Google Analytics API для маркетолога на практическом примере

  • Tutorial

Привет! По мотивам реализации одной из задач по анализу источников трафика решил написать статью-инструкцию для маркетологов. Это случай, когда маркетологам без Google Analytics API не обойтись. Статья пишется на благо веб-разработчикам, чтобы маркетологи не отвлекали по «всякой фигне».

Знакомимся с технологией на практическом примере. Поехали!

Задача


Есть около 150 000 пользователей, которые зарегистрированы на сайте. Нужно понять, из каких источников изначально пришли 1500 пользователей, которые купили продукт в октябре.
Для привлечения лидов используется модель фримиум, цикл продажи может быть до 1 года.

Из дополнительных настроек, на этапе интеграции Google Analytics, мы подключили UserID и дублировали его значение в Custom Dimension 1 (Scope: User), чтобы с UserID можно было взаимодействовать в отчетах.

Решение


Алгоритм


Для определения первого источника нужно:

  1. Открыть сервис Query Explorer.
  2. Пройти авторизацию, выбрать Account, Property и View.
  3. Составить отчет:
    • end-date: дата регистрация пользователя + 5 дней (с запасом на всякий случай)
    • start-date: дата регистрации пользователя -25 дней (с запасом, пользователь до регистрации мог совершать взаимодействия с сайтом)
    • metrics: ga:sessions
    • dimensions:

      ga:sourceMedium — источника / канал
      ga:dateHourMinute — время, включает дату, часы и минуты.
    • sort: ga:dateHourMinute — чтобы самая первая сессия отображалась в первой строке.
    • filters: ga:dimension1==158384 — ID пользователя.
  4. Должно получится как-то так:


  5. Запустить запрос, нажимая на Run Query.

Результат


После исполнения запроса должна появиться таблица с результатами:



Т.е. видим, что в заданный период до регистрации первая сессия была из источника yandex / organic.

Для одного пользователя сделали. Но как собрать для 1500, автоматизация?

Автоматизация


Под таблицей с результатами запроса, есть 2 текстовых поля:
Direct link to this Report и API Query URI.

Нас интересует второе поле с проставленной галочкой “Include current access_token ...”.

Содержание поля примерно такое:

https://www.googleapis.com/analytics/v3/data/ga?ids=ga%3A118898472&start-date=2017-10-01&end-date=2017-10-26&metrics=ga%3Asessions&dimensions=ga%3AsourceMedium%2Cga%3AdateHourMinute&sort=ga%3AdateHourMinute&filters=ga%3Adimension1%3D%3D158384&access_token=ya29.Gl30BMgGpR89kexsBJS8VMIWimIEghKVHubx9iQH7RljCyQNLjX2LLBQ9AyCCRW9K0TjfJEvwe6qY3SIRKbkm8idMZjdygbN647O7JUgXqcGyDt5b63Y2FjDbeQabfA 

Если мы откроем ссылку в браузере — увидим результат исполнения запроса в формате JSON:



Т.е. подставляя в query url данные dimension1, start-date, end-date — можем получить такую информацию по каждому из пользователей.

Файл с данными пользователей


Я сделал обычный txt файл, который содержит строки вида (UserID start-date end-date):

123456	2017-10-01	2017-10-26
123457	2017-10-02	2017-10-27

Подготовить start-date и end-date можно легко — через Excel или Google Spreadsheets:

start-date:
=date(year(B2),month(B2),day(B2)-25)

end-date:
=date(year(B2),month(B2),day(B2)+5)

Где B2 — ячейка с датой регистрации пользователя.

Делаем скрипт


В качестве языка выбрал Python — просто потому что изучаю его в настоящее время.

Алгоритм работы скрипта:

  1. Открываем файл с информацией о пользователях.
  2. Каждую из строк файла делим по “табуляции”.
  3. Разделенные данные из строки подставляем в Query String, которую мы получили при работе с Query Explorer.
  4. Получаем информацию по этой ссылке.
  5. Конвертируем текст ответа в JSON, чтобы можно было взаимодействовать с ним.
  6. Делаем бекап ответов по каждому из пользователей, который сохранится в users/%userID%.txt
  7. Попробуем пройтись циклом по разделу “rows”.
    • Если получилось — пишем на экран UserID и Source/Medium.
    • Если не получилось — пишем просто UserID.

