StudioGA4の探索レポートを用いることで、管理画面上での深掘り分析の幅はUAの時よりも広がりました。一方で、せっかく作成した探索レポートを共有したくても、権限の問題などで共有できないといった問題も発生しているのではないでしょうか。Studioを使用してコホートデータ探索レポートを再現してみました。GA4から無償版でもエクスポート可能になったBigQueryを使って再現しているので、SQL面でも参考にしていただけたら嬉しいです。GA4探索レポートについておさらいGA4で用意されている探索レポートのテンプレートは、自由形式を含めて7種類あります。自由形式:もっとも基本的で、もっともカスタマイズ性の高いレポート。UAのカスタムレポートに類似。ファネルデータ探索:任意の開始ステップ、次のステップ、到達ステップでファネルを描けるレポート。経路データ探索:任意のページやイベントから、次のページやイベントへの遷移について深堀りできるレポート。セグメントの重複:ユーザー側で作成した任意のセグメント同士において、重複の度合いを確認できるレポート。ユーザーエクスプローラ:個別のユーザーの、個別の行動を表示できるレポート。UAのユーザーエクスプローラと同様。コホートデータ探索:「ユーザーの初回訪問獲得日」などを基準にユーザーをグループ化し、特定のコホートに含まれるユーザーの後続の訪問やトランザクション、特定のイベント発生動向を把握できるレポート。ユーザーのライフタイム:LTVに関する特定のディメンションと指標を可視化できるレポート。Studio上で再現するコホートデータ探索レポートは、公式ヘルプでは以下のように記されています。アナリティクスのディメンションを使用してこのレポートで表示できる、共通の特性を持つユーザーのグループです。獲得日が同じユーザーはすべて同じコホートに属します。コホートデータ探索を行うと、アプリまたはサイト内での、時間の経過に伴うこれらのグループの行動を確認できます。再購入したユーザー数をトラッキングしたりできます(単位は日・週・月から選択可能です)。ShopのGA4ですが、こちらを見ると購入から2-3ヶ月後に再び購入する傾向がありそうです。このように、グルーピングしたユーザーがその後どのタイミングで行動を起こすのか?を可視化したものがコホートデータ探索レポートです。Studioで可視化してみたいと思います。グルーピングユーザーは「first_openイベントを発生させたユーザー」、その後の特定イベントは「app_open」とします。することで、アプリをダウンロードしたユーザーが、Nヶ月後にもアプリを利用してくれているのか?を見ることができます。※first_openイベントはアプリの初回起動なので厳密にはダウンロードではありませんが、GA4ではダウンロードに値するイベントがないため、first_openイベントをダウンロードとみなします。GA4の探索レポートでは「数」しか見ることができませんが、BigQueryを通すことで「率」として見ることができるため施策を立案しやすいです。「ダウンロード後2ヶ月で維持率が10%まで落ちる」ということが分かれば、2ヶ月の継続利用でインセンティブを付与するなどの施策を打ち出すことができます。実際のSQLクエリを見てみましょう。必要イベント(今回はfirst_openとapp_open)のみを抽出します。※本記事で紹介するSQLクエリは一例です。自社の環境に合わせて編集してください。)ここで、「user_pseudo_id」(=デバイスID)を出していることがポイントです。アプリに会員登録機能などがあれば「user_id」を使った方が正確に維持率を追えますが、ダウンロード(first_open)時点ではuser_idが付与されていないため、ダウンロードからの維持率を出すにはuser_pseudo_idでユーザーを判別する必要があります。GA4コネクタではuser_pseudo_idを出すことができないので、この再現はBigQuery経由だからこそできることです。1月に購入した会員がNヶ月後にも購入しているか?の維持率を出すのであれば、user_idを使ってユーザー判別を行った方がより正確になります。続いて、ダウンロード(first_open)とアプリ起動(app_open)の各イベントについて、イベント発生月とuser_pseudo_idを持った一時テーブルを作成します。)同様にアプリ起動も作成します(SQLクエリ略)。次に、ダウンロード月と起動月の差分を出します。この際、先述の「user_pseudo_id」がキーとなります。)これで、ユーザーごとのダウンロード月、起動月、その差分がcalc_month_diffという一時テーブルとして作成されました。JOINが分からない方はこちらを参考にしてみてください。Nヶ月目の起動ユーザー数を算出するため、起動有無を判別するための処理を行います。)コホートの計算方式は複数ありますが、今回は「標準」として再現したかったので、Nヶ月目に起動しているかどうかだけを判断軸としています(たとえば3ヶ月目の維持率を算出する際に、1ヶ月目・2ヶ月目にも起動しているかどうかは考慮しない)。あとは、ダウンロード月、ダウンロード数(UU数)、Nヶ月目のUU数、Nヶ月目の維持率(Nヶ月目のUU数/ダウンロード数)を算出すればSQLクエリは完成です。このクエリを実行すると、以下のような結果が出てきます。Studioで最終形に整えていきましょう。Studioを利用する際は、大量課金にならないよう注意してください。予期せぬ課金を防ぐ方法として、弊社記事「いつの間にか大量課金!?LookerStudio×BigQuery連携のアンチパターン」を参考にしていただけると良いかと思います。Studioを作成します。テーブルができているので、後は形を整えるだけです。Studio上で「%」に変更します。指標の鉛筆マークから変更してもよいですが、基本%表示だと思うので、データソースを編集して各維持率の表記を変更した方が使い勝手がよいのではないかと思います。あとは、各ディメンション・指標名を分かりやすいように変更すれば、DL月別の維持率一覧の完成です!今回ご紹介したSQLを応用すれば、DL月別だけではなく、以下のようなNヶ月目の平均維持率を出すこともできるので、ぜひ試してみてくださいね。Studioで再現する方法をご紹介しました。Studioで再現することができるので、皆さんも作成してみてはいかがでしょうか。Studio構築やSQLトレーニングといったご支援も行っております。GA4データをもっと活用したい、BigQuery上の他データと連携させてレポートをみたい、などデータ活用に関するご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。みさWeb広告代理店での広告運用経験を経て、広告コンサルタントとしてプリンシプルに参画。元広告コンサルタントとしての経験を基にした、マーケティング戦略支援が強み。