GA4でLTV（ユーザーのライフタイム）を分析する方法【キャプチャあり】

2023年7月1日に、従来のGoogleアナリティクスであるユニバーサルアナリティクス（UA）は計測停止となりました。今後は、新バージョンであるGoogleアナリティクス4（GA4）をいかに活用するかが重要となります。しかし、以下の悩みを抱えるマーケターもいるのではないでしょうか。

LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）とは、1人あるいは1社の顧客が、特定の企業と取引を開始して終了するまでの期間で、どれだけの利益をもたらすかを測る指標のことです。経営を安定化させるには、LTVを正確に把握して迅速に改善策を打ち出す必要があります。

GA4では、「ユーザーのライフタイム」からLTVの分析が可能です。そこで本記事では、「ユーザーのライフタイム」の概要、UAの「ライフタイムバリュー」との違い、GA4でLTVを分析する方法や注意点を解説します。

キャプチャ付きでGA4の操作方法をわかりやすく解説しているので、LTVの分析や予測に取り組む際の参考にしていただければ幸いです。

GA4はUAと仕様が大きく異なるため、LTVをすぐに確認できずお困りの方はいるのではないでしょうか。

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1. GA4の「ユーザーのライフタイム」とは

「ユーザーのライフタイム」はGA4のレポートの一つで、LTVに関する指標を可視化できます。例えば、LTVが高いユーザーが、どのメディアから流入しているか確認可能です。

上の画像に表示された「ユーザーのライフタイム」では、メディア別にLTVの平均を確認できます。レポートでは期間が指定されていますが、特定の期間に購入した総額ではなく、指定した期間よりも前に購入した金額も含めたLTVの平均が表示されています。

1-1. 確認できるユーザー情報

「ユーザーのライフタイム」では、ユーザー情報に関する「最初の接点」、「最近の接点」、「ライフタイムの接点」、「予測指標」を確認できます。それぞれの意味は、次のとおりです。

参考：[GA4] ユーザーのライフタイム｜アナリティクス ヘルプ

1-2. ユーザーの識別方法

GA4では、ユーザーの識別方法として「User-ID」と「デバイスID」の2種類が使用されています。それぞれの意味は、次のとおりです。

「User-ID」ではデバイスをまたいでも同一人物の一連の行動として計測され、「デバイスID」ではデバイスごとに別のユーザーとして計測される（同一人物が重複カウントされる）ことになります。そのため、高い精度でLTVを分析するには「User-ID」を選択することをおすすめします。

1-3. Googleの機械学習を用いたLTV予測

GA4では、Googleの機械学習を用いてLTVを予測できます。従来、UAからの取得情報で機械学習を用いた予測を実施するには、専門知識が必要でした。しかし、GA4では、蓄積されたデータを使って管理画面上で予測ができるようになっています。

GA4では、「購入の可能性」、「離脱の可能性」、「予測収益」に関する予測が可能です。それぞれの意味は次のとおりです。

参考：[GA4] 予測指標｜アナリティクス ヘルプ

これらの予測指標は探索機能の「ユーザーのライフタイム」で確認できます。データの取得方法は「予測指標のレポートを作成」で紹介します。

2. UAの「ライフタイムバリュー」との違い

UAでは「ライフタイムバリュー」のレポートで、LTVの測定ができました。そもそも、UAとGA4では計測する軸に大きな違いがあります。

UAは「セッション（訪問）」を軸とした計測がメインでした。そのため、ユーザーが複数のデバイスをまたいでどのような経路で購入に至りリピート購入につながったかといった、「1人のユーザーのライフサイクル」を把握するにはあまり向いていなかったといえるでしょう。

一方のGA4は、「ユーザー」を軸としています。GA4はユーザーの行動に注目しているため、LTVが高い顧客を見つけられるようになったのです。

例えば、「セール期間中に初めて訪問し購入したユーザー」と「今回の訪問で購入は5回目のユーザー」を、UAでは同じ「1コンバージョン」として計測します。しかし、両者を比較した場合、後者の方がLTVが高いユーザーです。GA4では、ユーザーの行動がすべて「イベント」として計測されるため、ユーザーの行動を長期間で把握でき、後者のような自社にマッチしたユーザーを見つけられるようになりました。

3. LTV分析の重要性

ここで、LTV分析の重要性について改めて解説します。

冒頭でお伝えしたように、LTVとは、1人あるいは1社の顧客が、特定の企業と取引を開始して終了するまでの期間でもたらした総利益のことです。LTVはリピート指標となるため、LTV向上を広告投資判断の指標にすることで、リピート率が高まります。そして、ROIの最大化に繋げることができるのです。

広告の施策評価では、CPA（コンバージョン1件あたりの広告コスト）がよく使用されます。しかし、CPAだけでなく、LTVベースでも施策を評価することが大切です。リピート率は、CPAとトレードオフの関係になることがあるからです。

施策によってはCPAは低くてもリピート売上が悪い（LTVが低い）と、一定期間内において得られる利益は期待できません。一方で、CPAは高くてもリピート売上が多い（LTVが高い）施策は、一定期間における利益は多くなる可能性があります。

