GAをTableauで可視化、分析したい人集合！「Tableau GA ユーザーグループ」発足記念・初回MeetUp

スライド

当イベントのプレゼン資料は下記リンクからご覧いただけます。

TableauからのGAへ接続時の注意点（登壇者：Eris Xu [株式会社プリンシプル]）
https://drive.google.com/file/d/16d0TOpko_qzt27kvsFJwscWoMlBIuH87/view?usp=sharing

TableauでGA4を可視化すると起きる素敵なこと（登壇者：木田 和廣 [株式会社プリンシプル]）
https://drive.google.com/file/d/107_6HWnPZWrF9UgsOLwECpxDu5Vr7ZhK/view?usp=sharing

動画

当日の模様はこちらから動画でご覧いただけます。
https://www.youtube.com/watch?v=E5XvSbhKfaQ

皆さんの質問にお答え！

2021年9月1日（水）に開催した、GAをTableauで可視化、分析したい人集合！「Tableau GA ユーザーグループ」発足記念・初回MeetUp内で頂いたご質問に回答します！

Q1.GAのデータを扱うだけならデータポータルでもよい？どんなときにTableauで扱いたくなりますか？

・数値を集計するならデータポータル、分析ならTableau(回答者：木田)
・TableauはLODの機能が助かる。ユーザーごとの初回のヒットを取るためにFixedを使う。(回答者：懇親会ご参加者様)
・データポータルはディメンション、指標の組み合わせを考えなくてよい。グループ化は計算式を使わないといけない。Tableauはグループ化がしやすい。アドホック分析しやすい。(回答者：エリス)

Q2.UAとGA4のデータがずれることがあると思っています、どちらを信じるべきなのでしょうか。特にe-commerceとかは重要なので、信じるべき数値が何なのか気になります。

「結論はない」です。GA4とUAは別ツールでセッションの定義や、ユーザー特定の仕組みがが異なるため値も異なります。(回答者：木田)

Q3.GA4からBigQueryへエクスポートしたデータですが、このユーザがどのキーワードで流入したか、個人の識別子で識別することは可能でしょうか？Search consoleはユーザ識別子別のデータが取れない認識なのですが、GA4やGTMを駆使することで可能でしょうか？

推測はできるが検証できないでいます。
BigQueryのデータはヒットベースでリアルタイムなので、何の加工もしておらず「コンバージョン」の概念もない（特定のイベントをコンバージョン設定するとブラウザUIではコンバージョン数が取得でるが、そもそもBigQueryにはコンバージョン数という項目はない）ため、BigQueryは基本的には予測コンバージョンは入っていないものと推測しています。(回答者：木田)

Q4.GA4からBigQueryへエクスポートしたデータですが、このユーザがどのキーワードで流入したか、個人の識別子で識別することは可能でしょうか？Search consoleはユーザ識別子別のデータが取れない認識なのですが、GA4やGTMを駆使することで可能でしょうか？

GA4がBQにエクスポートしたデータでも、自然検索で流入したトラフィックのキーワードは分かりません。
イベント中にお見せしたデータは、Google earch ConsoleのデータをBQに移し替え、「ページ」と「クエリ」を紐付けて表示したものです。その「ページ」と、GA4側で取得したランディングページを結合すると、そのランディングページに流入する時に使ったであろうクエリの「候補」が分かる。というデモでした。(回答者：木田)

Q5.BigQuery ExportしたテーブルをカスタムSQLで収集するのは実践上厳しいかなと思います。クエリ課金の件をデメリットに挙げられていましたが、クエリ自体がスロークエリになりがちなので、ライブ接続でもかなりの時間待たされることになります。カスタムSQLを使用する際の見解と、回避手段があれば教えてください。

定常的なダッシュボードのためのデータソースのあり方と、アドホックな（その場限りの）分析用のデータソースのあり方は異なるかと思っています。
定常的なダッシュボードのためのデータソースはBigQuery側にデータマート的に集計済のビューやテーブルを使うことでデータが返ってくる時間を短縮するのが必要です。アドホック分析には、カスタムSQLで整形されたデータを取ってくることで仕方ないのではないでしょうか？(回答者：木田)

