前回ご紹介した行動データと顧客IDをひもづけるでは、行動ログに会員IDなどの顧客識別子を紐付ける方法を説明しました。
会員IDを行動データに紐付けることでログ活用の幅を広げることができるので、”会員登録”や”資料請求”、ECサイトであれば”購入”などトランザクションが発生するサイトでは是非とも対応しておきたい施策の一つです。ただ、会員IDの紐付けだけでは分析ソースとして粒度が荒く、精度の高い分析を行うことが困難なケースがあります。
具体例としては、ECサイトの商品詳細ページやカートページが挙げられます。
商品詳細ページにおける問題点
ページURLに商品コードが含まれているが、商品カテゴリコードが含まれていないケースが多くのサイトで見受けられます。
URLの例 https://www.xdata.jp/shop/?product_cd=000100
上記のようなURLの場合、「product_cd（商品コード）が000100」という行動データがログとして記録されますが、このURLからは商品カテゴリを確認することができません。つまり、商品カテゴリを軸にした分析（例えば商品カテゴリ別の閲覧と購入の相関関係など）を、行動ログを使って分析しようとすると、データベースの商品カテゴリコードと突き合わせをしなければならず、データの結合という面倒な作業が増えることになります。
カートページにおける問題点
ECサイトの行動ログ取得において、カートはとても重要なポイントの一つです。カートログの情報量の違いで分析の精度に雲泥の差が出ます。
- カート破棄率は？
- カートに投入されたのに購入されなかった商品は？
- どの商品（および商品カテゴリ）の組み合わせがカートに投入される割合が多い？
- カートに投入された商品の合計金額と実際に購入された合計金額の差は？
上記リストは一例ですが、カートの行動ログを詳細に取得しないと、このような分析を行うことは不可能になります。
特にカートページでは、どの商品がカートに入っているのかをURLから判別することができないことが多いため、商品詳細ページとは異なり、サイトのデータベースと突き合わせれば分析できるということもありません。
また、最近ではカートページにアクセスしなくても購入フローに遷移できるサイトもありますので、「カートページURL」のログそのものが意味を持たないことも問題点としてあげられます。
このように、いざ分析をする段になって、余分な手間が掛かってしまう、思っていたよりも精度の低い分析結果しか得られない、または分析そものもが困難であるといったことが多々あります
では、このような問題にぶち当たらないためには（もしくは既にぶち当たっていたら）どうするのが良いでしょうか？
それを解決するキーワードはカスタムパラメタです。
目次
- 1 カスタムパラメタを活用しよう！
- 1.1 カスタムパラメタとは？
- 1.2 カスタムパラメタの送信ポイント
- 1.3 各アクションで通知するカスタムパラメタ
- 1.3.1 1. ログイン（ action=login ）
- 1.3.2 2. 商品詳細ページ閲覧（ action=view ）
- 1.3.3 3. カートに投入（ action=cartin ）
- 1.3.4 4. カートから削除（ action=cartout ）
- 1.3.5 5. カート操作（ action=cart ）
- 1.3.6 6. 購入完了（ action=order ）
- 1.3.7 7. 月額課金完了（ action=monthly_order ）
- 1.3.8 8. 会員登録完了（ action=regist ）
- 1.3.9 9. メルマガ登録完了（ action=mail_regist ）
- 1.3.10 10. 問い合わせ完了（ action=inquiry ）
- 1.3.11 11. 資料請求完了（ action=request ）
- 1.3.12 12. 会員の解約完了（ action=un_regist ）
- 1.3.13 13. 月額課金の解約完了（ action=monthly_un_regist ）
- 1.3.14 14. メルマガの解約完了（ action=mail_un_regist ）
- 1.3.15 15. 注文キャンセル完了（ action=order_cancel ）
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カスタムパラメタを活用しよう！
行動データと顧客IDをひもづけるで紹介した”会員IDの行動データ紐付け”にプラスして、以下に挙げるカスタムパラメタを行動データに紐付けることで、単純なアクセスログから飛躍的にログの粒度を高め、精度の高い分析をするための行動データにすることができるようになります。
尚、ここでご紹介する内容は、数社のECサイトで実際に対応した施策を元に、テンプレート化した内容となっています。自社サイトでは必要がなかったり、データとして持っていない項目もあるかと思いますが、そのあたりは適宜読み替えたり、読み飛ばしたりしてください。
カスタムパラメタとは？
カスタムパラメタとは、タグが標準でログ受信サーバに送信するログ項目以外に、サイトのデータベースに保存している各種情報を行動データに紐付けて送信する際に、その情報を格納するパラメタのことを指します。
ECサイトにおける”購入完了”を例にとると、単にタグを貼り付けていたただけでは、購入完了ページで送信されるログ項目は、タグがCookieで管理するセッションやユニークキーと、アクセスしたページのURLなど、デバイス（ブラウザ）から取得できる情報のみです。
購入した商品の情報や金額、顧客IDや顧客属性などの付加価値の高い情報はサイトのデータベース（以下『DB』）に管理されているため、タグがそれら情報を取得することはできません。つまり、DBとアクセスログ（以下『行動データ』）が分断されて別々に管理されているという状態です。このため、DBと行動データを組み合わせた効果的な分析をすることは困難です。
下図のように、カスタムパラメタを活用することで、分断されているDBと行動データを紐付けることができます。
