13-phan-tich-du-lieu について
広告プラットフォーム、GA4、スプレッドシートのデータを扱うマーケティング分析スキルです。傾向の把握、異常の診断、予測、期限付きの施策提案を体系化します。
主な機能
- 01記述・診断・予測・処方的分析
- 02Meta AdsとTikTok Adsの指標枠組み
- 03GA4とスプレッドシートの分析
- 04傾向と異常の診断
- 05指標を意思決定に結び付ける分析
活用シーン
- 01期間ごとのマーケティング成果を比較
- 02CPLやROASの変化要因を調査
- 03広告とサイトのコンバージョンファネルを分析
- 04データに基づく改善計画を作成
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
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npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/13-phan-tich-du-lieuを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/cohort-va-attribution.mdreferences/template-bao-cao-phan-tich.md
詳細
マーケティングデータ分析
数値の前にインサイトを。まず見解を述べ、数値は説明のために使います。数値を並べるだけにはしません。
情報収集
ユーザーには最大4つ質問します。
- データの取得元はどこですか？ Meta Ads、TikTok Ads、GA4、Google Sheets、または複数のソースを組み合わせていますか？
- 対象期間は？ 今週、今月、または2つの期間の比較（例：3月と4月）ですか？
- 現在のビジネス目標は？ リードの増加、CPLの削減、ROASの向上、または解決したい具体的な課題がありますか？
- データをここに貼り付けてください — 数値の表を貼り付けるか、主な指標（spend、impression、click、lead、revenue）を説明してください。
分析の原則
データを読む順序
1. DESCRIPTIVE — Da xay ra gi? (so lieu, xu huong)
2. DIAGNOSTIC — Tai sao? (nguyen nhan goc)
3. PREDICTIVE — Se xay ra gi tiep? (du bao)
4. PRESCRIPTIVE — Can lam gi? (hanh dong cu the)
表示ルール
| ルール | 説明 |
|---|---|
| 先にインサイト、次に数値 | 「クリエイティブの疲弊によりCPLが40％上昇」—「CPLが50Kから70Kに増加」ではありません |
| 絶対値ではなく比較する | 常に前週（WoW）、前月（MoM）、または業界ベンチマークと比較します |
| 異常値にフラグを立てる | 前期間と比べて20％を超えて変化した指標は、調査対象としてマークします |
| 期限を設けて提案する | 提案にはすべて、何をするか、いつ実施するか、誰が実施するか、何で測定するかを含めます |
虚栄の指標と行動につながる指標
すべての数値をレポートに載せる必要はありません。分析の前に分類してください。50個の指標が載ったレポートでは、誰も意思決定できません。
| 虚栄の指標（vanity） | 行動につながる指標（actionable） | |
|---|---|---|
| 例 | Reach、Impression、Like、Follower、View、投稿数 | CPL/CPMess、CTR、各段階のCVR、成約率、ROAS、CAC、LTV、Frequency、視聴時間率 |
| 特徴 | 増える一方で減ることはまれ。お金との結びつきがありません | 売上またはコストに直接結びついています |
| 読んだ後にできること | 多くの場合、何もできません。見栄えのよい報告のためだけです | 具体的な意思決定につながります。増やす／減らす／変える／停止する |
| 役立つ場面 | 前期間の自分との比較、または比率の分母として使う場合（例：Share / Reach） | 常に役立ちます |
指標選定ルール： 各レポート期間で、主要指標を3〜4個、補助指標を5〜6個に絞ります。それ以上では焦点がぼやけ、誰も行動しません。
選別の質問：「この数値が30％悪化したら、何を変えますか？」—答えられない場合は虚栄の指標です。主要レポートから外してください。
よくある数値の読み違い3つ：
- リードだけを追跡し、販売を追跡しない → リードが1,000件あっても顧客は10人で、広告と販売のどちらがボトルネックか分かりません。インプレッション → リード → 販売 → リピート購入まで、ファネル全体を追跡してください。
- 自分自身ではなく業界と比較する → 業界平均が15Kのとき、CPLが25Kだからキャンペーンを停止したものの、前月の自分のCPLは30Kだったとします。つまり、実際には改善しています。
- トレンドを見ずに絶対値だけを読む → 1日だけの悪化では何も分かりません。パフォーマンス指標は、最低でも5〜7日分を確認してください。
データソース別の分析フレームワーク
Meta Ads
| レベル | 主要指標 | 補助指標 |
|---|---|---|
| Account | Spend、ROAS、CPA | Frequency、Reach |
| Campaign | CPMess、CPL、Conv rate | Budget utilization |
| Ad Set | CPC、CTR、CPM | Audience size、overlap |
| Ad（Creative） | Hook rate（3s view）、Hold rate、CTR | Engagement rate、save rate |
Meta Adsの読み方：
