エンジニアが紐解くSQL×GA4　顧客体験を最適化するデータ活用術

こんにちは！
今回は、沖縄オフィスに所属するエンジニアが、GA4とSQLを組み合わせたデータ分析が顧客体験にどんな価値を与えるのか、ご紹介いたします。

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こんにちは、私は沖縄オフィスでフロントエンジニアをしています。

普段はサイト更新におけるページ更新やLP制作業務に加え、SQLを用いて指定条件に合うユーザーの抽出などを行っております。

私が所属するチームは私を除いた全員がアナリストで、普段からアナリストの方々と会話しながら業務をすることが多いです。そんな環境を活かして、今回SQLとGA4に関するブログを書くことにしました。

データ抽出はただのタスクではない！

条件に従って様々なSQLを書いていますが

　・「直近1ヶ月で最も売上が高かった商品を知りたい」

　・「先週、新規登録したユーザーはどれくらいいるのか」

　・「特定キャンペーン経由で購入に至った顧客の一覧を抽出したい」

などの業務は単なるデータ抽出のタスクに過ぎない、と感じてしまう方も多いのではないでしょうか？

実は、これらのクエリは、顧客が私たちのサービス上でどのような「行動」を取り、どのような「思考」をしていたのかを知るきっかけとなる、貴重なデータログなのです。

例えば、ある商品の売上データを追うことは、「顧客が何に価値を見出しているか」という声を聞くことにつながります。また、新規登録ユーザーの行動を分析することは、「初めてサービスに触れた顧客が何に迷い、何に興味を示したのか」という声を拾い上げる機会を与えてくれます。

SQLでのデータ抽出は、これらの数字の裏側にある「顧客の意図」を読み解く最初のステップなのです。

SQLとGA4を組み合わせたデータ分析

日常業務で得られるデータだけでは、顧客の全体像を捉えきれないこともあります。SQLとGoogle Analytics4（GA4）を組み合わせることでデータ分析の幅が広がります。

GA4のデータは、Webサイト全体のトラフィックや離脱率など、マクロな視点で「何が起こっているか」を教えてくれます。

一方、SQLは、個別のユーザーIDを持った特定のユーザーがどのような行動をとったか、というミクロな情報を掘り下げる役割を果たします。

例えば、GA4で「ある特定の商品ページの離脱率が非常に高い」という分析結果が得られた場合、「なぜ」離脱したのか、その理由はわかりません。

そこでSQLの出番です。SQLを使って、そのページを離脱した顧客のデータ（訪問履歴、検索履歴、過去の購入履歴など）を詳細に分析することで、「このページを離脱した顧客は、実は別の類似商品にも興味を持っていた」といった、GA4だけでは見えなかった顧客の行動パターンや隠されたニーズを発見できるようになります。

SQLとGA4を組み合わせたデータ抽出の実例

以下はSQLとGA4を組み合わせたデータ抽出の実例として、私が実業務で行っている抽出の一例です。

　・◯ヶ月以内にサイトに訪れて、会員登録をしているユーザー

　・キャンペーンページを見たが、会員登録に至っていないユーザー

この時、GA4では特定のページを見たユーザーセグメントの作成は可能ですが、「会員登録をしたかどうか」は確認できません。また、GA4のデータはサンプリングされることもあり、より正確なデータの参照は難しい場合があります。

一方、データベースでは会員登録やログインといったユーザーひとりひとりの正確な行動ログがすべて記録されています。意図的に操作をしなければGA4のようにデータが欠落することはないので、こういった情報を取得するにはぴったりです。

より正確な情報を取得することで、「施策を行った後、ユーザー数に変化はあったのか？」「新しく登録してくれた人のうち、施策から入ってきてくれた人はどれくらいいるのか？」といった分析に使用したり、特定の条件で抽出したユーザーリストをメルマガ配信などに活用することで、より効果的な相手へ配信を届けることが可能になります。

D2C IDだからできるデータ分析

D2C IDではアナリストによるGA4でのアクセス解析に限らず、SQLでのデータ抽出できるエンジニアが連携することでより深いデータ分析を行っています。

オンライン上のデータに限らず、来店データや購入データなどリアルでのデータと紐づけたデータ抽出や分析も可能ですので、ぜひお気軽にご相談ください！