ユーザーの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。
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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
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高い価値が見込めるユーザー（Google アナリティクスの予測モデルによって、購入の可能性が高く、離脱の可能性が低いと判定されたユーザー）を獲得している有効なキャンペーン
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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に関するデータ探索を作成する
- [探索] の [新しいデータ探索を開始] の右側にある [テンプレート ギャラリー] をクリックします。
注: 前のリンクをクリックすると、最後にアクセスしたアナリティクスのプロパティが開きます。プロパティを開くには、Google アカウントにログインする必要があります。プロパティ セレクタでプロパティを変更できます。
- [ユーザーのライフタイム] テンプレートを選択します。
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。ユーザーのライフタイム手法で利用できるデータ範囲には、そうしたユーザーが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、前の年にまで遡ってすべてのデータが含まれます。
ユーザーの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。具体的には、ユーザーごとに次の情報を確認できます。
- 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
この手法で利用できる指標は、ユーザー数を除き、平均、合計、または 4 つの代表的なパーセンタイル（10、50、80、90）のいずれかとして表示できます。これにより、指標の分布に関する分析情報を得ることができます。たとえば、ユーザーの最初のメディア別の LTV を確認する場合、アプリまたはウェブサイトへの初回訪問につながったメディアごとにグループ化された、ユーザーに関する以下のデータポイントを表示できます。
- LTV（米ドル）: 合計: 各メディアで獲得したユーザーの LTV の合計が表示されます。
- LTV（米ドル）: 平均: 各メディアで獲得したユーザーの平均 LTV が表示されます。
- LTV（米ドル）: 10 パーセンタイル: メディアごとに、LTV の低いユーザーの 10% を含む LTV 値が表示されます（たとえば、この値が 20 ドルの場合は、ユーザーの 10% の LTV が 20 ドル未満）。
- LTV（米ドル）: 90 パーセンタイル: メディアごとに、LTV の低いユーザーの 90% の LTV 値が表示されます（たとえば、この値が 100 ドルの場合は、ユーザーの 90% の LTV が 100 ドル未満）。
なお、LTV などの収益指標のパーセンタイル指標はゼロになることが多いことに注意してください。ほとんどのユーザーは非購入ユーザーであり、90 パーセンタイルでさえゼロ（ユーザーの 90% の LTV がゼロ以下である）だからです。このような場合、購入ユーザーのみをフィルタするセグメントを適用すると、すべてのユーザーではなく購入ユーザー間での LTV の分布状況をより詳しく把握できます。
ユーザーのライフタイム データ探索の期間
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 データ探索では、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 データ探索とレポートでのユーザー識別方法
Google アナリティクス 4 プロパティの User-ID 機能を使用すると、プラットフォームとデバイスをまたいだユーザーの識別とレポートの作成が 2 通りの方法で可能になります。レポートの際にプロパティで使用されるユーザーの識別方法には以下の 2 つがあります。これにより、ユーザーのライフタイム データにそれぞれ次のような影響があります。
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、レポートとデータ探索において関連するすべてのイベントを結びつけます。ユーザー ID が収集されていない場合は、デバイス ID（ウェブサイトの場合は Client-ID、アプリの場合はアプリ インスタンス ID）を使ってユーザーを識別します。
選択した期間内に、あるユーザーに、ログインした状態とログアウトした状態の両方のアクティビティが発生した場合、データ探索にはユーザーのライフタイム データのログイン部分のみが使用されます。これにより、ユーザーデータをより正確に把握できます。ユーザー数の重複はなく、平均 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いときに発生したアクティビティはデータ探索に含まれません。
注: プロパティでユーザー提供データの収集（ベータ版）が有効になっており、ユーザー ID も収集される場合は、ユーザーのライフタイム データ探索でデータの不一致が生じる可能性があることにご留意ください。具体的には、ユーザーが重複してカウントされたり、ユーザー 1 人あたりのライフタイム指標が低くなったりする場合があります。この問題は、データ探索の期間とユーザー提供データの収集が有効になった日付が重複している場合に発生します。有効化日はプロパティの変更履歴で確認できます。また、こうしたプロパティでは現在、ユーザー ID に基づくユーザーのライフタイム データ探索はサポートされていません。
デバイス ID のみ
デバイス ID（ウェブサイトの場合はアナリティクス Cookie の client_id 値、モバイルアプリの場合はアプリ 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。