分析監査が必要な理由: データが正確であることを確認する方法

データはビッグビジネスです。 企業戦略の 90% には、新しいオーディエンスにリーチし、エクスペリエンスをパーソナライズするためのデータへの投資が含まれています。

しかし、信頼しているデータが正確でない場合はどうなるでしょうか。 ほとんどの分析設定には欠陥があります。 また、壊れた構成やゆがんだ結果は、多くの場合、誤った意思決定につながります。

悪いデータはデータがないよりも悪いので、これは、ほとんどの一般的な分析ツール (Google アナリティクスを含む) がほとんどのビジネスを誤った方向に導いていることを意味します。

マーケティングの指針としてデータを使用している場合、データが信頼できるものであることを確認することが重要です。 この投稿は、分析を監査し、ビジネス目標を達成するために順調に進むのに役立ちます。

マーケティング キャンペーンの目標がありませんか? 分析を監査する

マーケティング データ分析には、次の 2 つの中心的な目的があります。

1. マーケティング キャンペーンの効果を測定するため。

2. マーケティング チャネル全体で結果を改善するために、他に何ができるかを判断する。

分析が収集する生データは、マーケティング戦略に情報を提供し、費用対効果を高めるアクション プランを作成できるようにします。

しかし、データが積み重なった場合にのみ改善が可能であり、分析を実行するだけでは、改善が保証されるわけではありません。

Netacea の調査によると、企業の 68% が、偏った分析の影響を受けており、年間平均で 4% の収益損失が発生していると述べています。 そのため、不適切な分析データはアドフラウド (ボットを使用して広告のクリックを偽装する) と同じくらい有害であり、企業は年間 420 億ドルの損失を被っています。

歪んだデータは、いくつかの理由で発生する可能性があります。

• データセットのエラー。 冗長性、タイプミス、不規則な命名、不完全で古いデータ。
• 正規化の欠如。 比較可能で互換性のある分析を可能にするための一貫した形式で転送されていないデータ (例: 年収を示す 1 つのデータセットと四半期ごとの収入を示す別のデータセット)。

ただし、より大きな問題はボットです。

ハッカーや詐欺師は、ボットを使用して広告をクリックし、広告予算を浪費し、商品を購入し、一括スクレイピングでコンテンツを盗み、アカウントをハッキングし、カードの詳細を盗みます。 このようなアクティビティは、表示されるデータに影響を与えます。

ボットがあなたを直接ターゲットにしていなくても、統計をゆがめているため、市場で実際に何が起こっているのかを知ることができません.

その結果、キャンペーンが適切に実施されず、無駄な費用が発生します。 Netacea の調査によると、企業の半数以上が特別なプロモーションを実施したり、新しい在庫を注文したり、不適切な分析が原因でマーケティング予算を使い果たしたりしています。

PerimeterX の副社長兼セキュリティ エバンジェリストである Brian Uffelman 氏は、Ecommerce Times に次のように語っています。

多くの場合、ボットは Web トラフィックの最大半分を占めており、偏った分析による誤ったビジネス上の意思決定による損失は、数百万ドルから数十億ドルに及ぶ可能性があります。

ボットは、ユーザーの追跡とエンゲージメント、セッション継続時間、直帰率、広告クリック、閲覧者と書籍の比率、キャンペーン データ、コンバージョン ファネルなど、多くの KPI と指標をゆがめます。

e コマース、旅行、メディア サイトでは、不正なスクレイピング ボットが人間を模倣して、リスト、価格設定、コンテンツを動的にチェックし、結果としてデータが歪められます。

マーケティング分析監査では、データの品質と信頼性を評価して、情報の偏りを防ぎます。 これは、意思決定に使用する数値が正確で適切であることを保証するリスク評価です。

定期的な監査により、データがマーケティング キャンペーンを損なうのではなく改善するという確信が得られます。

監査は適切な質問をします

マーケティング分析は、マーケティング活動を支援するあらゆるタイプのデータ分析です。 これには、Web、ソーシャル メディア、販売分析、および次のような幅広い分析ツールが含まれます。

• グーグルアナリティクス;
• アドビ アナリティクス;
• Google 広告;
• マルケト;
• セールスフォース;
• ウープラ;
• フートスイート;
• スプラウトソーシャル;
• SEMRush;
• Ahrefs。

