データの準備と整理

データ準備はアナリティクスの基盤であり、クリーンで整理され、完全なデータがなければ、得られるインサイトはすべて信頼性に欠けます。

データ準備の段階

1. データソースの統合：すべてのプラットフォーム（GA4、CRM、広告プラットフォーム、eコマースツール）からデータを収集し、1か所に構造化してまとめる；
2. データのクリーンアップ：重複の削除、タイプミスの修正、フォーマットの統一、すべてのファイルやプラットフォームでの命名規則の標準化；
3. 欠損や不完全なトラッキングの確認：UTM、ピクセル、イベント、連携が正しく機能しているかを確認し、データの欠落を防ぐ；
4. AIを活用したクリーンアップとパターン検出の高速化：ChatGPT ADA、MonkeyLearn、Google Sheets AIなどのツールを活用し、繰り返し発生するクリーンアップ作業を自動化；
5. 長期的なデータ整理システムの構築：命名規則、フォルダ階層、ドキュメントを作成し、データを長期的に構造化し理解しやすく保つ。