「purchaseイベントのあるユーザー」を抽出して購入者リストを作成する──GA4×BigQuery
ECサイトにGA4を設置していれば購入完了(purchaseイベント)を計測することが可能です(ECサイトによってGA4でのpurchase計測の設定方法は異なります)。
このpurchaseイベントを発生させた(=購入完了した)ユーザーを特定して、そのユーザーのID(user_psuedo_id)を抽出してみましょう。
※厳密にいうとuser_psuedo_idはユーザーが使用しているブラウザに紐づいているので「購入完了したユーザーが購入時に使用していたブラウザ」になります。ひとつのパソコン/スマホで複数のユーザーが同じブラウザを使って購入するケースもあるかもしれませんが、そこまでの特定は今回はおこないません
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。
「Purchaseイベントのあるユーザー」を抽出するSQL
以下のSQLをBigQueryで実行してみてください。
SELECT
event_date AS purchase_date,
user_pseudo_id,
(
SELECT
value.int_value
FROM
UNNEST(event_params)
WHERE
KEY = 'ga_session_id') AS ga_session_id,
FROM
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
ORDER BY
purchase_date DESC
BigQueryで実行するとこんな感じで、
- purchase_date
- user_pseudo_id
- ga_session_id
が抽出できました。
日ごとのpurchaseイベントのあるuser_pseudo_idとga_session_idになります。
この「購入完了したユーザのuser_psuedo_id」が特定できれば、このuser_psuedo_idの流入元や見ていたページロケーションなどと組み合わせて「購入者」を深堀りすることが可能です。
「購入者」の深堀り分析は、また別の記事でご紹介します。
以上、「Purchaseイベントのあるユーザー」を抽出して購入者リストを作成するSQLでした。