本コンテンツは、今見ていただいている「前編」と、続きである「後編」の2つの記事で構成されています。 以前（2022年8月）、「TableauからGA4に接続するにはBigQuery一択」という記事を書きました。そのときの理由は、TableauからGA4のレポーティングAPIを叩けないから。というものでした。その状況はこの記事を書いている2023年1月時点でも変化なく、Tableau Desktopの最新版、2022.4にも、GA4へのネイティブコネクタ接続（レポーティングAPI経由での接続）は実装されていません。 一方、少々別の話になりますが、2022年11月10日、Googleは、レポーティングAPIの利用に割り当て性を導入しました。これにより、たとえば、Looker StudioでGA4のコネクタを利用している場合、かなりな頻度で「割り当てを消費してしまったので、ウィジェットを表示でき
GA4のブラウザUIで、「コンバージョンしたユーザーはどの地域からが多いのだろう？」という質問に回答するのは、比較的簡単です。 自由形式の探索配下から自由形式レポートを開き、以下の設定をすれば良いです。 ユーザーセグメント：コンバージョンしたユーザー ディメンション：地域 指標：アクティブユーザー数 デモアカウント(2022年11月）のコンバージョンしたユーザーの地域 一方、BigQuery上のGA4データに対し、SQLを書いて同じことを実現しようと思うと、少し戸惑うSQL初学者の人もいらっしゃるんじゃないかと思います。そこでこの記事では、BigQuery上のGA4データに対して「ユーザーセグメント」を適用し、同セグメントが適用された状態の分析をする方法を紹介したいと思います。 この記事で紹介するのは、比較的汎用性の高いテクニックだと思います。つまり、このブログで紹介する方法を理解すれば、
カンムで使ってるユーザーセグメントを分ける為のクエリ(1)
実績系の集計 は前回書いたんだけど、ユーザーセグメントを分けるクエリ、ユーザーセグメントの前月比較、継続率を見る為のクエリ、というのは少し思考方法が異なるなと思ったので再度書く。 あと前回実データを作るのが本当に(本当に)大変だったので今回は可能な限りCTEのみで済ませる形でトライする。 なぜユーザーセグメントを分けるのか 一言でいうと、「より便利にサービスを使ってもらう為に何が必要かの議論の土台を作る為」だと考えている。新しい機能を検討する、新しいキャンペーンをやってみる、そういった時に「何があればより便利だと感じてもらえて使い続けてくれるようになるか」という定量的土台があるとより生産的な議論できるよね、という話だ。どのセグメントのどの数字を上げるべきなのか、その数字を上げる為に打つ施策は何か、施策後の検証はこれで良いのか、その数値を上げた先にプロダクトとしてどのような形になっていくのか
『Treasure Data でアクセスログ分析の限界に挑む』その③ 〜アクセスに基づいたユーザーセグメントの作成 月次編（平日/土日）〜 - Qiita
『Treasure Data でアクセスログ分析の限界に挑む』その③ 〜アクセスに基づいたユーザーセグメントの作成 月次編（平日/土日）〜SQLTreasureDataデータ分析Prestoアクセス解析 はじめに 本シリーズは，Treasure Data，つまり基本SQLで実現可能な様々なアクセスログ分析事例を具体的なクエリと可視化を交えて紹介していくブログです。多くは当たり前のものですが，時には実に良く捻られたものと思って頂けるよう，私が知りうる限りの全ての事例を提供していく予定です。 今回の内容を理解するに当たって，参考になる記事を挙げておきます。 『優しく学ぶ Treasure Data』その① 〜日付関数（DATE UDF）を理解しよう〜 『Treasure Data でアクセスログ分析の限界に挑む』その① 〜「日次」「週次」「月次」の集計を正しく理解する〜 『Treasure D
本コンテンツは今見ていただいている「後編」とそれに先立つ「前編」で構成されています。 前編では、SQLを記述すれば、Tableauでユーザーセグメントを適用して、主要な指標を可視化するところまで行きました。ユーザーセグメントは、「入っている（＝真）」と「入っていない（＝偽）」が自動的に対比されることもわかりました。 で、ここからがTableauのパラメータと、BigQueryのパラメタイズドクエリを使った便利ワザです。 パラメタイズドクエリとは パラメタイズドクエリとは、SQL文の一部に、Tableauで作成したパラメータを「差し込む」こと、また、パラメータが差し込まれたSQL文のことです。 前編で掲載したSQL文を再掲します。パラメタイズドクエリを使うと、色で下線が付けられた部分に、Tableauのパラメータが指定した文字列を「差し込む」ことができます。 すると、BigQueryのコンソ
