การค้นหาขั้นสูงในหน้านี้มีผลกับข้อมูลการส่งออกเหตุการณ์ BigQuery สำหรับ Google Analytics 4 โปรดดูตำราอาหาร BigQuery สำหรับ Universal Analytics หากคุณกำลังมองหาแหล่งข้อมูลเดียวกันสำหรับ Universal Analytics ให้ลองใช้คำค้นหาพื้นฐานก่อนลองใช้คำค้นหาขั้นสูง
ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อโดยลูกค้าที่ซื้อผลิตภัณฑ์บางอย่าง
คำค้นหาต่อไปนี้แสดงผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงนั้นไป ตัวอย่างนี้ไม่ได้ถือว่าผลิตภัณฑ์มีการซื้อในคำสั่งซื้อเดียวกัน
ตัวอย่างที่เพิ่มประสิทธิภาพใช้ฟีเจอร์การเขียนสคริปต์ของ BigQuery เพื่อกำหนดตัวแปรที่ประกาศรายการที่จะกรอง แม้ว่าวิธีนี้จะไม่ปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่วิธีนี้เป็นวิธีที่อ่านง่ายกว่าสำหรับการกำหนดตัวแปรเมื่อเทียบกับการสร้างตารางค่าเดียวโดยใช้อนุประโยค WITH
การค้นหาแบบง่ายจะใช้แนวทางหลังโดยใช้อนุประโยค WITH
คำค้นหาแบบง่ายจะสร้างรายการ "ผู้ซื้อผลิตภัณฑ์ A" แยกต่างหากและจะรวมข้อมูลดังกล่าว แต่การค้นหาที่เพิ่มประสิทธิภาพจะสร้างรายการสินค้าทั้งหมดที่ผู้ใช้ซื้อไว้ในคำสั่งซื้อต่างๆ โดยใช้ฟังก์ชัน ARRAY_AGG
จากนั้นใช้วลี WHERE
ด้านนอก ระบบจะกรองรายการซื้อของผู้ใช้ทุกรายให้แสดง target_item
และแสดงเฉพาะสินค้าที่เกี่ยวข้องเท่านั้น
แบบง่าย
-- 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;
เพิ่มประสิทธิภาพ
-- 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;
จำนวนเงินที่ใช้โดยเฉลี่ยต่อเซสชันการซื้อของผู้ใช้
คำค้นหาต่อไปนี้แสดงจำนวนเงินโดยเฉลี่ยที่ผู้ใช้แต่ละคนใช้ไปต่อเซสชัน ซึ่งจะพิจารณาเฉพาะเซสชันที่ผู้ใช้ทำการซื้อเท่านั้น
-- 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
รหัสเซสชันล่าสุดและหมายเลขเซสชันของผู้ใช้
การค้นหาต่อไปนี้จะแสดงรายการ ga_session_id และ ga_session_number ล่าสุดในช่วง 4 วันที่ผ่านมาสำหรับรายชื่อผู้ใช้ คุณจะระบุลิสต์ user_pseudo_id
หรือลิสต์ user_id
ก็ได้
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);