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「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。

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