Как выполнить когортный анализ с помощью Google Analytics [Guide]

Вы не можете контролировать и управлять тем, что вы не можете измерить, К счастью, отчеты Google Analytics – ваш идеальный механизм знаний для измерения, планирования и управления веб-кампаниями. В течение длительного времени вы могли проводить только когортный анализ в Google Analytics через сегментация особенность, которая была не более чем публичным веб-хаком.

Но благодаря наличию специальной вкладки когортного анализа вы теперь можете выполнять окончательный анализ, который предоставляет вам необходимые поведенческие данные, которые вы можете использовать для точной настройки своего контента, ключевых слов и стратегий веб-маркетинга. Вы можете объединить все свои индивидуальные когортные отчеты и объединить их в правильный PDF чтобы представить данные таким образом, чтобы повысить эффективность кампании.

В моем последнем посте – «Взгляд на: когортный анализ в Google Analytics» – я подробно описал несколько бизнес-преимуществ проведения когортного анализа. Во второй части я собираюсь поделиться основными этапами анализа, которые облегчают правильный когортный анализ.

Выполнение вашего собственного когортного анализа

Чтобы провести эффективный когортный анализ, мы рекомендуем вам записать следующие моменты, прежде чем приступить к работе:

(1) Убедитесь, что у вас есть вопрос, на который нужно ответить.

Это потому, что весь смысл когортного анализа состоит в том, чтобы получить действенную информацию для конкретной цели, например, для компании, которая ищет данные, которые могут помочь улучшить ее бизнес-процесс, производство продукции и даже общий пользовательский опыт. Таким образом, чтобы убедиться, что эти процессы могут быть оптимизированы, важно, чтобы вы задали правильный вопрос, чтобы найти правильное решение. Опять – спроси правильно а также точный вопрос.

(2) Всегда определяйте метрики, которые позволят вам найти правильный ответ на ваш вопрос.

Комплексный когортный анализ требует признания специфических свойств любого события. Эти события могут включать в себя записи о проверке пользователей с предварительными показателями, которые позволяют узнать, сколько пользователь заплатил.

(3) Определите вашу когорту конкретной ситуации (то есть когорты, которые имеют отношение к вашему анализу).

Процесс создания когорты включает в себя анализ всех пользователей в реальном времени и нацеливание на них, или выполнение вклада на основе атрибутов для получения соответствующих различий, которые будут выделять их характеристики в качестве конкретной когорты.

(4) Получив все свои данные, вы можете приступить к проведению когортного анализа.

Причина того, что когортный анализ является настолько коммерчески популярным, заключается в том, что предприятия могут использовать результаты для выявления недостатков в своей компании.

Как выполнить точный когортный анализ

Шаг 1: Извлечение необработанных данных
В общем случае информация, необходимая для проведения когортного анализа, хранится в какой-либо физической или виртуальной базе данных и должна быть экспортирована в программное обеспечение на основе электронных таблиц. Вы можете использовать такие инструменты, как MySQL или Microsoft Excel, чтобы сделать это.

Например, если вы хотите изучить поведение покупателей, вам нужно, чтобы ваши результаты были разборчивыми и представлены в виде таблицы данных или таблицы данных, включающей одну запись на покупку покупателя.

Соответственно, каждая отдельная запись обладает идентификатором клиента, который обычно является либо уникальным буквенно-цифровым тегом, либо действительным адресом электронной почты, датой, местом и временем покупки, общей стоимостью покупки и первой датой покупки клиента, обычно известной как «дата когорты». И в ваших общих случаях вы всегда можете использовать MySQL запрос для получения такой информации.

Однако в идеале вы хотели бы включить дополнительные характеристики, такие как источник рекомендаций клиента, номер его первой покупки. И чтобы сделать вашу работу намного проще, вы можете использовать такие инструменты, как метрики, чтобы предоставить вам автоматический доступ к этим атрибутам.
2. Создайте когортные идентификаторы
Чтобы создать когортный идентификатор, вы собираетесь открыть данные, которые вы извлекли в Excel. После того, как вы определили характеристики «даты когорты», вы можете провести очень популярный когортный анализ, в котором вы можете сравнивать когорты клиентов на основе того, когда они совершили первую покупку.

Таким образом, в таком случае, когда вы можете сгруппировать свои когорты по определенному месяцу, в котором они фактически совершили свою первую покупку, вы должны сначала перевести каждое из ваших значений «даты когорты» в виртуальный сегмент, который будет представлять год и месяц первоначальной покупки вашего клиента.
3. Калибровка этапов жизненного цикла
После того, как вы определили когорту, к которой относится ваш клиент, вы также должны отрегулировать «стадию жизненного цикла» вашего анализа в событии, которое произошло для этого конкретного члена когорты.

Если ваши клиенты совершают покупки в любой момент времени и последующие через несколько месяцев, они попадают под когорту их первоначальной даты покупки. Следовательно, их первая покупка также будет на этой начальной стадии жизненного цикла, а их следующая покупка будет находиться под второй стадией жизненного цикла.

Чтобы точно рассчитать этап жизненного цикла, вам также необходимо определить промежуток времени между первой покупкой вашего клиента и покупкой, которую вы укажете.
4. Создайте сводную таблицу и график
Последний шаг вашего когортного анализа – создание сводных таблиц. Эти таблицы имеют решающее значение для вашего анализа, потому что они позволяют вам вычислять коллектив как сумму или даже среднее значение для нескольких измерений данных вашей когорты.

Если вы используете сводную таблицу для своего бизнеса, вам, скорее всего, понадобится создать таблицу, в которой будет отражена сумма транзакций клиентов, которая будет содержать одну строку для каждой группы и один столбец для соответствующего периода времени.

Если у вас возникли проблемы с просмотром ваших данных, вы можете легко визуализировать их на самых простых линейных графиках Excel.

Заворачивать

Хотя когортный анализ в основном использовался для удержания пользователя и изучения поведения пользователя, его аватар Google Analytics может быть использован экспертами веб-аналитики для изучения таких показателей, как количество просмотров страниц, длительность сеансов, достижения целей.

Кроме того, также могут быть изучены показатели с точки зрения выбора пользователя, такие как поисковые запросы на пользователя, продолжительность сеанса на группу и просмотры страниц для конкретного пользователя.

Там достаточно, чтобы помочь вам лучше понять поведение ваших пользователей, эффективность вашей маркетинговой тактики и успех вашей рекламной кампании; доверяйте этому руководству и начните свой расширенный когортный анализ с помощью Google Analytics.
Теперь читайте: взгляд в: когортный анализ в Google Analytics