本記事では、b→dashのデータパレット機能を用いて、「コンバージョン設定が正しくできたか検証する」ためのデータ加工/統合の手順を紹介しています。

　1. 本記事で紹介するデータ加工/統合の例(概要・利用シーン)
　2. 加工/統合に必要なデータ
　3. データ構築〜活用までのStep(3つの手順)

各項目の詳細は、以下をご参照ください。

1. 本記事で紹介するデータ加工/統合の例

想定利用業界別 利用シーン

独自webサイトで会員登録や購入などのコンバージョンポイントを管理し、計測精度を確認したい企業向けです。

● 活用イメージ
　・b→dashで設定したコンバージョン設定が正しく動作しているか検証したい
　・b→dashで計測したCV数とGoogle Analyticsや社内システムのCV数を比較したい

2. 加工/統合に必要なデータ

本記事で紹介するデータ加工/統合は、b→dashデータの「webアクセスログデータ」「コンバージョンデータ」のみで実装できます(新たに貴社のデータを連携する必要はありません)。

● 事前準備
　・アクセスログ計測の設定: 「直貼りでタグを設置したい」「GTMでタグを設置したい」
　・コンバージョン設定: 「webサイトのCVを取得したい」

3. データ構築〜活用までのStep

下記の3ステップでデータ加工/統合と比較検証を実施します。

1. webアクセスログデータとコンバージョンデータを統合する

流入元情報とコンバージョン情報を組み合わせるため、データパレット機能を用いて両データを横方向に統合します。

● 統合キー: 「webアクセスログID」

● 操作: 「データパレット」>「データを確認する」>「統合する」>「カスタマイズ」> 「webアクセスログデータ」と「コンバージョンデータ」を選択 >「【横】方向に統合」> 統合キーに「webアクセスログID」を選択 >「共通のデータのみ統合する」を選択して保存します

2. 統合したデータを加工する

年月日・ページURLごとのCV数を算出するため、下記の加工を行います。

● PV/Clickフラグ作成: 行動タイプから「PV」「Click」のフラグをIF文で作成
● CV設定ごとのフラグ作成: コンバージョンID(C001、C002など)ごとにCV_1フラグ、CV_2フラグなどを作成
● 日時抽出: ログ発生日時から「年」「月」「日」を抽出してカラム化
● 集約: 「年」「月」「日」「ページURL」をキーとして集約し、CV_1フラグ・CV_2フラグなどを合計することでCV数を算出
● 四則演算: CV_1+CV_2+...を合計してCV合計数を算出

3. Google Analyticsや貴社システムデータと比較する

b→dashで計測したCV数と、Google Analytics(GA)や社内システムのCV数を比較し、コンバージョン設定が正しくできているかを検証します。

● 比較の目安: 10%前後の誤差を考慮して検証してください
　 b→dashとGoogle Analyticsのデータに差分が生じる4つの要因:
　・集計方法: ユニーク化のロジックの違い
　・タグ動作タイミング: 計測タグの発火タイミングの違い
　・計測ルール: セッションの定義の違い
　・集計対象: ボット・クローラーの除外ルールの違い

● 差分が大きい場合の対処
　・CV数が多い場合: タグ重複発火の可能性 → タグ設置箇所を確認し重複を解消
　・CV数が少ない場合: タグ未発火またはCV対象URLの設定誤り → タグ配置やCV対象URLの設定を見直し

データ加工/統合における重要な注意事項

※ b→dashとGoogle Analyticsの計測タグの取得結果の違いについては「b→dashとGoogle Analyticsのアクセスログデータの違いを知りたい」をご参照ください

※ CV計測には、webサイトに設置したb→dashのワンタグと、CV対象ページのURLに対応するコンバージョン設定が必要です