【記事作成者】 酒井 裕麻 (株式会社Bistro 代表取締役社長)

【はじめに】

この記事ではGoogle Analytics4 (GA4)に対して高度な分析を行いたい際に利用するツール「BigQuery」について紹介します。
BigQueryを使用することでGA4のデータを非サンプリング状態で集計することが出来るだけでなく、ユーザー単位での分析を行うことが出来ます。
ウェブ行動データの分析を行う際には非常に有効なツールですので、是非Google Analytics4と合わせて、BigQueryを理解しましょう。
(こちらの記事はBigQueryのヘルプサイトを参照している内容を含んでいます | ヘルプ)

【BigQueryの概要】

BigQueryとはGoogle Cloud Platformから提供されているビックデータの解析を行う製品です。
大量のデータを高速かつ、安価に解析することができる事が特徴として挙げられ、他のGoogleの製品とも接続をすることも可能です。
また応用としてはBigQueryをGoogle Analytics4と接続することで、お客様のウェブサイトに対する行動データに対して高度な分析を行うことが可能になります。

Google Cloud PlatformとはGoogleが提供するクラウドコンピューティングサービスの総称です。
Googleのサービスと連携することが可能で、連携先のデータを活用した機械学習分析やビックデータの解析など様々なサービスを利用することが出来ます。
高度なセキュリティー環境や、高速・安定処理が特徴として挙げられるサービスです。

【BigQueryで分析できる事】

Big Queryではユーザー単位でウェブ上の行動データを分析することが可能です。
例えばあるユーザーが何時何分から何時何分までアクセスを行い、どんなサイトを閲覧したのかなどを分析することも可能です。
Google Analytics4(GA4)ではサイト上のスクロールやクリックなどのイベント単位に対してデータが発生します
またそれぞれのイベントに対して誰が行動を行ったのかを特定することが出来るユーザーID情報が付与されています。
このユーザーID情報を用いてBig Queryではユーザー単位での詳細な分析を行うことが可能になります。
一方でBig Queryを接続していない場合、GA4の管理画面上ではユーザーIDを用いた分析を行うことが出来ない(コホート分析などすでに集計された数字のみ閲覧可能)ため
ウェブ行動データの分析を行う場合にはBig Queryの接続を行い、Big Query上で集計を行うことがゴールドスタンダードと変化しております。

【Big Queryを用いた分析例】

• ウェブ行動上のN1分析

Big Queryに連携されたユーザーidをもとにユーザーを選定しN1分析を行うことが出来ます。
一意のユーザーのサイト上での行動をトラッキングし、顧客行動を可視化することでカスタマージャーニーの作成に活用することが出来ます

• ユーザーセグメント分析

Big Queryに連携されたユーザーidをもとにユーザー行動に対してセグメント定義を適用し顧客行動のヘルスチェックを行うことが出来ます。
ウェブ上での顧客行動を可視化することで本質的なターゲットの選定に活用することが出来ます。

• 時間帯別分析

Google AnalyticsのデータはBig Query上ではタイムスタンプ単位で格納されているため、最小粒度で秒単位での分析を行うことが可能です。
曜日別・時間帯別などで切り口を増やした場合もサンプリングはかからないため正確な分析を行うことが可能です。

【Big Queryの料金】

Big Queryの利用には2つの料金が発生します。
『分析料金』 Big Queryに取り込んだデータに対して集計処理を行う際に発生する費用
『ストレージ料金』　Big Queryにデータを読み込み、保存する際に発生する費用
またGoogle AnalyticsからBig Queryへのデータ移管には2つの料金が発生します。
『バッチ読み込み』 : 毎日1回Big Queryにデータを送信します
『ストリーミング』 : イベントが発生するたびにBig Queryにデータを送信します

以上がBigQueryの簡単な概要となります。
BigQueryの実際の導入方法は以下の記事をご確認ください。

1. BigQueryの導入方法【2024年版 簡単解説】 – 株式会社Bistro

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酒井 裕麻 (株式会社Bistro 代表取締役社長)
慶應義塾大学理工学部物理情報工学科卒業後、外資系広告総合代理店である株式会社マッキャンエリクソンに新卒入社
データサイエンティストとしてマーケティングリサーチや顧客データ(CRM)の分析、MMM(Marketing Mix Modeling)の構築など多岐にわたり担当
その後独立をしデータマーケティングカンパニーを起業、大手通信会社、大手銀行、大手IT企業や外資系総合代理店などを主要顧客としサービスを提供している。
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