BigQueryでWebサイト分析！アクセス状況を把握し改善につなげる方法

2024年9月7日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

Webサイトへのアクセス数は多いのに、なかなか成果に繋がらない…
Webサイトの改善点を見つけたいけど、どこから手をつければ良いか分からない…
アクセスログデータはあるけど、分析方法がわからない…
BigQueryでWebサイト分析ができるって聞いたけど、難しそう…
プログラミング未経験でも、BigQueryを使ってWebサイト分析できるの？
BigQueryとGoogle Analyticsを連携させるメリットは？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

Webサイトは、企業にとって重要な情報発信源であり、顧客との接点です。Webサイトのアクセス状況を分析し、ユーザーの行動を理解することは、Webサイトの改善、ひいてはビジネスの成長に不可欠です。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、Webサイトのアクセスログなどの大規模データを高速に分析し、Webサイトの改善点を見つけるための強力なツールとなります。

この記事では、BigQueryを使ったWebサイト分析の手法と、アクセス状況を把握し改善につなげるための具体的な方法を紹介します。

データ分析初心者の方にも分かりやすく、実践的な内容にまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

当社では顧客の行動をWebサイトから保存し、BigQueryで分析しています。

1. BigQueryでWebサイト分析を行うメリット

BigQueryはWebサイト分析に最適なツールです。

その理由は以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大なアクセスログデータを高速に分析できます。
様々なデータソースとの連携： アクセスログデータ、顧客データ、商品データなど、様々なデータを統合して分析できます。
豊富な分析機能： SQLや機械学習など、高度な分析機能を利用できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用できます。

2. BigQueryを使ったWebサイト分析手法

BigQueryでは様々なWebサイト分析手法を実行できます。

以下は代表的な分析手法の例です。

2.1 BigQueryでアクセスログ分析

アクセスログ分析はWebサイトへのアクセス状況を分析する手法です。

例えば、「アクセス数」「ページビュー数」「ユニークユーザー数」「平均セッション時間」「直帰率」「離脱率」などを分析することで、Webサイト全体のアクセス状況を把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使ってアクセスログデータを集計し、様々な指標を算出することができます。

また、アクセスログデータを時系列で分析することで、Webサイトのアクセス状況の変化を把握することもできます。

2.2 BigQueryでユーザー行動分析

ユーザー行動分析はWebサイト内でのユーザーの行動を分析する手法です。

例えば、「ユーザーがどのページを閲覧したか」「どのリンクをクリックしたか」「どのフォームに入力したか」などを分析することで、ユーザーの興味関心や行動パターンを把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使ってユーザーの行動履歴を分析することができます。

また、ユーザー属性データと連携することで、ユーザーの属性に応じた行動分析なども行うことができます。

2.3 BigQueryでコンバージョン分析

コンバージョン分析はWebサイトの目標達成率を分析する手法です。

例えば、「商品購入」「会員登録」「資料請求」などのコンバージョン目標を設定し、その達成率を分析することで、Webサイトの効果を測定することができます。

BigQueryでは、SQLを使ってコンバージョンに至るまでのユーザーの行動を分析することができます。

コンバージョン率が低いページや、離脱率が高いページを特定することで、Webサイトの改善につなげることができます。

2.4 BigQueryでA/Bテスト分析

A/Bテスト分析は、Webサイトの2つのバージョンを比較し、どちらがより効果的かを検証する手法です。

例えば、「Webサイトのデザイン」「ボタンの色」「キャッチコピー」などを変更し、どちらのバージョンがよりコンバージョン率が高いかを検証することができます。

BigQueryではSQLを使ってA/Bテストの結果を分析することができます。

A/Bテストの結果に基づいて、Webサイトを最適化することで、コンバージョン率向上につなげることができます。

3. BigQueryとGoogle Analyticsの連携

BigQueryは、Google Analyticsと連携することで、Webサイト分析をより詳細に行うことができます。

Google Analyticsは、Webサイトのアクセス状況を計測するための無料ツールです。

Google AnalyticsのデータをBigQueryに連携することで、以下の様なメリットがあります。

より詳細なデータ分析が可能になる： Google Analyticsの標準レポートでは分析できない、詳細なデータ分析を行うことができます。
過去のデータを分析できる： Google Analyticsのデータは、BigQueryに保存されるため、過去のデータを分析することができます。
他のデータと統合できる： BigQueryに保存されたGoogle Analyticsのデータは、顧客データや商品データなど、他のデータと統合して分析することができます。

4. BigQueryでWebサイト分析！改善につなげる活用事例

以下はBigQueryを使ったWebサイト分析の活用事例です。

ECサイトにおけるサイト改善： BigQueryでアクセスログデータを分析し、離脱率の高いページを特定。ページのデザインやコンテンツを改善することで、離脱率を低下させ、コンバージョン率を向上させた。
メディアサイトにおけるコンテンツ最適化： BigQueryでユーザー行動分析を行い、ユーザーの興味関心の高いコンテンツを特定。その結果に基づいて、コンテンツの制作や配信を最適化することで、ページビュー数や滞在時間を増加させた。
企業サイトにおけるフォーム改善： BigQueryでコンバージョン分析を行い、フォームの入力途中で離脱するユーザーが多い箇所を特定。フォームの入力項目を減らしたり、入力しやすいようにデザインを改善したりすることで、コンバージョン率を向上させた。

またBigQueryと連携したLooker Studioでは、様々な種類のグラフやチャートを使ってデータを可視化できます。

以下はLooker Studioを使った改善例のダッシュボードです。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryでWebサイト分析を行うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryでWebサイト分析を行うには、SQLの知識が必要です。また、Webサイトのデータやデジタル広告の指標等の知識も必要です。

ただし、基本的なSQLの知識があれば、多くの分析を行うことができます。

Googleは、BigQueryの初心者向けチュートリアルを提供していますので、SQL初心者の方でも学習することができます。

初学者のために下記SQLyoutube講座を当社が提供しております。

Q2. BigQueryとGoogle Analyticsを連携するにはどうすれば良いですか？

BigQueryとGoogle Analyticsを連携するには、Google Analyticsの管理画面からBigQueryへのデータエクスポートを設定する必要があります。

詳しくは、Google Analyticsのヘルプページをご確認ください。

Q3. BigQueryでWebサイト分析を行う際の注意点はありますか？

Webサイト分析を行う際には、個人情報保護法などの法令を遵守する必要があります。

アクセスログデータには、ユーザーのIPアドレスなどの個人情報が含まれている可能性があるため、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

6. まとめ：BigQueryでWebサイトを最適化し、ビジネスを成長させよう！