שאילתות מתקדמות

השאילתות המתקדמות בדף הזה חלות על נתוני ייצוא האירועים ב-BigQuery עבור ב-Google Analytics. אם אתם אכן משתמשים, אפשר לעיין במדריך BigQuery ל-Universal Analytics. ומחפשים את אותו משאב גם ב-Universal Analytics. כדאי לנסות את השאילתות הבסיסיות לפני שאתם מנסים את הפתרונות המתקדמים.

מוצרים שנרכשו על ידי לקוחות שרכשו מוצר מסוים

השאילתה הבאה מראה אילו מוצרים אחרים נרכשו על ידי לקוחות רכשו מוצר ספציפי. הדוגמה הזו לא מניחה שהמוצרים נרכשו באותה הזמנה.

הדוגמה שעברה אופטימיזציה מסתמכת על תכונות כתיבת סקריפטים של BigQuery כדי להגדיר משתנה שקובעת לפי אילו פריטים לסנן. הפעולה הזו לא משפרת את הביצועים, זו גישה קריאה יותר להגדרת משתנים, בהשוואה ליצירת טבלת ערכים בודדים באמצעות תנאי WITH. השאילתה הפשוטה משתמשת השנייה באמצעות התנאי WITH.

השאילתה הפשוטה יוצרת רשימה נפרדת של "קונים של מוצר א" ומבצעת לאחד עם הנתונים האלה. במקום זאת, השאילתה שעברה אופטימיזציה יוצרת רשימה של כל הפריטים המשתמש ביצע רכישה בהזמנות באמצעות הפונקציה ARRAY_AGG. ואז באמצעות סעיף WHERE חיצוני, רשימות רכישות מכל המשתמשים מסוננות לפי target_item ורק פריטים רלוונטיים מוצגים.

פשוט

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

בוצעה אופטימיזציה

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

ההוצאה הכספית הממוצעת של כל משתמש לכל סשן רכישה

השאילתה הבאה מציגה את סכום הכסף ההוצאה הממוצע בכל סשן משתמש. המערכת מביאה בחשבון רק את הסשנים שבהם המשתמש ביצע רכישה.

-- Example: Average amount of money spent per purchase session by user.

WITH
  events AS (
    SELECT
      session.value.int_value AS session_id,
      COALESCE(spend.value.int_value, spend.value.float_value, spend.value.double_value, 0.0)
        AS spend_value,
      event.*

    -- Replace table name
    FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*` AS event
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS session
      ON session.key = 'ga_session_id'
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS spend
      ON spend.key = 'value'

    -- Replace date range
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(DISTINCT session_id) AS session_count,
  SUM(spend_value) / COUNT(DISTINCT session_id) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM events
WHERE event_name = 'purchase' and session_id IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id

מזהה הסשן האחרון ומספר הסשן של המשתמשים

השאילתה הבאה מספקת את הרשימה של הפרמטרים ga_session_id האחרונים ו- ga_session_number מ-4 הימים האחרונים עבור רשימה של משתמשים. ניתן לספק רשימה של user_pseudo_id או רשימה של user_id.

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);