L'API Google Analytics Data version 1 vous permet de générer des rapports sur les entonnoirs. L'exploration de l'entonnoir vous permet de visualiser les étapes suivies par vos utilisateurs pour effectuer une tâche et voir rapidement s'ils réussissent ou s'ils échouent à chaque étape.
Fonctionnalités partagées avec les rapports principaux
Les demandes de rapport sur les entonnoirs ont la même sémantique que les demandes de rapport principales pour de nombreuses fonctionnalités partagées. Exemples : "pagination", "Filtres de dimensions" et "Utilisateurs" Les propriétés se comportent de la même manière dans les rapports sur les entonnoirs que dans les rapports principaux. Ce est consacré aux fonctionnalités de création de rapports sur les entonnoirs. Pour vous familiariser avec les les fonctionnalités de base de la création de rapports de l'API Data v1, consultez le guide sur les principes de base de la création de rapports ; ainsi que les cas d'utilisation avancés.
Méthode de création de rapports sur les entonnoirs de conversion
La version 1 de l'API Data est compatible avec les fonctionnalités de création de rapports sur les entonnoirs dans le runFunnelReport.
. Cette méthode renvoie un rapport personnalisé sur les entonnoirs de conversion
les données d'événement.
Sélectionner une entité de reporting
Toutes les méthodes de la version 1 de l'API Data nécessitent l'identifiant de propriété Google Analytics.
dans un chemin de requête d'URL sous la forme suivante :
properties/GA_PROPERTY_ID, par exemple:
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
Le rapport obtenu sera généré en fonction des données d'événement Google Analytics collectées dans la propriété Google Analytics spécifiée.
Si vous utilisez l'une des bibliothèques clientes de l'API Data,
il n'est pas nécessaire de manipuler manuellement le chemin de l'URL de la requête. La plupart des clients API
fournissez un paramètre property qui attend une chaîne au format suivant :
properties/GA_PROPERTY_ID Consultez le guide de démarrage rapide.
pour obtenir des exemples d'utilisation des bibliothèques clientes.
Demande de rapport sur les entonnoirs de conversion
Pour demander un rapport sur les entonnoirs, vous pouvez créer un RunFunnelReportRequest
. Nous vous recommandons de commencer par les paramètres de requête suivants:
Une entrée valide dans
dateRanges.Une spécification valide de l'entonnoir de conversion dans le
funnel.
Spécification de l'entonnoir
une spécification de l'entonnoir dans le fichier funnel ;
champ d'un RunFunnelReportRequest
définit le parcours utilisateur que vous souhaitez mesurer en décrivant steps.
de cet entonnoir.
Les étapes de l'entonnoir contiennent une ou plusieurs conditions que vos utilisateurs doivent remplir pour être
incluses dans cette étape du parcours de l'entonnoir. Conditions d'inclusion dans chaque
peut être décrite dans la
filterExpression
de chaque étape.
Chaque expression de filtre d'entonnoir est une combinaison de deux types de filtres:
funnelFieldFiltercrée un filtre pour une dimension ou une métrique.funnelEventFiltercrée un filtre qui correspond aux événements d'un même nom d'événement. Si une optionfunnelParameterFilterExpressionest spécifié, seul le sous-ensemble d'événements correspondant à la fois au même événement et les expressions de filtre de paramètres correspondent à ce filtre d'événement.
Les filtres peuvent être combinés à l'aide de AND,
OU
d'un groupe, mais aussi à l'aide d'une expression NOT.
Les résultats du rapport pour chaque étape de l'entonnoir sont ventilés en fonction de la dimension.
et spécifiées dans
funnelBreakdown
.
Exemple de rapport sur les entonnoirs de conversion
L'exemple suivant utilise la version 1 de l'API Google Analytics Data pour reproduire l'entonnoir par défaut. fourni dans l'outil Entonnoir de conversion d'exploration du modèle Interface Web Google Analytics:
Étapes de l'entonnoir de conversion
La configuration de l'entonnoir précédente comporte les étapes suivantes:
| # | Nom de l'étape | Condition |
|---|---|---|
| 1 | Première ouverture/visite | Nom de l'événement : first_open ou first_visit. |
| 2 | Visiteurs naturels | La dimension firstUserMedium contient le terme "résultats naturels". |
| 3 | Ouverture de session | Nom de l'événement : session_start. |
| 4 | Vue d'écran/Page vue | Nom de l'événement : screen_view ou page_view. |
| 5 | Acheter | Nom de l'événement : purchase ou in_app_purchase. |
L'étape 1 (Première ouverture/visite) de l'entonnoir inclut tous les utilisateurs après leur première ouverture/visite
interaction avec un site Web ou une application (par exemple, des utilisateurs qui ont déclenché
first_open ou first_visit.
Pour implémenter ce comportement, l'extrait de code suivant spécifie un objet FunnelStep avec un
filterExpression.
Le champ de l'expression de filtre est un objet FunnelFilterExpression.
construit en combinant deux
FunnelEventFilter
entités à l'aide d'un opérateur OR
.
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
}
L'étape 2 (Visiteurs naturels) de l'entonnoir inclut les utilisateurs dont le premier support
inclut le terme "résultats naturels". Dans l'extrait de code suivant, la méthode fieldName
champ de FunnelFieldFilter
indique au filtre de correspondre à la dimension firstUserMedium.
stringFilter
contient une condition pour inclure uniquement les valeurs de
la dimension qui contient le terme "résultats naturels".
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
}
Les étapes restantes de l'entonnoir peuvent être spécifiées de la même manière.
Dimension "Répartition"
Une dimension de répartition facultative (deviceCategory dans cet exemple) peut être
spécifié à l'aide d'un élément FunnelBreakdown
objet:
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
}
Par défaut, seules les cinq premières valeurs distinctes de la dimension "Répartition" sont
incluses dans le rapport. Vous pouvez utiliser le limit
de l'objet FunnelBreakdown pour ignorer ce comportement.
Requête de rapport complète sur l'entonnoir de conversion
Voici une requête complète qui génère un rapport sur les entonnoirs:
HTTP
POST https://analyticsdata.googleapis.com/v1alpha/properties/GA_PROPERTY_ID:runFunnelReport
{
"dateRanges": [
{
"startDate": "30daysAgo",
"endDate": "today"
}
],
"funnelBreakdown": {
"breakdownDimension": {
"name": "deviceCategory"
}
},
"funnel": {
"steps": [
{
"name": "First open/visit",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_open"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "first_visit"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Organic visitors",
"filterExpression": {
"funnelFieldFilter": {
"fieldName": "firstUserMedium",
"stringFilter": {
"matchType": "CONTAINS",
"caseSensitive": false,
"value": "organic"
}
}
}
},
{
"name": "Session start",
"filterExpression": {
"funnelEventFilter": {
"eventName": "session_start"
}
}
},
{
"name": "Screen/Page view",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "screen_view"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "page_view"
}
}
]
}
}
},
{
"name": "Purchase",
"filterExpression": {
"orGroup": {
"expressions": [
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "purchase"
}
},
{
"funnelEventFilter": {
"eventName": "in_app_purchase"
}
}
]
}
}
}
]
}
}
Signaler la réponse
Réponse au rapport sur les entonnoirs de conversion
d'une demande API de rapport sur les entonnoirs se compose de deux parties principales, toutes deux renvoyées
en tant que FunnelSubReport
l'objet: Schéma de l'entonnoir de conversion et Tableau de l'entonnoir de conversion.
Schéma de l'entonnoir de conversion
Schéma de l'entonnoir de conversion, affiché dans la funnelVisualization
de la réponse de rapport sur l'entonnoir,
contient une vue d'ensemble du rapport sur les entonnoirs. Cette fonctionnalité est utile,
pour visualiser rapidement le rapport généré sur les entonnoirs.
Chaque ligne du tableau de visualisation de l'entonnoir contient tout ou partie des les champs suivants:
Nom de l'étape de l'entonnoir de conversion (
funnelStepNamedimension).Nombre d'utilisateurs actifs (
activeUsersmétrique).Segmenter (
segmentdimension). Présent uniquement siSegmentest spécifiée dans la requête de l'entonnoir.Date (
datedimension). Présent uniquement siTRENDED_FUNNELle type de visualisation a été spécifié dans la requête.Dimension "Action suivante" (
funnelStepNextActiondimension). Présent uniquement siFunnelNextActionest spécifiée dans la requête de l'entonnoir.
