こんにちは！データ解析チームの豊嶋です。

先日はGoogleアナリティクスの基本的な使い方を簡単に紹介しました。
これからは一つ一つのレポートについて、もう少し掘り下げて見ていこうと思います。

まず今回は【オーディエンス】レポートから！

先日申し上げたように【オーディエンス】レポートでは、主にサイトに訪問しているユーザーの特徴をより詳しく知ることができます。
具体的にはユーザーの年齢や性別、興味関心、検索している地域、使用しているデバイス、新規リピーターの比率等です。

今回はその中でも、ユーザーの年齢・性別について掘り下げていこうと思います。
「年齢・性別・興味関心」のデータは、ユーザーが接触した広告や訪問しているサイトから推測し算出されています。

女性向けの広告を頻繁にクリックしていたり、
化粧品のサイトをよく見ている等の理由から女性だと判断する、といった感じです。
そのため必ずしも正確な数値ではなく、推測しきれないデータもあるため、実際の訪問数より少なく計上されています。

ただとてもよく使う指標のため、どんどん活用していきましょう！

上記の図は性別・年代毎に分類したレポートです。

このデータを見ることで、自社がターゲットにしている層ごとにサイトの分析を行え、新しい気づきを得られたりします。

例えば、主に25－34歳の男性向けにビジネスに関する情報を掲載しているサイトを運営していたとします。
しかし実際分析してみると、25－34歳の女性の訪問数が圧倒的に多く、平均滞在時間が長かったとします。
するとそこから、当該サイトでは男性よりも若い女性の方が興味関心を持つ情報を発信していたことが分かり、ターゲット層と実情のズレを認識することができます。

この結果から男性の訪問数を増やすための施策を考え直してもいいですし、
更に女性の訪問数を増やすための施策を打つ方向に転換することもできます。

このように顧客向けにビジネスを行っている企業にとっては、欠かせないデータなのです！

またこのユーザー属性をセグメント条件として活用することができます。

上記のように、自分で分析対象を指定することで、ユーザーの属性ごとに絞って、
サイトへの流入経路やサイト内の行動を分析することができるんですね。

これにより、ターゲット層ごとのより詳しい分析が行えるようになります。

更に、ディスプレイ広告を活用しているのであれば、Google広告とアナリティクスを連携させることで、【オーディエンス】レポートで分析した興味関心の高い層に絞って広告配信を行うことができます。

このように【オーディエンス】レポートは頻繁に活用し、様々なことに応用できる優秀なレポートです。

今回は【オーディエンス】レポートの中の年齢・性別についてお伝えしました。
ただ、他にも使える機能が多数搭載しているので、是非ご自身で活用してみてください！