日別の新規ユーザー数を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioでグラフにする｜GA4×BigQuery

BigQuery連携したGA4の日別の新規ユーザー数を集計して、Looker Studioでビジュアライズしてみましょう。

今回も「Googleが公開しているBigQuery連携したGA4デモデータに接続する｜GA4×BigQuery」で紹介したデモデータに接続します。

BigQueryのコンソールで新しいエディタを開いたら、まずは下のクエリをコピペして「実行」してみてください。

SELECT
event_date,
COUNTIF(event_name = 'first_visit') AS new_users
FROM
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
GROUP BY
event_date

こんな感じにevent_dateごとのnew_usersが集計できました。

※できるだけシンプルに解説するために「日付を日本時間に変更する」といったことは今回はやりません。

このデータをLooker Studioに接続してシンプルな「日別の新規ユーザー数の縦棒グラフ」にするとこんな感じになります。

縦棒グラフだと「前の期間との比較」が表示できないので、折れ線グラフにしてみましょう。

「直近28日間」と「前の期間」の折れ線グラフができました。

ついでにトレンドラインも入れてみたので、新規ユーザー数の推移が視覚的にわかりやすくなったのではないでしょうか？

ひとつのグラフ内にどんな情報を入れ込むかは、読み取りたい情報の内容にもよるので、必要に応じて使いわけるのがいいですね。

より長期の推移を見るために、このデータが持っている全期間（92日間）の折れ線グラフにしてみました。

こうすると新規ユーザー数の上がり下がりの傾向がよりハッキリとわかりますね。なんとなく「平日に新規ユーザーが増えて」「休日に新規ユーザーが減る」という傾向があるように見えます。

※擬似的に調整した日付なので、実際の曜日には連動していません。

以上、BigQuery連携したGA4の日別の新規ユーザー数を集計するSQLクエリを書いて、Looker Studioでシンプルな縦棒グラフ、折れ線グラフにするサンプルでした。

GA4やBigQuery連携したGA4のレポーティングなどご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせください。