Google Analytics 解説・設定 ユーザー インタレストカテゴリ 購買意向の強いセグメント

インタレストカテゴリには、購買意向の強いセグメントデータが用意されています。
このセグメントのユーザーは、指定されたカテゴリの商品やサービスを購入する可能性が高いと見なされます。


購買意向のあるユーザーのセグメント毎に、集客、行動、コンバージョンのデータを見る事が出来ます。

セグメントの種類には

• Travel/Hotels & Accommodations
• Autos & Vehicles/Motor Vehicles
• Real Estate/Residential Properties/Residential Properties (For Sale)
• Financial Services/Investment Services
• Education/Primary & Secondary Schools (K-12)
• Consumer Electronics/Mobile Phones
• Education/Test Preparation & Tutoring
• Home & Garden/Home Appliances
• Computers & Peripherals/Computer Accessories & Components
• Real Estate/Residential Properties/Residential Properties (For Rent)

等様々な種類があります。

セグメントをクリックすると、セグメントの年代別データを見る事が出来ます。

データがない場合は、データがないと表示されます。

購買意向の強いセグメントにリーチやアプローチをしたり、コンテンツを充実させる事により、コンバージョンを上げる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー インタレストカテゴリ アフィニティ カテゴリ（リーチ）

アンフィニティカテゴリ、直訳すると、親和性とか、密接な関係になります。
グーグルアナリティクスの解説を見ると、

これらのセグメントのユーザーは、指定されたカテゴリに関心を持っている可能性が高いと見なされます。

こうなっていますので、親和性が高いコンテンツをサイトに投入する事でよりコンバージョンに寄与したり、親和性のあるユーザーにリーチしやすくなります。

※リーチ・・・特定のWebサイトがある期間内にどれだけの人に閲覧されたかを示す値。(対象となる)全インターネットユーザに対する比率。


アンフィニティの画面は、各カテゴリーごとに、集客、行動、コンバージョンのデータが表示されます。

このデータにより、どのカテゴリーのユーザーが、サイトとのアンフィニティがあるのかを示しています。

カテゴリーには、

• Junkies
• Lovers
• Fans
• Enthusiasts
• Buffs

等、そのカテゴリーの愛着度を示すワードがあり、カテゴリーの中でもジャンキー（夢中・中毒者）からファンまで、区分しています。

アンフィニティカテゴリーにある項目をクリックすると、クリックしたカテゴリーの年代別のデータが表示されます。

選択したカテゴリー項目の年代別データを見る事が出来ます。

年代ごとに、集客、行動、コンバージョンが表示されるので、カテゴリーのどの年代にアプローチすればより効果が出るか問う事が判ります。

年代をクリックすると性別が表示されます。

アンフィニティ＞年代＞性別の為、かなり絞ったデータになります。

このように、アンフィニティカテゴリーでは、リーチをかけやすいデータを表示していますので、ターゲティングに役立てる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー インタレストカテゴリ サマリー

ユーザーディメンション　インタレストカテゴリでは、ユーザーの興味がある分野ごとに分けて表示します。

サマリーでは、3つのカテゴリーを一覧で見る事が出来る為、サイトに来たユーザーの嗜好（興味のある分野）を把握する事が出来ます。

サマリーでは、

• アフィニティカテゴリ（リーチ）
• 購買意向の強いセグメント
• 他のカテゴリ

これらの情報が見る事が出来、各項目のタイトルをクリックすると詳細を見る事が出来ます。

また重要指標を選択する事により、指標ごとにインタレストデータを見る事が出来ます。

ユーザーが興味を持っている分野を理解する事で、サイトコンテンツの見直しやマーケティング、プロモーションに役立てる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー ユーザーの分布 性別

ユーザーの分布　性別では、サイトを訪問したユーザーの性別データを見る事が出来ます。
このディメンションでは、男女別からサイトの強みと弱点が判ります。

サイトを訪問するユーザーの男女別の集客、行動、コンバージョンを見る事が出来ます。

男女であまりにも乖離がある場合は、特化するのも一つの手段です。

性別をクリックするとその性別の詳細を見る事が出来ます。

選択した性別の年代別に、集客、行動、コンバージョンの情報を見る事が出来ます。

ここでは、選択した性別の強い年代層と弱い年代層をはっきり見る事が出来ます。

サイトの性質を考えて、狙っている年代のユーザーが少ない場合は、対策を立てる必要があります。

年齢の各要素をクリックすると、その他のカテゴリが表示されます。

性別＞年齢＞その他　と絞り込まれたデータです。

このディメンションでは、ユーザーが興味を持っているカテゴリーが表示されます。

この為、上位にあるカテゴリーに関連するサービスや商品を取りそろえていると、コンバージョンが上がりやすくなります。

サイトを運営する場合、様々な要素がコンバージョンに結び付きます。

訪問ユーザーを分析して、プロモーションや商品・サービスのラインナップに焼く立てる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー ユーザーの分布 年齢