行動データにDBに格納されている顧客IDや顧客属性、商品情報や購入金額などの情報を付加することで、顧客分析や商品分析といった、様々な視点からの分析が可能となります。
カスタムパラメタの送信ポイント
ECサイトで、カスタムパラメタを送信したいポイント（画面やアクション）は以下の通りです。
| No | ポイント | アクション | CV | 概要 |
| 1 | ログイン | login | ログインした情報を送信 | |
| 2 | 商品詳細ページ閲覧 | view | 閲覧された商品情報を送信 | |
| 3 | カートに投入 | cartin | 投入された商品情報を送信 | |
| 4 | カートから削除 | cartout | 削除された商品情報を送信 | |
| 5 | カート操作 | cart | cartin | cartoutが区別できない場合に利用 | |
| 6 | 購入完了 | order | P | 購入時の各種情報を送信 |
| 7 | 月額課金完了 | monthly_order | P | 月額課金がある場合に課金完了時の各種情報を送信 |
| 8 | 会員登録完了 | regist | P | 会員登録した顧客情報を送信 |
| 9 | メルマガ登録完了 | mail_regist | P | メルマガ登録した顧客情報を送信 |
| 10 | お問い合わせ完了 | inquiry | P | お問い合わせした情報を送信 |
| 11 | 資料請求完了 | request | P | 資料請求した情報を送信 |
| 12 | 会員の解約 | un_regist | N | 解約した情報を送信 |
| 13 | 月額課金の解約 | monthly_un_regist | N | 月額課金解約した情報を送信 |
| 14 | メルマガ解約 | mail_un_regist | N | メルマガ解約した情報を送信 |
| 15 | 注文キャンセル | order_cancel | N | 注文キャンセルした情報を送信 |
| アクション列について | カスタムパラメタ「action」で送信するパラメタ値を指しています。
ここに指定するパラメタ値を送信することで、ログにどのアクションか？を紐付けることができます。 |
| CV列について | P : ポジティブコンバージョン / N : ネガティブコンバージョン |
各アクションで通知するカスタムパラメタ
つぎに、各アクションで通知したいカスタムパラメタを挙げます。
1. ログイン（ action=login ）
ログイン時にログインした顧客IDや顧客の属性情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
ここでは、ログインユーザーの性別、生年月日、都道府県を例にしています。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | login | ログインを識別するアクションパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd 形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
これにより、ログインと顧客情報を紐付け、アクティブな顧客を分析することが可能になります。
2. 商品詳細ページ閲覧（ action=view ）
商品詳細ページにおいて、商品コードや商品カテゴリコードをカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | view | 商品詳細ページ閲覧を識別するアクションパラメタ。 |
| ctgid | 商品カテゴリID | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリID |
| ctg_name | 商品カテゴリ名 | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリ名 |
| pid | 商品コード | 閲覧した商品ID |
| pid_name | 商品名 | 閲覧した商品名 |
商品カテゴリIDが行動データに含まれていれば、商品カテゴリ別のviewアクションを分析することが容易になります。
商品点数が多い場合は特に商品カテゴリIDの送信をお勧めします。
3. カートに投入（ action=cartin ）
商品がカートに投入された時点で、対象商品の情報（ID、個数、金額）をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | cartin | カートに投入を識別するアクションパラメタ。 |
| ctgid | 商品カテゴリID | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリID |
| ctg_name | 商品カテゴリ名 | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリ名 |
| pid | 商品コード | カートに投入した商品ID |
| pid_name | 商品名 | カートに投入した商品名 |
| p_num | 個数 | カートに投入した商品の個数 |
| p_price | 商品の単価 | カートに投入した商品の単価 |
cartinでは金額を送信することが重要です。カートに投入された合計金額と実際に購入された合計金額を比較することもできますし、購入に至らなかったユーザーに絞って分析すると、年齢帯が●●代の男性（女性）は●●●円以上カートに入っていると購入に至らない傾向があるといったようなことが分かるためです。
4. カートから削除（ action=cartout ）
商品がカートから削除された時点で、対象商品の情報（ID、個数、金額）をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | cartout | カートから削除を識別するアクションパラメタ。 |
