R এর সাথে Google Analytics ব্যবহার করে

অ্যান্ডি গ্রানোভিটজ , গুগল অ্যানালিটিক্স ডেভেলপার অ্যাডভোকেট - সেপ্টেম্বর 2014

এই নিবন্ধটির লক্ষ্য হল বর্তমানে R ব্যবহার করছেন এমন মহান পরিসংখ্যানবিদ, গবেষক এবং ডেটা সায়েন্টিস্টদের উৎসাহিত করা যা Google অ্যানালিটিক্সকে একটি দরকারী ডেটাসেট হিসাবে দেখতে, এবং একইভাবে, Google Analytics ব্যবহারকারীদের তাদের গুরুতর ডেটা ক্রঞ্চিং প্রয়োজনের জন্য R ব্যবহার করতে উত্সাহিত করা। এই নিবন্ধটি একটি উদাহরণের মধ্য দিয়ে চলে যা দেখায় যে কীভাবে R-এ Google Analytics ডেটা ব্যবহার করে বিপণন প্রচারাভিযানের দীর্ঘমেয়াদী মূল্য পরিমাপ করা যায়।

ভূমিকা

R , পরিসংখ্যানগত কম্পিউটিং-এর জন্য জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা, ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি বিশ্লেষণ এবং অঙ্কন করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার। আপনি যখন আপনার Google Analytics ডেটার সাথে R-কে একত্রিত করেন, তখন আপনি পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং আপনার ব্যবসাকে আরও ভালভাবে বুঝতে এবং উন্নত করতে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারেন।

এই নিবন্ধের বাকি অংশে R এর সাথে Google Analytics লাইব্রেরি ব্যবহার করে কিছু অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ ডেটা এবং গ্রাফ তৈরি করতে প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলি বর্ণনা করা হয়েছে।

সেটআপ

RGoogleAnalytics লাইব্রেরি আপনাকে R থেকে স্থানীয়ভাবে Google Analytics ডেটা পুনরুদ্ধার করতে দেয়। শুরু করতে:

  1. বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন ডেটা রয়েছে এমন একটি Google Analytics অ্যাকাউন্টে আপনার অ্যাক্সেস আছে তা যাচাই করুন
  2. আর ইনস্টল করুন
  3. RGoogleAnalytics প্যাকেজ ইনস্টল করুন
  4. আপনি R-এর মধ্যে Google Analytics ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারেন তা নিশ্চিত করতে Github-এর উদাহরণ কোড অনুসরণ করুন

অতিরিক্ত সেটআপ সম্পদের জন্য, RGoogleAnalytics সেটআপ গাইড দেখুন।

প্রশ্ন

আমার বিপণন প্রচারাভিযানের দীর্ঘমেয়াদী মূল্য কি?

বিপণন প্রচারাভিযানগুলি স্বল্পমেয়াদে রূপান্তর ঘটায় কিনা তা নির্ধারণে Google Analytics-এর স্ট্যান্ডার্ড রিপোর্টগুলি আপনাকে সাহায্য করতে পারে, তবে প্রচারণার দীর্ঘমেয়াদী মান নির্ধারণ করা কঠিন হতে পারে কারণ এর জন্য আপনাকে ক্রমবর্ধমান বিশ্লেষণ করতে হবে।

বিশ্লেষণ

বিপণন প্রচারাভিযানের দীর্ঘমেয়াদী মূল্য নির্ধারণ করতে, আপনি প্রদত্ত দলগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান রাজস্ব এবং লেনদেন গ্রাফ তৈরি করতে R ব্যবহার করতে পারেন। এইভাবে, আপনি দেখতে সক্ষম হবেন যে গ্রাহকদের একটি গ্রুপ কতগুলি লেনদেন করেছে যা একটি প্রদত্ত বিপণন প্রচারাভিযান থেকে অর্জিত হয়েছে দীর্ঘ সময়ের মধ্যে। এটি একটি আরও মানক বিশ্লেষণের বিপরীতে, যেখানে আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে একটি বিপণন প্রচারাভিযান থেকে আপনার সম্পত্তি পরিদর্শন করা গ্রাহক অবিলম্বে একটি ক্রয় করেছে কিনা।

প্রশ্ন

এই বিশ্লেষণটি সম্পাদন করতে, RGoogleAnalytics নমুনা ক্যোয়ারী পরিবর্তন করা যেতে পারে। নীচের ক্যোয়ারীটি সেই সমস্ত ব্যবহারকারীদের জন্য লেনদেন এবং রাজস্ব টেনেছে যারা 1 সেপ্টেম্বর থেকে 7 সেপ্টেম্বর, 2014-এর মধ্যে ক্যাম্পেইন A থেকে সাইটটি প্রথম পরিদর্শন করেছেন এবং 1 সেপ্টেম্বর থেকে 29 নভেম্বরের মধ্যে কোনো সময়ে কেনাকাটা করেছেন৷

query.list <- Init(start.date = "2014-09-01",
        end.date = "2014-11-29",
        dimensions = "ga:date",
        metrics = "ga:transactions,ga:transactionRevenue",
        segment = "users::sequence::^ga:userType==New%20Visitor;dateOfSession<>2014-09-01_2014-09-07;ga:campaign==Campaign%20A;->>perSession::ga:transactions>0",
        max.results = 10000,
        sort = "ga:date",
        table.id = tableId)