ユーザーの分布　年齢では、サマリー画面で表示されていた年齢の詳細を見る事が出来ます。

年齢（年代）ごとに、集客、行動、コンバージョンを見る事が出来ます。

エンゲージメントがどの年代に強く、どの年代に弱いかを見る事が出来る為、弱い年代を強化する為のコンテンツを用意するなどの対策が行えます。

セカンダリディメンションを選択して、フィルターをかけ、サイトにあったデータを見る事が出来ます。

表示されている年代をクリックすると、年代ごとの性別分布を見る事が出来ます。

このデータにより、サイトの年代ごとの男女比が判り、マーケティングやプロモーションに役立てる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー ユーザーの分布 サマリー

ユーザーの分布 サマリーでは、年代別と性別のユーザー数のデータを見る事が出来ます。

左側の棒グラフは、年齢層とユーザーの占める割合です。

左上にある年齢をクリックすると、詳細データを見る事が出来ます。

年齢層ごとに集客・行動・コンバージョンのデータが表示されますので、関心を持っている年代と、実際に購入・利用までに至る年代が判ります。

その為にサイトが、どの年代とエンゲージメントが高いか、どの年代が低いかを見る事が出来ます。

右の円グラフは、男女の比率です。

左上にある性別をクリックすると、詳細データを見る事が出来ます。

この詳細データにより、男女に違いで、集客・行動・コンバージョンが見る事が出来、サイトがどちらの性別に強く、どちらの性別に弱いか、同等かを見る事が出来ます。

また、指標はデフォルトでセッションに設定されていますが、プルダウンで指標の選択をする事が出来ます。

• セッション…期間内の合計セッション数。 セッションとはユーザーがウェブサイトやアプリなどに積極的に関わっている期間の事。
• ページ/セッション…セッション中に表示された平均ページ数。同じページが繰り返し表示された場合も集計されます。
• 新規セッション率…新規訪問の割合（推定値）。
• 直帰率…1 ページだけを閲覧した訪問数（ランディング ページでサイトを離脱したユーザーの訪問）の割合。
• 平均セッション時間…セッションの平均時間。

これらのデータを分析する事により、サイトの弱点や、強み、今後のプロモーションを行う事が出来ます。

ベネッセ 個人情報流出で考えられる被害

ベネッセの個人情報流出事故。
個人情報の流出が確認できた数 760万件。最大2,070万件が流出している可能性が残されています。
現在、警視庁が捜査を行っています。

今回は、ベネッセの個人情報流出で考えられるトラブルです。
早くも、ベネッセを悪用した不審電話が福岡県で発生しています。
ベネッセ便乗の不審電話　福岡県警が注意呼び掛け　産経新聞

この手の、便乗的な詐欺を行うには、遅すぎるし、早すぎる中途半端なタイミングで引っかかる人はまずいません。
遅すぎると言うのは、記者会見が行われた日と、その後数日間、まだ詳細な情報が出回っていないうちに実行しないと成功しません。
早すぎると言うのは、今まだ情報が続々出ている最中で、対象に警戒心が強い状況にあるからです。暫く落ち着かせてから「実は…」としないと信ぴょう性が疑われます。


実際にどのような事が懸念されるか。
流出したのは、

• 子どもの氏名
• 保護者の氏名
• 住所
• 電話番号
• 性別
• 生年月日

これらの事から考えると

• 勧誘
• 詐欺
• 泥棒
• 誘拐

ざっと考えただけでこれだけの事が浮かびます。

詐欺をする人は、もう案が出来上がって実行しているかもしれません。


また今回流出したデータはフレッシュ（新鮮）です。
引っ越しを頻繁に繰り返す世帯でない限り、数年から十数年単位で使用できるデータです。

今、被害が無くても、数年後から十数年後に被害に遭う可能性があります。
（流出した「こどもちゃれんじ」は0歳児から対象にしている。こどもちゃれんじ）

ベネッセからお詫びが来た皆さん、またお詫びがきていなくても、ひょっとしたら登録しているかもしれないと言う皆さん。
今回の個人情報流出で、今後DMや勧誘の電話が増えることは間違いありません。
また、身の回り、お子さんの身辺にも注意が必要かもしれません。