| ctgid | 商品カテゴリID | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリID |
| ctg_name | 商品カテゴリ名 | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリ名 |
| pid | 商品コード | カートから削除した商品ID |
| pid_name | 商品名 | カートから削除した商品名 |
| p_num | 個数 | カートから削除した商品の個数 |
| p_price | 商品の単価 | カートから削除した商品の単価 |
通常、分析する際は商品カテゴリID（ctgid）や商品ID（pid）を条件にするため、カートから削除のアクションで商品カテゴリ名や商品名は不要ですが、生ログを見た際に分かり易くするために入れています。
5. カート操作（ action=cart ）
サイトの構成によっては、「カートに投入」と「カートから削除」のアクションが取得できない場合があります。そのようなときは「action=cartin」「action=cartout」を利用せず「action=cart」を利用します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | cart | カート操作を識別するアクションパラメタ。 |
| ctgid | 商品カテゴリID | 商品カテゴリがある場合は、商品カテゴリID |
| pid | 商品コード | カートに入っている商品ID |
| pid_name | 商品名 | カートに入っている商品名 |
| p_num | 個数 | カートに入っている商品の個数 |
| p_price | 商品の単価 | カートに入っている商品の単価 |
「action＝cart」を利用する場合、カートに入っている商品の各種情報を「:（コロン）」で繋げて送信します。
| cart関連のカスタムパラメタはカート分析には欠かすことのできない重要な分析項目です。これらカスタムパラメタを送信することにより、カート利用率や放棄率はもとより、商品を軸とした分析、例えば同時にカートに投入される商品グループを特定したり、この商品が投入された場合にこの商品は削除されるといった商品特性を分析する際に役立ちます。
また、受注した情報はサイトDBに格納されているため分析をすることは容易ですが、カート操作に関してはアクセスログにしか情報が残っていないのが一般的です。 受注データとカート操作の行動データを紐付けて分析できるように、cart関連の行動データにカスタムパラメタを活用しましょう。 |
6. 購入完了（ action=order ）
購入完了画面で、購入に紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | order | 購入完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| order_cd | 注文番号 | 購入時に発行した注文番号 |
| price | 売上金額（税別） | 購入時の売上金額合計 |
| tax | 税金 | |
| shipping | 送料 | |
| discount | 値引き金額 | |
| point_sub | 消費ポイント | |
| point_add | 加算ポイント | |
| sku | sku | 購入商品のSKU。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| ctgid | 商品カテゴリID | 購入商品のカテゴリID。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| ctg_name | 商品カテゴリ名 | 購入商品のカテゴリID。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| pid | 商品ID | 購入商品ID。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| pid_name | 商品名 | 購入商品名。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| pid_num | 購入数 | 購入した商品の個数。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| pid_price | 商品単価 | 購入した商品の単価。複数購入の場合は「:（コロン）」で繋ぐ |
| post_code | 配送先郵便番号 | 例）101-0023 |
| country | 配送先国コード | 例）日本 |
| pref | 配送先都道府県 | 例）東京都 |
| city | 配送先都市名 | 例）千代田区 |
| segment1 | 購入者の性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 購入者の生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 購入者の都道府県 | 例）東京都 |
7. 月額課金完了（ action=monthly_order ）
デジタルコンテンツなど月額で発生する課金がある場合に送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | monthly_order | 月額課金完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| billing_start_dt | 月額課金開始日 | 課金が開始される日付 |
| order_cd | 注文番号 | 課金時に発行する注文番号 |
| price | 課金額（税別） | |
| tax | 税金 | |
| ctgid | カテゴリID | 月額課金のカテゴリID |
