データで育てるWebマーケ分析道場｜仮想データ×Pythonで“使える分析思考”を身につける

GA4を触り始めると、最初は「ユーザー数」「セッション数」「PV」「CV」などの数字が取れるだけでも前進です。
ただ、少し慣れてくると次の壁にぶつかります。

• 数字が落ちているのは分かる。でも、原因が分からない
• なんとなくレポートを眺めて終わる。次の打ち手が出ない
• 上司やクライアントに「で、何が言えるの？」と聞かれて詰まる

このシリーズ「データで育てるWebマーケ分析道場」は、その壁を超えるための“分析の型”を身につける場所です。
GA4の数字を“見て終わり”にせず、問題を切り分けて、意味を取り出し、改善案までつなげる。それを、仮想データとPythonで反復練習しながら習得していきます。

1 このシリーズのコンセプト：GA4×Python×仮想データで「分析の型」を作る

1-1 なぜ「仮想データ」なのか？

実データで学ぼうとすると、意外と躓きます。

• 守秘や権限の問題で共有できない
• データ量が少なく、検証が難しい
• そもそも「どこが悪いのか」が分かりにくい

そこで本シリーズでは、最初から“原因が埋め込まれた仮想データ”を使います。
たとえば「CVが落ちた」と言っても、原因は一つではありません。

• 流入が質の低い層に偏った
• LPの離脱が増えた
• モバイルだけフォームの入力が厳しい
• 特定チャネルの配信が止まっていた

仮想データなら、こうした状況を意図的に作れるので、学習効率が高いのです。

1-2 なぜ「Python」なのか？

Pythonは“難しいプログラミング”のためではありません。目的は一つです。

分析を再現できるようにすること。

GA4の画面操作だけでも分析はできますが、慣れてくるほど「自分の手順が正しいのか」「再現できるのか」が重要になります。Pythonで集計できるようになると、

• 自分の分析手順が明確になる
• 同じロジックを別案件にも流用できる
• “なんとなく”から脱却できる

という強いメリットが得られます。

※安心してください。コードは「写経でOK」「まずは読むだけでもOK」の設計にします。

2 このシリーズで身につくこと（結論：これができるようになります）

2-1 分析の基本スキル：分類 → 比較 → 意味の抽出

分析が止まる人の多くは、ここが曖昧です。
本シリーズでは、次の順番を“手順”として体に入れます。

• 分類：チャネル、ページ、デバイス、新規/リピーターなどに分ける
• 比較：過去比・前年差・セグメント差で「差」を見る
• 意味の抽出：差が生まれた理由を仮説に落とす

これができるだけで、GA4は“眺めるツール”から“意思決定の武器”に変わります。

2-2 問題解決フロー：「迷ったらこの順番」で前に進める

さらに一段上げて、「数字が悪いときの動き方」も型化します。

1. 事象の定義：何が、いつから、どれくらい悪化したか
2. 影響範囲の特定：どのチャネル・ページ・ユーザー群で起きているか
3. 原因候補の列挙：計測/集客/導線/コンテンツ/CVなど
4. 優先度付け：インパクト×確度×工数
5. 打ち手→検証設計：期間比較・セグメント比較・ABなど
6. 学びの型化：次回に使えるルールとして残す

「見る順番」が決まると、分析がブレません。

2-3 実務で使えるアウトプット（最終的に“提出できる”形へ）

このシリーズは、最終的に以下が作れることをゴールにします。

• A4 1枚で伝わる「分析サマリー（結論→根拠→示唆→次の検証）」
• 施策の仮説メモ（再現可能な文章テンプレ）
• 最低限の集計スクリプト（使い回し前提）

3 想定読者：GA4を学んでいるWeb担当者・ブロガーへ

この道場は、特に次の方に刺さるように設計しています。

• GA4で数字は見ている（ユーザー/セッション/PV/CVあたり）
• でも「原因」や「改善案」に自信がない
• “分析者っぽい思考”を身につけたい
• 将来的に、レポート作成や改善提案ができるようになりたい