import json
import requests


with open('users_regs.txt') as f:
    for line in f:
        value = line.split("\t")
        source = 'https://www.googleapis.com/analytics/v3/data/ga?ids=ga%3A118898472&start-date=' + value[1] +'&end-date=' + value[2].strip('\n') +'&metrics=ga%3Asessions&dimensions=ga%3AsourceMedium%2Cga%3AdateHourMinute&sort=ga%3AdateHourMinute&filters=ga%3Adimension1%3D%3D' + value[0] +'&access_token=ya29.Gl3wBOWAecjWj4GgW0Gj920Sx2SBtVBkCHZjOsPNu6MWnN1XnsNwwzVzPVBcdVwDf_7lWJd0mege38pP1PSNvc9aBA7wbndUn-h6vqS5bbbEhSOKHp4cjQvVSQiN5R4'
        
        r = requests.get(source)
        l = json.loads(r.text)
        
        with open('users/' + value[0]+'.txt', 'w') as outfile:
           json.dump(l, outfile)
		
        try:
           for row in l["rows"]:
              print(value[0] + "	" + row[0])
              break				 
        except:
           print(value[0])

Файл со скриптом назвал ga.py.

Запускаем скрипт через командную строку, наслаждаемся результатом:



Результаты исполнения скрипта будут выводиться в терминале, можно просто их скопировать для дальнейшей обработки.

Скрипт представлен для примера, вы самостоятельно можете сделать сохранение результатов в единый файл или базу данных.

Если вы будете работать с большим объемом данных — раз в час вам придется генерировать новый токен (открываем снова Query Explorer и нажимаем Run Query) и подставлять в Query String в вашем скрипте.

Успехов!

Бонусы для читателей


Онлайн-курсы


Мы дарим бесплатный доступ на три месяца изучения английского с помощью наших онлайн-курсов. Для этого просто перейдите по ссылке до 31 декабря 2017 года.

Индивидуально по Skype


Будем рады видеть вас на индивидуальных занятиях курса «Английский для IT-специалистов».
Пройдите, бесплатный вводный урок и получите комплексную обратную связь по своему уровню знаний, затем выбирайте преподавателя и программу обучения себе по душе!
  • +7
  • 10.5k
  • 5
Онлайн школа EnglishDom
64.68
Лидер в онлайн образовании
Share post

Comments 5

    0
    Гораздо проще использовать google analytics api: developers.google.com/analytics
      0
      В примере используется Google Analytics API, только через сервис Query Explorer (с графическим интерфейсом и простотой получения токена).

      Для маркетологов — то, что нужно!
      0
      Ваше решение рабочие, но Вы завязаны на тестовом файле, что не хорошо — надо следить за его актуальностью.

      Правильный путь (ИМХО) — получить список уникальных пользователей из GA, и уже потом пройтись по этим данным. Такж можно проходиться сразу по нескольким пользователям сразу: ga:dimension1==$userId1,ga:dimension1==$userId2 или регурярное выражение (ga:dimension1=~^$) — думаю, тут все понятно.

      Но тут надо понять какое будет сэмплирование данных (если будет), и если будет, то критично ли это для вашего кейса.

      ЗЫ: длина фильтра в GA API имеет ограничение по длине.
        0
        Вы завязаны на тестовом файле, что не хорошо — надо следить за его актуальностью.

        это как пример, если такая информация нужна на постоянно основе — можно и из БД вытягивать список пользователей, которые совершили покупки.

        Статья направлена на знакомство с технологией, а не о подробностях интеграции с сайтом.

        получить список уникальных пользователей из GA, и уже потом пройтись по этим данным

        Лучше брать из БД и запрашивать информацию по каждому из пользователей.

        Но тут надо понять какое будет сэмплирование данных (если будет)

        Да, это риски. В данном случае лучше по каждому пользователю отдельно пройтись, чтобы избежать сэмплирорвания.

        Такж можно проходиться сразу по нескольким пользователям сразу: ga:dimension1==$userId1,ga:dimension1==$userId2 или регурярное выражение (ga:dimension1=~^$)

        Можно. :) Но как по мне, это усложнит логику парсинга результатов.
        0
        да, всё верно говорите

        Да, это риски. В данном случае лучше по каждому пользователю отдельно пройтись, чтобы избежать сэмплирорвания.


        по опыту — часовая статистика не очень профитна, но от кейса к кесйсу всё меняется

        Можно. :) Но как по мне, это усложнит логику парсинга результатов


        возможно, но как по мне это зло можно опустить

        по работе делаем оченннь много запросов к ГА

        Only users with full accounts can post comments. Log in, please.