Spend cao + Impression thap → CPM cao → doi tuong qua hep hoac dang canh tranh cao
Impression cao + Click thap → CTR thap → creative khong hap dan
Click cao + Lead thap → Landing page co van de hoac form qua dai
Lead cao + Booking thap → Chat luong lead kem hoac quy trinh cham soc yeu
TikTok Ads
| レベル | 主要指標 | 補助指標 |
|---|---|---|
| Account | Spend、CPA、ROAS | Total impression |
| Campaign | CPMess、Cost per result | Campaign type performance |
| Ad Group | CPC、CTR、Conv rate | Audience size、age/gender split |
| Ad（Video） | 2s view rate、6s view rate、completion rate | Like、comment、share |
TikTok Adsの読み方：
2s view rate thap → Hook yeu — 3 giay dau khong du manh
6s view rate thap → Noi dung mat hap dan sau hook
Completion rate thap + CTR thap → Video khong dua den hanh dong
CPV cao → Audience sai hoac video khong phu hop format TikTok
Google Analytics 4
| 指標グループ | 指標 | 意味 |
|---|---|---|
| Acquisition | Users、Sessions、Source/Medium | トラフィックの流入元 |
| Engagement | Engagement rate、Time on page、Pages/session | トラフィックの質 |
| Conversion | Conv rate、Events（form submit、click CTA） | コンバージョンの効果 |
| Retention | Returning users、User retention | ユーザー維持能力 |
GA4の読み方：
Traffic tang + Engagement giam → Traffic rac, can loc nguon
Traffic tang + Conv giam → Landing page co van de hoac traffic sai intent
Bounce rate cao (>70%) o 1 trang → Content khong khop voi quang cao hoac load cham
Google Sheets（手動データ）
ユーザーが Google Sheets からデータを貼り付けた場合：
- 主要な列を特定します：日付、チャネル、費用、数量（impression/click/lead/注文）、売上
- 派生指標を計算します：CPL、CPA、ROAS、コンバージョン率
- 時系列順に並べて、傾向を把握します
- チャネル／キャンペーン別にグループ化して比較します
傾向の検出
週次比較（WoW）
| 指標 | 先週 | 今週 | 変化 | 状態 |
|---|---|---|---|---|
| [指標] | [値] | [値] | [+/- %] | [正常 / 警告 / 危険] |
警告のしきい値：
- 変化が10–20% → 監視します。まだ対応は不要です
- 変化が20–40% → 原因を調査し、対応策を準備します
- 変化が> 40% → すぐに対応します
月次比較（MoM）
| 指標 | 先月 | 今月 | 変化 | 業界ベンチマークとの比較 |
|---|---|---|---|---|
| [指標] | [値] | [値] | [+/- %] | [業界平均より上／下] |
季節要因（Seasonality）— ベトナム
| 時期 | 影響 | 調整 |
|---|---|---|
| テト（旧正月）（T1–T2） | CPM +30–50%、トラフィック減少 | 予算を30%増やし、テトの2週間前から実施します |
| 3月8日、10月20日 | CPM +15–25%（美容、ギフト） | 1週間前からキャンペーンを実施します |
| 新学期（T8–T9） | CPM +10–15%（教育） | T7から計画します |
| ブラックフライデー（T11） | CPM +20–30% | リマーケティングを中心に実施します |
| 夏（T6–T7） | CPM 10–15%低下（多くの業界） | 新しいクリエイティブのテストや、新しいチャネルの拡大に適しています |
異常検知（Anomaly Detection）
指標に異常がある場合は、原因ツリーに沿って調査します。
CPLが急増
CPL tang
├── CTR giam? → Creative exhaustion → Thay creative moi
├── CTR binh thuong + Conv rate giam? → Landing page co van de
│ ├── Load cham? → Kiem tra PageSpeed
│ ├── Form loi? → Test form tren mobile
│ └── Traffic sai intent? → Kiem tra audience targeting
└── CPM tang? → Canh tranh cao hoac mua vu
├── Mua Tet/sale? → Tang ngan sach hoac tam dung