逆に、以下の方はミスマッチの可能性があります。

• 結論だけを最短で知りたい（本シリーズは“型を鍛える”ため反復が入ります）
• Pythonを完全に避けたい（ただし「読むだけOK」から入れるようにします）

4 前提知識と学習環境（安心してスタートできる状態にします）

前提（必須）

• GA4の基本用語をざっくり理解している
  （ユーザー・セッション・PV・CVの違いがふわっと分かる程度でOK）

推奨（あると理解が速い）

• チャネルの概念（自然検索、広告、SNSなど）
• KPIの分解感（例：CV＝セッション×CVR）

使用ツール（想定）

• GA4（画面例は必要に応じて）
• Python（Google Colab推奨。環境構築なし）
• 仮想CSV（各回で配布物として扱う想定）

5 このシリーズの読み方（2ルート：目的別でも、順番でもOK）

ルートA：実務の悩みから選んで読む（おすすめ）

困っているテーマに直行してOKです。

• 「売上・CVが落ちた」→ Season1へ
• 「CVRが落ちた」→ Season2へ
• 「集客が落ちた」→ Season3へ
• 「そもそも分析の進め方が曖昧」→ Season0へ

ルートB：最初から順番に読む（分析の型を積み上げたい人）

最短で強くなるのはこの順番です。

Season0 → Season1 → Season2 → Season3 …

6 シーズン構成（シリーズ全体の地図）

ここからが、この第0回のメインです。
「どこに何があるか」が分かるように、シーズンごとのゴールを一覧化します。

※各Seasonは、公開に合わせてリンクを順次つないでいきます。

7 各回の基本フォーマット（この形で反復します）

各記事は、基本的に同じ流れで進みます。
この“型”に慣れるほど、実務でも迷わなくなります。

1. シナリオ：何が起きたか（売上が落ちた等）
2. まず見る指標：入口を決める（迷子防止）
3. 分解と切り分け：分類→比較で差を出す
4. 仮説を立てる：原因候補→絞り込み
5. Pythonで再現：集計・可視化（最低限）
6. 結論：打ち手＆検証設計
7. まとめ：学びを“型”として持ち帰る

8 よくある質問（第0回で先に潰しておきます）

Q1. Pythonができません。本当に大丈夫？

大丈夫です。
このシリーズのPythonは「分析を再現するための最小限」です。各回、読むだけでも理解が進むように書きますし、コードは写経でOKです。

Q2. GA4の実データがありません

問題ありません。仮想データで“現場あるある”の状況を再現するのが、この道場の強みです。むしろ最初は実データより学びやすいです。

Q3. どこから読めばいいですか？

迷ったら Season0の最初 を推奨します。
ただし「今まさに困っている」なら、該当Seasonへ直行してOKです。

Q4. これって実務で本当に使えますか？

使える形に落とすために、毎回「結論」「根拠」「示唆」「次の検証」を必ず書きます。最終的にA4 1枚のレポート形式で説明できる状態を目指します。

目次（シリーズリンク集）

ここは公開状況に合わせて更新していきます。リンクは後から差し替えできるよう、枠を用意しておきます。

Season0：分析思考の基礎

• 第1回：準備中（分析の型：分類→比較→意味）
• 第2回：準備中（比較の作法：期間差・セグメント差）
• 第3回：準備中（仮説の立て方：原因候補→優先度）

Season1：売上・CV低下シナリオ

• 第1回：準備中（売上が落ちた：分解の基本）
• 第2回：準備中（流入の質が落ちた：チャネル別比較）
• 第3回：準備中（単価が落ちた：商品構成の影響）

Season2：CVR低下シナリオ

• 第1回：準備中（LPの離脱増：入口と出口）
• 第2回：準備中（モバイルだけCVR悪化：デバイス差）
• 第3回：準備中（フォーム離脱：EFO視点）

Season3：集客低下シナリオ

• 第1回：準備中（自然検索が落ちた：LP別・クエリ別）
• 第2回：準備中（広告が落ちた：配信停止・予算・効率）
• 第3回：準備中（SNS流入が減った：投稿・導線・訴求）

（Season4以降も同様に追記予定）

次に読むおすすめ（迷ったらここ）

• 最初から鍛えたい人：Season0 第1回（分析の型を最短で理解）
• 売上・CVが落ちた人：Season1 第1回（分解で原因を切り分け）
• CVRが落ちた人：Season2 第1回（導線の摩擦を見つける）
• 集客が落ちた人：Season3 第1回（チャネルとLPで影響範囲を特定）

おわりに：この道場の“卒業条件”

卒業条件はシンプルです。

どんな悪化が起きても「分解→切り分け→仮説→検証」を自走できること。

「分析できる人」は、特別なセンスではなく、手順の積み重ねで作れます。
この道場で、その手順を一緒に固めていきましょう。