Q6.tableauとBigqueryの役割分担におけるアンチパターンとか教えていただきたいです。個人的には、Bigqueryでマート作って、可視化をtableauにするほうがシンプルなのかと思っています。

はい、そのとおりだと思います。
一方、Q5で回答した通り、TableauはセルフサービスBIということもあり、今、さっと分析、可視化したいというニーズに対応する場合もあり、そうした場合には、データ取得の効率性はあまり考えずに、自分の分析に必要なデータを、カスタムSQLを記述して取得するのは「アリ」だと思います。(回答者：木田)

Q7.せっかくなのでTableauからGAのデータを触ってみたいのですが、無料でさわれる環境ってありますか？？ある場合、何を準備したら良いですか？？Googleアカウント？？

Tableauは、1回だけですが、14日間の無料トライアルが用意されていますので、14日間は無料で触れます。
GA4がBigQueryにエクスポートしたデータはこちらのヘルプの通りの操作でアクセス可能になります。(回答者：木田)
https://developers.google.com/analytics/bigquery/web-ecommerce-demo-dataset

Q8.Tableauデータ接続のhowは3パターンあるかなと思いますが、それぞれのpros/consを知りたいです。1. GAに直接接続 2. BigQuery Exportしたテーブル 3. BigQuery Exportしたテーブルを元にData Mart化したテーブル

TableauでGA4のデータに接続される場合を例にPros/Consをまとめてみます。(回答者：木田)

1.GA4に直接接続
TableauがGA4のAPIに対応しておらず、現時点では不可。

2.BigQuery Exportしたテーブル
どのようなマートを作るべきか？の検討に時間を掛けることなく、今やりたい分析用に必要なデータをカスタムSQLで取得できる手軽さがPros、（チューニングされていないデータ取得なので）データ取得時間が最適されておらず、データが返ってくるのに時間がかかるのがCons

3.BigQuery Exportしたテーブルを元にData Mart化したテーブル
Tableau側で表現するのに必要十分な「集計テーブル（月次にまとめる、とか、新規ユーザーだけに絞り込むとか）」を作れるので、データが比較的早く返ってくるのがPros、一方、どのようなVizを作る（かもしれない）から、どのようなカラムをマートに持とうか？という検討に時間がかかるのがCons

Q9.TableauにGA4のコネクタができる予定ってあるんでしょうか？

現時点で未定です(回答者：黒井)

Q10.shopify を GAに繋いで、tableauで可視化できますでしょうか？

ShopifyがUAと接続可能なのは実地で知っています。こちらのYouTubeビデオを見ると、GA4とも接続可能なようです。
　https://www.youtube.com/watch?v=G2xtClOCB2c 
 ひとたびGA4にデータが収集されれば本イベントでご紹介した通りの方法でTableauから接続可能です。(回答者：木田)

Q11.Tableauでセッション単位の集計をしたいと思っているのですが、GAの非サンプリングレポートでセッションIDを含むデータを取得する方法はありますでしょうか。

Tableauでセッション単位の集計をする場合、UAであれば、APIでGAに接続した後、「セッションスコープ」を持つディメンションと指標を選べば可能です。その場合はセッションIDは不要と思います。
GA4であれば、本イベントで紹介したGA4がエクスポートしたBigQueryのデータに、セッションIDが格納されていますので、TableauからBigQueryに接続すればセッションIDを使ったセッション単位の分析が出来ます。(回答者：木田)

Q12.GA4でのダッシュボード面白かったです。GA4でのサイト設定？の難易度というのはUAと大差ないのでしょうか？（取れる内容の差？なのでしょうか)

Tableauのダッシュボードを、「UAのデータ」で作成する場合と、「GA4のデータ」で作成する場合の難易度の差ですね？後者の方が断然難易度が高いです。理由は以下の通りです。

1.UAはTableauがAPIに対応しているので、TableauからGAに直接つなげるが、GA4のAPIには対応していないので、直接は繋げない。
2.そのため、GA4がエクスポートしたBigQuery上のデータにTableauから接続する必要があるが、SQLが書けないとなかなか思い通りにダッシュボードが作れない。

次回イベントについて

次回のイベントは12月上旬予定！日程が決定次第TechPlayに掲載いたします。