যদি বিভাগটি বাদ দেওয়া হয়, এই ক্যোয়ারীটি তারিখ অনুসারে সমস্ত ব্যবহারকারীর জন্য লেনদেন এবং রাজস্ব বের করে। সেগমেন্ট যোগ করার ক্ষেত্রে শুধুমাত্র সেই ব্যবহারকারীদের অন্তর্ভুক্ত যারা প্রথমবার সাইটটি পরিদর্শন করেছেন এবং নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি লেনদেন করেছেন।

সেগমেন্ট বোঝা

সেগমেন্টে কয়েকটি ক্রম শর্ত রয়েছে:

  1. বিভাগটি users:: শর্তের সাথে মেলে এমন সেশনগুলিই নয়, শর্তের সাথে মেলে এমন ব্যবহারকারীদের মধ্যে সমস্ত সেশন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য।
  2. sequence:: উপসর্গ ব্যবহারকারীদের একটি সেট নির্বাচন করার অনুমতি দেয় যা ধাপগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট সম্পূর্ণ করেছে। এই ক্ষেত্রে, প্রথম পদক্ষেপটি একটি নির্দিষ্ট সময়ে একটি নির্দিষ্ট প্রচারাভিযান থেকে পরিদর্শন করা এবং দ্বিতীয় ধাপটি একটি কেনাকাটা করা।
  3. ga:userType==New%20Visitor;dateOfSession<>2014-09-01_2014-09-07 এর সামনে ^ উপসর্গটি নিশ্চিত করে যে সেশনের তারিখ, প্রচারাভিযান এবং ব্যবহারকারীর প্রকার শর্তগুলি প্রথম সেশনের প্রথম আঘাতের জন্য সত্য প্রদত্ত তারিখ পরিসরে।
  4. ->>perSession::ga:transactions>0 কোন সময়ে কেনাকাটা করার দ্বিতীয় ধাপ নির্দিষ্ট করে।

আপনি যদি এই বিভাগটি পরিবর্তন করতে চান বা আপনার নিজস্ব নির্মাণ করতে চান তবে তৈরি করতে এবং সিনট্যাক্সের বিশদ বিবরণের জন্য সম্ভাব্য বিভাগগুলির আরও বিশদ বিবরণের জন্য সেগমেন্ট বিকাশকারী নির্দেশিকা পড়ুন৷

ফলাফল নিয়ে কাজ করা

এই প্রশ্নের ফলাফল হল ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর জন্য প্রতিদিন লেনদেন এবং আয়। cumsum ফাংশন ব্যবহার করে দৈনিক, বা ক্রমবর্ধমান লেনদেন এবং প্রতিদিনের আয়কে R-এ ক্রমবর্ধমান সংখ্যায় পরিণত করা যেতে পারে। এই ডেটা তারপর plot ফাংশন বা ggplot2 প্যাকেজ ব্যবহার করে গ্রাফ করা যেতে পারে।

একটি ক্রমবর্ধমান লেনদেন প্লট প্রতিটি তারিখে সংঘটিত লেনদেনের সংখ্যা দেখায়, একটি ক্রমবর্ধমান লেনদেন প্লট প্রতিটি তারিখ পর্যন্ত এবং সহ মোট লেনদেনের সংখ্যা দেখায়। অতএব, ক্রমবর্ধমান লেনদেনের প্লট আমাদের প্রতিটি প্রচারণার দীর্ঘমেয়াদী মূল্য দেখতে দেয়:

ফলাফল

এই দুটি প্রচারাভিযান বিশ্লেষণ করে, আমরা দেখতে পাই যে যদিও প্রচারাভিযান A থেকে অর্জিত গ্রাহকরা প্রথম চার সপ্তাহে প্রচারাভিযান B থেকে অর্জিত গ্রাহকদের তুলনায় বেশি লেনদেন সম্পন্ন করেছে, দীর্ঘমেয়াদে, ক্যাম্পেইন B-এর গ্রাহকরা আরও ক্রমবর্ধমান লেনদেন সম্পন্ন করেছে। প্রচারাভিযান A বা B থেকে একটি পরিদর্শনের সাথে সাথেই ঘটে যাওয়া লেনদেনের দিকে তাকানো হলে ভুল উপসংহারে পৌঁছে যেত যে ক্যাম্পেইন A আরও কার্যকর ছিল৷

প্রচারণা A বনাম প্রচারাভিযান B সময়ের সাথে সাথে। প্রচারাভিযান A প্রাথমিকভাবে B প্রচারাভিযানকে ছাড়িয়ে যায়, কিন্তু 9 সপ্তাহের বেশি নয়

আশা করি এটি R-এ Google Analytics ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য আপনার ক্ষুধা বাড়িয়ে দিয়েছে। আপনি যে উত্তেজনাপূর্ণ বিশ্লেষণ করছেন তার কিছু শেয়ার করতে Google Analytics রিপোর্টিং API ফোরামে যান।

ভিডিও ওভারভিউ

নীচের ভিডিওটি এই নিবন্ধে উদাহরণের রূপরেখা দেয়। উপরন্তু, গুগল অ্যানালিটিক্সের সাথে R ব্যবহার করার জন্য অন্য দুটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপস্থাপন করা হয়েছে।