Web解析業務のOS ─ GA4 / Search Console
変化の検知、課題の構造化、実サイト確認、提案書、効果検証まで。 Web解析の業務サイクル全体を回します。
GA4業務の効率化を、試してきた方へ
ここまで、
やってきたはず。
Looker Studioで
ダッシュボードを作った
綺麗にはなった。データも自動で更新される。でも「で、何を変えるの？」は、出てこない。
ChatGPTにCSVを渡して
考察させた
それらしい文章は返ってくる。でも中身は一般論。毎月の業務としてやるには、手作業が多すぎる。
それでも毎月、
レポートに追われている
気づけば月初は集計と資料化で終わる。いちばん価値のある「考える時間」が、残らない。
あなたのやり方は、間違っていません。
道具が、業務用ではなかっただけ。
Datateamの設計思想
AIは、魔法の杖じゃない。
分析の設計で、すべてが決まる。
うまくいかなかったのは、あなたのプロンプトのせいではありません。
汎用AIには、業務として回すための土台が欠けているのです。
→ もっとも時間のかかる「論点化」と「提案化」が残る
→ 熟練アナリストの作業手順が、仕組みとして組み込まれている
同じGA4でも、取得方法で数値は変わる。
しきい値適用でデータが欠損しているのに、気づかずレポートしている
サンプリング率100%に見えて、実はAPI側で間引かれている
同じ指標でもリクエストの組み方で数値が変わる
GA4は計測の仕組みを変えただけではない。「何を見るべきか」の前提そのものを変えた。
Datateamは、20年の経験で培った「正しいデータの取り方」を設計に組み込んでいます。
Google Analytics黎明期から20年、WEB解析一筋の熟練アナリストが設計・開発
Web解析の業務サイクル
熟練のWebアナリストの月次業務を、
サイクルごと実装。
顧客を知り、データを読み、サイトを確認し、提案し、検証する。
報告で終わらないこの一巡を、仕組みにしています。
すべての土台に、構造化された顧客コンテクスト
事業背景・競合環境・施策の文脈をAIヒアリングで構造化し、システムが保持。以降のすべてのステップが、この文脈を参照して動きます。
定点観測で変化を検知
月次レポートとアラートが、見るべき変化と警告サインを検知。「今月、何が起きたか」を見逃しません。
改善論点への構造化
変化を、データ根拠・想定要因・確認ポイント・難易度・確信度を備えた論点カードに整理。「それらしい要約」で終わらせません。
深掘りと実サイト確認
ページ・キャンペーン・ファネルなど6軸の深掘り分析に加え、PC/SPの実サイトを確認。数値の「なぜ」を、一般論でなく現物で特定します。
提案パッケージ化
論点・根拠・確認事項を、顧客に説明できる提案の下書きへ。ホワイトラベルの共有URLで、あなたのブランドのまま納品できます。
施策の実施を記録
実施した打ち手をカレンダーに記録。「いつ・何をやったか」が数値と同じ画面に並び、組織の資産として蓄積されます。
効果検証、そして翌月へ
施策の前後を統計検定つきで自動検証。「前回こう提案し、実施し、効果はこうだった」が翌月の論点につながり、サイクルが一巡します。
レポートを納品して終わり、ではなく。
提案がどうなったかまで追いかける、説明責任の連鎖を作ります。
定型的な集計と整理はシステムが担い、人間は、判断と提案に集中できます。
定点観測
見逃さない、
見落とさない。
変化を見つけ、次に深掘りすべき論点まで整理する月次モニタリング。
健康診断ではなく、
人間ドック。
表面的なKPIサマリーではなく、プロが見るべきポイントを網羅した月次レポートを自動生成。チャネル別の質の変化、セグメントごとの行動差異、見落とされがちな警告サインまで整理し、深掘りすべき論点につなげます。
通常5〜8営業日かかるこの一連の作業が、数分で完了します。
改善論点サマリー
分析は、論点で決まる。
AIに「考察を書いて」と頼めば、誰でもそれらしい文章は出せる。
でも、本当に価値ある分析には、どこを見て、何を確認し、どう提案するかの論点設計が必要です。
「今月のCV数は前月比+12%と好調でした。特にOrganic Searchからの流入が増加しています。引き続きSEO施策を継続し、コンテンツの充実を図りましょう。」
「CV数+12%だが、内訳を見ると新規ユーザーのCV数は横ばいで、増加分はほぼリピーターのCV単価上昇による見かけ上の改善。一方、新規のセッションあたりCV率は3ヶ月連続で低下しており、新規獲得の導線に構造的な問題がある可能性。」
Next Action
