この記事では、Google アナリティクス 4 プロパティについて説明します。ユニバーサル アナリティクス プロパティを使用している場合は、ヘルプセンターのユニバーサル アナリティクスのセクションをご覧ください。

[GA4] コホートデータ探索

共通の属性を持つユーザーのグループの行動とパフォーマンスから、分析情報を入手します。

コホートは、Google アナリティクスのディメンションを使用してこのレポートで表示できる、共通の特性を持つユーザーのグループです。たとえば、獲得日が同じユーザーはすべて同じコホートに属します。コホートデータ探索を行うと、アプリまたはサイト内での、時間の経過に伴うこれらのグループの行動を確認できます。

コホートデータ探索の例。

この記事の内容:

コホートデータ探索を作成する

  1. Google アナリティクスにログインします。
  2. 左側にある [探索] を選択します。
    1. データ探索ワークスペースが表示されます。
  1. 画面上部の [テンプレート ギャラリー] をクリックし、[コホートデータ探索] テンプレートを選択します。
  2. [登録条件] を定義: コホートにユーザーを追加する条件です。
  3. [リピートの条件] を設定: 追加したユーザーが引き続きコホートに残るために必要な条件です。
  4. 異なる日付のコホートを分析し、時間の経過に伴うユーザー行動の変化を確認します。

たとえば、新たに獲得したユーザーがサイト上でトランザクションを行うまでにかかる時間、そしてプロモーションを実施した週にその状況がどのように変化するかを把握できます。また、長期にわたり維持しているユーザー数と、デザインを新しく変えたアプリをリリースした直後に維持率が改善するかといったことも確認できます。

コホートデータ探索の仕組み

コホートデータ探索では、まずはじめに、選択した登録条件とリピートの条件を満たすユーザーが抽出されます。コホートを作成する際は、ユーザーを獲得した日付、イベントの発生、トランザクションの発生、コンバージョンの発生を条件として使用できます。

コホートはユーザーのデバイスデータのみに基づいています。User-ID はコホートの決定では考慮されません。

コホートデータ探索では、各コホートを日、週、または月単位でグループ化します。データ表には、データ探索期間内の各コホートに属するユーザー数が表示されます。

データ表の各セルには、データ探索を開始した日以降にリピートの条件を満たしたユーザー数が示されます。たとえば粒度を日単位(「毎日」)に設定した場合、1 月 1 日のコホート(行)の [日 1] 列には、1 月 1 日に登録条件を満たし、かつ 1 月 2 日にリピートの条件を満たしたユーザー群が表示されます。

ユーザーは、登録条件を満たすすべてのコホートに割り当てられます。たとえば、登録条件にトランザクションを選択すると、データ探索期間に毎週トランザクションを完了したユーザーは、表の各行(コホート)に割り当てられます。

コホートデータ探索を設定する

コホートへの登録条件

ユーザーをコホートに登録する初期条件を定義します。

  • 初回接触(ユーザー獲得日): アプリまたはウェブサイトの初回利用(使用中の Google アナリティクス プロパティの測定範囲内で)があったユーザーを、その発生日時で登録します。
  • すべてのイベント: データ探索対象期間中になんらかのイベントを発生させたユーザーを、その初回発生日時で登録します。
  • すべてのトランザクション: データ探索対象期間中になんらかのトランザクション イベントを発生させたユーザーを、その初回発生日時で登録します。
  • すべてのコンバージョン: データ探索対象期間中になんらかのコンバージョン イベントを発生させたユーザーを、その初回発生日時で登録します。
  • その他: 特定のイベントを発生させたユーザーを登録します。

リピートの条件

ユーザーをコホートに登録する条件を定義します。

  • すべてのイベント: データ探索対象期間中にイベントを 1 件以上発生させたユーザーをカウントします。
  • すべてのトランザクション: データ探索対象期間中にトランザクション イベントを 1 件以上発生させたユーザーをカウントします。
  • すべてのコンバージョン: データ探索対象期間中にコンバージョン イベントを 1 件以上発生させたユーザーをカウントします。
  • その他: データ探索対象期間中に特定のイベントを発生させたユーザーをカウントします。
コホートデータ探索を使えば、たとえばアプリの品質がユーザー維持率に及ぼしている影響を調べることができます。この場合、エラーに遭遇した後にアプリをアンインストールしたユーザーを分析するといいでしょう。
 
操作:
 
