1. 勉強会の前提
1.1. 対象者
1.1.1. 「デジタルサービス」を運営する人や組織
1.2. 勉強会のゴール
1.2.1. プロダクトの「継続的なグロース」のために、データ・指標を効果的に使うイメージをつくる
1.2.2. GA4を使う上でのポイントや、UAとの差異を知る
1.2.2.1. GA4を詳しく知る・操作方法を知るならこちら
1.3. 対象外（例）
1.3.1. 0→1フェーズの事業検討（「継続的なグロース」テーマから外れるため）
1.3.2. 「営業を多く取る」などの業務改善（「デジタル」「プロダクト」テーマから外れるため）
2. データ・指標を見る目的とは？
2.1. ワンショットで見る
2.1.1. ①事業の概要を知る
2.1.1.1. サービスの特性を知る
2.1.1.1.1. 流入経路
2.1.1.1.2. サイト内の階層ごとUU規模
2.1.1.1.3. アクセスの多い曜日・時間帯
2.1.1.1.4. 再訪率・再訪頻度
2.1.1.1.5. 直帰率・回遊率
2.1.1.2. 顧客の特性を把握する
2.1.1.2.1. 年代
2.1.1.2.2. 性別
2.1.1.2.3. デバイス
2.1.1.3. btw
2.1.1.3.1. データの背景にある「ユーザー心理」を知るにはDepth Interviewした方が良い
2.1.1.4. 事例
2.1.1.4.1. エンタメ動画投稿サービスの「musical.ly」は「毎週木曜の夕方に会員登録数が跳ねる」現象が起きていた。 調べると「LipSync（口パク）バトル」という人気テレビ番組の直後に、多くの人が「LipSync」をAppStoreで検索してDLしていた。 そこでmusical.lyはLip Sync機能に集中して成功した（後に「TikTok」へ名称変更）
2.1.1.4.2. 「Burbn」は位置情報をコア機能とした多機能なSNSだった。 しかしデータ分析すると、パワーユーザーが最もよく使っていたのは「写真の投稿・写真へのコメント」だった。 そこで写真投稿アプリにピボットし、「Instagram」として成功した
2.1.2. ②思いがけないヒントを得る
2.1.2.1. 探索的アプローチにより、データ間の因果関係を見つける
2.1.2.1.1. 事例
2.1.2.1.2. 方法
2.1.2.2. ①同様、ユーザー心理を知るにはDepth Interviewしましょう
2.2. 常日頃から見る
2.2.1. ③継続的なグロースの指標になる
2.2.1.1. 適切なNSM（≒KGI）を設定する
2.2.1.1.1. NSM: North Star Metrics（北極星の指標）→サービスの最重要指標
2.2.1.1.2. 注意点
2.2.1.2. NSMを起点にKPIツリーを作成する
2.2.1.2.1. KPIのブレイクダウンによく使われる軸
3. データによるPDCA
3.1. 「その施策って、どのトップラインKPIに影響するんだっけ？」を常に問う
3.2. NSMやKPIを追いかける組織をつくる
3.2.1. ダッシュボードをつくる
3.2.1.1. Googleデータポータル（推奨）
3.2.1.2. Microsoft power BI、DOMO、Tableau等...
3.2.1.3. Google Analyticsのレポート画面でもOK
3.2.2. ダッシュボードづくりのポイント
3.2.2.1. 時系列の変化がわかる「グラフ」にする
3.2.2.2. 載せるデータはなるべく減らす
3.2.2.2.1. KPIツリーをもとに、指標の優先順位をつける
3.2.3. 定例MTGでみんなでグラフを見る
3.2.3.1. 参考）おすすめの振り返りフレームワーク: KPT
3.2.3.1.1. Keep: 良かったので続けていくこと
3.2.3.1.2. Problem: うまくいかなかったこと・課題
3.2.3.1.3. Try: 来週取り組むこと
3.3. 参考）プロジェクトが停滞していると感じたら: 「誰がグロースを主導してるんだっけ？」が不明確になっていないか？
3.3.1. Prroduct Manager（PdM）を必ず明確にする（あくまでプロダクトサービスの話）
3.3.1.1. PdMはプロダクトのWhatとWhyに責任を持つ
3.3.1.1.1. What: 何をするのか？
3.3.1.1.2. Why: 何故するのか？
3.3.1.2. PdMはサービス状況を見ながら、プロダクトのRoadmap（何をいつ開発するのか）をアップデートし続けていく
3.3.1.3. もちろん、施策のアイデア出しは多様なメンバーでやった方が良い
3.3.2. 「Product Manager」は必ずしも「Project Manager」でなくて良い
3.3.2.1. Project Manager: 「How（どうやるか）」「When（いつまでにやるか）」を担当領域として、プロジェクトの進行を管理する
