廿TT

譬如水怙牛過窓櫺 頭角四蹄都過了 因甚麼尾巴過不得

エノキタケみたいな棒グラフで Google アナリティクスランディングページ簡易レポート

RGoogleAnalytics でデータ取得、ggplot2 でプロット

R のコード

ランディングページ(LP)ごとの訪問数、ページビュー数、新規訪問数、滞在時間、直帰数、コンバージョン数をまとめて図示します。

はじめに API でデータを取得します。

library("RGoogleAnalytics")
query <- QueryBuilder()
access_token <- query$authorize()

ここでアクセストークンをコピペ。

RGoogleAnalytics をいじっている - 廿TT を参照。)

ga <- RGoogleAnalytics()
ga.profiles <- ga$GetProfileData(access_token)

query$Init(start.date = "2013-08-01",
           end.date = "2014-08-30",
           dimensions = "ga:landingPagePath",  
           metrics = "ga:visits,ga:pageviews,ga:visitors,ga:newVisits,ga:timeOnPage,ga:bounces,ga:goal2Completions",
           sort = "-ga:visits", #-をつけると大きい順になる
           table.id = paste("ga:",ga.profiles$id[1],sep="",collapse=","),
           access_token=access_token)

LP <- ga$GetReportData(query)

library(ggplot2)
library(reshape2)

dim1 =dim(LP)

LP2 =melt(LP[1:10,],id="landingPagePath")
#訪問数順で上位の10LPに絞る

ggplot(LP2,aes(y=reorder(landingPagePath,rep(10:1,dim1[2]-1)),x=value))+ #降順
  geom_segment(aes(yend=landingPagePath), colour="red",xend=0)+
  geom_point(colour="red") + 
  facet_wrap(~variable,scales="free_x",ncol=dim1[2]-1)+ #単位が違うのでx軸はfree
  labs(x="",y="") + #軸のラベルを消してる
  theme_grey(7) 
#本当はもっと大きめの文字にしたほうがいいんだろうけど
#ブログの都合上7に

出力

はい。

f:id:abrahamcow:20140914095055p:plain

見方

注目したいのは、青枠でかこったようなところ。

f:id:abrahamcow:20140914095046p:plain

訪問数は少ないが、ページビュー数、滞在時間、コンバージョン数が大きめで、かつ直帰数も少なく押さえられています。

このことから、このページにランディングしたユーザーはサイトを回遊しやすい傾向が伺えます。

SNS なんかで再周知して、訪問数を増やしてみるとおもしろいかもしれません。良い LP の卵。

> LP[7,]
           landingPagePath visits pageviews visitors newVisits timeOnPage bounces
7 /entry/2013/12/28/210035   1256      2156     1052       952     177580     934
  goal2Completions
7               87