ただし、チャネルやソフトウェアに関係なく、分析は次の 3 つの主要なカテゴリの 1 つまたは複数をカバーします。

1. 記述的分析。 データを使用して、過去に何が起こったかを調べます。 たとえば、Google アナリティクス (GA) を使用して、過去に公開した同様の投稿と比較して、ブログ投稿の 30 日間のページ ビュー数とクリック数を測定します。
2. 予測分析。 機械学習アルゴリズムを使用して、オーディエンスの人口統計、関心、および行動に基づいて収益性の高いセグメントを特定するなど、将来の結果について正確な予測を行います。
3. 処方的分析。 過去のデータを使用して、影響力のある次のステップを推奨します。 たとえば、予測分析が新規訪問者の増加を示唆している場合、規範的分析は、宣伝するのに最適な製品とメッセージを特定するのに役立ちます。

マーケティング分析監査は、記述的、予測的、または処方的分析に同じように適用して、同じ質問に答えることができます。

1. データは正確ですか？ データは信頼できますか? また、他のシステムと連携していますか? たとえば、GA データは e コマース ソフトウェアのデータで正確ですか?
2. 何が欠けていますか？ データから全体像を把握していますか? すべてが正しくセットアップおよび構成されていますか? 何か壊れていませんか？
3. データは意味がありますか? 指標は、達成しようとしていることに関連していますか? たとえば、「いいね！」は本当に意味があるのか​​、それともクリック数がより良い指標なのか?
4. より有意義な結果を得るために、何を測定および分析できますか? 最適なインサイト、チームのアクセシビリティ、および実行可能性のために、どのような追跡を導入できますか?
5. 適切な品質保証を行っていますか？ 数字に意味はありますか？ あまりにも驚くべき、または異なる数字は額面通りに受け取ってはいけません

マーケティング パフォーマンスを向上させるためにデータ分析を監査する方法

マーケティング分析の監査プロセスは、次の 2 つの部分に分けられます。

1. 何を測定するかを特定します。
2. 現在の分析設定を確認します。

これらの手順に入る前に、分析データが完全ではないことを認識することが重要です。

監査後にデータ ソース間で 100% の精度を達成できるとは期待しないでください。 広告ブロッカー、デバイスの種類、JavaScript エラー、ページ タイムアウト、無効化された Cookie、ツール間のさまざまな方法論、およびボットはすべてデータに影響を与えます。

Google アナリティクスは、サンプル データを使用してレポートを生成します。 たとえば、GA で 700,000 セッションを含むデータ範囲のカスタム レポートを作成した場合、Google はそれらのセッションをすべて使用するわけではありません。 代わりに、レポートを読みやすくするために、半分を使用して推定合計を提供する場合があります。

データ サンプリングについて、Google のヘルプ ページには次のように書かれています。

データ分析では、サンプリングとは、より大きなデータセットから意味のある情報を明らかにするために、すべてのデータのサブセットを分析することです。

たとえば、樹木の分布がかなり均一な 100 エーカーの地域で樹木の数を推定したい場合、1 エーカーで樹木の数を数えて 100 を掛けるか、0.5 エーカーで樹木を数えることができます。 100 エーカー全体を正確に表すには、200 を掛けます。

90 ～ 95% の精度があれば、適切なデータを使用できます。 利害関係者にデータを提示する場合、データが 100% 信頼できるわけではないことを明確にすることが重要です。

マーケティングにとって重要な KPI を特定する

網を広げれば広げるほど、全体的な目的に貢献しない無関係な情報を捉える可能性が高くなります。 内部監査の最初のステップは、マーケティング目標のために何を測定することが重要かを明確にすることです。

現在のマーケティング キャンペーン戦略と測定計画を確認します。 マーケティング戦術は、主要業績評価指標 (KPI) と一致している必要があります。

たとえば、マーケティング キャンペーンでより多くのブログ コンテンツを作成する必要がある場合、それをサポートする KPI は、ブランドのオーガニック検索トラフィックを増やすことである可能性があります。 Web サイトのトラフィックの増加が最も重要な KPI である場合、ソーシャル メディアのフォロワーなどの指標は価値が低く、このキャンペーンで測定する価値がない可能性があります。

以下は、Fresh Egg によるマーケティング プランの例です。

KPI をよく見て、それぞれの関連性を評価します。

1. 取得可能なデータを利用していますか (つまり、データはマーケティング効果の向上に役立ちますか)?
2. それはあなたのマーケティング目標に関連していますか？
3. それは比率ですか、それとも比較ですか (たとえば、ユーザー エンゲージメントを高めるための KPI は、ある期間と別の期間のサイトでの滞在時間を増やすことである可能性があります)?
4. 報告しやすいですか？ あなたのチームは KPI とその重要性を簡単に理解できますか?

