【GA4】ユーザーID(user_id)を活用した探索レポートの作成方法（ロイヤルユーザー、離脱ユーザー、クロスデバイス）

Google アナリティクス 4でユーザーID（user_id）を活用すると、ユーザー単位での詳細な行動分析が可能になります。

この記事では、ユーザーIDを使った具体的な探索レポートの作成方法や実践例を詳しく解説します。

GA4の「探索」機能を活用し、user_idを軸に詳細なレポートを作成します。

新規探索レポートの作成:
GA4の「探索」タブを開き、「新しい探索」を選択します。テンプレートの「自由形式」をベースにカスタマイズしていきます。
主要ディメンションの追加:
以下のディメンションを追加すると効果的です：
- ユーザーID：個別ユーザーの追跡
- セッションの開始日：特定ユーザーの行動履歴分析
- 参照元/メディア：どの経路から来たか
- ページタイトル：訪問したコンテンツの特定
主要指標の設定:
応用レポートでは、以下の指標を活用します：
- イベント数：特定ユーザーのアクション回数
- セッション数：アクティブな訪問回数
- コンバージョン数：目標達成回数
- エンゲージメント時間：滞在時間の評価

目的: サイトやアプリで高LTV（ライフタイムバリュー）ユーザーを特定し、その行動パターンを分析。

特定のロイヤルユーザーがどのコンテンツを頻繁に閲覧しているかを特定し、今後のマーケティング施策に活用。

目的: 離脱後に再訪問するユーザーの行動を把握し、リテンション率向上に役立てる。

どのチャネルから再訪問しているか、またどのコンテンツが再訪問のトリガーになっているかを分析。再訪問に促せるコンテンツの強化、再訪問を促せないコンテンツの見直しにつなぐ。

目的: デバイス間をまたぐユーザー行動の可視化。

ユーザーがどのデバイスで初回訪問し、最終的にどのデバイスでコンバージョンに至ったかを追跡。どのデバイス向けに開発施策を実施するのかを見極めるポイントに。

精緻なターゲティングの実現
高LTVユーザーの行動データを基に、リターゲティング広告の配信精度を高めることが可能です。user_idを活用することで、単なるセッションやイベントベースのデータではなく、個々のユーザーの長期的な行動パターンを把握できます。これにより、ユーザーごとに最適な広告内容や配信タイミングを見極められます。
カスタマージャーニーの理解
高LTVユーザーがどのような経路をたどり、どのタイミングでコンバージョンに至るのかを把握することで、より効果的な施策を設計できます。例えば、特定のコンテンツやキャンペーンがコンバージョンに強く影響している場合、それを強化することでROIを向上させることが可能です。
施策のパーソナライズ化
user_idを活用することで、ユーザー単位のデータをもとにしたパーソナライズ施策が実現します。単なる属性データだけでなく、実際の行動履歴や興味関心に基づいた広告配信やコンテンツ提供が可能となり、ユーザーエンゲージメントの向上につながります。

ボトルネックの特定
離脱傾向のあるユーザーの行動パターンを分析することで、サイトやアプリのどの部分がボトルネックになっているかを特定できます。特に、特定のページやフローで離脱が集中している場合、その部分のUI/UXを改善することで、コンバージョン率の向上が期待できます。
離脱理由の可視化
user_idを活用することで、単なる「離脱率」ではなく、離脱に至るまでの詳細な行動データを可視化できます。例えば、特定のCTA（コールトゥアクション）直前での離脱や、複数のデバイスを跨ぐ際の行動変化など、具体的な課題を把握しやすくなります。
継続的な改善サイクルの構築
UX改善は一度の施策で完了するものではありません。user_idを基にしたレポートを定期的に分析し、仮説検証を繰り返すことで、ユーザー体験の継続的な向上が可能となります。特に、A/Bテストやヒートマップツールと併用することで、より実践的な改善が実現できます。

特にビジネスの成長に直結するインサイトが得られるため、ぜひ実践してみてください！