Googleデータポータルの「データを統合」の機能について、Google Analyticsの分析に役立つ形で使って分析した一連の流れを本記事でまとめました。

この機能を使う対象者は中級レベル以上である程度使いこなしている方向けです。
「データの統合」の基本的な概要説明は、他のブログ記事が参考になるかと思いますのでここでは最低限の説明のみに留めます。

【Googleデータポータルの「データの統合」に関する参考記事】

ページ別訪問数を(CVユーザーのみ)/(全体)で可視化、分析する

今回やりたい分析はタイトルに書きましたが
Google Analyticsのページ別訪問数を全セッション」と「CVユーザー」のセグメントでページ別に算出して分析することです。

※KPIとして設定した目標完了を「CV」、目標完了に到達したユーザーによるセグメントを「CVユーザー」と定義します。

次に最終的なページ別のCV貢献度を数値で算出する為に
GAで下記2つの数字を拾います。

①セグメントで絞り込んでいない(デフォルト「すべてのユーザー」)状態でのページ別訪問数
②セグメント「CVユーザー」で絞込んだ上でのページ別訪問数

②に対する①の割合を「CVUR」という指標で評価します。
そしてGoogleデータポータルで可視化する際に留意したことは、下記のとおりです。

・自動化して2回目以降に閲覧する際に手間がかからないようにする
・明らかにCVURが高いページは除外する(今回の場合はフォーム~完了ページ)
・多面的な分析ができるようにグラフ、表を複数用意する

データソースを統合する

まずGoogleデータポータルのデータソースの設定を行います。
GAの該当ビューを2つ用意して違うデータソース名で保存します。
(下図のデータソースA、データソースBがデータソース名です)

指標の部分は「ページ別訪問数」を選択して、そのままだと同じ名前で区別がつかないのでこれも別の名前に変えています(「P.V.」と「CVU_P.V.」)。

そして、片方のデータソースを「CVユーザーのみ」のGAセグメントでフィルタリングします。

CVURのグラフを作成する

次にCVUR(CVユーザー/全体)の指標を作成します。

指標の作成について通常のデータソースでは
最初のデータソースの画面で「フィールドの作成」からできるのですが、
合成データではこれができない為に、グラフや表のディメンション、指標からでないと新たな指標を作成できないようです。

つまり現時点では、表やグラフごとに毎回指標を作り直さないということです。
(今後仕様が変わる可能性もあります)

下図のとおり、集計方法「平均」とタイプ(%)を選んでグラフが完成しました。

一見すると目立ったものしか区別できませんが、カーソルを合わせればページ名がホップアップで出てきます。

またグラフを対角線によって2つの領域に分けて考えると
右下→流入が多くCV貢献度が低い
左上→流入が少なくCV貢献度が高い
という推察ができます。

改善アクションに繋げる場合は、例えば左上にプロットがあるページ訪問者でリストを作成して広告のリマーケティング用に使うのは有用です。

他にグラフを見やすくしたい場合は、流入数が極端に多いページやCVURが極端に大きいページ(フォーム以降)をフィルタで除外するのも良いでしょう。

ピポットテーブルを作成する

上記のグラフだけでは分かりにくい場合は、表を作成ことで正確に把握することができるようになります。
グラフの種類で「ピポットテーブル」を選択して、ディメンション、指標を設定していきます。

自動化、継続的にモニタリングしやすいように調整する

シート内に「期間のフィルタ」を挿入することで、
日程範囲を変えてデータを見ることができます(ツールバーのカレンダーのアイコンをクリックする)。

過去30日間、過去3か月など分析をしやすい範囲に設定することで
常に最新のデータを含んだ結果が見れて調整の手間が省けます。

データポータルのデータ統合の機能を使ってみて

Googleデータポータルのデータ統合による合成データを使うことで
今まで大変だったデータ集計の時間が削減されて分析の幅もかなり広がりました。

また、これまでBIツールTableauを扱うことが圧倒的に多かったのですが、
Googleデータポータルという選択肢が増えたことも非常に有益なことです(しかも無料)。

データ分析に力を入れる方は、是非試してみましょう。