関連性のないものは追跡する必要はありません。

次に、全社的な分析が整合していることを確認します。 たとえば、販売はチャネルごとに関連付けることができますか?

アトリビューションは、マーケティング チームが自分たちの努力がどのように販売につながったかを理解し、販売チームが資料がコンバージョンにつながるかどうかを確認するために重要です。 監査チームがマーケティングとセールスのメンバーで構成されると、ニーズに関連する監査の品質をチェックするのに役立ちます。

特定の KPI に対してカスタム チャネルが配置されていることを確認します。 たとえば、マーケティング キャンペーンの一環としてソーシャル メディアを使用している場合、オーガニック ソーシャルは有料ソーシャルや視聴者が共有するコンテンツから分離されていますか?

各チャネルを個別に追跡することで、キャンペーンがマーケティングや会社の目標にどのように貢献しているかについてのレポートと評価が容易になります。

マーケティング戦略は、キャンペーンごとに進化します。 測定計画を見直して、少なくとも年 1 回、できれば四半期ごと、または新しいキャンペーンを開始するときに KPI の値を評価します。

現在の分析設定を確認して、データ品質を向上させます

監査チームは専門的なデータ サイエンスと技術的スキルの恩恵を受ける一方で、分析ツールはますますユーザー フレンドリーになっています。 会社の分析プラットフォームに詳しい人なら誰でも、この内部監査分析を実行できます。

開始する前に、パフォーマンスを完全に評価するには、管理者レベルのアクセスが必要です。 これをまだ持っていない場合は、システム管理者にアクセスを依頼してください。

分析が必要な項目のリストを作成し、構成が正しいことを確認します。 このリストの項目は、KPI にとって重要な指標に関連しています。

たとえば、e コマース ストアを運営していて、顧客の獲得が目的の場合は、e コマース トラッキングを確認する必要があります。

他のチェックの中でも、Annielytics の Annie Cushing は、Google アナリティクスの監査を実行する際に次の分析を実行します。

• サイトが e コマース トラッキングを使用している場合、トラッキング コードはすべてのコンバージョン ページに配置されていますか?
• サイトで e コマース トラッキングを使用している場合、_trackTrans() メソッドの実行前に JavaScript またはサーバー側のプログラミング エラーが発生していませんか?
• サイトが e コマース トラッキングを使用している場合、コードに通貨記号や何千もの区切り文字が含まれていますか?
• サイトが e コマース トラッキングを使用している場合、商品またはストア ID にアポストロフィが使用されていますか?

完全な GA 監査を実行する方法の内訳については、DIY ヘルス チェック ガイドをご覧ください。

特定のチェックリストは、マーケティングおよび測定計画によって異なりますが、すべての監査で完了する必要がある 8 つの重要なタスクがあります。

1. アナリティクス コードが正しくインストールされていることを確認する

データの整合性は、分析コードが正しく機能するかどうかにかかっています。 最初に確認することは、コード (または Google 広告の場合は Google タグ マネージャー コード) がウェブサイトのすべてのページに正しくインストールされていることです。

分析コードは、</head> 終了タグの直前に完全に貼り付ける必要があります。 Web サイト コードの本文またはフッター セクションにインストールすると機能しますが、読み込みに時間がかかり、すべてのデータを取得できない場合があります。

関連する問題の追跡は、リアルタイム レポートで明らかになります。 アクティブな訪問者がいて、トラッキング コードがリアルタイムで情報を送信していない場合、コードは正しく機能していません。

次のツールのいずれかを使用して、正しくインストールされていることを確認します。

• GAチェッカー;
• フィドラー;
• Google アナリティクス デバッガー。

2. セキュリティを維持するためにユーザー アクセスを確認する

適切な人が分析への適切なアクセス権と権限を持っていますか? Beyond Identity の調査によると、従業員のほぼ 25% が、以前の職場のアカウントにまだアクセスできると言っています。