Voici à quoi ressemblerait l'entonnoir de conversion dans l'interface Web de Google Analytics : section "Visualisation" de l'exemple de rapport de ce guide:
Tableau de l'entonnoir
Tableau de l'entonnoir, renvoyé dans le funnelTable
de la réponse de rapport sur l'entonnoir,
représente la partie
principale du rapport. Chaque ligne du tableau
contient tout ou partie des champs suivants:
Nom de l'étape de l'entonnoir de conversion (
funnelStepNamedimension).Dimension "Répartition".
Nombre d'utilisateurs actifs (
activeUsersmétrique).Taux d'achèvement des étapes (
funnelStepCompletionRatemétrique).Nombre d'abandons d'étape (métrique
funnelStepAbandonments).Taux d'abandon d'étape (métrique
funnelStepAbandonmentRate).Nom du segment (
segmentdimension). Présent uniquement siSegmentest spécifiée dans la requête de l'entonnoir.
Les valeurs totales sont renvoyées sous la forme
ligne distincte avec RESERVED_TOTAL comme valeur de dimension de répartition.
Voici un exemple de tableau d'entonnoir de conversion affiché dans le site Web de Google Analytics interface:
Réponse brute
L'extrait de code suivant montre un exemple de données brutes renvoyées en réponse.
à la requête runFunnelReport.
Selon les données collectées par votre propriété, l'exemple de rapport afficher le rapport suivant indiquant le nombre d'utilisateurs actifs inclus dans chaque étape de l'entonnoir.
{
"funnelTable": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
},
{
"name": "deviceCategory"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepCompletionRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonments",
"type": "TYPE_INTEGER"
},
{
"name": "funnelStepAbandonmentRate",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "RESERVED_TOTAL"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
},
{
"value": "0.27780178359495106"
},
{
"value": "3337686"
},
{
"value": "0.72219821640504889"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "desktop"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4015959"
},
{
"value": "0.27425279989163237"
},
{
"value": "2914571"
},
{
"value": "0.72574720010836768"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "mobile"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "595760"
},
{
"value": "0.29156035987646034"
},
{
"value": "422060"
},
{
"value": "0.70843964012353966"
}
]
},
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
},
{
"value": "tablet"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "33638"
},
{
"value": "0.205571080325822"
},
{
"value": "26723"
},
{
"value": "0.79442891967417806"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"funnelVisualization": {
"dimensionHeaders": [
{
"name": "funnelStepName"
}
],
"metricHeaders": [
{
"name": "activeUsers",
"type": "TYPE_INTEGER"
}
],
"rows": [
{
"dimensionValues": [
{
"value": "1. First open/visit"
}
],
"metricValues": [
{
"value": "4621565"
}
]
},
...
],
"metadata": {
"samplingMetadatas": [
{
"samplesReadCount": "9917254",
"samplingSpaceSize": "1162365416"
}
]
}
},
"kind": "analyticsData#runFunnelReport"
}
Bibliothèques clientes
Consultez le guide de démarrage rapide pour en savoir plus sur comment installer et configurer des bibliothèques clientes.
Voici des exemples utilisant des bibliothèques clientes qui exécutent une requête d'entonnoir et affichent la de réponse.