くれぐれもご用心ください。

【検証】ベネッセの個人情報流出は起きるべくして起きた。ベネッセの自爆。安全管理措置が出来ていない。

ベネッセで個人情報の流出事故が発生した。

６月下旬　顧客から「ベネッセにしか登録していない住所に、他の教育産業会社からのダイレクトメール（ＤＭ）が届いている」とした苦情が相次ぎ、調査を開始して発覚。
６月３０日　警視庁に連絡し、　視庁生活経済課が不正競争防止法違反（営業秘密侵害）などの疑いで捜査を開始。　
７月９日　記者会見で発表。　７６０万件の流出を確認、最大２０７０万件流出の可能性がある事が判明する。
７月１０日　個人情報の購入・流用先がジャストシステムと判明。
７月１４日　下請け業者の派遣社員を事情聴取。
７月１６日　派遣社員逮捕目前。

産経新聞より

大まかな事件の流れはです。

問題は、この事件は起きるべくして起きたと言う点です。
現在、個人情報保護法、指針、プライバシーマーク、ISO27001等、個人情報を守るべき法やマネジメントしうステムが存在します。
これらの法や指針、システムでは、十分に保護されていないのが現状です。
その理由は、

• 法の罰則が緩い事。
• 会社トップをはじめ、従業者が個人情報の価値を認識していない事。
• 外注に委託する場合、十分な対価を払わない場合がある事。
• コンプライアンス意識の欠如
• プライバシーマークの運用不十分

これらに原因がると思われます。

ベネッセはプライバシーマークの認証を受けている会社でもあります。
10190316(05) 　株式会社ベネッセコーポレーション 　岡山県岡山市北区南方三丁目７番１７号 　出版業 　28.01.30 JIPDEC 2006

プライバシーマークでは、運用をしっかりしていれば、拘束力の高いマネジメントシステムでありますが、看板だけ取得している場合は、何の意味も持ちません。

ベネッセの場合、データベースのログ解析を定期的におこなっていなかった可能性があります。

プライバシーマークには安全管理措置で、「定期的に個人情報へのアクセスログを点検しなさい。またログを保管しなさい。」　と、望ましい手法が例示されています。

これは、設備機器にも関係するので、出来る組織とできない組織が出てきます。

しかし、ベネッセが出来ない組織とは考えられない。

ベネッセは十分な安全管理措置を講じていなかった為、今回の個人情報の流出に繋がった。

何故十分な安全管理措置を講じていないか、それは個人情報の価値を理解していないからです。

ベネッセでは、調査の際に、過去にさかのぼって、調査を行い、２０１３年１２月までさかのぼって痕跡を発見し、そこから下請けの派遣SEを割り出したようです。
（警視庁、持ち出し者特定　下請け業者など強制捜査へ　産経新聞）。

しかし、警視庁の取り調べでは、発覚の直前までコピーし転売をしていたと供述しています。
（「数百万円で売却」発覚直前まで複写　近く逮捕　産経新聞）

この点でも、すぐに該当者を特定出来たはずなのですが、ベネッセでは２０１３年の１２月までさかのぼらなければならなかった。これはおかしな話です。

ベネッセの問題を上げると

• USBの持ち込み
• アクセスログの点検
• コピー記録の点検
• 委託先の管理
• 教育

これらの問題が浮き上がります。

そして最大の問題はコピー。アクセス権には全ての権利を与えていたかと言う点。

閲覧は出来るけれど何もできない。

閲覧・加工までは出来る。

閲覧・加工・ダウンロードまでできる。

アクセス権も分権する事が出来ます（システム上お金がかかりますが）。

そして、委託業務内容が判りませんが、委託先でコピーをしなければならない業務を委託していたのか。

個人情報の安全管理措置の側面だけを見ると、今回の個人情報流出は、ベネッセの自爆です。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー ユーザーの分布とインタレスト カテゴリレポートを使う方法