| ctg_name | カテゴリ名 | 月額課金のカテゴリ名 |
| pid | 商品ID | 月額課金の商品ID |
| pid_name | 商品名 | 月額課金の商品名 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
月額課金の場合、登録完了時にログが送信されるだけで毎月行動データに記録されないことが一般的です。よって、経過月数 × priceで累計売上金額を算出するように注意してください。
また、ログ受信日時を起点にして分析すると、初月無料などのサービス期間も売上として加算してしまう可能性があるため、月額課金開始日（billing_start_dt）を送信して、その日を起点として期間を算出し分析するのが良いでしょう。
8. 会員登録完了（ action=regist ）
会員登録完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | regist | 会員登録完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
9. メルマガ登録完了（ action=mail_regist ）
メルマガ登録完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | mail_regist | メルマガ登録完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
10. 問い合わせ完了（ action=inquiry ）
問い合わせ完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | mail_regist | 問い合わせ完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
11. 資料請求完了（ action=request ）
資料請求完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | mail_regist | 問い合わせ完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | P | ポジティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
この他、資料の種類が複数ある場合は、請求された資料番号をカスタムパラメタに格納して送信しても良いでしょう。
12. 会員の解約完了（ action=un_regist ）
会員の解約完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | un_regist | 会員解約完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | N | ネガティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
13. 月額課金の解約完了（ action=monthly_un_regist ）
月額課金の解約完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | monthly_un_regist | 月額解約完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | N | ネガティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
14. メルマガの解約完了（ action=mail_un_regist ）
メルマガ解約完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | mail_un_regist | メルマガ解約完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | N | ネガティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
15. 注文キャンセル完了（ action=order_cancel ）
注文キャンセル完了画面で、紐付く各種情報をカスタムパラメタに格納して送信します。
| パラメタ名 | パラメタ値 | 説明 |
| action | order_cancel | メルマガ解約完了を識別するアクションパラメタ。 |
| cv_kind | N | ネガティブコンバージョンを識別するパラメタ。 |
| order_cd | 注文番号 | キャンセルした注文番号 |
| segment1 | 性別 | 1 : 男性 / 2 : 女性 |
| segment2 | 生年月日 | yyyymmdd形式 |
| segment3 | 都道府県 | 例）東京都 |
自社のサイトに当てはめてみたときに、各アクションポイントでどのようなパラメタを紐付けたら良いかイメージを持って頂けましたでしょうか？
すべてのアクションで上記に挙げたカスタムパラメタを送信するのは大変というご意見もあると思います。そのような場合は、通知するアクションポイントを減らしたり、パラメタの項目を減らすなどして実装負荷を下げることも必要になります。
重要なことは、自サイトで分析したい内容を決めて、それを実現できるように行動データを取得することです。
ログは日々膨大に蓄積され続けます。粒度の荒いログは得てしてゴミデータになりがちですが、ここに一手間掛けて自サイトの分析に必要な「カスタムパラメタ」を紐付けることで、そのログは精度の高い分析ソースになり得ます。
今からでも遅くありません。今すぐに行動データに付加情報を紐付けてログの粒度を高めましょう。
次回は、カスタムパラメタを行動データに紐付けるための実装編を予定しています。
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