デジタルマーケティング総合講座
受講日数:10日間(50時間)
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リスキリング助成金を活用して
15,300円(税込)対象者 |
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講座概要 | 世界で最も利用されているアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を実際に操作しながら分析するスキルを学ぶ講座です。また、ユニバーサルアナリティクス(UA)とGoogleアナリティクス4(GA4)の違いや注意点についても解説いたします。 | ||
レベル | 基礎から応用・実践まで | 学習期間/時間 | 3日間/15時間 |
日程 | 2023年12月7日(木)、11日(月)、14日(木) | 実施時間 | 12:45~17:45
※1時間ごとに小休止を5分程度取ります |
料金 | 118,800円(税込) | 受講方法 | Zoomオンラインライブ |
事前準備(必須) | 講座を受講するまでに自社のGoogleアナリティクスアカウント、もしくはご自身のGoogleアカウントをご用意ください。 |
第1章 Googleアナリティクス4 |
Chapter1. Googleアナリティクス4とは |
Googleアナリティクス4とは① |
Googleアナリティクス4とは② | ||
GA4以前、そのほかの解析ツールの考え方 | ||
Googleアナリティクス4(GA4)の解析 | ||
複数のデバイスをまたいだユーザー行動を把握 | ||
機械学習の活用 | ||
Googleアナリティクスの変遷 | ||
UAとGA4の違い①:計測方法の比較 | ||
UAとGA4の違い②:PV視点とイベント視点 | ||
UAとGA4の違い③:メニューとデータの見やすさ | ||
UAとGA4の違い④:ユーザー判定方法 | ||
UAとGA4の違い⑤:滞在時間の測定 | ||
ディメンションと指標の理解 | ||
GA4に新しく追加された指標、変更された指標 | ||
エンゲージメントに関連する指標 | ||
UAとGA4の違いによるデータへの影響 | ||
参考:UAとGA4数値のズレ(例) | ||
参考:GA4を活用するコツ(他ツールとセットで利用する) | ||
Chapter2. 「イベント」計測の考え方を理解する |
「イベント計測」とは | |
GA4はデータを「イベント」として計測しています | ||
イベント名とイベントパラメーター | ||
参考:代表的なパラメーター① | ||
参考:代表的なパラメーター② | ||
Chapter3. 「レポート」メニューで基本分析をする |
GA4メニューの全体像 | |
レポート:レポートのスナップショット | ||
レポート:リアルタイム | ||
レポート:リアルタイム>ユーザースナップショットレポート | ||
レポートの共有 | ||
レポートの比較 | ||
レポート:ユーザー>ユーザー属性>ユーザー属性サマリー | ||
レポート:ユーザー>ユーザー属性>ユーザー属性の詳細 | ||
レポート:テクノロジー>ユーザーの環境の概要 | ||
レポート:テクノロジー>ユーザーの環境の詳細 | ||
レポート:集客>集客サマリー | ||
デフォルトチャネルグループの種類 | ||
レポート:集客>ユーザー獲得 | ||
レポート:集客>トラフィック獲得 | ||
[集客]メニューの各指標について① | ||
[集客]メニューの各指標について② | ||
レポート:エンゲージメント>エンゲージメントの概要 | ||
レポート:エンゲージメント>イベント | ||
レポート:エンゲージメント>コンバージョン | ||
レポート:エンゲージメント>ページとスクリーン | ||
レポート:収益化>収益化の概要 | ||
レポート:収益化>eコマース購入数 | ||
レポート:収益化>アプリ内購入 | ||
レポート:収益化>パブリッシャー広告 | ||
レポート:維持率 | ||
レポートメニューをカスタマイズする「ライブラリ」 | ||
「ライブラリ」のコレクションとレポートの関係 | ||
「ライブラリ」のサマリーレポート/詳細レポートの作成 | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(概要カード)① | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(概要カード)② | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(その他のカード)① | ||
