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

こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。

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。