Google Analytics360を導入する大きなメリットとして、BigQuery Exportがあります。本日はBigQuery Exportで私が実現していることをまとめたいと思います。

そもそもBigQuery Exportとは？

BigQuery は、大規模なデータセットに対するクエリをごく短時間で実行できる Google 開発者向けツールです。Google アナリティクス 360 のアカウントから BigQuery にセッションとヒットをエクスポートすれば、SQL 型言語を使用して、アナリティクスのすべてのデータを対象にクエリを実行できます。データを BigQuery にエクスポートすると、そのデータの所有者になり、BigQuery ACL を使用して、プロジェクトやデータセットの権限を管理できます。
参照元：https://support.google.com/analytics/answer/3437618?hl=ja

つまり、Google AnalyticsのデータをBigQuery上でクエリを実行できます。これは便利で、Google Analytics360のレポートフォーマットに縛られない自由な分析レポートを作成することができます。

BigQuery Export のスキーマ

BigQuery Export 後のデータセットはこちらに詳細が載っているのでご確認ください。良くここを見に来ます。

RECORD型のカラムになってるので、hitsでの分析を実施したい場合は、ネストされたUNNEST関数でフラットにしてあげる必要があります。

■良く使うフィールド名
fullvisitorid：ユーザー数
total.visits：セッション数
hits.page.hostname：サイト指定
trafficSource.source ： 参照元
trafficSource.medium ：メディア
device.operatingSystem：デバイス
hits.hitNumber  ：最初ヒット
transaction.transactionId：dataleyarを登録している場合の購入数
device.browser：ブラウザ

BigQuery Export セットアップ

上記に詳しく書いてあるので見ながら進めれば特に問題はありません。
個人的に困った点は以下↓

・Google API コンソール プロジェクト権限がそもそもない。
・5億ヒットのエクスポートは約 1TB に相当し、月額およそ 20ドルになるので・・費用感がわからないと事故る。ただ入れるメリットは大きいのでエンジニアと相談して見積もりを実施。

まとめ

今回はGoogle Analytics360を導入するメリットの1つである、BigQuery Exportについてまとめさせていただきました。
データをBIgQuery側にすべて集めることで分析がしやすくなります。

特にWeb to APP、APP to Webの分析で困っている企業はGoogle Analytics360を導入し分析の幅を広げることで、予算アロケーションから施策の優先順位がより広く、正しく行えると思います！

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