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

{googleAnalyticsR} {ggplot2} 何秒でユーザが離脱したか、残存率の図示

直帰率や平均滞在時間よりも詳しくエンゲージメントを把握したい場合、次の図がおすすめです。

f:id:abrahamcow:20170512002456p:plain

何秒目に何パーセントのセッションが継続しているかを知ることができます。

ここでは新規訪問とリピーター訪問で層別していますが、ランディングページや流入経路で分けるのもよいと思います。

下の細かい線分はコンバージョンの発生した時刻を示しています。

library(googleAnalyticsR)
library(cowplot)
library(dplyr)
ga_auth()
account_list <- ga_account_list()
ga_id <- account_list[3,'viewId']

gadata <-
  google_analytics_4(ga_id,
                     date_range = c("2017-01-01","2017-04-30"),
                     metrics = c("sessions","goal3Completions"),
                     dimensions = c("sessionDurationBucket","userType"),
                     max = 20000)

gadata2 <-gadata %>% 
  mutate(sessionDurationBucket=as.integer(sessionDurationBucket)) %>% 
  group_by(userType) %>% 
  arrange(sessionDurationBucket) %>% 
  mutate(survival=1-cumsum(sessions)/sum(sessions),
         CVtime=sessionDurationBucket*goal3Completions)

#theme_set(theme_cowplot(font_family = "HiraKakuProN-W3")) #マックの場合

ggplot(gadata2,aes(x=sessionDurationBucket,colour=userType))+
  geom_step(aes(y=survival),size=1)+
  geom_rug(aes(x=CVtime))+
  xlab("サイト滞在時間(秒)")+ylab("残存率")+
  theme(legend.title = element_blank())+
  scale_y_continuous(labels = scales::percent)

クエリの作成方法は googleAnalyticsR の使い方(Version:0.1.0) - 廿TT を参照してください。

abrahamcow.hatenablog.com

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