK(ソフトウェア開発キット)を使用します
たとえばユーザーが サイトのページや
アプリの画面を読み込むと コードが実行され、行動が記録されます
アプリの画面を読み込むと コードが実行され、行動が記録されます
まず行動についての情報 (ページのタイトルなど)が収集され
まず行動についての情報 (ページのタイトルなど)が収集され
「ヒット」という単位にまとめられます
作成されたヒットはGoogleのサーバーに送られ 次のステップである「処理」に進みます
作成されたヒットはGoogleのサーバーに送られ 次のステップである「処理」に進みます
「処理」では収集された生データを アカウントの設定に従って変換します
「処理」では収集された生データを アカウントの設定に従って変換します
これらの設定は「構成」と呼ばれ より分析計画やビジネス目標に適した
データの収集に役立ちます
たとえば「フィルタ」を設定すれば
たとえば「フィルタ」を設定すれば
自社スタッフによるヒットのデータを レポートから除外することができます
自社スタッフによるヒットのデータを レポートから除外することができます
また、AdWords、AdSense ウェブマスター ツールなど
Googleの他のサービスのデータを レポートに直接インポートしたり
それ以外、たとえば自社のデータを 取り込むような設定も可能です
それ以外、たとえば自社のデータを 取り込むような設定も可能です
各ソースからのデータは「処理」の段階で アカウントに表示されるレポートにまとめられます
各ソースからのデータは「処理」の段階で アカウントに表示されるレポートにまとめられます
一度処理したデータは 変更できない点に注意しましょう
たとえばフィルタによって除外した 社員のデータは
レポートから完全に削除され 後で復元することはできません
レポートから完全に削除され 後で復元することはできません
アナリティクスによる処理の済んだデータは レポートを通して利用・分析でき
アナリティクスによる処理の済んだデータは レポートを通して利用・分析でき
使いやすいツールや 視覚化機能も用意されています
Google Analytics Core Reporting APIを使用すれば
Google Analytics Core Reporting APIを使用すれば
独自のレポートツールの作成や サードパーティのツールへの抽出も可能です
独自のレポートツールの作成や サードパーティのツールへの抽出も可能です
後続のレッスンでは 「収集」「構成」「処理」「レポート」について
さらに詳しく見ていきます
各要素を総合的に知ることで アナリティクスのデータへの理解を深め
各要素を総合的に知ることで アナリティクスのデータへの理解を深め
高度なカスタマイズに備えましょう