[GA4] ユーザーのライフタイム

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、離脱の可能性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に関する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。

3. 画面上部の [テンプレート ギャラリー] をクリックし、[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 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 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

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、ユーザーを判別し、レポートやデータ探索において関連イベントをまとめて扱うための識別情報として、より精度の高いユーザー ID をまず使用します（収集されている場合）。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クライアント 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。

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、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。

例

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 5,000 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、ログインした状態でのアプリへのアクセスが 1 回以上あったとします。

ユーザーのライフタイム データ探索でこのユーザーのデータがどのように表示されるかは、使用するレポートでのユーザー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データ探索の対象となるため、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。

デバイスのみの場合: 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。