Adobe Analytics

Adobe Analytics: データフィードをBigQueryで集計する

こんにちは、エクスチュアCTOの権です。

Twitter:@exturekwon

前回のブログで、AdobeのデータフィードファイルをBigQueryにロードするところまで書きました。
今回は、データフィードをロードしたテーブルに対してSQLクエリを実行して、データを集計してみます。

2019/02/12 備考
この記事のSQLはレガシーSQLを使っています。StandardSQLの例はこちらの記事で紹介してます。

訪問者別ページビュー数

まずは訪問者別のページビュー数の抽出です。

/* 訪問者別pv */
SELECT date(date_time) as date,
concat(string(post_visid_high),  '-', string(post_visid_low)) as visid, 
COUNT(*) as pv_by_visid
FROM [test:my_adobe_datafeed.online_users]
WHERE hit_source = 1
AND exclude_hit = 0
AND date(date_time) = '2017-05-17' 
GROUP BY date, visid;

クエリ結果はこうなります。

日付、訪問者ID、そして訪問者ID別のページビュー数が抽出されました。
BigQueryではtimestampがUTCで格納されるのですが、そもそもDatafeedファイルのdate_time列は、日本時間JSTでエクスポートしてるので、時差9時間は足してません。

訪問者の特定については、Adobeのヘルプに書いてある通り、post_visid_highとpost_visid_lowを繋げたものに対して、exclude_hitが0、かつhit_sourceが1だけの行に絞ってあります。

Identifying Visitors – ClickStream Data Feeds

訪問回数別ページビュー数

各訪問者の訪問回数別にページビュー数を抽出します。

/* 訪問回数別pv */
SELECT date(date_time) as date,
concat(string(post_visid_high), "-", string(post_visid_low), "-", string(visit_num)) as unq_visits,
count(*) as pv_by_unq_visits
FROM [test:my_adobe_datafeed.online_users]
WHERE hit_source = 1
AND exclude_hit = 0
AND date(date_time) = '2017-05-17'
GROUP BY date, unq_visits;

クエリ結果はこうなります。

訪問者IDの末尾に訪問回数(visit_num)を追加することで、セッションを特定するIDになります。
各訪問者の訪問セッションごとのページビュー数が抽出されました。

パスフロー

訪問レベルの遷移レポートであるパスフローを抽出してみます。
GROUP_CONCAT関数を使います。

/* パスフロー(フルパス) */
SELECT date(date_time) as date,
concat(string(post_visid_high), '-', string(post_visid_low), '-', string(visit_num)) AS unq_visit,
GROUP_CONCAT(post_pagename,  ' -> ') AS visit_level_path
FROM [test:my_adobe_datafeed.online_users]
WHERE hit_source = 1 
AND exclude_hit = 0
AND date(date_time) = '2017-05-17'
GROUP BY date, unq_visit;

クエリ結果はこうなります。

GROUP_CONCAT関数を使って、セパレータを「->」にして訪問セッション別に表示したページ名を繋げました。
訪問者レベルのパスフローを抽出したい場合は、visit_numを使わなければOKです。

なお、リロードした場合に同じページ名が入ってしまってます。
リロードページ名を重複表示しないようにするためには、クエリをもう少し考える必要がありますね。

今回はBigQueryを使ってデータフィードに対してSQLクエリを実行して集計を行う方法について説明しました。

次回は、Google DataStudioからBigQueryに接続して、データを可視化する方法について書いて見たいと思います。

続き: Adobe Analytics: BigQueryにロードしたデータフィードをDataStudioで可視化する

ブログへの記事リクエストはこちらまで

関連記事

  1. Adobe Analytics

    Adobe AnalyticsとGoogle Analyticsの違い① セグメントのコンテナの違い…

    こんにちは。CEOの原田です。今回は良く話題に出ながらも情報がまと…

  2. Google BigQuery

    Google Apps Scriptを使ってスプレッドシートからBigQueryのテーブルを更新する…

    こんにちは、エクスチュアの権泳東(コン・ヨンドン)です。Twi…

  3. Adobe Analytics

    続・SafariのITP2.x対策として別サーバー使ってクッキーを永続化する

    こんにちは、エクスチュアの権泳東/コン・ヨンドン(@exturekwo…

  4. Adobe Analytics

    Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQu…

    こんにちは、エクスチュアの権泳東(コン・ヨンドン)です。Twi…

  5. Cloud Dataproc

    BigQueryテーブルをAVRO形式でエクスポートしてHiveで扱う

    こんにちは、エクスチュアCTOの権です。Twitter:@ex…

最近の記事

  1. DTMからAdobe Launchへの移行:4段階のアプロー…
  2. Metabotを使ってSlackにMetabaseのグラフを…
  3. GTMのdataLayerをAdobeAnalyticsの「…
  4. Metabase: カスタムマップで日本地図を追加する
  5. オープンソースBI「Metabase」の使い勝手が丁度良かっ…
  1. Web解析

    コラム:Web解析から顧客体験分析(CXA)に
  2. Adobe Experience Cloud

    Adobe Summit 2019 レポート
  3. Adobe Analytics

    Adobe Analytics:セグメントの落とし穴:滞在時間がおかしくなる
  4. Adobe Analytics

    AA + GA : SafariのITP2.1に備えてphpでクッキーを永続化す…
  5. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: カスタムリンク計測を1行で書く
PAGE TOP