性別、年齢、興味や関心の観点から把握することで、作成すべきクリエイティブ コンテンツの種類、実施すべきメディア購入の種類、マーケティング / リマーケティング キャンペーンで作成すべきユーザーリストの種類を理解できるようになります。
ユーザー属性とインタレスト カテゴリに関するレポートを開く
ユーザー属性とインタレスト カテゴリに関するレポートを開くには:
- Google アナリティクスにログインします。
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- [ユーザー] > [ユーザー属性] または [ユーザー] > [インタレスト] を選択します。
性別、年齢、インタレスト カテゴリの構成の把握
ユーザー属性サマリー レポートを使って、ユーザー層の概要（男性と女性の割合）を把握し、さらに詳細にドリルダウンしていくことができます。
たとえば、次のようなデータのユーザー属性サマリー レポートがあるとします。
- 男性ユーザーと女性ユーザーの比率が 2 対 1
- 18～34 歳のユーザーとその他の年齢グループをすべて組み合わせたユーザーの比率が 2 対 1
性別、男性の順にドリルダウンすると、上記の年齢の比率が性別でも一致していることを確認できます。
この場合、18～34 歳の男性ユーザーとそれ以外のすべての男性ユーザーの比率は 2 対 1 となります。
それぞれの年齢層にドリルダウンして、その他のカテゴリのディメンションのデータを確認します。この例では、上位 2 位の年齢層のそれぞれにドリルダウンすると、いずれの年齢層でも「アート、エンターテインメント」が最上位のインタレスト カテゴリであることがわかります。一方、上位 2 位および 3 位のインタレスト カテゴリは年齢層ごとに異なります。
優良ユーザーへのターゲット設定
キャンペーンのターゲット設定やリマーケティングのユーザーリスト作成にあたって、付加価値の高いユーザーや付加価値の向上が見込めるユーザー属性を特定することは重要です。こうしたユーザーは、e コマースサイトでは、コンバージョン率が最も高いグループや全体の収益が最も多いグループに属しており、コンテンツ サイトでは、セッションの継続時間が最も長いグループや、セッション別ページビュー数やスクリーンビュー数が最も多いグループに属していると考えられます。
年齢、性別、インタレスト カテゴリのいずれのレポートでも、ユーザーのロイヤリティとコンバージョンに関する指標グループを確認できます。これらのレポートのいずれかを自由に選択して、優良顧客の全体像を把握することができます。
たとえば、この例の年齢レポートでは、18～24 歳と 25～34 歳のユーザー層がユーザーの大半を占めているものの、25～34 歳のユーザー層が収益の大部分を生み出していて、コンバージョン率も最も高くなっています。
そこで、25～34 歳の年齢層にドリルダウンして性別で分類すると、セッション数では差異が若干減り（それでもなお男女比 3 対 1 で男性が多い）、逆に収益では差異が大きく拡大（58 対 1）していることがわかります。また、コンバージョン率は男女比が 2 対 1 ですが、トランザクションごとの収益は 9 対 1 で男性ユーザーの方が多くなっています。
つまり、この例では 25～34 歳の男性が最も優良な顧客であることがわかります。
次はコンバージョン数の最も多いインタレスト カテゴリを特定します。ハイテク好き、ミュージック ファン、テレビっ子、ニュースマニア、ゲームファン、アマチュア カメラマンが、相対的に見て最も収益の大きいユーザーであることがわかった場合、これらのインタレスト カテゴリに分類される 25～34 歳の男性ユーザーが、特に重視すべきユーザー層ということになります。
これらの各カテゴリの詳細を表示して、年齢と性別に関する分析結果をさらに検証することもできます。ニュース、活字マニアは、収益が最も多くコンバージョン率も最も高いことから、このカテゴリをドリルダウンします。
この例では、ニュース、活字マニアに分類される 25～34 歳のユーザーが収益の圧倒的大部分を占めていて、コンバージョン率も最も高くなっています。そこで、この年齢層のユーザーを性別によって分類して詳細を確認します。