サマリーレポートに表示できるカード一覧(その他のカード)② | ||
詳細レポートのテンプレート一覧 | ||
広告:広告スナップショット | ||
広告:アトリビューション>モデル比較 | ||
アトリビューションとは | ||
広告:アトリビューション>コンバージョン経路 | ||
パラメータを付与して流入元を特定する | ||
Chapter4. 「探索」でさまざまな角度から分析をする |
探索レポートの特徴 | |
探索レポートとは | ||
探索:自由形式、コホートデータ探索 | ||
探索:ファネルデータ探索、セグメントの重複 | ||
探索:経路データ探索、ユーザーのライフタイム | ||
探索:自由形式レポートのビジュアリゼーション | ||
探索でよく利用するディメンションと指標(一部) | ||
探索レポートでのディメンション選択は注意が必要 | ||
探索レポート作成例:時系列分析(日ごと) | ||
探索レポート作成例:集客(トラフィック)分析 | ||
探索レポート作成例:初回獲得エンゲージメント | ||
探索レポート作成例:ランディングページ(LP)分析 | ||
探索レポート作成例:入口・出口分析 | ||
探索レポート作成例:コンバージョン分析 | ||
探索レポート作成例:外部リンククリック分析 | ||
探索レポート作成例:ファイルダウンロード分析 | ||
目標到達プロセスデータ探索のフォールアウト分析 | ||
探索レポート作成例:主要導線の推移①(レポート画面) | ||
探索レポート作成例:主要導線の推移②(設定画面) | ||
探索レポート作成例:コンバージョン直前ページの逆引き | ||
サンプリングとは | ||
行数の上限について | ||
しきい値とは | ||
ディメンション一覧① | ||
ディメンション一覧② | ||
ディメンション一覧③ | ||
ディメンション一覧④ | ||
指標一覧① | ||
指標一覧② | ||
指標一覧③ | ||
指標一覧④ | ||
Chapter5. 「セグメント」機能で絞り込みをする |
一時的に絞り込む「セグメント」とは | |
セグメントの作成① | ||
セグメントの作成② | ||
3つのセグメントタイプ | ||
「イベントセグメント」の利用例 | ||
「セッションセグメント」と「ユーザーセグメント」の違い | ||
特定ページ閲覧をセグメントする際のディメンション | ||
Chapter6. 「管理」メニューで各種設定をする |
階層構造は2階層(アカウント/プロパティ)で管理されています | |
データストリームとは | ||
どのイベントを自動取得するかの設定【拡張計測機能】 | ||
計測タグ(Googleタグ)の確認 | ||
タイムアウトの設定変更(セッション、エンゲージメント) | ||
アクセス管理(アクセス権限)の付与 | ||
アクセス管理(アクセス権限)による違い | ||
アクセス管理(アクセス権限)付与に関する注意点 | ||
カスタムイベントの作成 | ||
参考:カスタムイベントの作成(PDFダウンロード) | ||
参考:カスタムイベントの作成(外部サイトクリック) | ||
イベントをコンバージョンに設定する | ||
コンバージョン設定例 | ||
コンバージョンに金銭的価値を設定する | ||
オーディエンスの作成 | ||
オーディエンスの条件指定について① | ||
オーディエンスの条件指定について② | ||
オーディエンスの条件指定について③ | ||
初期設定:データ設定>データ収集 | ||
初期設定:データ設定>データ保持 | ||
初期設定:レポート用識別子 | ||
アトリビューション設定 | ||
参考:アトリビューションモデル | ||
Search Consoleとリンクし、レポートに表示する(ライブラリ) | ||
IPアドレス除外設定① (概要と設定画面の表示) | ||
IPアドレス除外設定② (内部トラフィックルール設定とフィルタ) | ||
IPアドレス除外設定③ (フィルタの状態) | ||
カスタムディメンションとは | ||
データ計測テストを行うための専用レポート「Debug View」 | ||
Debug Viewレポート | ||
参考 自動取得イベント一覧(一部) |
自動取得イベント① | |
自動取得イベント② | ||
自動取得イベント③ | ||
自動取得イベント④ (プッシュ通知) | ||
自動取得イベント⑤(プッシュ通知) | ||
自動取得イベント⑥ (ダイナミックリンク) |
第2章 KPI設計 |
KGI,KSF,KPIとは |
KPI設計:SMART | |
KGIとKPIの違い | |
KPIツリー(事業主視点の例) | |
KPIツリー(広告担当者視点の例) | |