└── Doi thu tang spend? → Doi audience hoac kenh
ROASが急落
ROAS giam
├── Revenue giam + Spend giu nguyen? → Van de chuyen doi
│ ├── Lead chat luong kem? → Kiem tra audience
│ ├── Sales team cham? → Kiem tra response time
│ └── Gia ban thay doi? → Kiem tra pricing
├── Revenue giu + Spend tang? → Over-spending
│ ├── Scale qua nhanh? → Giam lai, tang 20%/ngay max
│ └── Kenh moi chua toi uu? → Dung scale, toi uu truoc
└── Ca hai giam? → Van de toan dien
├── Doi thu co khuyen mai lon? → Phan tich doi thu
└── Mua thap diem? → Kiem tra seasonality
エンゲージメントが急落
Engagement giam
├── Reach giam? → Thuat toan de-prioritize
│ ├── Content nhieu quang cao? → Tang ti le giao duc/giai tri
│ └── Tan suat dang qua nhieu? → Giam xuong
├── Reach binh thuong + ER giam? → Content khong hap dan
│ ├── Format cu? → Thu format moi (carousel, POV, duet)
│ └── Noi dung lap lai? → Doi goc do theo content-angles.md
└── Reach tang + ER giam? → Traffic sai doi tuong
コホート分析（Cohort Analysis）
月別コホートのテンプレート（リテンション曲線の読み方3つのルール付き）と、トラフィックソース別コホートのテンプレート（CAC、90日間のLTV、LTV:CAC）：
references/cohort-va-attribution.mdの「コホート分析（Cohort Analysis）」を参照してください。
アトリビューションモデル
3つのモデル（Last Click、First Click、Linear）の比較表、チャネル別の注文照合テンプレート、ファネルの長さに応じたモデル選択の推奨事項については、
references/cohort-va-attribution.mdの「アトリビューションモデル」を参照してください。
結果テンプレート
データを読む順序に沿った5つの項目（要約 · 記述 · 診断 · 予測 · 提案）をすべて含むMarkdownのテンプレートです。指標の概要表、チャネル別のパフォーマンス、キャンペーン上位5件、クリエイティブ上位3件、3つのシナリオの予測、時期別のアクション表3つが含まれます。
references/template-bao-cao-phan-tich.mdを参照し、テンプレート全体をコピーして数値を入力してください。
自動診断
分析時には、次の状況を自動的に確認します。
| 状況 | 確認事項 | 対応 |
|---|---|---|
| CPLがWoWで> 30%上昇 | クリエイティブを14日以上使用していませんか？ Frequency > 3ですか？ | 新しいクリエイティブに差し替え、オーディエンスを更新します |
| CTRが< 0.8%に低下 | 3秒のフックは効果的ですか？画像は目立っていますか？ | 新しいフックでA/Bテストを実施し、最初の画像を変更します |
| ROASが7日間連続で< 2x | オーディエンスは適切ですか？ランディングページのコンバージョン率はいくつですか？ | オーディエンスを絞り込み、ランディングページを確認します |
| ランディングページのコンバージョン率が< 3% | 読み込み時間はどのくらいですか？フォームの項目数はいくつですか？CTAは明確ですか？ | skill 12-brief-landing-page を呼び出します |
| Frequency > 4 | オーディエンスが飽和しています | オーディエンスを拡大するか、チャネルを変更します |
| Spendが予算の< 70% | オーディエンスが狭すぎるか、入札額が低すぎます | オーディエンスを拡大し、入札額を上げます |
| 1つのチャネルがSpendの> 60%を占める | 1つのチャネルへの依存度が高く、リスクも高い状態です | 配分を見直し、新しいチャネルをテストします |
データから意思決定へ — 4ステップのプロセス
データだけでは意思決定できません。答えるべき問いは3つだけです。（1）何が起きているのか？（2）なぜか？（3）次に何をするのか？
ステップ1 — データスナップショット
| 指標 | 目標 | 実績 | 状態 | 前期比 |
|---|---|---|---|---|
| 売上 | ||||
| リード | ||||
| CPL | ||||
| ROAS |
異常な指標にはすぐにフラグを付けます。ベースラインと比べて大幅に良い場合も、悪い場合も対象です。異常に良い場合も調査が必要です。トラッキングの誤りが原因かもしれません。
ステップ 2 — 5 Whys による診断
フラグが立った指標にのみ適用します。Why 1 で止めないでください。根本原因は通常 Why 3〜4 にあり、最初の症状とは大きく異なることがよくあります。
Trieu chung : [Chi so X tang/giam Y%]
Why 1 : [Ly do nhin thay ngay]
Why 2 : [Dao sau vao ly do 1]
Why 3 : [...]