Java
import com.google.analytics.data.v1alpha.AlphaAnalyticsDataClient; import com.google.analytics.data.v1alpha.DateRange; import com.google.analytics.data.v1alpha.Dimension; import com.google.analytics.data.v1alpha.DimensionHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelBreakdown; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelEventFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFieldFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpression; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelFilterExpressionList; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelStep; import com.google.analytics.data.v1alpha.FunnelSubReport; import com.google.analytics.data.v1alpha.MetricHeader; import com.google.analytics.data.v1alpha.Row; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportRequest; import com.google.analytics.data.v1alpha.RunFunnelReportResponse; import com.google.analytics.data.v1alpha.SamplingMetadata; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter; import com.google.analytics.data.v1alpha.StringFilter.MatchType; /** * Google Analytics Data API sample application demonstrating the creation of a funnel report. * * <p>See * https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/rest/v1alpha/properties/runFunnelReport * for more information. * * <p>Before you start the application, please review the comments starting with "TODO(developer)" * and update the code to use correct values. * * <p>To run this sample using Maven: * * <pre>{@code * cd google-analytics-data * mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.google.analytics.data.samples.RunFunnelReportSample" * }</pre> */ public class RunFunnelReportSample { public static void main(String... args) throws Exception { /** * TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 property ID before * running the sample. */ String propertyId = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID"; sampleRunFunnelReport(propertyId); } /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * <ol> * <li>First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * <li>Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * <li>Session start (event name is `session_start`). * <li>Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * <li>Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * </ol> * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 */ static void sampleRunFunnelReport(String propertyId) throws Exception { // Using a default constructor instructs the client to use the credentials // specified in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS environment variable. try (AlphaAnalyticsDataClient analyticsData = AlphaAnalyticsDataClient.create()) { RunFunnelReportRequest.Builder requestBuilder = RunFunnelReportRequest.newBuilder() .setProperty("properties/" + propertyId) .addDateRanges(DateRange.newBuilder().setStartDate("30daysAgo").setEndDate("today")) .setFunnelBreakdown( FunnelBreakdown.newBuilder() .setBreakdownDimension(Dimension.newBuilder().setName("deviceCategory"))); // Adds each step of the funnel. requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("First open/visit") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_open"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("first_visit")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Organic visitors") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelFieldFilter( FunnelFieldFilter.newBuilder() .setFieldName("firstUserMedium") .setStringFilter( StringFilter.newBuilder() .setMatchType(MatchType.CONTAINS) .setCaseSensitive(false) .setValue("organic"))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Session start") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder().setEventName("session_start")))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Screen/Page view") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("screen_view"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("page_view")))))); requestBuilder .getFunnelBuilder() .addSteps( FunnelStep.newBuilder() .setName("Purchase") .setFilterExpression( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setOrGroup( FunnelFilterExpressionList.newBuilder() .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("purchase"))) .addExpressions( FunnelFilterExpression.newBuilder() .setFunnelEventFilter( FunnelEventFilter.newBuilder() .setEventName("in_app_purchase")))))); // Make the request. RunFunnelReportResponse response = analyticsData.runFunnelReport(requestBuilder.build()); printRunFunnelReportResponse(response); } } /** Prints results of a runFunnelReport call. */ static void printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse response) { System.out.println("Report result:"); System.out.println("=== FUNNEL VISUALIZATION ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelVisualization()); System.out.println("=== FUNNEL TABLE ==="); printFunnelSubReport(response.getFunnelTable()); } /** Prints the contents of a FunnelSubReport object. */ private static void printFunnelSubReport(FunnelSubReport funnelSubReport) { System.out.println("Dimension headers:"); for (DimensionHeader dimensionHeader : funnelSubReport.getDimensionHeadersList()) { System.out.println(dimensionHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Metric headers:"); for (MetricHeader metricHeader : funnelSubReport.getMetricHeadersList()) { System.out.println(metricHeader.getName()); } System.out.println(); System.out.println("Dimension