「日別のユーザーごとのセッション数」を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioで可視化する
BigQuery連携したGA4の「日別のユーザーごとのセッション数」を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioで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,
user_pseudo_id,
COUNT(DISTINCT CONCAT(user_pseudo_id,(
SELECT
value.int_value
FROM
UNNEST(event_params)
WHERE KEY = 'ga_session_id'))) AS sessions
FROM
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
GROUP BY
event_date,
user_pseudo_id
こんな感じに「日別のユーザーごとのセッション数」が集計できました。
これをLooker Studioに接続してグラフにするとこのような棒グラフで表現できます。
ユーザーごとに各月、どれくらいセッション数があるのかピボットテーブルにしてみましょう。
ユーザーIDが多いので上位20位までに絞って表を作成しました。
このようにGA4ではユーザーごとにIDが設定されるので、IDをキーにセッションやページビュー、コンバージョンなどのイベントを分析することが可能です。
GA4の管理画面の探索レポートでもある程度は可能ですが、やはりこういった詳細を分析するにはBigQueryでSQLクエリを書いて処理したほうがはるかに自由度が高くなります。
以上、日別のユーザーごとのセッション数を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioで可視化する方法の参考記事でした。
