UAの過去データはいつまで閲覧可能？UAデータのエクスポートと活用

2023年7月以降、Google Universal Analytics（UA）のデータ処理が停止し、2024年7月以降はデータへのアクセスも制限されます。Google Analytics 4（GA4）への移行は進んでいるものの、UAで収集した過去のデータは引き続きビジネス分析に欠かせない資産です。
本記事では、UAデータの閲覧期限、バックアップの必要性、分析要件の定義からデータのエクスポート、BIツールを使った可視化まで、過去データを有効に活用する方法を解説します。

UAの過去データはいつまで閲覧可能？

Universal Analytics（UA）は、Google Analyticsの旧バージョンであり、多くの企業や個人が過去に利用していた分析ツールです。しかし、新しいGoogle Analytics 4（GA4）の登場によって、UAのサポートとデータ保持が変わりつつあります。具体的には以下のようなポイントに注意が必要です。

データ処理の停止

2023年7月1日以降、UAのデータ処理が停止されます。これは、新しいデータの収集や既存のデータのアップデートが行われなくなるということです。この日を境に、UAのレポートは「凍結」され、以後は更新されません。

2024年7月1日以降はデータにアクセスできなくなる

更に一年後の2024年7月1日以降、UAに保存されている過去のデータにアクセスすることができなくなります。過去のレポートを見るにはエクスポートが必要です。これまでの分析データやレポートに依存している場合は、この日までに必ずデータをエクスポートしておく必要があります。

UAのデータはバックアップしておく必要がある

前のセクションで説明したように、Universal Analytics（UA）の過去データへのアクセスは時間とともに制限されます。このような状況を考慮に入れて、UAのデータバックアップが非常に重要となります。以下、その主要なステップをご紹介します。

UAデータの分析要件を定義する

まず最初に、どのようなデータが必要なのかを明確に定義することが重要です。これには、過去のトラフィック分析、ユーザー行動、コンバージョン率など、企業やプロジェクトにとって重要なKPI（Key Performance Indicators）を特定する作業が含まれます。

Google Analytics Reporting APIを用いてUAのデータをエクスポートする

次に、Google Analytics Reporting APIを用いて、必要なデータをエクスポートします。このAPIを利用することで、自動的に定期的なバックアップを設定することも可能です。

LookerStudioなどのBIツールでデータを可視化する

エクスポートしたデータは、LookerStudioなどのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを用いて可視化できます。これにより、過去のデータに基づいて新しいインサイトを得ることができ、今後の戦略をより明確に策定できます。

UAのデータはその後も価値を持ち続けるため、適切にバックアップと分析を行うことが重要です。これからのセクションで、各ステップの詳細について解説していきます。

UAデータの分析要件を定義

データバックアップの過程で最も重要なのは、何のためにデータが必要なのかを明確にすることです。無計画にすべてのデータを保存するよりも、特定の分析要件に基づいて必要なデータだけをピックアップする方が、後の分析がスムーズに進行します。

KPI（Key Performance Indicators）の特定

どのデータをバックアップするかを決定する際の第一歩は、企業やプロジェクトにとって重要なKPIを特定することです。KPIには通常、トラフィック、セッション時間、コンバージョン率、売上などが含まれます。

データの時間範囲

どの期間のデータが必要かも考慮するポイントです。例えば、シーズン性があるビジネスでは、過去数年間の同一シーズンのデータが重要なケースもあります。

セグメントの選定

全てのユーザーが同じようにサイトを利用するわけではありません。異なるユーザーグループや行動パターンに基づいてセグメントを設定し、それぞれのセグメントごとにどのようなデータが必要かを考えましょう。

カスタムレポートとダッシュボード

最後に、どのような形でデータを後で分析するかについても事前に考慮が必要です。カスタムレポートやダッシュボードを作成する際に必要なデータ項目をリストアップしておくと、後の分析で時間を節約できます。

分析要件を事前にしっかりと定義しておくことで、不必要なデータの保存を避け、必要なデータに素早くアクセスできます。次のセクションでは、Google Analytics Reporting APIを使ってこれらの要件に基づいたデータを如何にエクスポートするかについて詳しく説明します。

Google Analytics Reporting APIでデータをエクスポート

前のセクションで分析要件をしっかり定義した後は、具体的にデータをエクスポートする作業に移ります。このセクションでは、Google Analytics Reporting APIを用いたデータエクスポートの方法について詳しく説明します。

APIの利用準備

最初に、Google AnalyticsのダッシュボードからAPIを有効にする必要があります。これには、APIキーの取得やOAuth認証などの手続きが必要です。また、有効化したAPIを使いデータを処理するプログラムの作成が必要です。

データの選定とクエリ作成

APIを用いてデータを取得するためには、クエリ（問い合わせ）を作成する必要があります。このクエリには、前のセクションで定義した分析要件に基づいたデータ項目や時間範囲、セグメントなどが含まれます。

データの出力先

エクスポートするデータの出力先も事前に決定しておきます。以下は一般的な出力先の例です。

自動化の設定

データが定期的に必要な場合、APIを用いてデータの自動エクスポートを設定することも可能です。これにより、手動でのデータエクスポート作業が不要になります。

Google Analytics Reporting APIは、正確に設定すれば高度なカスタマイズが可能です。次のセクションでは、エクスポートしたデータをどのように可視化するか、LookerStudioなどのBIツールを用いた方法について説明します。

BIツールでデータを可視化

データをエクスポートした後の次のステップは、そのデータを分析しやすい形に可視化することです。データそのものよりも、そのデータから何を学べるかが重要です。このセクションでは、LookerStudioなどのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールやSpreadSheetを使用してデータを可視化する方法について説明します。

LookerStudioでダッシュボード化

LookerStudioは高度な分析と可視化が可能なBIツールの一つです。APIでエクスポートしたデータをインポートし、多様なダッシュボードやレポートを作成することができます。

SpreadSheetで分析

Google Spreadsheetは、比較的簡単な分析に非常に便利です。

データの可視化は、そのデータがどのようにビジネスやプロジェクトに役立つかを理解する上で不可欠です。正しいツールを選び、適切な可視化を行うことで、データから得られる洞察が格段に深まります。

以上で、データのバックアップから可視化までの一連の流れについての説明は終了です。

まとめ

この記事を通じて、Google Analytics（特にUniversal Analytics、以下UA）の過去データに対するアクセス制限とそのエクスポートの重要性、さらにはデータの分析と可視化について詳しく説明しました。データはビジネスにおける貴重な資産ですが、その有効性はどう活用するか、どう保管するかに大きく依存します。

エクスポートの必要性

2024年7月1日以降、UAのデータにはアクセスできなくなるため、それまでにデータのエクスポートが不可欠です。エクスポートしたデータは、将来のビジネス戦略やデータ分析で活用できる貴重な資料となります。

atarayoでのサポート

atarayoでは、この一連のプロセスを専門的にサポートしています。

• 分析要件の定義: お客様のビジネスニーズに合わせた分析要件を明確にします。
• データエクスポート: Google Analytics Reporting APIを用いた確実なデータのエクスポートを実施します。
• データ可視化: LookerStudioなどのBIツールを使用して、データを効果的に可視化します。

数日から2週間でこの一連の作業を実施可能です。また、分析要件や出力方法についてはカスタマイズも可能なので、ご相談ください。