and metric values for each row in the report:"); for (int rowIndex = 0; rowIndex < funnelSubReport.getRowsCount(); rowIndex++) { Row row = funnelSubReport.getRows(rowIndex); for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getDimensionValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getDimensionHeaders(fieldIndex).getName(), row.getDimensionValues(fieldIndex).getValue()); } for (int fieldIndex = 0; fieldIndex < row.getMetricValuesCount(); fieldIndex++) { System.out.printf( "%s: '%s'%n", funnelSubReport.getMetricHeaders(fieldIndex).getName(), row.getMetricValues(fieldIndex).getValue()); } } System.out.println(); System.out.println("Sampling metadata for each date range:"); for (int metadataIndex = 0; metadataIndex < funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatasCount(); metadataIndex++) { SamplingMetadata samplingMetadata = funnelSubReport.getMetadata().getSamplingMetadatas(metadataIndex); System.out.printf( "Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d, samplingSpaceSize=%d%n", metadataIndex, samplingMetadata.getSamplesReadCount(), samplingMetadata.getSamplingSpaceSize()); } } }
PHP
use Google\Analytics\Data\V1alpha\Client\AlphaAnalyticsDataClient; use Google\Analytics\Data\V1alpha\DateRange; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Dimension; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelBreakdown; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelEventFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFieldFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpression; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelFilterExpressionList; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelStep; use Google\Analytics\Data\V1alpha\Funnel; use Google\Analytics\Data\V1alpha\FunnelSubReport; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportRequest; use Google\Analytics\Data\V1alpha\RunFunnelReportResponse; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter; use Google\Analytics\Data\V1alpha\StringFilter\MatchType; /** * Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. * * Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). * Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). * Step 3: Session start (event name is `session_start`). * Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). * Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). * * The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel * Exploration template of the Google Analytics UI. See more at * https://support.google.com/analytics/answer/9327974 * * @param string $propertyId Your GA-4 Property ID */ function run_funnel_report(string $propertyId) { // Create an instance of the Google Analytics Data API client library. $client = new AlphaAnalyticsDataClient(); // Create the funnel report request. $request = (new RunFunnelReportRequest()) ->setProperty('properties/' . $propertyId) ->setDateRanges([ new DateRange([ 'start_date' => '30daysAgo', 'end_date' => 'today', ]), ]) ->setFunnelBreakdown( new FunnelBreakdown([ 'breakdown_dimension' => new Dimension([ 'name' => 'deviceCategory' ]) ]) ) ->setFunnel(new Funnel()); // Add funnel steps to the funnel. // 1. Add first open/visit step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'First open/visit', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_open', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'first_visit' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 2. Add organic visitors step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Organic visitors', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_field_filter' => new FunnelFieldFilter([ 'field_name' => 'firstUserMedium', 'string_filter' => new StringFilter([ 'match_type' => MatchType::CONTAINS, 'case_sensitive' => false, 'value' => 'organic', ]) ]) ]) ]); // 3. Add session start step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Session start', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'session_start', ]) ]) ]); // 4. Add screen/page view step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Screen/Page view', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'screen_view', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'page_view' ]) ]) ] ]) ]) ]); // 5. Add purchase step. $request->getFunnel()->getSteps()[] = new FunnelStep([ 'name' => 'Purchase', 'filter_expression' => new FunnelFilterExpression([ 'or_group' => new FunnelFilterExpressionList([ 'expressions' => [ new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'purchase', ]) ]), new FunnelFilterExpression([ 'funnel_event_filter' => new FunnelEventFilter([ 'event_name' => 'in_app_purchase' ]) ]) ] ]) ]) ]); // Make an API call. $response = $client->runFunnelReport($request); printRunFunnelReportResponse($response); } /** * Print results of a runFunnelReport call. * @param RunFunnelReportResponse $response */ function printRunFunnelReportResponse(RunFunnelReportResponse $response) { print 'Report result: ' . PHP_EOL; print '=== FUNNEL VISUALIZATION ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelVisualization()); print '=== FUNNEL TABLE ===' . PHP_EOL; printFunnelSubReport($response->getFunnelTable()); } /** * Print the contents of a FunnelSubReport object. * @param FunnelSubReport $subReport */ function printFunnelSubReport(FunnelSubReport $subReport) { print 'Dimension headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getDimensionHeaders() as $dimensionHeader) { print $dimensionHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Metric headers:' . PHP_EOL; foreach ($subReport->getMetricHeaders() as $metricHeader) { print $metricHeader->getName() . PHP_EOL; } print PHP_EOL . 