これまでの結果を踏まえると、このセグメントの男性ユーザーは 79 対 1 の比率で女性ユーザーよりも多くお金を使っていることがわかります。
これらの情報を活用して、キャンペーンのターゲット設定とユーザーリストの作成を、最も優良なユーザー層のグループに基づいて実行することができます。
非優良ユーザーへの広告費の削減
優良顧客の特定に使った分析方法は、非優良顧客を見つけることにも応用できます。ただしこの場合は、収益とコンバージョン率の高いユーザー層ではなく、低いユーザー層を特定します。
非優良ユーザーを特定したら、これらのユーザーに広告を表示しないよう設定して、予算の無駄をなくすことができます。
ビジネスの状況に合ったセグメント レポート
上記の 2 つの例は、セグメント レポートを使用してユーザーをマクロレベルで評価する方法を示していました。次の例は、ミクロレベルでビジネスの状況にあったユーザーを理解するのにセグメントを使う方法を示しています。例として、e コマース ビジネスとサイト運営者の観点からデータを分析します。e コマースではユーザーが購入する商品からユーザーを理解する必要があり、サイト運営者はユーザーが利用するサイト コンテンツからセッションを理解する必要があります。
e コマース
e コマース ビジネスを運営している場合、「商品」、「商品カテゴリ」、「商品ブランド」「商品の SKU」などのディメンションでセグメントを作成して、商品購入者のユーザー属性データを確認します。
セグメントをユーザー属性サマリー レポートに適用します。
ある商品を購入したユーザーが開始したセッション（主要指標）の年齢と性別の内訳がわかります。
ユーザー属性の年齢レポートを開き、「集客」、「行動」、e コマースの「コンバージョン」データを確認します。
このセグメントを適用した状態で、「ユーザー属性」や「インタレスト カテゴリ」のさまざまなレポートを確認して、特定の商品に対して購買力の高いユーザーや購買力の低いユーザーを知ることができます。
サイト運営者
サイトの広告枠を販売しているサイト運営者の場合、どのようなユーザーがページを利用しているのか、どの程度利用しているのかを広告主に理解してもらう必要があります。「セッション」、「直帰率」、「セッションあたりの閲覧ページ数（ページ / セッション）」、「平均セッション継続時間」などの指標で利用状況を評価できます。
たとえば、ライフスタイル コンテンツに関するサイトを運営しており、サイトの一部をスーツケースや電化製品など生活用品についての専用ページにしている場合、そのページへのトラフィックを抽出するセッション ベースのセグメントを作成します。
特定のページへのトラフィックを抽出するセグメントは簡単に作成できます。
セグメントをユーザー属性サマリー レポートに適用します。
特定のページでセッションを行ったユーザーの年齢と性別の内訳がわかります。
ユーザー属性の年齢レポートを開き、「集客」、「行動」、目標の「コンバージョン」データを確認します。
このセグメントを適用した状態で、「ユーザー属性」や「インタレスト カテゴリ」のさまざまなレポートを確認して、特定のコンテンツを良く利用するユーザーやあまり利用しないユーザーまたその利用状況を知ることができます。
リマーケティング ユーザーリストの見直し
年齢、性別、アフィニティ カテゴリ、購買意向の強いセグメント、その他のカテゴリはすべて、セグメントを作成する際のディメンションとして使用できます。アナリティクスでは、このセグメントに基づいてリマーケティング ユーザーリストを作成します。
上記のアナリティクス レポートの例では、優良ユーザーを対象とするアナリティクスのリマーケティング ユーザーリストのベースとして、次のようなセグメントを作成できます。
年齢: 25～34、35～44
アフィニティ カテゴリ: 次の正規表現に一致: ハイテク好き|ミュージック ファン|テレビっ子|ニュース、活字マニア|ゲームファン|アマチュア カメラマン
アナリティクスのレポートでユーザー層を特定し、定義したら、それをリマーケティング ユーザーリストに反映して、Google 広告で使用することができます。
