2018夏のweb制作無料相談会(名古屋当日)
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2018.04.13

【初心者向け】ユーザー傾向を分析しよう!Googleアナリティクス×スプレッドシート連携

エリカ

こんにちは、エリカです。

GoogleアナリティクスとGoogleスプレッドシートの連携記事の第2弾は、ユーザー傾向の分析をおこないます。

もちろんGoogleアナリティクス上でも同様の分析はできるのですが、いくつかのページを行き来するのが面倒なので、Googleスプレッドシートを使ってまとめてみようと思います。

操作方法については前回の記事をご参照ください。

環境を知る

CASE1:スマホ・タブレットユーザーのOSを調べる

スマホ・タブレットユーザーの傾向を知るには、OSとOSバージョンに注目します。iOSとAndroidの比率や、バージョンの新しさからユーザーの傾向が分かります。
例えば、平均よりもiOSの比率が極端に高い場合は、学生ユーザーが多いかもしれません。

  • 期間:最新30日間
  • 数値:セッション数
  • 基準:OS、OSバージョン
  • 並び順:セッション数の降順
  • 絞り込み:デバイスがモバイルもしくはタブレット
オプション名 設定
Report Name レポートの名前
View (Profile) ID / ids GoogleアナリティクスID
Type core
Last N Days 30
Metrics ga:sessions
Dimensions ga:operatingSystem
ga:operatingSystemVersion
Sort -ga:sessions
Filters ga:deviceCategory==mobile,ga:deviceCategory==tablet

CASE2:PCユーザーのブラウザを調べる

PCユーザーの傾向を知るには、ブラウザとブラウザバージョンに注目します。ChromeとIEの比率や、バージョンからユーザーの傾向が分かります。
例えば、平均よりもIE/Edgeの比率が高い場合は、セキュリティに厳しい会社のユーザーが多いかもしれません。

  • 期間:最新30日間
  • 数値:セッション数
  • 基準:ブラウザ、ブラウザバージョン
  • 並び順:セッション数の降順
  • 絞り込み:デバイスがデスクトップ
オプション名 設定
Report Name レポートの名前
View (Profile) ID / ids GoogleアナリティクスID
Type core
Last N Days 30
Metrics ga:sessions
Dimensions ga:browser
ga:browserVersion
Sort -ga:sessions
Filters ga:deviceCategory==desktop

行動を知る

CASE3:OS別にチャネル(流入経路)の傾向を調べる

OS別の流入経路を知ることで、ユーザーがサイトを訪れるきっかけが分かります。
例えば、Windowユーザーは検索流入が多く、iOSユーザーはFacebookからの流入が多いなどの傾向があるかもしれません。

  • 期間:最新30日間
  • 数値:セッション数
  • 基準:OS、チャネル
  • 並び順:OS名の昇順
オプション名 設定
Report Name レポートの名前
View (Profile) ID / ids GoogleアナリティクスID
Type core
Last N Days 30
Metrics ga:sessions
Dimensions ga:operatingSystem
ga:channelGrouping
Sort ga:operatingSystem

CASE4:OS別に曜日別の傾向を調べる

OS別に曜日別の傾向を知ることで、ユーザーの1週間のリズムが分かります。
例えば、仕事中に閲覧されるようなページでは、平日の閲覧が多く、土日にほとんど閲覧されないなどの傾向があります。

  • 期間:最新30日間
  • 数値:セッション数
  • 基準:OS、曜日
  • 並び順:OS名の昇順
オプション名 設定
Report Name レポートの名前
View (Profile) ID / ids GoogleアナリティクスID
Type core
Last N Days 30
Metrics ga:sessions
Dimensions ga:operatingSystem
ga:dayOfWeekName
Sort ga:operatingSystem

CASE5:OS別に時間別の傾向を調べる

OS別に時間別の傾向を知ることで、ユーザーの日々の生活リズムが分かります。
例えば、スキマ時間に閲覧されるようなページでは、通勤時間や昼食時間に閲覧が増えるなど傾向があります。

  • 期間:最新30日間
  • 数値:セッション数
  • 基準:OS、時間帯
  • 並び順:OS名の昇順
オプション名 設定
Report Name レポートの名前
View (Profile) ID / ids GoogleアナリティクスID
Type core
Last N Days 30
Metrics ga:sessions
Dimensions ga:operatingSystem
ga:hour
Sort ga:operatingSystem

まとめ

今回は「だれが」「どんな時に」Webサイトを閲覧しているかを予想するためのヒントをまとめてみました。
こうして1枚のGoogleスプレッドシートに情報をまとめることで、Googleアナリティクスを操作する手間を減らし、情報共有を効率化することができます。
複数のWebサイトで同じ分析をしているとか、定期的に分析していることがあれば、ぜひ活用してみてください。
この記事が皆さまの解析ライフに役立てば幸いです。