分析はクラウドベースのプラットフォームであるため、データを必要としない人がデータにアクセスすると、セキュリティが侵害されます。

アクセスの詳細は、管理パネル、コントロール パネル、またはユーザー設定で確認できます。 通常、各ユーザーには役割があります。 GA には、次の 4 つのユーザー レベルがあります。

1. 管理者。 分析を完全に制御し、ユーザーを管理して権限を付与する機能。
2. 編集者。 設定を完全に制御できますが、ユーザーを管理することはできません。
3. アナリスト。 プロパティ アセット (カスタム レポート、ダッシュボード、コンバージョン セグメントなど) を作成、編集、削除、共有でき、共有アセットで共同作業を行うことができます。
4. ビューアー。 データを表示できますが、編集、削除、共有、またはコラボレーションすることはできません。

ClickInsight によるこのグラフは、どのアクセス許可を管理者に予約する必要があり、どのアクセス許可をユーザーに割り当てる必要があるかを示しています。

アクセスを更新できるように、従業員が退職したり役割を変更したりすることを分析管理者に通知するシステムを整備します。 これは、プロジェクト管理システムの電子メールやメッセージと同じくらい簡単です。

3. 正確な結果を提供するためにデータが分離されていることを確認する

オーディエンスが Web サイトやマーケティング キャンペーンにどのように関与しているかを正確に示すには、データの分離が不可欠です。

クラスターが配置されていないと、従業員の使用状況とテスト トラフィックを追跡することになります。 従業員は、さまざまなページの側面をテストするときに、特定の方法で Web サイトを使用します。 これは、多くの場合、訪問者がページをナビゲートする方法とは異なります。 データをまとめると、分析が有利または不利になる可能性があります。

Web データが 3 つのビューに分離されていることを確認します。

1. すべてのデータ。 収集したすべての情報に簡単にアクセスでき、有用な情報を失うリスクを回避できるように、このビューをフィルター処理しないままにしておきます。
2. テストデータ。 このビューを使用して、新しいフィルターをテストし、メイン ビューに追加される前にトラフィックがどのように影響を受けるかを確認します。 最初にテストすることで、表示されると予想される訪問者がフィルタリングされていないことを確認し、より信頼性の高い結果を得ることができます。
3. すべてのデータ + フィルタ. これを日常の分析用のビューにしてください。 ここで、テスト済みフィルターを追加できます。

訪問者データからマーケティング チームのアクションを除外するために、内部トラフィックと外部トラフィックでデータを分離することもできます。

4. フィルタで無関係なデータを除外するようにする

フィルターは、表、グラフ、およびレポートに表示される情報を制限するように設計されています。 たとえば、ソーシャル メディア分析でフィルターを使用して、ブランドへの言及などの特定のキーワードのデータを表示できます。

すべてのフィルタを見直して、それらが最新であることを確認してください。 Web トラフィックについては、IP アドレス フィルタに特に注意してください。 多くのデバイスは動的 IP アドレスを使用します。これは、インターネットに接続するときにネットワークによって割り当てられ、時間の経過とともに変化します。 常に変化するとは限りませんが、変化する場合、フィルターはデータを除外しなくなります。

ボット トラフィックをブロックし、歪んだデータを防ぐために、自動化フィルターも配置する必要があります。

Google アナリティクスでは:

[管理] > [表示] > [設定の表示] に移動し、[ボット フィルタリング] がオンになっていることを確認します (これは GA4 で自動的に行われます)。

アドビ アナリティクスの場合：

[管理] > [レポート スイート] > [設定の編集] > [全般] > [ボット ルール] に移動し、[IAB ボット フィルタリング ルールを有効にする] が選択されていることを確認します。

カスタム ボット ルールが設定されている場合は、ユーザー エージェント、IP アドレス、および IP 範囲が正しいことを確認します。

フィルタ チェックを実行するときは、URL クエリ パラメータを確認してください。 クエリ パラメータが URL に追加されるたびに、データが別のページにレポートされます。 これにより、何百ものページが報告される可能性があり、正確なデータを取得することが難しくなります.

