【Googleアナリティクス】標準eコマースを設定する

商品やサービスを複数持ち,その商品・サービス毎にランディングページを持っている方もいるでしょう。

商品・サービスが異なることから決済リンクも当然異なるはずです。

そうした場合,商品ごとにサンクスページを作って決済完了後にはそのサンクスページへ飛ばすという方法を用いています。

商品・サービスが購入された際にアナリティクスで計測ができるようにeコマースを設定しておきましょう。

一般的な購入の流れは以下のとおりです。お客さまが商品ページに訪れ,決済をした後にサンクスページへ到達する,という一連の流れです。

サンクスページまでの導線
eコマースの一般的なサンクスページまでの導線
  • 商品・サービスが複数ある
  • それぞれの商品・サービスに対する決済リンクがある
  • それぞれの商品・サービスに対するサンクスページを設ける

コードに対する予備知識

eコマースを計測するにはコードをページへ埋め込む必要があります。

コードの知識が必要になりますが,そんなに難しいものではありません。以下のものだけでも覚えましょう。

(参考)ユニバーサル アナリティクスの e コマース

変数名説明
transactionId(必須トランザクションに固有の識別子文字列
transactionAffiliation(省略可)パートナーや販売店文字列
transactionTotal(必須トランザクションの合計数値
transactionShipping(省略可)トランザクションの配送料数値
transactionTax(省略可)トランザクションの税額数値
transactionProducts(省略可)トランザクションで購入されたアイテムのリスト商品オブジェクトの配列
トランザクション用データ
変数名説明
name(必須商品の名前文字列
sku(必須商品の SKU文字列
category(省略可)商品のカテゴリ文字列
price(必須単価数値
quantity(必須商品アイテム数数値
商品データ

サンクスページへ埋め込む標準eコマース用コード

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eコマースコードをサンクスページに挿入する

上図の通り,標準eコマース用のコードを「サンクスページ」へ記入します。WordPressではページ個別にhtml等を追記できるプラグインなどがありますので,そういったツールを利用しましょう。なお,eコマース用コードは,各商品・サービスにより内容が異なるため書き換えが必要です。

(参考)ユニバーサル アナリティクスの e コマース

<script>
window.dataLayerPYS = window.dataLayerPYS || [];
dataLayer.push({
   'transactionId': 'item-001',
   'transactionAffiliation': 'marketing-item',
   'transactionTotal': 10000,
   'transactionTax': 0,
   'transactionShipping': 0,
   'transactionProducts': [{
       'sku': 'item-sku-001',
       'name': 'marketing-service1',
       'category': 'marketing',
       'price': 10000,
       'quantity': 1
   }]
});
</script>

Googleタグマネージャーでの設定

サンクスページにコードを埋め込んだだけでは機能しませんので,このコードを計測するように設定しなければいけません。

これにはGoogleアナリティクスは,Googleタグマネージャー経由で配信していますので,タグマネージャで以下の通り設定を行っていきます。

トリガーの設定

タグマネージャでのトリガー設定
タグマネージャでのトリガー設定
  • トリガーのタイプ : ページビュー – DOM Ready
  • このトリガーの発生場所 : 一部のDOM Ready イベント
  • Page URL
  • 含む
  • thanks (サンクスページのパスを入力する)

タグの設定

 タグマネージャでのタグ設定
タグマネージャでのタグ設定
  • トラッキングタイプ : トランザクション

Googleアナリティクス上での見え方

 Googleアナリティクス上での見え方
Googleアナリティクス上での見え方

正しく設定が行えると,Googleアナリティクス上では上図の通り計測が始まります。トランザクション数や収益・平均注文額などが視覚化できますので,分析にはとても役立ちます。何の商品がいつ,いくら,どれだけ売れたかが明確になりますので,今後の商品改善にも役立つデータを蓄積することができますね。