FCM(Firebase Cloud Messaging)のユーザーセグメントを正しく理解しよう - Qiita
FirebaseでPUSH通知（FCM）のユーザーセグメントに関して、正しく理解されていない情報がいくつかあり、googleの公式ドキュメント上でも明確な記載がなく、混乱したので書いておきます。（2018年末現在） ※あと、Googleの公式ドキュメントはEnglishでみないと更新されてないことが多々あるよね（汗 伝えたいこと ユーザーセグメントするためには、主にユーザー（Audiences）とユーザープロパティ（User Property）の２つの方法がありますが、最近仕様が変わったり、混同していたりするので、正しく理解しましょう。 ユーザー（Audiences） Audiencesにてユーザーに対し複数条件をフィルターすることができます。イベントやユーザープロパティを組み合わせ作成できます。 ※ただし注意が必要です！ これまでAudiencesに追加されると、そのユーザーは永遠にその
こんにちは、昴です。 今回はユーザーセグメントの作成方法をご紹介します。 はじめに ヘルプセンターの記事には2種類の権限があり、1つは記事の管理する側の権限、もう1つは記事を閲覧する権限です。 今回紹介するユーザーセグメントは記事の閲覧権限を設定する際に関わるものとなっています。 ユーザーセグメントとは ユーザーセグメントとは、エンドユーザーやエージェントのグループであり、閲覧権限の管理に使用されます。 ヘルプセンターの記事やコミュニティ内のトピックにこのユーザーセグメントを適用することで、閲覧権限を設定することができます。 ユーザーセグメントはデフォルトで2つあり、サインインユーザーとエージェント及び管理者の2つとなります。 サインインユーザー ヘルプセンターにサインインしたユーザーのグループ エージェント及び管理者 全てのエージェントと管理者のグループ 作成画面へ移動 まずZendes
ゲーム業界において、 ユーザーセグメントの概念は目新しいものではありません。 しかし、 広告におけるユーザーセグメントは軽視されがちです。 厳しいコロナ禍で、 アプリデベロッパーは今まで以上に競合優位性の向上を求めていて、 今日のゲームエコスステムの中では特に広告ユーザーセグメントの重要性が増してきています。 マネタイズ戦略と広告ユーザーセグメントについて、 ironSourceでプロダクト戦略責任者を務めるJustin Normanが説明します。 ゲーム業界ではユーザーセグメントはこれまで積極的に活用されてきました。 コロナ禍においてアプリデベロッパーは今まで以上の競争を強いられ、 またセグメントツールの高度化に伴い、 より深い広告ユーザーセグメントの重要性が増しています。 広告戦略と連動したユーザーセグメントの活用法は様々ですが、 過去のオンライン行動や次に想定される行動またはその他の
株式会社リーン・ニシカタの西方智晃（にしかたともあき）と申します。 先日、データアナリティクスの観点からゲーム分析がおもしろい３つの理由というnoteを書かせていただきました。 本noteでは、スマホゲーム分析の特徴とユーザーセグメントの大切さをお伝えした上で、実際のゲーム分析の運用事例を解説していきたいと思います。 ゲーム分析の特徴ゲーム分析の運用事例を解説する前に、まずはゲーム分析の特徴を他業界と比較しながら説明します。 比較対象としてよく上げられるのは、「EC（ネット通販・ネットショップ）」やサブスク（サブスクリプション・月額課金・定額制で契約するサービス）です。 これらの産業は、コンバージョンが明確なことが特徴です。 例えば、ECであればどのようなECサイトであっても、ユーザーがカートに商品を追加することであったり、ユーザーがチェックアウト（商品購入を完了すること・支払いを完了させ
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BigQueryのパラメタイズドクエリとTableauでGA4の任意のユーザーセグメントを対比して可視化する（前編）
BigQueryのGA4データにSQLでユーザーセグメントを適用する
BigQueryのパラメタイズドクエリとTableauでGA4の任意のユーザーセグメントを対比して可視化する（後編）
Zendesk Guideでユーザー権限の設定準備 ～ユーザーセグメントの作成～ | DevelopersIO
ironSource、モバイルゲームのマネタイズ戦略と広告ユーザーセグメントを解説 | gamebiz
ゲーム分析において最も大切なユーザーセグメントを理解する方法｜西方智晃