検索する URL パラメータには、次の 2 種類があります。

1. コンテンツ変更パラメータ。 ページに表示されるコンテンツを変更するパラメーター。 たとえば、「http://mywebsite.com?productid=xyz」と入力すると、Web サイトの「xyz」製品ページに直接誘導されます。

2. 追跡パラメータ。 情報 (例: トラフィックが発生したキャンペーンまたは広告グループ) を渡すが、ページ コンテンツを変更しないパラメータ。 たとえば、「https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email」は、ニュースレターからのトラフィックを追跡するために使用される場合があります。

ページのコンテンツを変更しない、またはコンテンツに影響を与えない方法でページをわずかに変更するだけのパラメーターは除外する必要があります。

5. 分析データをバックエンドの数値と比較する

前述のように、分析が完全に正確になることはありません。データを使用して財務報告や e コマース システムを置き換えることは絶対に避けてください。 ただし、数値はほぼ一致する必要があります。

バックエンド レポートで特定の期間を選択し、データを分析で同じ期間と比較します (たとえば、第 1 四半期のトランザクション)。

データは 90% 以上の精度である必要があります。 その場合、マーケティング キャンペーンに役立つ信頼できる情報が得られます。 それを下回っている場合は、注意が必要な場合とそうでない場合があるマイナーな問題を示しています。

矛盾がある場合は、次を参照してください。

• フィルター。 バックエンドに記録されているトランザクション データは分析でフィルタリングされていますか? たとえば、内部トラフィックを除外して従業員が購入した場合、トランザクションはバックエンドに記録されます。
• 位置。 中国、フランス、イタリアなどの一部の国は GA をブロックしています。 その国から購入した場合、GA には記録されず、バックエンドに記録されます。
• タイムゾーン。 アナリティクスのタイムゾーンはバックエンドと一致していますか?
• キャンセル設定。 電話、ライブ チャット、または電子メールで購入がキャンセルされた場合、分析には記録されますが、バックエンドでは削除されます。 分析の販売データが最新であることを確認してください。 オプティマイズ スマートのリバース トランザクションのガイドをご覧ください。

6. 個人を特定できる情報 (PII) を収集していないことを確認する

個人を特定できる情報 (PII) は、個人の識別、連絡、または特定に使用できるあらゆる情報です。 これも：

• メールアドレス;
• 郵送先住所;
• 氏名またはユーザー名;
• 電話番号;
• 運転免許証番号;
• パスポート番号;
• 正確な位置 (例: GPS 座標);
• クレジット カード情報または SSN。

Cookie、広告 ID、IP アドレスは PII とは見なされません。

PII データの収集は、個人からの明示的な許可がない限り、EU の一般データ保護規則 (GDPR) 法、および米国および国際的な消費者データ プライバシー法によって禁止されています。

Google、Adobe、およびその他の分析プラットフォームにも、個人データが渡されるのを防ぐユーザーのプライバシーの保護を義務付ける厳格なプライバシー法があります。

以下を確認して、アナリティクスが PII を収集していないことを確認します。

• ページ。 フィルターで @ を検索して、メール アドレスが収集されているかどうかを確認します。
• イベント ディメンション。 個人情報については、カテゴリ、アクション、およびラベルを参照してください。
• カスタム ディメンション。 カスタム ディメンションを取得するカスタム レポートを実行し、PII 値が収集されていないことを確認します。
• 検索ワード。 個人情報の兆候がないか、検索用語レポートを確認してください。
• データのインポート。 データ セットを分析にインポートする前に、PII のデータ セットを検索します。

個人情報がネットをすり抜けた場合は、開発チームに情報源を見つけて削除するよう通知してください。 サイトが PII を収集しなくなったら、視覚化のために既存のビューをバックアップし、重要なデータをエクスポートします。

その際、個人情報が誤って保存されていないことを確認してください。どのような種類の保存でもプライバシー法に違反する可能性があります。 破損したビューを削除し、PII を含まない新しいビューを作成します。

7. トラッキングはマーケティング目標に合っていますか?

最後のステップは、分析が意図したとおりに機能していることを確認することです。 マーケティング目標を実行し、必要なデータが収集されていることを確認します。

たとえば、目標がソーシャル メディアからのトラフィックを促進することである場合、どのチャネルが最高のパフォーマンスを発揮するかを追跡するようにネットワーク リファラルが設定されていますか? より多くの人にリード マグネットをダウンロードしてもらいたい場合は、フォームの送信を追跡していますか? 広告効果を改善したい場合、獲得単価 (CPA) と広告費用対効果 (ROAS) を測定するように収益追跡を設定していますか?

