データの準備と組織化

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、ECツール）からデータを収集し、1つの構造化された場所にまとめる；
2. データのクリーンアップ：重複の削除、誤字の修正、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名称の標準化；
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による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、繰り返しのクリーンアップ作業を自動化；
5. 長期的な組織化システムの構築：命名規則、フォルダ階層、ドキュメントを作成し、データを長期間にわたり構造化・理解しやすく保つ。