データ分析初心者がデータ分析勉強してみた
こんにちは、新米データアナリストです！
昨年までデザイナーをやっていましたが、データ分析に興味を持ちデータアナリストの分野を学習しています！
今回はデータ分析の学習を行いながらGoogle公式サイトの分析を行ってみました。至らない点が多々あると思いますが、最後まで読んでいただけますと嬉しいです！
1.セットアップ
今回が初めての分析ということで、GA4の公式が出しているGooglemerchandise storeというサイトを分析対象としました。
分析対象期間は、2023/2/9~2024/2/9の1年間としました。
対象サイトGAへのアクセスの仕方は公式が紹介していますのでこちらをご覧ください。
今回はサイトを訪れたユーザーの情報と購入商品、閲覧から購入に至るまでの3点について分析してみました。
2.ユーザー情報分析
ユーザー情報ですが今回は、サイトを訪れたユーザーの国、人数、年齢、性別を調べました。
分析結果、利用ユーザーはアメリカが1番多く13万人、次いでインドのユーザーが10万人と半数を占めていることがわかりました。
利用年齢は18~24歳、25~34歳が多くみられました。
男女比は男性62.8%、女性37.2%と男性ユーザーが多いことがわかりました。
2.購入商品詳細の分析
続いて購入された商品について調べました、画像は購入数が多い商品Top10になります。
商品のカテゴリ、商品名、商品の現地価格、購入数を調べました。
ステッカーやペンなどの小物が多く購入されている印象で、Tシャツやパーカーなどのアパレル商品は購入数が他ジャンルと比べ少なかったです。
3.各デバイスのセッション開始から購入までの分析
ここまで利用ユーザー情報と購入商品がわかったので、もう少し踏み込んでで利用ユーザーのアクセス端末、商品閲覧から購入までを確認しました。
画像の通り大半のユーザーがdesktop(PC)、mobile(スマホ)端末からアクセスしていることがわかりました。
各端末の商品閲覧からカート投入、購入までの数と割合を調べると次のようになっていました。
desktopのビューイベントからカート追加は約20.5%、カート追加から購入までは約9.1%
mobileのビューイベントからカート追加は約10.5%、カート追加から購入までは約4.7%
上記内容を見るとmobileのユーザーはカートへの投入率が低いことがわかります。
確認のためmobile端末でサイトを閲覧したのですが、UIデザイナーを経験した身からするとかなり見づらい印象を受けました…。
全体的にUIが分かりづらく操作に大きく影響する可能性があるため、UI改善をすることも売上などに大きく直結しそうですね。
4.最後に
今回はGoogleが提供しているデモアカウントを使用し分析を行ってみました。
世界的にユーザーがいて多数ジャンルの商品を販売しているサイトのため分析しやすかった印象です。
私自身データ分析を始めたばかりでまだまだ勉強中ですので、今後より踏み込んだ分析行ってみたいと思いました！
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