3.3.3. 「グロース」と「非連続成長」を分けて考える
3.3.3.1. Business Development: プロダクトをどうするかではなく、（今ある）プロダクトやリソースを活かし、アライアンスなどの手段を用いて、新たな収益源やビジネスモデルをつくる =非連続成長の担い手になる
4. GA4を使えるようになる
4.1. GA4とは？
4.1.1. Google Analyticsの最新バージョンのこと
4.1.1.1. 現在主流のバージョンをUA （Universal Analytics）と呼ぶ。UAは2023年7月に終了予定なので移行が必須
4.1.1.1.1. 終了後はUAのデータが見られなくなる&GA4は導入前のデータ見られないので、 早く導入しないと過去とのデータ比較ができなくなります
4.1.2. ネイティブアプリやSPAがメジャーになってきたことで、UAによる計測手法が時代に合わなくなり、 データ計測の根本思想から新しくしたGA4が出てきた (ogawaさんスライド17P)
4.2. GA4をサイトに導入する
4.2.1. 導入方法
4.2.1.1. Webページにタグを入れる
4.2.1.1.1. （強く推奨）Google Tag ManagerのタグをWebページに入れて、Google Tag ManagerでGA4のタグを配信する
4.2.1.2. SDKをアプリに追加する
4.2.2. UAと並行利用できるので、とりあえずGA4も追加しておくのが良い
4.3. 初期設定の注意点
4.3.1. 「管理」＞「データ設定」＞「データ収集」＞「Googleシグナル」をONに
4.3.1.1. （AI補完による）クロスデバイスでのデータ集計ができるようになります
4.3.2. 「管理」＞「データ設定」＞「データ保持」＞保持期間を14ヶ月に
4.3.2.1. デフォルトだと2ヶ月しか保持されません
4.4. UAとの主な違い
4.4.1. 全ての計測が「イベント」単位に変更
4.4.1.1. UA
4.4.1.1.1. ユーザーがページを表示するごとに「pageview」というデータが計測され、pageview情報の上に、パラメータやイベント発生の情報が載る
4.4.1.2. GA4
4.4.1.2.1. pageviewもclickも動画再生も、全て平等な「イベント」としてデータ送信される
4.4.1.2.2. 設定なしで自動取得されるイベント
4.4.1.2.3. 拡張計測機能をONにすると自動取得できるイベント
4.4.2. BigQueryとの連携が無料になった
4.4.2.1. BigQuery: SQLでデータを取り出せるデータベース
4.4.2.2. GA4で取得したraw dataを流し込める
4.4.2.3. BigQueryからデータポータルへのデータ流し込みも簡単
4.4.2.3.1. 「GA4→データポータル」だと連携できないデータがあるが、「GA4→BigQuery→データポータル」ならたいてい表現できる
4.4.3. 「セッション」の定義が変わった
4.4.3.1. UA
4.4.3.1.1. 異なる流入元でサイトにアクセスすると、新しいセッションになる
4.4.3.2. GA4
4.4.3.2.1. 異なる流入元でサイトにアクセスし直しても、同じセッションとして計測される
4.5. 画面のリニューアル
4.5.1. 「探索」画面で自由にレポート作って使ってね、という思想になった
4.5.1.1. 作成したレポート単位で閲覧権限を付与できるので、カスタムレポートをダッシュボードとして利用できる
4.5.2. デフォルト用意のレポート画面は頻繁にアップデートされるので、ゆくゆくUAのようになるかも
4.6. 探索画面を使う
4.6.1. テキストで表現しきれないので画面を見せながら説明 (ogawaさん資料P153)
4.6.2. コホート分析が便利（UAではベータ版機能だったが正式実装された）
4.7. 「イベント」を設定する
4.7.1. GA4上の「設定」タブよりイベント作成できる（が、一部設定できないイベントもある）
4.7.2. GTMでイベントを設定するのがオススメ
4.7.3. GTMで「プレビュー」し、GA4の「debug_view」でイベント発火をリアルタイムに確認しながら設定するのが便利
4.8. データポータル連携
4.8.1. できること
4.8.1.1. GA4のデータの流し込みが簡単に設定できる
4.8.1.2. スプレッドシートなど他リソースのデータも取り込みできる
4.8.1.3. 異なるリソースのデータを統合することもできる
4.8.1.4. どんどん改善されているが、現状だと一部のGA4データが連携されない
4.8.1.4.1. BigQuery経由でデータ流し込めば全てのデータが連携できる（設定はそれなりに複雑）