  • コホートへの登録条件: [その他] であらかじめ定義したカスタム エラーイベントを選択
  • リピートの条件: [その他] で app_remove イベントを選択

コホートの粒度

初期コホートとリピート コホートの期間を定義します。リピートの条件で設定する期間の粒度は、コホートの粒度と同じです。次の項目から選択します:

  • 毎日: プロパティのタイムゾーンの午前 0 時から翌日の午前 0 時までです。
  • 毎週: 連続する任意の 7 日間ではなく、日曜日から土曜日までです。
  • 毎月: 月初めから月末までです。

コホートの計算

データ探索期間全体でのユーザー アクションが、データ探索の各セルの指標の計算でどのように扱われるかを指定します。計算には次の 3 種類があります。

標準

各セルには、他の期間でのユーザー アクションにかかわりなく、その個別の期間でリピートの条件を満たすすべてのコホート ユーザーが含まれ、期間の合計値が表示されます。

連続

各セルには、その期間だけでなくそれ以前のすべての期間でもリピートの条件を満たすすべてのコホート ユーザーが含まれ、期間の合計値が表示されます。

累計

各セルには、データ探索のいずれかの期間でリピートの条件を満たしているすべてのコホート ユーザーが含まれ、各期間の累計値が表示されます。

内訳

指定したディメンションを基準に各コホートをサブグループに分割し、コホートごとの内訳を確認できます。

たとえば、前述したアプリのエラーに関するコホート分析で、内訳ディメンションとして「モバイルモデル」を指定すれば、特定のデバイスで発生しがちな問題かどうかを調べることが可能です。

コホート表に表示する指標を決定します。たとえば、「アクティブ ユーザー」を選択すると、データ表の各セルには、条件に一致するアクティブ ユーザーの数が表示されます。

データ表の上には、現在のコホートの設定内容についての説明が表示されています。

コホートデータ探索を理解する

例 1

コホートデータ探索の例: コホートに含まれる条件 = ユーザー獲得日。

10 月 6 日から 10 月 12 日までの間に、このサイトで 17,093 人のユーザーを獲得しました。

新たに獲得したこの 17,093 人のユーザーは、同じ週(10 月 6 日~10 月 12 日)に 176 件のトランザクションを行いました。

この 17,093 人は、翌週(10 月 13 日~10 月 19 日)に 38 件のトランザクションを行いました。

例 2

コホートデータ探索の例: リピートの条件 = すべてのトランザクション。

10 月 6 日から 10 月 12 日までの間に、このサイトで 17,093 人のユーザーを獲得しました。

10 月 6 日から 10 月 12 日までの週に新たに獲得したユーザー 17,093 人のうち、171 人が同じ週(10 月 6 日〜10 月 12 日)に 1 回以上のトランザクションを行いました。

10 月 6 日から 10 月 12 日までの週に新たに獲得したユーザー 17,093 人のうち、獲得後の最初の週(10 月 13 日~10 月 19 日)に 31 人が 1 回以上のトランザクションを行いました。

例 3

コホートデータ探索の例: 週次トランザクション。

10 月 6 日から 10 月 12 日までの間に、270 人のユーザーがこのサイトで 1 回以上のトランザクションを行いました。

この期間中に 1 回以上のトランザクションを行ったユーザー 270 人のうち、14 人が翌週(10 月 13 日〜10 月 19 日)に 1 回以上のトランザクションを行いました。

例 4

コホートデータ探索の例: 内訳ディメンション。

この例は、デバイス カテゴリを内訳ディメンションとして追加した結果を示したものです。各コホートは、獲得時にユーザーが使用していたデバイスタイプ(パソコン、モバイル、タブレット)で分類されています。

内訳ディメンションを追加した場合、ユーザーは最初に該当した分類項目のみに関連付けられます。たとえば、最初のアクセス時にモバイルを使用していたユーザー A が、その後で同じ日にパソコンで再びアクセスしたとします。この場合、ユーザー A は、そのコホートのモバイルの内訳にのみ表示されます。

コホートデータ探索の制限事項

  • コホートデータ探索で表示されるコホートは、最大 60 件までです。
  • 内訳ディメンションを適用すると、そのディメンションの上位 15 個までの値が表示されます。
  • ユーザー属性のディメンションには、しきい値が適用されます。コホートのユーザー数が少なすぎて匿名性を確保できない場合、それらのユーザーはデータ探索に含まれません。
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