Why 4 : [...]
Nguyen nhan goc: [...]
ステップ 3 — パターンの特定
| パターン | 意味 | アクション |
|---|---|---|
| CPM が上昇しているが、CTR は変わらない | オーディエンスが飽和しています。クリエイティブの問題ではありません | ターゲティングを拡大する |
| オーガニックの ER は高いが、広告の CTR は低い | 良いメッセージをまだ有料広告に活用できていません | 成果の良いオーガニックコンテンツを広告に転用する |
| メールの開封率が低下している | 件名が弱い、またはリストが疲弊しています | 件名を A/B テストし、リストを整理する |
| 週末のほうが平日より成果が良い | オーディエンスは週末に活動しています | スケジュールを変更し、週末の予算を増やす |
| リード数は多いが、成約率が低下している | リードの質、または営業に問題があります | リードの条件を厳しくし、相談スクリプトを見直す |
| 新しいクリエイティブがいつも古いクリエイティブに負ける | 制作ブリーフの作成方法に問題があり、担当者の問題ではありません | 36-content-brief を見直す |
ステップ 4 — 意思決定マトリクス
| 状況 | しきい値 | 決定 | 期限 |
|---|---|---|---|
| CPL が目標の 70% 未満で、5 日以上安定している | CPL < 70% | 予算を +30% 増やす | 当日 |
| CPL が目標の 70〜100% | 目標どおり | 現状維持して経過を観察する | — |
| CPL が目標の 100〜150% | 警告 | クリエイティブとオーディエンスを監査する | 48 時間以内 |
| 5 日後も CPL > 150% | 重大 | 一時停止して調査する | 当日 |
| ROAS > 5x かつ frequency < 2 | 非常に良好 | 予算を拡大する | 当日 |
| Frequency 2.0〜2.5 | 疲弊の兆候 | 新しいクリエイティブを準備する | 今週中 |
| Frequency > 2.5 | 疲弊 | 該当クリエイティブを一時停止する | 当日 |
| 成約率が前週より低下している | — | 営業の問題であり、広告の問題ではありません | 今週中 |
意思決定の原則
- パフォーマンス指標には最低 5〜7 日分のデータが必要です。1〜2 日分のデータで判断しないでください。
- **一度に変更するのは 1 つの変数だけです。**オーディエンス、クリエイティブ、予算を同時に変更すると、何も学べません。
- **「データが足りない」は判断を先延ばしにする理由にはなりません。**手元のデータで判断し、再レビューの時期を設定してください。
- 間違った判断でも記録があるほうが、間違いを恐れて何も決めないより良いです。
意思決定ログと学習ログ
この 2 つの表は、蓄積されていく資産です。3〜6 か月後には、ログ内のパターンは業界のベンチマークよりも価値が高くなります。
意思決定ログ — 決定したらすぐに記録
| # | 決定 | 根拠（どのデータが判断につながったか） | 具体的なアクション | 担当者 | 期限 | 期待される影響 | 再レビュー日 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | |||||||
| 2 |
必須の 7 列 — 1 列でも欠けている場合、その決定は無効です。
- 根拠：どの指標、どの期間、どれだけ乖離しているか。「何となく良くないと思う」とは記録しないでください。
- 期待される影響：数値がどのように変化すると予測するか（例：「CPL が 14 日以内に 30K から 24K に低下する」）。決定前に記録し、決定後に記録しないでください。
- 再レビュー日：広告に関する決定は原則 5〜7 日後、オファー／価格に関する決定は 30 日後です。
学習ログ — 再レビュー日に記入
| 日付 | 決定 | 当時の理由 | 実際の結果 | 予測と一致したか？ | 学び |
|---|---|---|---|---|---|
| 一致 / 乖離 / 逆 |
