ユーザーのライフタイム

ユーザーの行動を分析して、顧客としてのライフタイム バリューを評価します。

新機能/アップデートされた機能。

この機能は段階的にリリースされています。ここで説明する一部の機能については、完全にリリースされるまでは表示されない場合があります。

ユーザー ライフタイム手法を使うと、サイトまたはアプリの顧客としてのライフタイムにおけるユーザー行動を理解できます。この手法では次のようなインサイトを得ることができます。

  • 選択した月のみの収益と比較して、最も高いライフタイム収益をもたらした参照元 / メディア / キャンペーン。

  • 価値が高いと期待されるユーザー(Google アナリティクスの予測モデルで、購入の可能性が高く、離脱率が低いと予測されたユーザー)を獲得している有効なキャンペーン。

  • ユニーク ユーザーの行動に関するインサイト(1 か月のアクティブ ユーザーがサイトで商品を最後に購入した日時や最後にアプリを利用した日時など)

ユーザーのライフタイム分析を作成する

  1. Google アナリティクスにログインします。
  2. 左下付近にある [分析] を選択します。
    Google アナリティクスの「高度な解析」ツールへのアクセス
  3. [ユーザーのライフタイム] を選択します。

ユーザーのライフタイム データ

ライフタイム データは、サイトやアプリで 2020 年 8 月 15 日以降アクティブだったユーザーにのみ使用できます。そうしたユーザーを対象とする、ユーザー ライフタイム手法でのデータ範囲には、初めてサイトかアプリを利用して以来のすべてのデータが含まれます。たとえば、2019 年 12 月に初めてサイトにアクセスしたものの、2020 年 8 月 14 日にアクティブでなくなったユーザーのデータは含まれませんが、そのユーザーが 2020 年 8 月 16 日にアクティブだった場合は、昨年にまで遡ってすべてのデータが含まれます。

ユーザー ライフタイム手法では、サイトまたはアプリのユーザーの集計データが表示されます。この手法では特に、ユーザーごとに次の情報が表示されます。

  • 最初の接点: プロパティでユーザーが初めて測定されたときに関連付けられたデータ(例: 初回訪問日や購入日、あるいはユーザーとして獲得されたキャンペーン)。
  • 最近の接点: プロパティでユーザーが最後に測定されたときに関連付けられたデータ(例: 最後にアクティビティや購入を行った日)。
  • ライフタイムの接点: ユーザーのライフタイムにわたって集計されたデータ(例: ライフタイム全体の収益やエンゲージメント)。
  • 予測指標: ユーザーの行動を予測するために機械学習によって生成されるデータ。例:
    • 購入の可能性
    • アプリ内購入の可能性
    • 離脱の可能性

ユーザーのライフタイム分析の期間

期間を選択すると、選択した期間にアクティブだったユーザーとそのユーザーのライフタイム全体の情報(指定した期間開始前のデータを含む)が表示されます。

ユーザーのライフタイム分析では、終了日が「昨日」に固定されており、変更することはできません。

ユーザーのライフタイム分析とレポート識別

User-ID 機能により、アプリ + ウェブ プロパティで、プラットフォームとデバイスをまたいでユーザーを識別し、レポートを作成することができます。プロパティで使用されている以下の 2 つレポート識別方法は、ユーザーのライフタイム データにそれぞれ次のように影響を与えます。

まずは User-ID、次にデバイス ID

この方法では、データの精度がより高くなるユーザー ID(収集されている場合)がまず使用され、個々のユーザーを識別し、レポートと分析において関連するすべてのイベントを結びつけます。次に、ユーザー ID が収集されていない場合は、デバイス ID(ウェブサイト用のアナリティクス Cookie か、アプリ用のアプリ インスタンス ID)を使ってユーザーを識別します。

指定したユーザーが選択した期間内にログインとログアウトの両方を行った場合、分析にはユーザーのライフタイムのデータのログイン部分のみが使用されます。これにより、ユーザーデータがより正確になります。つまり、ユーザー数の重複はなく、平均ライフタイム バリュー(LTV)などの指標は User-ID に基づいてより正確に生成されます。ユーザーがログインしていなくても発生するアクティビティは分析に含まれません。

デバイス ID のみ

デバイス ID(ウェブサイト用のアナリティクス Cookie またはアプリ用のアプリ インスタンス ID)でユーザーを識別し、ユーザー ID が収集されても無視します。この方法では、ユーザーのライフタイム データはデバイス単位で集計されます。

ログインしているユーザーが前年にアプリに複数回アクセスしており、合計取引額が 100,000 円だとします。同じユーザーが、ログインせずにゲストとして別々のデバイスで 50,000 円の価値の取引を 4 回行いました。それに加えて、クエリで選択した期間内にログインしたうえで 1 回以上アプリにアクセスしたとします。

ユーザーのライフタイム分析でこのユーザーのデータがどのように表示されるかは、使用するレポート識別方法によって異なります。

User-ID、Google シグナル、次にデバイス ID の場合: ログインデータのみが分析の対象となるため、このユーザーは計 1 回カウントされ、100,000 円の収益があるとされます。ライフタイムの平均収益は 100,000 円になります。

デバイスのみ: このユーザーは 5 回カウントされます。そのうち 1 回は 100,000 円、4 回は 5,000 円の収益です。ライフタイムの平均収益は 24,000 円になります。

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