Дней с последнего сеанса Google Analytics 4 на данных BigQuery

09 октября, 2024

В предыдущем материале мы с вами разобрали настройку, которая позволяет воспроизвести логику определения дней с последнего сеанса в Google Analytics 4 с помощью Google Tag Manager. В этом руководстве выполним SQL-запрос со схожим функционалом в BigQuery.

Если вы ознакомились с публикацией и решением от Anatolii Shulhat, то знаете, что существенным недостатком такого отслеживания является то, что все данные в разрезе дней с последнего сеанса в GA4 вы увидите только после того, как выполните саму настройку через диспетчер тегов Google с использованием шаблона тега Time Since Last Session for GA4. А до этого момента никаких данных в ваших отчетах и Исследованиях присутствовать не будет. Нет настройки - нет и дней с последнего сеанса. Поэтому такую настройку целесообразно производить сразу же после создания ресурса Google Analytics 4.

Но есть и другой способ - Google BigQuery. Да, большинство владельцев счетчиков не работают в облачном хранилище данных Google, а весь анализ стараются проводить в интерфейсе Google Analytics 4. Но тот, кто использует в своей работе сырые данные и знает, как выполнять SQL-запросы, приведенный ниже код покажется интересным.

Конечно, и этот вариант будет работать только при условии, что вы связали аккаунты Google Analytics 4 и BigQuery, и данные в вашем проекте уже собираются. Если это так, то вы можете скопировать SQL ниже:

, где вместо osipenkovru-373609.analytics_206854065.events_* вы должны указать свой путь к таблицам с данными Google Analytics 4, а в _TABLE_SUFFIX задать собственный диапазон дат, за который вы анализируете статистику.

И запустить его в BigQuery, получив схожий результат:

Результат выполнения SQL-запроса

Результатом выполнения этого SQL-запроса будет таблица, показывающая, как часто пользователи возвращаются на сайт и какое время прошло между их последними сеансами. Она состоит из следующего количества столбцов:

  • user_pseudo_id- уникальный идентификатор пользователя в Google Analytics 4 (он же Client ID);
  • current_session_id - текущий идентификатор сеанса;
  • previous_session_id - предыдущий идентификатор сеанса;
  • current_session_number - текущий номер сеанса;
  • previous_session_number - предыдущий номер сеанса;
  • mins_since_last_session - количество минут с последнего сеанса;
  • days_since_last_session - количество дней с последнего сеанса;
  • weeks_since_last_session - количество недель с последнего сеанса;
  • months_since_last_session - количество месяцев с последнего сеанса;
  • adobe_analytics - группы периодичности/давности сеансов из этой аналитической системы Adobe Analytics;
  • universal_analytics - интервалы дней с последней сессии согласно функционалу Universal Analytics.

По сути, эта таблица отображает ровно те же данные в BigQuery, что и решение от Anatolii Shulhat в материале про Google Analytics 4 и Google Tag Manager, предусматривающее вывод информации на уровень данных (dataLayer) с возможностью ее передачи в ваш ресурс.

Далее вы можете исследовать полученный результат с помощью загрузки данных в Looker Studio.

Explore Data - Explore with Looker Studio

Результат в Looker Studio:

Дней с последнего сеанса в Looker Studio

Примечание: с 9 сентября 2024 года сервис Looker Studio (Google Data Studio) заблокирован на территории Российской Федерации. Для его открытия используйте инструменты обхода, например, VPN.

Получайте бесплатные уроки и фишки

По контекстной, таргетированной рекламе и аналитике