ユーザーディメンションのユーザーの分布とインタレストカテゴリは、通常では使う事が出来ません。

ユーザーの分布とインタレストカテゴリを使うには以下の条件をクリアする必要があります。

• Google アナリティクス利用規約に同意する。
• ディスプレイ広告主向け Google アナリティクスのポリシーに同意する。
• プライバシー ポリシーを更新し、リマーケティング機能を利用してオンライン広告を掲載していることを適切に説明する。
• アナリティクス トラッキング コードを編集して 1 行追加する。
• アクティブな Google AdWords アカウントを少なくとも 1 つアナリティクス アカウントにリンクする。

ほとんど問題ないのですが、アクティブな Google AdWords  がないと、使う事が出来ません。

申込先⇒Google AdWords

Google AdWords　に申し込んで、アカウントをリンクすると使えるようになりますが、Googleの注意書きにもある様に、リマーケティング機能を使っているということを明記し、プライバシーポリシーの更新を必ずしてください。

トラッキングコードを変更する必要がありますが、一文追加するだけなので簡単に修正が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー アクティブ ユーザー

ユーザーのアクティブユーザーでは、アクティブユーザー数のデータを表示しています。

アクティブユーザーは、1日、7日間、14日間、30日間のデータで見る事が出来ます。

一日だけを選択すると、一日のアクティブユーザー数が表示されます。

7日間、14日間、30日間のアクティブユーザーを選択する事が出来ます。

アクティブユーザーの数字の見方

一日のアクティブユーザー…その日のアクティブユーザーの数。

7日間のアクティブユーザー・・・マウスオーバーした日を含む過去7日間のアクティブユーザー数

14日間のアクティブユーザー・・・マウスオーバーした日を含む過去14日間のアクティブユーザー数

30日間のアクティブユーザー・・・マスすオーバーした日を含む過去30日間のアクティブユーザー数

アクティブユーザーは、サイトで何かしらのアクションをしたユーザーの数です。

Google Analytics 解説・設定 ユーザー サマリー

ディメンション　ユーザー　サマリーでは、ユーザーに関する情報を一覧で見る事が出来ます。

ユーザーディメンションでは、ユーザーの構成、サイトの利用方法（環境、モバイル）、リピート回数とエンゲージメント（行動）、ユーザー属性（年齢、性別）、これらのデータを見る事が出来ます。

ユーザーの分布、インタレストカテゴリーを使用するには以下の条件を満たす必要があります。

• Google アナリティクス利用規約に同意する。
• ディスプレイ広告主向け Google アナリティクスのポリシーに同意する。
• プライバシー ポリシーを更新し、リマーケティング機能を利用してオンライン広告を掲載していることを適切に説明する。
• アナリティクス トラッキング コードを編集して 1 行追加する。
• アクティブな Google AdWords アカウントを少なくとも 1 つアナリティクス アカウントにリンクする。

Google AdWords　のアクティブなアカウントが必要になります。

その他のディメンション（　アクティブユーザー、地域、行動、ユーザーの環境、モバイル、カスタム、ユーザーのフロー、集客、地域（言語、地域）のデータを使用する場合は、Google AdWords　のアカウントが無くても使用できます。

Google Analytics 解説・設定 アトリビューション モデル比較ツール

アトリビューション　モデル比較ツールでは、各チャネルのサイトへの貢献度を測定しています。
モデル比較ツールで、貢献度を数量化する事が出来ます。

比較するモデルの選択を行います。

デフォルトのモデルは以下の通りです。

　終点

ユーザーが購入やコンバージョンに至る前、最後に利用したチャネルに、コンバージョンの価値がすべて起因するものと見なします。

使用に適したケース
購入段階のユーザーにアピールする目的で広告とキャンペーンを作っている場合や、ビジネスの主たる販売サイクルに検討段階が含まれない場合等。

最後の間接クリック 

ノーリファラーを無視し、顧客が購入やコンバージョンに至る前に最後にクリックしたチャネルに、コンバージョン値の 100% を割り振ります。マルチチャネル以外のレポートで使用されるデフォルトのモデルが、最後の間接クリックです。

使用に適したケース
ノーリファラーのセッションのユーザーが、既に別のチャネルを通じて獲得した顧客だと考えられる場合は、ノーリファラーのセッションを除外し、コンバージョンの前に最後の接点となったマーケティング チャネルを重視する場合。

