用事务在BigQuery中复制内部提升报告

Question

有人成功地复制了BigQuery中GA的内部推广报告吗？

我正在寻找至少包含以下列的报告: date、promoName、promoPosition、promo_clicks、promo_views、transactions

根据(https://support.google.com/analytics/answer/6014872?hl=en)，属性事务的逻辑看起来相当复杂。这是一个甚至可能或一个好主意，把交易在这份报告在烧烤？

“内部促销报告如何将事务属性归因于内部促销单击或内部促销视图。 电子商务会话中的每一次攻击都可以有： 0或1内部促销点击0或更多的内部促销视图内部促销点击属性，如果一个命中包括一个内部促销点击，然后该内部促销是信用交易。 如果会话包含多个内部升级单击，则最后单击的内部升级将被计入事务处理。 如果一个点击包括零的内部促销点击，但该用户以前的一个点击确实包括一个内部促销点击，那么来自上一次点击的内部升级是事务的功劳。 如果上述条件中没有一个条件为真，但命中包含一个或多个内部提升视图，则事务将被记入会话中的所有促销视图。“

Answer 1

我不确定我是否完全理解你的问题，但是GA的内部提升属性的逻辑并不是那么复杂，而是很难实现。要跟踪内部促销的事务属性，您需要执行增强电子商务的漏斗，而不是全部，而是至少结帐和购买。如果您有它，您需要确保您的产品数据始终通过漏斗。推广属性和列表属性是您可以使用增强电子商务获得的唯一属性。

关于增强电子商务实现，我发现最好的材料是指南。你会发现很多关于GTM和GA e实现这种轨道的方法。

Answer 2

我成功地复制了内部晋升，但只在上一次晋升时点击了属性。由于我的客户在购买页面上没有促销，所以我没有费心地通过促销视图添加属性到查询中。但是，可以通过查询带有升级名称的事务命中来添加它。

我使用的逻辑是这样的：

1. 获取每个促销的所有视图和单击(表promotion_views_and_clicks)
2. 获取每次升级时单击的所有会话ids (表session_with_promotion_click)
3. 从前面的查询中，获取每个会话单击的最后一个升级id (表last_promotion_click)。
4. 获取具有事务it及其链接的收入的会话it(表session_with_transaction)
5. 结合每个升级的视图和单击以及基于步骤3中的会话ids的事务数据，过滤升级单击后发生的事务。

这是我的代码：

WITH 
promotion_views_and_clicks AS (
    SELECT
        promo.promoName AS promotion_name,
        COUNT(hit.promotionActionInfo.promoIsView) AS views,
        COUNT(hit.promotionActionInfo.promoIsClick) AS clicks,
    FROM
        YOUR_DATA,
        UNNEST(hits) AS hit,
        UNNEST(hit.promotion) AS promo
    GROUP BY
        promotion_name),

session_with_promotion_click AS (
    SELECT
        promo.promoName AS promotion_name,
        concat(fullvisitorid, cast(visitstarttime AS string), date) AS sessionid,
        hit.time AS time,
    FROM
        `YOUR_DATA`,
        UNNEST(hits) AS hit,
        UNNEST(hit.promotion) AS promo
    WHERE
        totals.visits = 1 
        AND hit.promotionActionInfo.promoIsClick is true
    GROUP BY promotion_name, sessionid, time),

last_promotion_click AS (
    SELECT
        a.*
    FROM session_with_promotion_click a
    LEFT OUTER JOIN session_with_promotion_click b 
    ON (a.sessionid = b.sessionid AND a.time < b.time)
    WHERE b.sessionid IS NULL),

session_with_transaction AS (
    SELECT
        concat(fullvisitorid, cast(visitstarttime AS string), date) AS sessionid,
        hit.time AS time,
        hit.transaction.transactionId AS transactionid,
        sum(hit.transaction.transactionrevenue)/1000000 AS revenue
    FROM
        `YOUR_DATA`,
        UNNEST(hits) AS hit
    WHERE
        totals.visits = 1
        AND hit.transaction.transactionid is not null
    GROUP BY sessionid, time,transactionid)

SELECT 
    promotion_views_and_clicks.promotion_name,
    promotion_views_and_clicks.views,
    promotion_views_and_clicks.clicks,
    ROUND(SAFE_DIVIDE(promotion_views_and_clicks.clicks, promotion_views_and_clicks.views),4)*100 AS promotion_CTR, 
    COUNT(DISTINCT session_with_transaction.transactionid) AS transactions,
    ROUND(SUM(session_with_transaction.revenue),2) AS revenue,
    ROUND(SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT session_with_transaction.transactionid), promotion_views_and_clicks.clicks),4)*100 AS promotion_CVR
FROM promotion_views_and_clicks
    LEFT JOIN last_promotion_click ON promotion_views_and_clicks.promotion_name = last_promotion_click.promotion_name
    LEFT JOIN session_with_transaction ON last_promotion_click.sessionid = session_with_transaction.sessionid
    AND session_with_transaction.time >= last_promotion_click.time
GROUP BY promotion_name, views, clicks
ORDER BY views DESC