「新規ユーザーのランディングページ別エンゲージメント率を確認。特に直帰率が高く流入の多いページから優先的にCTA導線を見直し、リピーター依存の収益構造からの脱却を検討すべき。」
表面的な数値の良し悪しではなく、構造・確認ポイント・次の打ち手まで整理
そのまま提出できる形式で出力
自然検索パフォーマンスも一元管理
深掘り分析と改善論点
「なぜ？」から、
次の提案へ。
月次レポートで見つけた違和感を、テーマ別に深掘り。ページ、キャンペーン、イベント、ファネル、自然検索まで分析し、改善論点サマリーと提案材料に変換します。
プロの分析手順を、
テンプレート化。
定点観測だけでは、数値が動いた理由までは見えません。深掘り分析は、調べたい対象を切り出し、期間比較・流入元・行動・CVまでをひとつの文脈で整理します。
特定ページやキャンペーンの成果を、全体平均に埋もれさせず単独で評価
「悪化した/良化した」で止めず、流入・閲覧・CVのどこに要因があるかを分解
改善論点サマリー、実サイト確認、提案パッケージへ接続できる
深掘り分析
課題に合わせて、
分析軸を選べる。
月次の定点観測とは別に、知りたいテーマだけを切り出して分析。スポットの調査依頼、広告施策の振り返り、LP改善、SEOの深掘りから、顧客に説明しやすい論点整理まで対応します。
ページレポート
特定URLやLPの成果を深掘り。流入元、閲覧行動、CVR、期間比較から、改善すべきページと理由を整理します。
キャンペーンレポート
広告、メール、SNSなどの施策別に成果を検証。utm_campaignや参照元/メディア単位で、量と質の両面から評価できます。
イベントレポート
CTAクリック、フォーム到達、資料DLなど、任意イベントの発生状況を分析。どのページや流入が行動につながったかを確認できます。
施策グループ評価
複数ページや複数施策をグルーピングして比較。個別URLでは見えにくいカテゴリ単位、LP群、広告群の差を把握できます。
ファネル分析
申込、購入、問い合わせなどのステップを定義し、どこで離脱しているかを可視化。改善優先度を判断しやすくします。
自然検索分析
Search Consoleのクエリやページを指定して深掘り。順位、CTR、表示回数、クリックの変化からSEO課題を切り分けます。
分析から提案へ
数値を読み、
サイトを見て、提案へ。
月次レポートは変化の検知に強く、深掘り分析は原因の切り分けに強い。さらに実サイト確認と提案パッケージまでつなげることで、報告だけで終わらない分析プロセスを作れます。
数値を読む
月次・深掘り分析で、伸びた/落ちた指標や気になるページを把握。
サイトを確認
PC/SPの実サイト確認で、数値だけでは見えない導線や訴求を確認。
提案に接続
改善論点、確認事項、顧客質問を整理し、提案に使える形で出力。
カレンダーレポート
カレンダー形式のレポートで、異常な日が一目瞭然
主要指標をカレンダーにカラースケールでマッピング。目立った日をクリックすれば、異常値の理由がその場でわかる。
Search Console連携
検索データも、まとめて管理。
GA4と同じ操作感で、Search Consoleのデータも分析できます。
月別トレンド
24ヶ月分の推移をグラフで確認。ブランド/非ブランドで分類表示
キーワード深掘り
特定クエリやページを指定して、期間比較付きで詳細分析
単語分解
複合キーワードを単体に分解し、傾向を発見
技術実装サポート機能
分析の前提となる、
計測品質を確認。
GA4の数値を信じてよいか。
計測設定やイベント設計の確認を、専門知識なしで進められます。
GA4 ProScan（GA4設定評価ツール）
GA4の設定を
プロの視点で徹底評価
「GA4の設定、これで合ってる？」クリックひとつで、GA4の実装状況をクロールし、設定が適正かどうかプロの視点で診断。分析や提案の前提となる計測品質を確認できます。
外部AIは、
分析の実行力になる。
ChatGPTやClaudeは、置き換える対象ではありません。
Datateamが論点と文脈を整え、外部AIが資料化を加速します。
改善論点を、提案資料へつなげる
Datateamの改善論点サマリーと提案パッケージをもとに、外部AIで高品質な提案資料へ展開できます。
Step 1
Datateamで分析
データ取得・顧客文脈・改善論点を統合
Step 2
提案パッケージをコピー
改善論点・確認事項・顧客質問を一括出力
Step 3
外部AIで資料化
プロ品質の改善提案スライドへ展開
Datateamの頭脳が「何を、どう伝えるか」を構造化しているから、
外部AIは的確なアウトプットを返すことができます。
プロジェクト立ち上げ支援