ロジックツリーとピラミッドストラクチャ | |
職能階級ごとにみるべきKPIは縦割りで分類する | |
設定したKPIはツールで測定可能か確認をする | |
ユーザー行動や感情の変化からKPIのヒントを得る | |
カスタマージャーニーマップからKPIのヒントを得る |
第3章 解析の5段階思考 |
プロでない(素人)の解析思考 |
プロの解析思考 | |
プロとプロでない(素人)の解析思考の違い1 | |
プロとプロでない(素人)の解析思考の違い2 |
参考 アプリ解析の指標と考え方 |
アプリ解析をする際の4つのポイント |
プッシュ通知の要素分解 | |
アプリ解析で利用される指標① | |
アプリ解析で利用される指標② | |
参考演習:ARPUとARPPUを考える | |
参考演習回答:ARPUとARPPUを考える① | |
参考演習回答:ARPUとARPPUを考える② | |
ARPUとARPPU、課金率をGA4で確認するには | |
[探索]のコホートデータ探索で維持率を確認する | |
DAU/WAU/MAUを確認するには | |
広告からのインストール成果を確認する | |
アプリ解析のフェーズ | |
フェーズごとのKPI | |
課金モデルのロジックツリー | |
無料アプリ&広告収益型モデルのロジックツリー | |
レベニューチャーン | |
AndroidとiOSのアプリを公開・管理するツール |
※ カリキュラム内容、日程、時間割は変更する場合がございます
15時間/3日の講座
12 / 7(木) | Googleアナリティクス4① | Googleアナリティクス4とは/「イベント」計測の考え方を理解する/「レポート」メニューで基本分析をする |
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12 / 11(月) | Googleアナリティクス4② | 「探索」でさまざまな角度から分析をする/「セグメント」機能で絞り込みをする |
12 / 14(木) | Googleアナリティクス4③ | 「管理」メニューで各種設定をする/参考:自動取得イベント一覧(一部)/KPI設計/解析の5段階思考/参考:アプリ解析の指標と考え方 |
富田 一年(とみたかずとし)
毎年4月にGoogle講師として約1,000名のデジタルマーケティングのトレーニングを担当。年間2,000名超えるデジタル研修を担当、デジタルを活用してビジネスを成長させることのできる人材育成に従事。
事業展開等リスキリング支援コースは、企業の持続的な発展のため、OFF-JT(教育訓練)を通してデジタル人材の育成に励む事業主へ、講座受講にかかった費用と研修期間中の賃金に対して、企業規模に合わせてその費用の一部が助成される、厚生労働省の人材育成支援制度です。
受講料 | 助成金 | 最終実費 | |
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中小企業 | 118,800円 | 103,500円 | 15,300円 |
大企業 | 118,800円 | 78,400円 | 40,400円 |
メリット 1お金のメリット
社員研修では、助成金を活用した研修計画を国へ申請することで、研修にかかった費用よりも多い金額の助成金を受給できる場合があります。また、既存社員、契約社員、アルバイトのスキル向上の研修でも実費を大きく軽減できる助成金があります。
メリット 2返済不要のメリット
条件を満たせば企業規模にかかわらず助成金を活用することができます。また、支給される助成金は一切返済の必要がありません。時には高額になる人材育成費用を0円にできることは企業の利益に繋がる最大のメリットです。
助成金の条件(厚生労働省サイト)メリット 3労働力確保のメリット
助成金申請における書類作成時間を大幅に軽減できるよう、申請書類の作成、ご相談を無料でサポートいたします。申請の代行をご希望の際は助成金に精通した社労士をご紹介させていただきます)
助成金の申請サポートGoogleアナリティクス4講座に関するお問い合わせ、助成金を活用したデジタル人材育成(新入社員研修)など、お気軽にご相談ください。
お電話、フォームより、各種講座や助成金に関するお問い合わせ、ご相談内容をお申し付けください。
講座費用のご説明をいたします。また、助成金を活用される場合は、申請や支給までのながれも合わせてご説明いたします。
本サイトのフォーム、メール(info@idigi.jp)、お電話(03-6863-4805)から講座お申し込みが可能です。お支払いにつきましてはお申し込み後、弊社担当者よりご連絡いたします。
講座受講はzoomを利用したオンラインライブ形式です。zoomURLは講座受講日前にメールにてご連絡いたします。