AdWords 広告のラスト クリック 

顧客が購入やコンバージョンに至る前、最後にクリックした AdWords 広告に 100% のコンバージョン値を割り振ります。

使用方法
最も多くのコンバージョン成立につながった AdWords 広告を特定し、その後の運用に反映する場合に使います。

起点

顧客が最初に利用したチャネルに 100% のコンバージョン値を割り振ります。

使用に適したケース
初期のブランド認知を目的に広告やキャンペーンを掲載している場合等。
例）ブランド名が世間に浸透していない場合は、顧客に初めてブランドをアピールするキーワードやチャネルが重要になる為、起点を使った方がマーケティングに反映しやすくなります。

線形

コンバージョンに至る経路の各チャネルに対し、予算枠を均等に割り振ります。

使用に適したケース
キャンペーンの目的が、販売サイクル全体を通じて顧客との接触を維持し認知度を高めることにある場合等。検討段階のすべての接点が等しく重要になる為です。

減衰

販売サイクルの検討段階が短い場合に使用します。　コンバージョン達成に最も近い段階で生じた接点が、最もコンバージョンに貢献したものと見なします。

使用に適したケース
1日か 2 日の超短期プロモーション・キャンペーンを展開する場合は、プロモーション期間中に発生した接点に貢献度を多く割り振ります。この場合、1 週間前の接点は、コンバージョンの直前の接点と比べると分析対象ではない為、価値がありません。コンバージョンに至る 1～2 日間の接点に対し、適切に貢献度を割り当てます。

接点ベース

終点モデルと起点モデルのハイブリッド モデルを作成します。起点か終点のいずれかにコンバージョンの価値がすべて起因すると見なすのではなく、途中の各接点に価値を配分します。

例）起点と終点に 40% ずつ割り振り、途中の接点に 20% を割り振ります。

使用に適したケース
顧客にブランドを認知させた最初の接点と、販売につながった最後の接点を最も重視する場合等。

これらを任意に選択し、使用します。
またカスタムモデルを作る事も出来ます。


これらのモデルを指標にして、プライマリディメンション・セカンダリディメンションを選択します。

これらにより、どのチャネル、参照元/メディア、参照元、メディア、その他項目が、サイトに貢献しているかを分析する事が出来ます。

その為、このデータは、マーケティングやプロモーション・キャンペーンをおこなう際、有効に活用する事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 マルチチャネル 経路の数

マルチチャネル 経路の数は、ユーザーがコンバージョンをするまでにかかった経路の数を表示しています。

レポートでは、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12以上のチャネル インタラクションを含むコンバージョン経路のコンバージョン数と値と割合が表示されます。

ルックバックウインドウで、コンバージョンに至る前の期間を設定できます。

キャンペーンなどをおこなっている場合、期間を設定すると、経路数とコンバージョンが判り、マーケティングや宣伝を行う指標になります。

ｔ

Google Analytics 解説・設定 マルチチャネル 期間

マルチチャネル　期間は、ユーザーが最終的に「顧客」になるまでにかかった日数を知る事が出来ます。

レポートは、0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12 日以上の単位で、データがとられます。

この所要時間（日数）に対して、

• コンバージョン数
• コンバージョン値
• 全体に対する割合

これらのデータが表示されます。

ヘッダーでは、マルチチャネルのディメンション共通で、ルックバックウインドウが付いていますので、期間を任意に選択する事が出来ます。

所要時間（日数）のサイクルで、コンバージョン数と、値を知る事により、販売サイクルの長さを把握することができます。

Google Analytics 解説・設定 マルチチャネル コンバージョン経路

マルチチャネルのコンバージョン経路では、コンバージョンに至った経路をフローと、経路毎のコンバージョン数、コンバージョン値を一覧する事が出来ます。

この表示により、コンバージョン経路でのチャネル インタラクションを確認する事が出来ます。

コンバージョン経路では、経路数を選択する事により、必要に応じた経路を確認する事が出来ます。
経路数の選択は、「経路の数」で選択する事が出来ます。

またコンバージョンに至るまでの期間をルックバックウインドウで変更する事が出来ます。

データエリアでは、プライマリディメンションとして、

• MCF チャネル グループの経路
• 参照元/メディア パス
• 参照元パス
• メディア パス
• その他
• チャネル グループ

これらの項目を選択する事が出来ます。

デフォルトは、「MCF チャネル グループの経路」に設定されています。

これらの項目を、コンバージョン数、コンバージョン値の各指標で、データの解析を行えます。

表示の中にある「ノーリファラー」は、ブックマークや、サイトURL を入力した場合に表示されます。
ノーリファラーは直接アクセスしてきたユーザーになります。
ノーリファラーがコンバージョンを達成した場合、マルチチャネル レポートでは「直接」チャネルによるコンバージョンとして記録されます。
この点は、Google アナリティクスの他のレポートとは異なるので注意が必要です。

