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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

Google アナリティクスのデータをツリーマップで可視化してユーザーをターゲティング

ツリーマップの紹介

R の treemap パッケージを使えば、かんたんにツリーマップを作成できます。
やってみましょう。

まずは RGoogleAnalytics でデータを取得。
RGoogleAnalytics をいじっている - 廿TT 参照)

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

ここでアクセストークンをコピペ。

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

query$Init(start.date = "2014-09-19",
           end.date = "2014-10-16",
           dimensions = "ga:region,ga:userGender,ga:userAgeBracket",  
           metrics = "ga:users,ga:avgSessionDuration",
           table.id = paste("ga:",ga.profiles$id[1],sep="",collapse=","),
           access_token=access_token)
dat1 <- ga$GetReportData(query)

以上でデータの取得は完了。
管理画面ではディメンションは 2 つまでしか指定できませんが、API から呼ぶ場合は 3 つ以上指定できるところがポイントです。

今回は ga:region(県)、ga:userGender(性別)、ga:userAgeBracket(年齢層)にしました。

#作図
treemap(dat1,
#グループ分けに対応する変数を指定
        index=c("userGender","userAgeBracket","region"), 
#四角の面積に対応する変数を指定
        vSize="users", 
#色に対応する変数を指定
        vColor="avgSessionDuration", 
        type="value")

出力は下図の通りです。
f:id:abrahamcow:20141017091304p:plain

面積が user(ユーザー数)、色の濃さが avgSessionDuration(平均滞在時間)に対応しています。

treemap の引数 index で指定した順番に階層構造(木構造)になっています。

第一階層は男女別、
f:id:abrahamcow:20141017091836p:plain

第二階層が年齢層別、
f:id:abrahamcow:20141017091847p:plain

第三階層が地域別です。

最も色の濃いところが、千葉県の35〜44歳の男性。
この層は平均滞在時間が長いことから、サイトへの関心が高いことが伺えます。
ただし面積は小さいので数は少ないです。

ツリーマップはターゲティング広告との相性がいい

GA リマーケティングなどのターゲティング広告(アナグラム株式会社 | 複雑なGoogleアナリティクスリマーケティングで簡単に成果を上げる5つの手法と設定方法 などを参照)は、ツリーマップと相性がいいと思われます。

例えば
「最も色の濃いところが、千葉県の35〜44歳の男性。ここを狙って広告を出したら、関心の高いユーザーが集まりやすいかな」
とか
「でも、面積は小さいし数は多くないから、ボリュームのある東京の25〜34歳の男性を狙おうかな」
などと考えれば、データを活用した広告が打てます。

#千葉県の35〜44歳の男性は61人
> with(dat1, users[userGender =="female" & userAgeBracket == "25-34"])
[1] 61

#東京の25〜34歳の男性は266人
> with(dat1, users[region=="Tokyo" & userGender =="male" & userAgeBracket == "25-34"])
[1] 266

#全体では1033人
> sum(dat1$users)
[1] 1033

このブログはなにか特定の商品を売るとかの明確な目的がないため、平均滞在時間で色付けしましたが、目的に合わせて適当な指標(コンバージョンレート等)をお選びください。

また、ディメンションも変えてみて、いろいろ試していただければ幸いです。

Google アナリティクス API のディメンション、指標は下記を参照してください。
Dimensions & Metrics Reference - Google Analytics — Google Developers

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