GA4を最大限に活用するならBigQueryとの連携が必須な3つの理由
いよいよ今年の7月から、旧GA（ユニバーサルアナリティクス＝UA）が停止し、GA4に完全移行することになります。多くの企業で、既にGA4の導入や設定が進んでいると思います。
旧GAからGA4に変わって、いくつかの変化がありますが、その中でも大きなものが、BigQueryとの連携です。GA4では、BigQueryと無料で連携が出来るようになり、生のデータを扱えるようになったり、GA4だけだと最大14ヶ月しかデータを保持できないため、BigQueryにデータを吐き出して貯めておくことも可能です。
本記事では、GA4を最大限に活用するために、BigQueryと連携するとどんなメリットがあるのかについて解説します。
目次
BigQueryとは？
BigQueryとは、Google Cloudが提供する「データウェアハウス（DWH）」で、各種データを保存し、データ分析を行うための基盤となるシステムです。
データウェアハウス製品には数多くありますが、BigQueryは、元々ビッグデータでの検索を目的として設計されており、＜カラム型データストア＞と呼ばれる構造と、＜ツリーアーキテクチャ＞という分散並列処理により、データを高速に扱うことが可能です。
BigQueryは従量課金制のサービスですが、無料から使用することができますので、気軽に試してみることが可能です。また、GA4からBigQueryへのデータエクスポート機能は無料でできます。UAでは、BigQueryへのデータエクスポート機能は有料版でのみ利用可能でしたが、GA4では無料版でも使えるようになったのが、今回大きく変更された点です。
GA4とBigQueryを連携するメリット
GA4を活用する上で、BigQueryを連携することで、GA4を最大限に活用することができるようになります。以下、GA4をBigQueryに連携するメリットを3つご紹介します。
１．GA4の生のデータを扱うことができる
UAでは、生のデータを扱うためには有料版の契約が必要でしたが、GA4ではBigQueryに連携すれば無料で生データを扱うことができるようになりました。
生データは、BigQuery上でSQL（Structured Query Language）を使うことで、より詳細な分析が可能となり、GA4の画面だけでは見ることができない高度な分析も可能となります。
２．Looker StudioなどのBIツールを使って可視化できる
BigQueryは、BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）と呼ばれる、データをグラフや表などで可視化するツールと連携が可能です。BIツールには、Googleが無償で提供している「Looker Studio（旧Googleデータポータル）」や、「Tableau」「Power BI」などが有名です。
こうしたBIツールでは、BigQueryで集計・分析したデータを読み込み、可視化し、独自のレポートを作成することができます。これにより、日々のレポート作成業務を自動化することができますし、マーケティング担当者だけでなく、経営層なども、リアルタイムに最新のデータを見ることができるようになります。
３．GA4とオフライン等のデータを組み合わせて分析できる
BigQueryには、当然ながら、GA4以外のデータも取り込むことができます。例えば、オフラインでの購買データや、顧客情報などです。そうしたデータを組み合わせれば、オンラインとオフラインでのユーザーの行動分析ができるようになり、より一層、顧客を立体的に把握することができるようになります。
具体的には、OMO（Online Merges with Offline）と呼ばれるような業態の場合、リアル店舗での購買情報と、Webサイト上のユーザー行動を統合して見ることで、従来は分からなかった、店舗での購入者が、オンラインで何を見て来店し購買に至ったかといった情報を分析することができるようになります。その分析データをもとに、オンラインで同じような行動をしているユーザーに対して、適切なコミュニケーションを取ることで、購買につなげるといった施策が可能になります。
GA4とBigQueryを連携する際に注意すべきこと
上記で見てきたように、GA4とBigQueryを連携すれば、従来できなかったような分析が可能となりますが、以下のような注意が必要です。
１．1日のエクスポートイベント数に上限がある
標準のGA4プロパティでは、1日100万イベントまでと、エクスポートできるイベント数に上限が設けられています。この上限を超えると、エクスポートは一時停止され、数日間データが取れなくなる可能性があります。
もし、上限を超える可能性があるのであれば、データフィルタリング機能からエクスポートするイベント数を減らす作業が必要です。
２．データロケーションは後から変更できない
BigQueryでは、データロケーション（クラウドサーバの場所）が世界中に設けられていますが、このロケーションを後から変更することはできません。
BigQueryでは、ロケーションが異なるデータ同士で分析を行えないため、GA4のデータをエクスポートするBigQueryと、購買データなどが保存されているBigQueryが別々のロケーションにあると分析ができないため、ロケーション変更などの作業が必要となってしまいます。
３．SQLを扱える人材がいるか？
前項で説明した通り、BigQuery上で生データを集計したり、他のデータと組み合わせて分析する際には、SQLという言語を書く必要があります。そのため、SQLを書ける人材、通常はエンジニアや、データアナリストといった人材が必要となります。
SQLが書ける人材は、市場的にも不足しており、なかなかすぐに採用することも難しく、また、社内で育成するにも、経験者がいない場合は難しいため、多くの企業で課題となっています。
SQLを書かなくてもBigQueryでデータを扱うには
上記の通り、GA4とBigQueryを最大限に活用するためには、SQLが必須ですが、かといってSQLが書ける人材がいない場合はどうすればよいのでしょうか？
その場合は、SQLを書かなくてもデータ処理ができるツールの導入がおすすめです。UNCOVER TRUTHが提供する「Eark」というツールは、BigQueryと接続することで、BigQueryに格納されているデータをインターフェースを通して扱うことができるようになります。
「Eark」では、SQLとして頻繁に使われる、テーブル結合（「JOIN」）、またテーブルからデータを抽出するセグメント（「SELECT」）が、Earkが提供する操作画面のGUI（グラフィカルユーザインターフェース）で操作が可能です。
また、GA4を分析するためのSQLテンプレートも搭載されており、SQLの知識がなくても、テンプレートの一部を変更するだけで、SQLが実行できるようになっています。
詳しくお知りになりたい方は、以下より、お気軽にお問い合わせください。