例）
他の Google アナリティクス レポートでは、ユーザーが参照元からサイトにアクセスし、その後で再び「直接」アクセスして、コンバージョンに至った場合、「直接」のソースはカウントされません。参照元がコンバージョンの元としてカウントされます。
マルチチャネルでは、「直接」のソースが、コンバージョン前のラスト インタラクションとしてカウントされます。参照元はアシスト インタラクションとしてカウントされます。


コンバージョン経路を分析するいことにより、コンバージョンに至るまでの期間に、ユーザーがどのような動きでコンバージョンに至っているのかを把握する事が出来ます。
また、一つのチャネルではなく、複数のチャネルを利用している場合も多くある為、チャネル間の相互作用から、より効果的なコンバージョンへの誘導戦略を立てる事が出来ます。

Google Analytics 解説・設定 マルチチャネル アシスト コンバージョン

アシストコンバージョンは、直接コンバージョンに至った参照元ではなく、コンバージョンの経路上にあるものの、コンバージョン直前の参照元ではない参照元の事を指して、アシストコンバージョンと言っています。

コンバージョンに寄与した参照元です。

アシストコンバージョンの場合も、ルックバックウインドウで期間を選択できます。

ルックバックウインドウでは、期間を１日から９０日まで選択する事が出来ます。

アシストコンバージョンでは、コンバージョンに至った経緯に含まれるデータを抽出しています。

指標はデフォルトでアシストコンバージョンに設定されていますが、プルダウンで変更が可能です。

グラフエリアでは指標と以下の指標のサマリーを表示しています。

• アシスト コンバージョン
• アシスト コンバージョン価値
• ラスト クリックまたは直接のコンバージョン
• ラスト クリックまたは直接のコンバージョン価値
• アシスト コンバージョン/ラスト クリックまたは直接のコンバージョン

データエリアでは、指標の詳しいデータを表示しています。

プライマリディメンションには

• MCF チャネル グループ
• 参照元/メディア
• 参照元
• メディア
• その他
• チャネル グループ

これらのプライマリディメンションが用意されています。用途に合ったプライマリディメンションを選択して、指標を確認する事が出来ます。

ユーザーは、商品やサービスを選択する場合、様々な方法や比較によって商品やサービスの購入や申し込みを決定します。

その為に、コンバージョンに至った直前のラストクリックだけではユーザーの動きが見えなくなってしまう場合が多くあります。

ユーザーがどのような参照元を、起点（ファーストクリック）・アシスト・終点（ラストクリック）で分ける事により、参照元のエンゲージメントの高さが判ります。

Google Analytics 解説・設定 マルチチャネル サマリー

グーグルアナリティクスは、通常「コンバージョン」や「 e コマース トランザクション」は、ユーザーが最終的なアクションをおこなった「参照した最後のキャンペーン」、「検索」、「広告」に起因するとみなしています。
しかし、ユーザーは実際のところ、コンバージョンに至る前に、「ウェブサイトの参照」、「検索」、「広告」等を参照している場合が多くあります。

マルチチャネルは、ユーザーが最初に関心を持ってから購入するまでにどのぐらいの時間が経過したのか、どのような経路をたどったのか、これらを見る事が出来ます。

サマリーでは、総コンバージョン数、マルチチャネルのコンバージョン概要図で、概要を把握する事が出来ます。

マルチチャネルは、特にAdwordsを利用している運営者にとってデータを抽出しやすくなっています。

マルチチャネルは、デフォルトで通常３０日間のデータを収集しますが、商品やサービスによっては、３０日間ではデータ収集期間が足りない場合もあります。

ルックバックウインドウでは、コンバージョン前の期間を１日から９０日まで選択する事が出来ます。

サイトの商品やサービスに合わせて、ルックバックウインドウで期間の調整を行います。

データエリアでは、総コンバージョン数、マルチチャネルのコンバージョン概要図を見る事が出来ます。

ここでは、最大４つのチャネルを選択する事が出来ます。

これによりどのような分布になっているかを把握する事が出来ます。