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Extraer datos de Google Analytics con R

Extraer datos de Google Analytics con R

R es un lenguaje orientado a objetos y destinado al análisis estadístico. R es, con toda probabilidad, uno de los lenguajes de programación más utilizados por los estadísticos y se utiliza en multitud de ámbitos, desde la biotecnología hasta la analítica web.

Una de las grandes ventajas de R es su versatilidad. Si no eres programador, es un lenguaje que no debería asustarte, y, si sigues este pequeño tutorial, estarás extrayendo datos de Google Analytics con R en menos de una hora.

 

Para ello vamos a instalar en primer lugar R.

1. Descargar e instalar R

Encontrarás la versión más reciente para tu sistema operativo (Linux, Mac o Windows) en la web oficial del proyecto R

http://cran.r-project.org/

A continuación instalaremos RStudio. RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R, que nos permitirá operar con R de una forma más intuitiva. Puedes descargar su última versión en el sitio oficial:

http://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

Una vez tengamos RStudio, deberemos instalar RTools:

http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

Cómo conectar Google Analytics con R en sólo 5 pasos #AnaliticaWeb ¡Compártelo!

2. Utilizando R con RStudio

Una vez hemos instalado el software ya podemos iniciar el programa RStudio.

En la consola izquierda, a continuación del símbolo > introduciremos los siguientes comandos:

1) Instalamos y cargamos el paquete devtools

install.packages("devtools")
library(devtools)

2) Instalamos y cargamos el paquete rga

Dicho paquete será el conector que nos permita comenzar la extracción de datos desde Google Analytics

install_github("rga", "skardhamar")
library(rga)

3) Autenticación en Google Analytics

rga.open(instance="ga")

A continuación se abrirá en nuestro explorador una pestaña solicitando acceso y se nos proporcinará un password que introduciremos en la consola.

4) Selección de identificador de vista

Necesitamos definir cuál va a ser el id de la vista sobre la que vamos a realizar la consulta. Podemos obtener un listado de todas las vistas con el comando:

ga$getProfiles()

Obtendremos una lista, de la cual escogeremos el perfil que deseemos (por ejemplo: 12345678), y lo guardaremos en una variable con el siguiente comando:

id <- "12345678"

5) Consulta de datos a Google Analytics

Para la consulta utilizaremos el comando ga$getData.

Vamos a ver una consulta como ejemplo:

ga$getData(id, 
   start.date="2015-01-01", 
   end.date="2015-03-31", 
   metrics="ga:sessions,ga:bounceRate, ga:percentNewSessions,ga:avgSessionDuration", 
   dimensions="ga:yearMonth", 
   filters="ga:source==google",
   segment="gaid::-5")

Esta consulta nos devolverá los datos mensuales de sesiones, tasa de rebote, % de nuevas sesiones y duración media de la sesión del primer trimestre de 2005, para búsquedas orgánicas del buscador Google.

Parámetros que se han utilizado en esta consulta:

  • id: lo hemos definido como el número de vista
  • start.date: fecha de inicio de la consulta. Tiene que ir en Formato AAAA-MM-DD (año-mes-día)
  • end.date: fecha final de la consulta. Tiene que ir en Formato AAAA-MM-DD (año-mes-día)
  • metrics: métricas 
  • dimensiones: dimensiones
  • filters: filtros
  • segment: segmento

Si tienes alguna duda sobre qué métricas o dimensiones utilizar, siempre puedes consultar en developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets

Como ves, esto es sólo el comienzo, pero es lo suficientemente clarificador para ver que no hace falta ser un programador para utilizar R, y que cualquiera, con un poco de paciencia, puede aprender a utilizar este útil lenguaje para realizar estadísticas avanzadas.

Daniel Urrutia
Autor: Daniel Urrutia
Analista digital técnico especializado en implementaciones técnicas y análisis avanzado de métricas

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