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。
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:0.4.0) - 廿TTを参照してください。
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