GTM・GA4・AIの進化：データ分析の現状と今後

近年、GTMとGA4を活用すれば、ウェブサイト上でのほとんどの行動をデータとして取得できるようになりました。しかし、この豊富なデータを効果的に活用するためには様々な手段や方法がありますが、どのようなアプローチが必要なのか考えてみました。

GTMとGA4の進化とは？

GA4によって、Webやアプリ上のアクションをeventとして取得してデータを保存することが可能になりました。特にGTMの変数・トリガーとの組み合わせによって、ユーザの様々な行動を詳細に記録することができるようになりました。例えば、YouTubeの動画の閲覧状況や、特定のページでのクリック動作、資料のダウンロード情報など、従来難しかった情報も取得可能となりました。

データ取得の増加とその課題

データが容易に取得できるようになった反面、データの過剰な取得が原因で、本来の目的を見失うことが増えてきました。「どのデータを可視化したいのか？」という基本的な疑問から逸れることが、この問題の原因となっています。

効果的なデータ活用のためのステップ

データの有効活用のためには以下のステップが重要です。

• 目的の明確化：データを使って何を達成したいのか。
• 必要なデータの定義：目的を達成するために必要なデータは何か。
• データ取得設計：どのようにデータを取得するか。
• データの前処理と加工：取得したデータをどのように整理・加工するか。
• アウトプット設計：最終的な出力レポートの形式や見せ方。

現在、データの流れは「GTMで前処理 → GA4でデータ保存 → Bigqueryにデータ送信 → 必要なら前処理 → Lookerでの可視化」という形で、非常に柔軟なデータ分析が実現されています。

AIの活用とデータ分析の未来

近い未来、AIがデータの分析から出力までを担当する時代が訪れると予測されます。例えば、ChatGPTの新機能「Code Interpreter」は、Excelデータを解析し、ユーザの要望に基づいたアドバイスを提供してくれます。これにより、データの読み解きから、ビジネスやサービスへの具体的な応用まで、より価値のある活動へと進化していくことが期待されます。

まとめ

GTMとGA4の進化により、データ取得の幅が格段に広がりました。しかし、そのデータを真に活用するためには、目的の明確化や必要なデータの選定など、計画的なアプローチが不可欠です。そして、AI技術の進化により、データ分析の未来はさらに拡大していくでしょう。今後のビジネスシーンでのデータ活用の進化に大きな期待が寄せられます。