'Dimension and metric values for each row in the report:'; foreach ($subReport->getRows() as $rowIndex => $row) { print PHP_EOL . 'Row #' . $rowIndex . PHP_EOL; foreach ($row->getDimensionValues() as $dimIndex => $dimValue) { $dimName = $subReport->getDimensionHeaders()[$dimIndex]->getName(); print $dimName . ": '" . $dimValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } foreach ($row->getMetricValues() as $metricIndex => $metricValue) { $metricName = $subReport->getMetricHeaders()[$metricIndex]->getName(); print $metricName . ": '" . $metricValue->getValue() . "'" . PHP_EOL; } } print PHP_EOL . 'Sampling metadata for each date range:' . PHP_EOL; foreach($subReport->getMetadata()->getSamplingMetadatas() as $metadataIndex => $metadata) { printf('Sampling metadata for date range #%d: samplesReadCount=%d' . 'samplingSpaceSize=%d%s', $metadataIndex, $metadata->getSamplesReadCount(), $metadata->getSamplingSpaceSize(), PHP_EOL); } }
Python
from google.analytics.data_v1alpha import AlphaAnalyticsDataClient from google.analytics.data_v1alpha.types import ( DateRange, Dimension, Funnel, FunnelBreakdown, FunnelEventFilter, FunnelFieldFilter, FunnelFilterExpression, FunnelFilterExpressionList, FunnelStep, RunFunnelReportRequest, StringFilter, ) def run_sample(): """Runs the sample.""" # TODO(developer): Replace this variable with your Google Analytics 4 # property ID before running the sample. property_id = "YOUR-GA4-PROPERTY-ID" run_funnel_report(property_id) def run_funnel_report(property_id="YOUR-GA4-PROPERTY-ID"): """Runs a funnel query to build a report with 5 funnel steps. Step 1: First open/visit (event name is `first_open` or `first_visit`). Step 2: Organic visitors (`firstUserMedium` dimension contains the term "organic"). Step 3: Session start (event name is `session_start`). Step 4: Screen/Page view (event name is `screen_view` or `page_view`). Step 5: Purchase (event name is `purchase` or `in_app_purchase`). The report configuration reproduces the default funnel report provided in the Funnel Exploration template of the Google Analytics UI. See more at https://support.google.com/analytics/answer/9327974 """ client = AlphaAnalyticsDataClient() request = RunFunnelReportRequest( property=f"properties/{property_id}", date_ranges=[DateRange(start_date="30daysAgo", end_date="today")], funnel_breakdown=FunnelBreakdown( breakdown_dimension=Dimension(name="deviceCategory") ), funnel=Funnel( steps=[ FunnelStep( name="First open/visit", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_open" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="first_visit" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Organic visitors", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_field_filter=FunnelFieldFilter( field_name="firstUserMedium", string_filter=StringFilter( match_type=StringFilter.MatchType.CONTAINS, case_sensitive=False, value="organic", ), ) ), ), FunnelStep( name="Session start", filter_expression=FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="session_start" ) ), ), FunnelStep( name="Screen/Page view", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="screen_view" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="page_view" ) ), ] ) ), ), FunnelStep( name="Purchase", filter_expression=FunnelFilterExpression( or_group=FunnelFilterExpressionList( expressions=[ FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="purchase" ) ), FunnelFilterExpression( funnel_event_filter=FunnelEventFilter( event_name="in_app_purchase" ) ), ] ) ), ), ] ), ) response = client.run_funnel_report(request) print_run_funnel_report_response(response) def print_funnel_sub_report(funnel_sub_report): """Prints the contents of a FunnelSubReport object.""" print("Dimension headers:") for dimension_header in funnel_sub_report.dimension_headers: print(dimension_header.name) print("\nMetric headers:") for metric_header in funnel_sub_report.metric_headers: print(metric_header.name) print("\nDimensions and metric values for each row in the report:") for row_idx, row in enumerate(funnel_sub_report.rows): print("\nRow #{}".format(row_idx)) for field_idx, dimension_value in enumerate(row.dimension_values): dimension_name = funnel_sub_report.dimension_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(dimension_name, dimension_value.value)) for field_idx, metric_value in enumerate(row.metric_values): metric_name = funnel_sub_report.metric_headers[field_idx].name print("{}: '{}'".format(metric_name, metric_value.value)) print("\nSampling metadata for each date range:") for metadata_idx, metadata in enumerate( funnel_sub_report.metadata.sampling_metadatas ): print( "Sampling metadata for date range #{}: samplesReadCount={}, " "samplingSpaceSize={}".format( metadata_idx, metadata.samples_read_count, metadata.sampling_space_size ) ) def print_run_funnel_report_response(response): """Prints results of a runFunnelReport call.""" print("Report result:") print("=== FUNNEL VISUALIZATION ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_visualization) print("=== FUNNEL TABLE ===") print_funnel_sub_report(response.funnel_table)