すべてを追跡する必要はなく、ビジネスにとって重要な KPI に関連するデータのみを追跡する必要があることに注意してください。 データを次の 3 つのカテゴリに分類します。

1. 重要なデータ。 マーケティングを促進する KPI データ ポイント。
2. 裏付けデータ。 より深い分析と全体像を把握するために KPI を補完するデータ ポイント。 たとえば、新規ユーザーの増加率を追跡している場合は、ユーザー属性を追跡して、ユーザーがどこから来たのかを知ることもできます。
3. 好奇心データ。 興味はあるが、正しく追跡されなければマーケティング キャンペーンには影響しないデータ ポイント。

分析は、マーケティングのニーズに合わせて調整する必要があります。 監査を使用して、重要でないデータの追跡を停止し、現在重要なことに集中します。

Google アナリティクスの監査（ヘルスチェックなど）を実行する方法

これまで、Google アナリティクスの設定と使用についてかなり詳しく説明してきました。 まだお読みでない場合は、Google アナリティクス 101 および Google アナリティクス 102 ガイドをお読みください。

最近では、セグメンテーションとそれを正しく行う方法について説明しました。 それでも、物事はうまくいかない。 Google アナリティクスのヘルス チェックは、次の 3 つの質問に答えるのに役立つ一連のチェックです。

1. 必要なすべてのデータを収集していますか?
2. 収集しているデータを信頼できますか?
3. 何かが壊れているか、追跡/報告が間違っていますか? なぜ？

私たちのチェックリストがあなたを導きますが、これは探索的なミッションです。あなたがエージェンシーやフリーランサーの場合は特にそうです。 Google アナリティクスの初期設定を制御できなかった可能性があるため、何を期待すればよいか分からない可能性があります。

思いがけない新しい癖が見つかるかもしれません。 時間が経つにつれて、これらのタイプの問題をチェックリストに追加してください。

Google アナリティクスの 4 つの一般的なトラッキングの問題

1.基本

基本から始めて、Google が公開している一般的な追跡の問題のリストを次に示します。

• 間違ったスニペットを使用している、または間違ったアカウントまたはビューを表示している。 複数のウェブサイトを追跡している場合や、複数の Analytics アカウントにアクセスしている場合は、別のアカウントやビューのスニペットを使用している可能性があります。 正しいアカウントとビューを表示していることを確認してください。
• 余分な空白または文字。 スニペットをコピーし、テキスト エディターまたはコードの書式を保持するエディターを使用して、Web サイトに直接貼り付けます。 アカウントからスニペットをコピーするためにワード プロセッサを使用しないでください。 これを行うと、余分なスペースが追加されたり、トラッキング スニペットの引用符が変更されたりする可能性があり、正確な書式設定が機能する必要があります。
• カスタマイズ エラー。 トラッキング コードをカスタマイズする場合は、次の点に注意してください。
  • 関数名では大文字と小文字が区別され、正しい大文字と小文字が使用されている必要があります。
  • ブール値 (true または false など) は引用符で囲まないでください。
• フィルタ設定が正しくありません。 フィルター設定が正しくないと、表示されるデータに影響が及ぶ可能性があり、レポートからすべてのデータが誤ってフィルター処理される可能性があります。 ほとんどの場合、これはユーザーが複数の「含める」フィルターを適用したときに発生します。
• ページ上の他のスクリプト。 ページで他のスクリプトを実行している場合は、Google アナリティクスが使用する変数を使用していないことを確認してください。

2.ページの欠落

Google アナリティクス コードが欠落しているページを特定するには、データの不規則性を探すことができます。 または、Google アナリティクス チェッカーなどのツールを使用することもできます。

サイトのすべてのページにコードがあることを確認したら、それが最新の (非同期) コードであることを確認する必要があります。

これは、Google アナリティクスが同期的に読み込まれるのではなく、ページで後で読み込まれるリソースをブロックしないように非同期で読み込まれることを意味します。 基本的に、トラッキング コードの読み込み速度が向上します。

非同期の詳細については、ここをクリックしてください。

3. ショッピング カート ツールの異なるデータ

e コマースを行っている場合は、何らかのショッピング カート ツールを使用している可能性があります。 では、ショッピング カート ツールのデータが Google アナリティクスと異なる場合はどうなるでしょうか。