使い方：毎月、学習ログを読み返し、予測と逆だった決定の数を数えます。同じテーマで逆の結果が多い場合、その前提が誤っている可能性があります。広告の設定をさらに変更するのではなく、10-tinh-kpi-nguoc または 09-insight-khach-hang を修正してください。
コンテンツのデータを読む（オーガニック）
毎週、次の 3 つの質問に答えてください。
- 最も成果の良いコンテンツは何ですか？→ 内容を複製するのではなく、パターンを再現します。
- 成果の悪いコンテンツは何ですか？→ 中止するか、修正します。
- 次にテストすべきフォーマット／切り口は何ですか？→
40-next-content-planに追加します。
コンテンツの勝ち／負け
コンテンツがWINと判定されるのは、以下3つの基準のうち2つ以上を満たした場合です。
- ERがチャンネル平均の2倍以上
- 具体的なアクションにつながる（DM、クリック、シェア、保存）
- ターゲット層から肯定的な反応を得る（ターゲット層以外からの反応ではない）
毎月、WINコンテンツのTop 5を選び、共通のパターン（フォーマット／視点／ピラー／フック／投稿時間帯）を見つけて、そのパターンを再現します。
オーガニック指標の読み方
| チャンネル | 最も重要な指標 | 良好な基準 |
|---|---|---|
| TikTok / Reels | 視聴時間率（アルゴリズムのランキングは主にこの指標に基づきます） | > 50% |
| TikTok / Reels | 完視聴率 | > 30% |
| TikTok / Reels | シェア数 / 再生数 | > 1% |
| Facebook / Threads | エンゲージメント率 | > 3% |
| Facebook / Threads | 有意義なコメント（内容を伴うもの） | いいねより重要 |
コンテンツと売上を結び付ける方法（SME向け）
- すべてのリンクにUTMを設定し、どのコンテンツから流入したか把握します。
- フォームで直接質問します：「どこで当社を知りましたか？」
- コホート：どの動画を見た後に顧客から問い合わせがあったかを確認し、問い合わせ日と投稿日を照合します。
- 相関関係：コンテンツの投稿後24〜48時間以内にDMが増えたか確認します。
SMEに完璧なアトリビューションシステムはありません。上記の方法を2〜3種類同時に使い、絶対値ではなく傾向を読み取りましょう。
関連スキル
03-danh-gia-hieu-suat— マーケティング全体のパフォーマンスを評価する（データ分析より広範）07-bao-cao-marketing— 分析結果を月次レポートにまとめ、ステークホルダー向けに提示する10-tinh-kpi-nguoc— 実績データに基づいてKPIと予算を逆算する12-brief-landing-page— ランディングページにコンバージョン上の問題が見つかった場合05-copy-quang-cao— クリエイティブを刷新する必要があるとわかった場合15-social-listening— 定量データに加えて、定性的なデータ（感情、トレンド）を補う
品質チェックリスト
レポート提出前
- すべてのインサイトに具体的な数値による裏付けがある
- すべての数値に比較対象がある（WoW、MoM、またはベンチマークとの比較）
- 異常な指標（変化率 > 20%）にフラグを立て、説明している
- アクション提案に、担当者、実施時期、測定方法が含まれている
- 予測に3つのシナリオ（悪化、基本、好調）がある
- 判断を添えずに数値だけを列挙していない
- データソースと対象期間を明記している
- 数値を相互照合している — プラットフォーム上の広告費が実際の広告費と一致している
- レポートには主要指標を3〜4個、補助指標を5〜6個だけ掲載している — 50個もの数値を列挙していない
- 主要レポートのすべての指標について、「30%悪化したら何を変えるか」に答えられる
- フラグを立てた指標すべてについて、根本原因に至るまで5 Why分析を行っている
- 期待される影響と再確認日を含む、7列すべてが埋まったDecision Logがある
- パフォーマンスデータが5日分未満の段階で意思決定をしていない
- 各アクション提案で変更する変数は1つだけ
- 業界ベンチマークだけでなく、前回の同期間の自社データとも比較している
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