Utilizzo di Google Analytics con R

Andy Granowitz, Google Analytics Developer Advocate – Settembre 2014

L'obiettivo di questo articolo è incoraggiare i grandi studiosi di statistica, i ricercatori e i data scientist che attualmente utilizzano R a considerare Google Analytics come un set di dati utile e, analogamente, a incoraggiare gli utenti di Google Analytics a utilizzare R per le loro serie di analisi dei dati. Questo articolo illustra un esempio che mostra come misurare il valore a lungo termine delle campagne di marketing utilizzando i dati di Google Analytics in R.

Introduzione

R, il popolare linguaggio di programmazione per il calcolo statistico, è un potente strumento per analizzare e ricavare insight dai dati. Se combini R con i dati di Google Analytics, puoi eseguire analisi statistiche e generare visualizzazioni di dati per comprendere e migliorare meglio la tua attività.

Nella parte restante di questo articolo vengono descritti i passaggi necessari per generare alcuni dati e grafici approfonditi utilizzando la libreria di Google Analytics con R.

Configurazione

La libreria RGoogleAnalytics consente di recuperare i dati di Google Analytics in modo nativo da R. Per iniziare:

1. Verifica di avere accesso a un account Google Analytics contenente dati che possono essere utilizzati per l'analisi
2. Installa R
3. Installa il pacchetto RGoogleAnalytics
4. Segui il codice di esempio su GitHub per assicurarti di poter accedere ai dati di Google Analytics in R

Per ulteriori risorse di configurazione, consulta la guida alla configurazione di RGoogle Analytics.

Domanda

Qual è il valore a lungo termine delle mie campagne di marketing?

I report standard di Google Analytics possono aiutarti a determinare se le campagne di marketing generano conversioni nel breve termine, ma può essere difficile determinare il valore a lungo termine delle campagne, poiché ciò richiede l'esecuzione di analisi cumulative.

Analisi

Per determinare il valore a lungo termine delle campagne di marketing, puoi utilizzare R per generare grafici cumulativi di entrate e transazioni per determinate coorti. In questo modo, potrai vedere quante transazioni un gruppo di clienti è stato acquisito da una determinata campagna di marketing nel corso di un periodo di tempo più lungo. Questo è in contrasto con un'analisi più standard, in cui potresti osservare se un cliente che ha visitato la tua proprietà da una campagna di marketing ha effettuato subito un acquisto.

La query

Per eseguire questa analisi, puoi modificare la query di esempio di RGoogleAnalytics. La seguente query qui sotto estrae le transazioni e le entrate per tutti gli utenti che hanno visitato per la prima volta il sito dalla Campagna A tra il 1° e il 7 settembre 2014 e che hanno effettuato un acquisto tra il 1° e il 29 novembre.

query.list <- Init(start.date = "2014-09-01",
        end.date = "2014-11-29",
        dimensions = "ga:date",
        metrics = "ga:transactions,ga:transactionRevenue",
        segment = "users::sequence::^ga:userType==New%20Visitor;dateOfSession<>2014-09-01_2014-09-07;ga:campaign==Campaign%20A;->>perSession::ga:transactions>0",
        max.results = 10000,
        sort = "ga:date",
        table.id = tableId)

Se il segmento viene omesso, questa query estrae le transazioni e le entrate per tutti gli utenti in base alla data. L'aggiunta del segmento include solo gli utenti che hanno visitato il sito per la prima volta e che hanno effettuato una transazione tra i periodi di tempo specificati.

Comprendere il segmento

Il segmento è costituito da alcune condizioni della sequenza:

1. Il segmento seleziona users:: in modo da includere non solo le sessioni che soddisfano le condizioni, ma anche tutte le sessioni tra gli utenti che soddisfano le condizioni.
2. Il prefisso sequence:: consente la selezione di un insieme di utenti che hanno completato un insieme specifico di passaggi. In questo caso, il primo passaggio consiste nell'eseguire una visita da una determinata campagna in un determinato periodo di tempo, mentre il secondo passaggio consiste nell'effettuare un acquisto.
3. Il prefisso ^ davanti a ga:userType==New%20Visitor;dateOfSession<>2014-09-01_2014-09-07 assicura che le condizioni relative a data della sessione, campagna e tipo di utente siano vere per il primo hit della prima sessione nell'intervallo di date specificato.
4. ->>perSession::ga:transactions>0 specifica il secondo passaggio per effettuare un acquisto in un determinato momento.

Per ulteriori dettagli sui possibili segmenti da creare e sulla sintassi, se desideri modificare questo segmento o crearne uno tuo, consulta la Guida per gli sviluppatori di segmenti.

Lavorare con i risultati

Il risultato di questa query sono le transazioni e le entrate giornaliere per il gruppo di utenti specificato. Le transazioni e le entrate giornaliere o incrementali possono essere trasformate in numeri cumulativi in R utilizzando la funzione cumsum. Questi dati possono essere poi rappresentati graficamente utilizzando la funzione plot o il pacchetto ggplot2.

Mentre un grafico delle transazioni incrementali mostra il numero di transazioni che si sono verificate in ciascuna data, un grafico di transazioni cumulative mostra il numero di transazioni totali che si sono verificate fino a ciascuna data (inclusa). Pertanto, il grafico delle transazioni cumulative ci consente di visualizzare il valore a lungo termine di ogni campagna:

Risultato

Analizzando queste due campagne, notiamo che, sebbene i clienti acquisiti dalla Campagna A abbiano completato più transazioni rispetto a quelli acquisiti dalla Campagna B per le prime quattro settimane, nel lungo periodo i clienti della Campagna B hanno completato più transazioni cumulative. Osservare solo le transazioni che si sono verificate immediatamente dopo una visita dalla Campagna A o B avrebbe portato alla conclusione errata che la Campagna A fosse più efficace.

Speriamo che questo abbia suscitato il tuo interesse ad analizzare i dati di Google Analytics in R. Visita il forum dell'API Google Analytics Reporting per condividere alcune delle interessanti analisi che stai svolgendo.

Panoramica video

Il seguente video illustra l'esempio riportato in questo articolo. Vengono presentati anche altri due casi d'uso per l'utilizzo di R con Google Analytics.