Google AnalyticsでAdwords以外の費用(コスト)データを集計して管理する方法

自社サービスのリリースの関連でブログの更新が空いてしまいました。
ブログの更新は今年の目標なので、がんばります。

さて、今回は「Google Analytics上で費用データを集計する方法」に関してです。
グロースハックを行うにあたって、費用対効果の計測というのは非常に重要ですよね。
「どの施策が長期的に費用対効果が高い事業成長に貢献するのか」というのを見つけるのは非常に重要です。

Google Adwordsに関しては、自社のサービスなので、
費用に関する連携ができるようになっていますが、
その他のデータに関しては、Google Analyticsのタグを入れただけれは取得することができません。

そんな時に利用されるのが、以前のブログでも掲載したGoogle AnalyticsのAPIです。
Googleが公式に提供しているドキュメント(英語)があるので、
それを元に説明していきます。
https://developers.google.com/analytics/solutions/articles/cost-data-import?hl=ja

では、具体的な利用方法を下記に記載します。
手順としては
1.キャンペーンURLの作成
2.CSVファイルの作成
3.Webインターフェースを使ってカスタムデータを作成
4.管理APIを使って費用データをアップロード
5.コアレポーティングAPIかウェブインターフェースでAnalyticsと連携

1.キャンペーンURLの作成

キャンペーンURLは下記で作成できます。
https://support.google.com/analytics/answer/1033867?hl=ja

URL例： http://www.examplepetstore.com?utm_campaign=Summer%2BSale&utm_source=ad%2Bnetwork&utm_medium=cpc&utm_term=dogbone

各パラメーターは
utm_campaign→キャンペーン名(例：夏セール)
utm_source→キャンペーンの参照元(例：facebook)
utm_medium→キャンペーンのメディア(例:CPC)
utm_term→キャンペーンのキーワード(例：お中元)

2.CSVファイルの作成

上記のキャプチャのようにGoogle Analyticsの形式に合わせた項目に沿って
CSVファイルを作成します。
各項目に関しては、下記のURLに詳細が記載してあります。
（例：ga:source→キャンペーンｎga:medium→メディアなど・・・）
https://developers.google.com/analytics/devguides/platform/cost-data-import?hl=ja#format

3.Webインターフェースを使ってカスタムデータを作成

Analyticsにおいてカスタムデータの設定を行います。
右上のアナリティクス設定
↓
カスタム定義のカスタム データ ソース（ベータ版）
↓
新しいカスタム データ ソース
↓
下記のように項目を入力して「保存」
↓
一覧に表示されているAPI キーをコピー

4.管理APIを使って費用データをアップロード

ここから少し開発がからみます。
Googleのドキュメントでは、Pythonをで先ほどのCSVデータをGoogle AnalyticsのAPIに連携させる事例が出ています。

media = MediaFileUpload(
    'adnetwork_summersale_2012-09-12.csv', # 先ほど作成したCSVファイルを指定
    mimetype='application/octet-stream',
    resumable=False)
analytics_service.management().dailyUploads().upload (
    accountId='1234'  # Google AnalyticsのアカウントID
    webPropertyId='UA-1234-1',  # プロパティのトラッキング ID
    customDataSourceId='xtoxp3J12xq83872xxYNhijw',  # 「3.」で作成したカスタムデータソース

    date='2012-09-12',  # 日付
    appendNumber=1,  #アップロードの番号
    reset=false,  #既存のデータを削除するかどうかの有無
    type='cost',  # データのタイプ
    media_body=media).execute()

5.コアレポーティングAPIかウェブインターフェースでAnalyticsと連携
アップロードしたデータは出力することもできます。

Pythonを利用してアップロードする場合の例は下記のような感じです。

analytics_service.data().ga().get(
    ids='ga:1234',#ビュー ID (おそらく数字8桁)
    start_date='2012-09-12', #データを取得する開始の日付
    end_date='2012-09-12', #データを取得する最後の日付
    metrics='ga:impressions,ga:adClicks,ga:adCost', #データを取得したい項目
    dimensions='ga:source,ga:medium,ga:campaign').execute()
コストデータの連携がメインなので、まだまだ拡張性が低い気がしますが、
今後より多くのデータを取り込むことができるようになるんですかね。
ただ、Analyticsは項目が多すぎるので、予実管理はしにくい部分もあるのではないでしょうか・・・