GA4でLTV（ライフタイムバリュー）を分析する方法｜確認場所・活用法・注意点まで徹底解説

GoogleAnalytics4(GA4)のLTVとは?本当にLTV分析はできるのか

GoogleAnalytics(GA4)のLTV(ライフタイムバリュー)とは、ユーザーがサイトやアプリ上でどの程度の収益を生み出したかを示す重要な指標です。

GA4ではユーザーの行動データやイベントを集計し、平均収益や購入回数を可視化できます。

ただし、顧客生涯価値を正確に分析するには、CRMや購買データとの連携が必要です。LTVが想定より乖離する理由の多くは、収益データの不足や識別精度の低さにあります。

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GoogleAnalytics4(GA4)でLTVを確認できる場所

GA4では、ユーザーのライフタイムバリュー(LTV)を複数のレポートから確認できます。

たとえば、分析の目的に応じて以下のように選択します。

・詳細にセグメントを切り分けたい場合:探索(Explore)
・チャネル別の平均収益をざっくり確認したい場合:レポート

それぞれの画面で見られるデータの粒度が異なるため、目的に合わせた使い分けが重要です。

探索(Explore)

GA4の「探索(Explore)」では、「ユーザーのライフタイム」テンプレートを選ぶことでLTVを確認できます。チャネル・国・デバイス別にユーザーあたりの収益や平均購入回数を分析でき、セグメント比較にも最適です。たとえば、以下の手順で確認します。

・行:チャネル(例:Organic、Google広告など)
・指標:ライフタイム収益(Lifetimerevenue)、平均購入回数
・期間:過去90日など任意の日間

この探索機能を使えば、乖離の理由を可視化し、ユーザー属性別の収益傾向を正確に把握できます。

レポート

「レポート＞集客(Acquisition)」では、チャネル別やキャンペーン別の「ユーザーあたり収益(ARPU)」を確認できます。この指標はLTVの簡易的な代替として利用でき、流入経路ごとの価値比較に役立ちます。たとえば、以下のように活用します。

・参照元/メディア別の平均収益を確認
・特定キャンペーン(例:Google広告)のLTVを比較
・オーガニックと広告で数値が乖離している理由を分析

レポート機能は簡易的なLTV確認に最適ですが、乖離が見られる場合は探索機能と併用し、分析の整合性を取るのが効果的です。

GoogleAnalytics4(GA4)で見られるLTVの精度

GA4で確認できるLTVの精度は、オンライン上の行動や購入データを基にした「限定的な精度」です。データ保持期間や識別方法の制約により、乖離が発生する理由を理解しておく必要があります。

データ保持期間が最大14か月まで

GA4では、ユーザーデータの保持期間が最大14か月に制限されています。たとえば、以下のようなケースでLTVの数値が変わります。

・長期顧客(2年以上)を含めたい場合→途中の履歴が削除される
・サブスク型ビジネス→継続期間の一部しか反映されない

このため、保持期間を超えた収益データが欠損し、実際よりLTVが低く見える乖離が起こります。長期分析を行うなら、BigQueryへのデータエクスポートが必須です。

ログインしていないユーザーは別ID扱い

GA4では、クッキーやデバイスIDによってユーザーを識別しています。たとえば、以下のような状況が起こります。

同一顧客がスマホとPCで購入→別ユーザーとして集計
アプリとWebで行動→異なるセッションとしてカウント

この識別方法の限界が、LTVの乖離理由のひとつです。ログイン機能を導入し、User-IDで統合管理することで計測精度が大幅に改善されます。

収益データが「イベント依存」

GA4のLTVは、purchaseイベントに含まれるvalueパラメータをもとに算出されます。たとえば、以下のような設定ミスで誤差が生まれます。

・valueまたはcurrencyの未設定
・重複イベント送信による収益の過大計上

つまり、LTVの精度はイベント設計の正確さに依存します。導入時はテスト計測を行い、イベント送信内容を確認しておくことが重要です。

オフライン購買・解約・継続率データを含まない

GA4が扱えるのは、Webやアプリ上で発生したイベントのみです。たとえば、以下のようなデータは反映されません。

・実店舗での購入
・サブスク解約や更新
・電話や営業経由の成約

これらが含まれないことで、LTVの乖離が発生します。CRMや決済データを外部連携し、顧客単位での収益を補完することが正確な分析には不可欠です。

GoogleAnalytics4(GA4)と他ツールを組み合わせたLTVの分析方法

GA4は行動データ分析に強い一方、LTVを正確に可視化するには他ツールとの連携が欠かせません。

外部システムを組み合わせることで、乖離の理由を減らし、実際の顧客収益に基づく精度の高い分析が可能になります。

GA4×CRM(顧客管理システム)

GA4で取得した行動データをCRMの会員IDやメールアドレスと紐づけることで、顧客単位の収益分析ができます。

これにより、匿名ユーザーによるデータ乖離が減少し、「誰がどのチャネルからどれだけの価値を生み出したか」を正確に把握可能です。

CRM連携はLTVを「ユーザー単位の数値」から「顧客単位の価値」へと変換し、マーケティング施策の判断精度を高めます。

GA4×決済データ(EC/POS)

ECサイトや実店舗の決済データをGA4と統合すると、オンライン・オフラインを横断したLTVを算出できます。

POS情報を取り込めば、GA4では取得できない実店舗売上や返金履歴も反映され、乖離の少ない収益分析が実現します。

この統合により、チャネル横断での顧客行動と収益構造を一元的に把握できる点が大きな利点です。

GA4×BigQuery/BIツール(LookerStudioなど)

GA4データをBigQueryにエクスポートすることで、保持期間(最大14か月)を超える履歴データを保存できます。

さらに、BIツール(LookerStudioなど)と連携すれば、CRMや購買データを結合し、LTVの推移やROIをグラフで可視化可能です。

こうしたツール連携は、分析担当者だけでなく経営層にもLTV指標を共有しやすくする点で有効です。

GA4×広告計測ツール

GA4ではチャネル別の計測精度に限界があるため、広告計測ツールを併用すると乖離を補正できます。

CATSのようなプラットフォームを使えば、広告クリックから購買までの経路を正確に追跡し、チャネル別LTVやROIを詳細に比較できます。

GA4の行動データにCATSの正確な計測データを掛け合わせることで、広告効果を「顧客価値ベース」で評価できるようになります。

まとめ｜GoogleAnalyticsでLTVを分析する際に押さえるべきポイント

GA4では、ユーザーの行動データをもとにLTV(ライフタイムバリュー)を確認できますが、その精度はオンライン上で計測された範囲に限られます。

乖離の理由を理解し、外部ツールを併用することで、より実践的なLTV分析が可能になります。

たとえば、

短期的なLTV:GA4単体で、購入イベントや平均収益をもとに算出できる
中長期的なLTV:CRM・購買データを連携し、顧客単位の収益を可視化
高精度なLTV分析:広告計測ツールでデータ乖離を補正し、実売上ベースで評価

このように、LTVは1つのツールで完結する指標ではなく、複数データの統合と正しい設計が前提です。

GA4を基盤に外部ツールを組み合わせることで、「行動ログから実際の収益まで」を一気通貫で把握でき、顧客価値を軸にしたデータドリブンなマーケティングが実現します。