Googleアナリティクスマルチチャネルファネルの相互作用の解釈

Question

Google AnalyticsにはMCF dataがあります。このデータを使用して、変換前の媒体とRとの相互作用を解釈したいと考えています。

簡略化するために、媒体経路と各経路に関連する変換の合計数を2行としましょう。

• ダイレクト> cpc> organic> cpc> referral> direct | 3回のコンバージョン

• organic> direct> cpc> referral> cpc> direct |各チャネルは別のものの前にある回の

  • 数：1つの変換Rと

  は、どのようにこの情報を持っているあなたのデータフレームを管理します。だから、例えば直接のCPCの前にある（私の媒体通路で「直接> CPC」の出現箇所の数は変換数で重み付け）

問題は、私、私は進んで、最終の列の数ということですデータフレームは膨大です（チャンネルごとに1つ）。

1. 「クリア」で解釈可能なデータフレームを持つには、Rのデータをどのように操作しますか？
2. 同じ方法を使用しますか、単純な方法を使用しますか？
3. どのRパッケージを使用しますか（これからは、単に文字列を使ってパス文字列を操作しています）。
4. さらに詳しいグラフィック解析を実行できるマッピングパッケージがありますか？

ありがとうございます。

シルヴァン

Answer 1

はここに例を示します

df <- read.table(sep="|", stringsAsFactors = F, text=" 
direct > cpc > organic | 3 conversions 
organic > direct > cpc > email | 1 conversion 
cpc > email | 10 conversion") 
df[,1] <- trimws(df[,1]) 
df[,2] <- as.integer(gsub("\\D","",df[,2])) 
lst <- strsplit(df[,1], " > ", T) 
lst <- lapply(lst, function(x) matrix(embed(x, 2)[, 2:1], ncol=2)) 
res <- as.data.frame(do.call(rbind, lst)) 
res$V3 <- rep(df[,2], sapply(lst, nrow)) 
(res <- aggregate(V3~V1+V2, res, sum)) 
#  V1  V2 V3 
# 1 direct  cpc 4 
# 2 organic direct 1 
# 3  cpc email 11 
# 4  cpc organic 3 

library(igraph) 
g <- graph_from_data_frame(setNames(res, c("source", "target", "weight"))) 
plot(
    g, 
    edge.width = plotrix::rescale(E(g)$weight, c(1,5)), 
    edge.label = E(g)$weight 
) 

あなたはまた、アトリビューションモデリングのためのパッケージchannelAttributionをチェックアウトする場合があります。