顧客理解の質が、
分析の質を決める。
プロが必ず確認する事業背景を、分析の前提として組織に残します。
キックオフ資料（Beta）
キックオフ資料を
自動生成
会社名とサービス名を入力するだけで、業界分析・競合状況・市場ポジション・想定ターゲットを網羅したキックオフ資料を生成。分析前の顧客理解と提案準備を加速します。
経験やスキルに依存しない、再現可能な顧客理解。
それが、チーム全体の分析力と提案力を底上げします。
導入のかたち
事業会社でも、
支援会社でも。
内製の分析体制にも、クライアントワークにも。
同じ業務サイクルが、立場に合わせて機能します。
アナリスト採用の、前に
データ収集・構造化・論点整理という業務の最初の70%を仕組みに。採用や育成を待たずに、今月から始められます。
社内報告が、そのまま揃う
経営や上長への月次報告と、「前回の施策はどうなった？」への答えが、レポートに組み込まれています。
属人化しない分析
チーム・権限管理と顧客コンテキストの共有で、担当が変わっても分析の水準が保たれます。
ホワイトラベル納品
提案パッケージを共有URLでそのまま納品。クライアントの閲覧ページにDatateamの名前は表示されません。
複数クライアント一括管理
サイト所有者の制限なし。すべてのクライアントを、同じ品質基準で回せます。
顧客理解が、会社に残る
事業背景・KPI・施策の文脈を構造化して保持。引き継ぎのたびに顧客理解がゼロに戻りません。
料金プラン
シンプルな料金体系。
最適なプランを。
クライアントワークでは、月次解析の工数がそのまま原価です。
※ モデルケースによる試算です。代理店・支援会社向けの詳細はこちら
必要なのは、一人の優秀なアナリストではなく、組織に根づく分析の仕組みです。
月額の一ヶ月分
1年以上のご契約の場合は無料
単一企業様向け
-
契約者所有のウェブサイト限定
-
モニタリングレポート機能
-
アドホック分析機能
-
改善論点サマリー
-
イベント実装支援
-
設定診断・原因分析
上記はプランの一例です。お客様のご状況をお伺いさせて頂き、利用状況に合わせて適したプランをご提案させて頂きますので、お気軽にご相談ください。
開発者・専門家
問い合わせたら、
誰と話すのか。
Datateamの設計者である、Web解析の専門家が直接お話しします。
Web解析アナリスト / Datateam開発者
上村 健介
2007年、Web系広告代理店にて、現Adobe Analytics（旧SiteCatalyst）の日本展開に伴いWeb解析のキャリアを開始。
Urchinからanalytics.jsまで、Google Analyticsの変遷を実装の現場で経験し、2011年に独立。
当時PowerPointで手作業だったレポート業務をツール化した「Trust Monitor」を企画開発し、約500社に導入。その後も「VoicePocket」やサイト内アンケートツールなど、データ系プロダクトを各約200社に展開。
GTM・Looker Studioなど、データ計測まわりの実装を20年にわたり手がける。Datateamの分析エンジン（特許第7698928号）の設計者。
専門家ホットライン
導入後は、管理画面のヘッダーからワンクリックでこの専門家に直接相談できます。ツールで解決できない課題も、人が受け止めます。
こんな相談に答えてきました
特許番号: 第7698928号
AI技術は、
特許取得済み。
データの変化をAIが検知し、ビジネスに役立つ改善論点を自動生成する技術で特許を取得。分析プロセスの設計思想そのものを、知的財産として保護しています。
エンタープライズセキュリティ
AI学習に不使用
お客様のデータはAIモデルの学習には一切使用されません
データ暗号化
通信時・保存時ともに業界標準の暗号化で保護
第三者提供なし
お客様のデータを第三者へ販売・提供しません
FAQ
よくある質問
その他のご質問がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ一緒に、最速で成長しませんか。
Datateamは、まだ成長途中のプロダクトです。
お客様からいただく「こんな機能がほしい」「ここが使いにくい」
その一つひとつが、進化の原動力になります。
単なる「利用者」ではなく、
一緒にDatateamを育てるパートナーとして、
この船に乗っていただけると嬉しいです。
開発ロードマップ
分析の標準化
プロの分析プロセスをシステムに実装
示唆生成の高度化
より深い洞察を自律的に導出
施策連携の統合
分析から実行までをシームレスに接続
Datateam 開発チーム