Google アナリティクス 4 プロパティ（以下、GA4）を運用する中で、「長期間のデータを確認しようとするとサンプリングが発生し、数値の精度が落ちてしまう」「大量のデータを読み込む際に時間がかかり、分析作業が滞る」といった課題に直面することはありませんか？
本記事では、総合オンライン証券を展開するマネックス証券株式会社様が、Google CloudとBigQueryを活用してこれらの制約をどのように解消し、安定したデータ分析環境を構築したのかをご紹介します。
マネックス証券様では、データに基づいた意思決定を推進する上で、主に2つの実務的な課題がありました。
課題1 長期間レポートにおける精度の維持
顧客の行動傾向を正確に把握するためには長期間のデータ抽出が必要ですが、GA4では複雑な条件指定を行うとサンプリング（推計値による表示）が発生し、実際の数値と乖離が生じやすい状況にありました。
課題2 レポート表示速度の低下
データ量が増えるにつれてレポートの表示に時間がかかり、日々の分析業務の効率が低下していました。利用者がストレスを感じることで、せっかくのデータが十分に活用されないという懸念を抱えていました。
イー・エージェンシーは、マネックス証券様の課題を解決するため、Google Cloudを用いたデータパイプラインの再構築を提案・実施しました。
解決策1 BigQuery・Google Cloudにおける実装・開発
GA4のローデータをGoogle Cloud上のBigQueryへ転送。日次・週次・月次の単位であらかじめデータを集約して蓄積する仕組みを構築しました。これにより、Looker Studioでレポートを表示する際の処理負荷を大幅に軽減しました。
解決策2 分析・レポーティング支援
単にデータを蓄積するだけでなく、「特定のセグメント抽出」や「期間比較」といった現場の分析ニーズに合わせてBigQueryのテーブル設計を最適化しました。
解決策3 プロジェクトマネジメントと運用ルールの整備
BigQueryのクエリコストを最適化するためのデータ利用ルールを整備。コストを最適化しつつ、誰もが安心して分析を行える持続可能な運用体制を構築しました。
プロジェクトの実施により、マネックス証券様の分析環境には以下のような具体的な変化が生まれました。
成果1 社内報告の精度向上とスピードアップ
BigQueryとLooker Studioを活用することで、1ヶ月以上のデータ抽出時もサンプリングが発生しなくなりました。正確な数値に基づいた報告が可能になり、再分析の手間も削減されたことで、報告業務全体のスピードが向上しました。
成果2 市況に合わせた適切な現状把握
顧客の行動を長期的かつ正確に追えるようになったことで、市況の変化に応じたマーケティング施策の立案がよりスムーズに行えるようになりました。
成果3 持続可能なデータ活用環境の実現
データ活用のコストとパフォーマンスのバランスが最適化され、継続的にデータを確認・改善できる土台が整いました。
マネックス証券の担当者様からは、今回の取り組みについて次のような嬉しいコメントをいただいています。
「本プロジェクトの成果は、GA4のサンプリング制限という技術的な課題を解消し、長期間のデータを高精度に扱えるようになったことにあります。
これにより、レポートの数値に対する信頼性が高まり、社内での意思決定もスムーズになりました。市況や顧客ニーズを正確に捉えるための分析基盤として、非常に有効に機能しています。」
今回のプロジェクトを通じて、マネックス証券様の迅速な意思決定に貢献できたことを、弊社としても大変嬉しく思っております。精度の高いデータが現場の皆様の確かな「武器」となっているとのお言葉をいただき、パートナーとして大きな励みとなりました。
マネックス証券様の事例のように、GA4の標準機能だけでは対応が難しい課題も、Google CloudやBigQueryを適切に組み合わせることで解消が可能です。
イー・エージェンシーは、専門的な知見から貴社のビジネスニーズに合わせた最適なデータ環境の構築をサポートいたします。「レポート作成に時間がかかりすぎている」「数値の精度に不安がある」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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