次の 4 つの問題が考えられます。

• Google アナリティクスの e コマース トラッキングが正しくインストールされていません。 この完全なガイドを読んで、正しく行ったことを確認してください。
• タイムゾーン。 ショッピング カート ツールと Google アナリティクスが異なるタイム ゾーンでレポートするように設定されている場合、データが一致しない可能性があります。
• 時刻。 日中に e コマース トラッキングを設定すると、以前に発生したトランザクションは Google アナリティクスには表示されませんが、もちろんショッピング カート ツールには表示されます。
• キャンセルされたトランザクション。 値のないトランザクション (例: $0) およびキャンセルされたトランザクションは、Google アナリティクスに表示されません。

4. クロスドメイン トラッキング

クロスドメイン トラッキングについては、これまで何度か言及されてきました。 正確には何ですか？ MeasurementMarketing の Chris Mercer 氏は次のように説明しています。

これは「クロスドメイン トラッキング」と呼ばれ、目標到達プロセスまたは購入者の旅の一部としてクライアントのサイトに複数のドメインがある場合に効果を発揮する可能性があります。 このような場合は、クロスドメイン トラッキングを設定する必要があります。

従来の Google アナリティクスを使用している場合 (つまらない)、これを試してください。 Google タグ マネージャーを使用している場合 (そうするべきです)、これを行う方が高速です。」

たとえば、チェックアウト プロセスが別のドメインにある場合があります。 残念ながら、Google アナリティクスはファーストパーティ Cookie を使用しており、これを発行したドメインのみが読み取ることができます。

そのため、クロスドメイン トラッキングを行うには、関連するさまざまなドメインと Cookie 情報を共有する必要があります。

上記の Chris が提供する Google アナリティクスのリソースに代わるものは、Optimize Smart の Google アナリティクス クロスドメイン トラッキング ガイドです。

3 か月ごとにマーケティング分析監査を実施する

Databox の調査によると、マーケティング担当者の 40% 以上が毎月分析監査を行っています。 マーケティング キャンペーンの動きが速い場合は、このリズムが適している可能性があります。

監査が完了するまでに数時間かかる場合があることを考慮してください。 ほとんどの場合、戦略に影響を与えるデータをチェックしてクリーンアップするには、四半期ごとの監査アプローチで十分です。 監査ごとに目標またはキャンペーンが変更された場合は、ローンチを機会として使用して、現在の分析設定を確認してください。

3 つの一般的な Google タグ マネージャーの問題:

トラッキングの問題は、Google タグ マネージャーのセットアップおよび使用中によく発生します。 以下に、監査中に認識すべき最も一般的な 3 つの問題と、簡単な修正方法を示します。

1. タグが起動していません。 タグが配信されない理由はいくつかあります。 未公開の変更がある、トリガーが具体的すぎる、トリガーが正しく構成されていない、など。完全なリストを見つけて、トラブルシューティングを開始してください。
2. フィルター設定が間違っています。 複数の包含フィルターを適用すると、誤ってレポートからすべてのデータをフィルター処理してしまう可能性があります。 包含フィルター (つまり、パターンがデータと一致しない場合、ヒットは破棄される) と除外フィルター (つまり、パターンがデータと一致する場合、ヒットは破棄される) の適切な使用方法を確認してください。
3. 未公開のコンテナ。 タグを追加する前に、コンテナを公開していることを確認してください。公開していないと保存されません。 コンテナーの公開の詳細については、ここをクリックしてください。

結論

定期的な監査により、重要なマーケティングやビジネス上の意思決定を不適切なデータに基づいて行うことができなくなります。 目標と測定計画をよく見て、重要なことに注目してください。 そのデータが達成しようとしていることに関連していない場合、より多くのデータが常に良いこととは限りません。

監査手続きに時間をかけてください。 データと構成について質問します: 数値は理にかなっていますか? また、設定はユーザーにとってメリットがありますか?

チェックリストを定期的に実行し、重要な要素を監視します。 あなたの努力の成果は、今後のキャンペーンで発揮されます。

GA の監査方法やソリューションの提示方法など、デジタル アナリティクスの詳細については、デジタル アナリティクス ミニディグリーをご覧ください。