そこで、CPAだけでなくLTVも正確に把握し、LTVベースでも施策全体の最適化を行うことが大切です。

LTVの計算方法や向上を実現するための施策について、以下の記事で詳しく解説しています。あわせてご覧ください。

4. GA4でLTVを分析する方法

GA4の探索機能を使ってLTVを分析する3つの方法を、画面キャプチャ付きで解説します。

4-1. 探索機能で「ユーザーのライフタイム」レポートを作成する

「ユーザーのライフタイム」レポートを作成して、LTVを把握する手順を紹介します。

①「探索」のテンプレートギャラリーから「ユーザーのライフタイム」を選択

トップページの左側で「探索」を選択し、「テンプレートギャラリー」をクリックします。

テンプレートギャラリーの一覧画面から、「ユーザーのライフタイム」を選択します。

②行のディメンションを設定

行に表示させたいディメンションを選択し、どの項目でLTVを可視化するか設定します。「ディメンション」から「行」に、ドラッグ&ドロップで設定可能です。ここでは、「ユーザーの最初のメディア」を選択しています。

③可視化する指標を設定

「指標」から「値」へドラッグ&ドロップして、可視化する指標を設定します。ここでは、「総ユーザー数」「LTV：平均」「全期間のエンゲージメント時間：平均」「全期間のトランザクション数：平均」を選択しています。

④右側のレポートを確認

設定した指標は、右側に表示されます。ここで流入経路別のLTV分析を実施できます。

4-2. 探索機能で「予測指標」のレポートを作成する

「Googleの機械学習を用いたLTV予測」で解説した、Googleの機械学習を用いた予測指標のレポートを作成する方法を紹介します。

①予測指標をインポート

「ユーザーのライフタイム」を開き、指標の「＋」マークをクリックします。指標を選択する画面が表示されるので、「購入の可能性」「予測収益」「離脱の可能性」のパーセンタイルや平均を選択し、インポートします。

パーセンタイルとは、データを小さい順に並べて、初めから数えて全体のどの位置にあるか確認する値のことです。例えば、ユーザー1万人のデータにおける90パーセンタイルは、購入する可能性を低い順で数えて、9,000人目に相当します。LTV分析では、購入の予測性を把握するときに使用されます。

②行と値を設定

指標をインポートしたら、ドラッグ&ドロップで「行」と「値」を設定します。ここでは、行に「ユーザーの最初のメディア」、値に「購入の可能性：平均」「離脱の可能性：平均」「予測収益：平均」を設定しました。

③右側のレポートを確認

「行」と「値」を設定すると、右側に予測指標を使ったレポートが表示されます。以下の図では、購入の可能性が全体的に低く、cpc（クリック課金型の有料広告）やemailの離脱の可能性が高いことから、施策改善が必要だと読み取れます。

4-3. 基本レポートで「ライフタイムバリュー」を確認する

探索レポートではなく、基本レポートからLTVを確認する方法もあります。基本レポートでは、分析したいサイト全体の概要を可視化できます。

①ホーム画面から「レポート」を選択

基本レポートは、ホーム画面から「レポート」を選択して確認します。

②「集客」から「Acquisition overview」を選択

「集客」から「Acquisition overview」を選択して下にスクロールすると、サイト全体の「ライフタイムバリュー」を確認できます。

5. GA4でLTV分析する際の注意点

GA4は機械学習を用いたLTVの予測分析ができ、User-IDを用いてデバイスをまたいだデータの取得ができるなど、UAよりも精度の高い分析が可能です。しかし、GA4でLTVを分析する際、注意すべきポイントがあります。ここでは、2つの注意点を解説します。

5-1. ログインしていないときのデータは含まれない

ユーザーがGoogleアカウントにログインしていないときのデータは、分析対象となりません。「ユーザーの識別方法」で解説したように、「User-ID」を用いてユーザーを識別する場合、WebサイトにログインしているユーザーだけをGA4では扱うからです。ログインしていなければデータを取得できないので、正確な数値を把握できない点が課題です。

5-2. データの保持期間に制限がある

GA4では、データの保持期間に制限がある点にも気を付けておきましょう。

GA4の探索レポートでは、データの保持期間は14ヶ月と決められています。データの保持期間とは、GA4のサーバに保存されたユーザーやイベントのデータが、自動削除されるまでの期間のことです。

また、年齢や性別、関心などユーザーの属性データは、ユーザーの操作が2ヶ月間行われなければ、自動削除されてしまいます。さらに、過去のクリックをコンバージョンに紐付けられるのは最大90日までです。

GA4ではデータの保持期間に限りがあり、データが削除されると長期トレンドの分析ができなくなってしまいます。LTV分析の幅が狭まってしまう点がデメリットといえるでしょう。

一般的に、LTVの実測には1〜3年の時間がかかると言われています。「LTVの実測期間中に競合他社に商品やサービスを模倣された…」「3年も経てば施策も変わっているので、LTVの実測結果を改善に活かしきれない…」という悩みを持つマーケターもいらっしゃるのではないでしょうか。

LTVの実測期間中に収益改善に取り組めなければ、大きな機会損失を招いてしまうでしょう。そこで、LTVを短期間で把握・分析しながら施策を改善していくことが必要です。

6. アドエビスの「LTVForecast」なら簡単にLTV分析ができる！

本記事では、GA4でLTV分析をするためのレポート作成方法を紹介しました。UAと比較して、GA4はより正確にユーザー行動を追えるようになりました。しかし、GA4の操作は簡単とは言い難く、マーケターが分析を行うにはハードルが高めです。また、データの正確性や保持期間にも不安が残ります。

クイックな広告運用を行うには、リードタイムの長い商品でも正確な数値を把握し、誰もが操作しやすい共通のデータ環境を整えることが重要です。

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