こんにちは、月曜日のトラの西です。
寒い日が続きますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。
おかげさまで、「月曜日のトラ」は今年3月に第3期目を迎えます。
マーケティング・ブランディング活動の一環として、昨年11月からこのメールマガジンをスタートしました。
実は、「月曜日のトラ」のWebサイトはなく、THE MOLTSのWebサイト内に情報を掲載しています。
そこで、昨年12月末からノーコードWeb制作プラットフォーム「Studio」を使い、自社サイトを構築し始めました。
はじめてStudioを触りましたが、確かにコードを書かずにサイト制作が可能です。
ただし、「どのテキストをH1・H2に設定すべきか」「ページの情報設計をどうするか」「CMS機能を用いたWebサイト運用」などの基礎知識は必要です。そしてもちろん、Webデザインの知識は必須です。
サイトがある程度満足のいく形に仕上がったら、サイトを正式リリースとし、「Studio」の良さや使用感について改めてフリーコラムでお伝えしようかと思っています。ぜひお楽しみに！
知っておきたいGA4
データアナリストの葉井です。
「知っておきたいGA4」ということで、GA4を使いこなすためのちょっとしたトピックを紹介していきたいと思います。
第1回目はレポートを使う上で理解しなければならない、「ディメンション」と「指標」についてです。
ディメンション・指標とは？
まず、初歩的なところですが、「ディメンション」と「指標」とはなにかについて説明します。
両者の違いを抽象的に説明すると、以下の通りです。
- ディメンション：分析の切り口となるもの
- 指標：数値の部分
「URLごとのPV数」といった具体例で説明すると、以下の通りです。
- ディメンション：URL
- 指標：PV数
ここまではそれほど疑問を持たずご理解いただけたと思います。
ところが、自分が見たい情報はどのディメンション、指標にあたるのかが判断しにくいのです。
多すぎるGA4のディメンション・指標
例えば、ページのURL情報が入っているディメンションだけでも下記のようにいっぱいあり、初心者泣かせです。（この画面を新卒で入社したばかりの方に見せたら泣いてしまいました）
ではどうやって自分が見たいデータを出すためのディメンション・指標を選択すればいいのか。これは経験を積んで覚えるほかに方法がありません。
とは言いましても、最初はどれを見ればよいのか検討もつかないと思いますので、まずはこれを見ておけばOK！なディメンション・指標を紹介します。
ディメンション
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指標
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なお、下記サイトにどのディメンション、指標にどんな値が入っているのかがまとまっています。参考にしてみてください。
サイトやアプリへのアクセス状況や、打ち出した施策の効果測定を分析することで、次に取るべき行動が明確になります。
GA4を効果的に活用するためには、まず「ディメンション」と「指標」の理解から始めてみましょう。
執筆／葉井 貴秋
[フリーコラム]相関関係と因果関係
Webサイトのアクセス解析でも相関関係（相関係数）という概念を使って分析することがあります。 例えば「特定のページAを見ている人はCVしやすい」という傾向は「ページAの閲覧数とCV数には正の相関がある」とも言います。
こういう時に、ページAの閲覧数を増やす施策を試すと、実はCVが増えたり増えなかったりします。
今回は、施策がうまくいかない要因である「相関関係と因果関係」について解説します。
相関関係と因果関係の違い
相関関係とは、2つの指標が一定の関係性を持って動くことを指します。データを散布図にした時に右肩上がりであれば正の相関関係、右肩下がりであれば負の相関関係があります。
一方で、因果関係はこのデータの形に対して「Xが増えたらYが増える」「Xが増えたらYが減る」といったような方向性が加えられます。
例えば、Webサイトの滞在時間とCVRが相関している場合、その背後にある要因がどちらか一方を引き起こしているとは限りません。また、因果関係の矢印が逆の場合もあります。
例えば、「高い滞在時間がCVを促進する」のではなく、「CVしそうなユーザーが長く滞在する」という逆の可能性も考えられます。
相関関係があるからという理由だけで施策を実行してもうまくいかない理由は、そこに因果関係がないからか、あるいは逆向きの因果関係だからかのどちらかです。
疑似相関
因果関係がないのに相関があるのはなぜか。相関関係の解釈が難しいもう1つの理由が疑似相関です。
疑似相関とは、2つの指標がまったく無関係なのに、別の要因によって関連性があるように見える現象です。
冒頭で示した例「ページAの閲覧数とCV数には正の相関がある」の場合で考えると、実はCVRが高いチャネルからページAへの流入数が多かったのかもしれません。
相関関係を誤りなく解釈するためには？
因果関係がある・ないを特定するためには「因果推論」という統計的手法を使用しますが、アクセス解析データで実行するには、データセットの構造や統計的知識の都合上ほぼ不可能と考えてよいです。
では、相関があるデータを見つけた際にはどうすればよいのか？
私の場合は、2つ対策をしています。
1つ目はセグメントを使って細かくデータを深堀します。上記の「ページAへのアクセス数とCV数の相関」についても、チャネルという別の要素によるセグメントでその背景をつかめます。
それ以外にも、時間帯やデバイス、地域、ページAの閲覧が回遊中なのかLPとしてなのか、といった複数の切り口でデータを見ていく。結果として、仮説ベースではあるものの因果関係がありそうかどうかを精度高く判別していけます。
2つ目はとりあえずテストしてしまうことです。施策が簡単に実行できるようであれば、ABテストなどをしてみて結果を調べる。そこで結果が出れば因果関係が確認できるとともに成果にもつながります。
相関のデータを扱うときには、なぜ相関が生まれたのか？別の要因が影響していないか？を意識して分析してみてください。
執筆／梶井 祥
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Google スプレッドシートは業務で頻繁に使われている方も多いと思いますが、 Google Apps Script(GAS)ではカスタム関数でオリジナルの関数を作成することができます。
今回は、簡単なGASと入門書をご紹介致します。
GASの始め方
1. スクリプトエディタを開く
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Googleスプレッドシートを開きメニューから 「拡張機能」→「Apps Script」 をクリックするとスクリプトエディタが表示されます。
2. 新しいスクリプトを作成
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- 以下の簡単なコードをコピーして貼り付けます。
function HELLO_WORLD() {
return "Hello, World!";
}
3. スクリプトを保存
-
「保存」ボタン をクリックします。
-
スプレッドシートに戻り、セルに以下のように入力します。
=HELLO_WORLD()
これでカスタム関数が動作します！
実際に実務で利用できそうな関数を作ってみました。
月の広告配信日の残日数を出す関数
次のカスタム関数は、指定した月の残りの日数を計算するものです。広告運用でスケジュール管理に役立ちます。
/**
* 月の残りの日数を計算（今日を含む）
* @customfunction
* @param {string} dateInput - 日付文字列（例: "2025/01/20"）
* @return {number} - 残りの日数（今日を含む）
*/
function REMAINING_DAYS_IN_MONTH(dateInput) {
const today = new Date(dateInput);
const year = today.getFullYear();
const month = today.getMonth();
const lastDay = new Date(year, month + 1, 0); // 月末の日付
// 残日数（今日を含む計算）
return Math.floor((lastDay - today) / (1000 * 60 * 60 * 24)) + 1;
}
@customfunction タグをつけるとシート上でカスタム関数名の入力補完や引数の説明を参照できるようになります。
ぜひお試しください。
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
寒さが続きますが、お身体に気をつけてお過ごしください。次回の配信もお楽しみに！
