Как выполнить когортный анализ с помощью Google Analytics [Руководство]

Вы не можете контролировать и управлять тем, что вы не можете измерить. К счастью, отчеты Google Analytics - ваш идеальный механизм знаний для измерение, планирование и управление веб-кампаниями. В течение длительного времени вы могли проводить только когортный анализ в Google Analytics через сегментация функция, которая была не чем иным, как публичным веб-хаком.

Но благодаря наличию специальной вкладки когортного анализа вы теперь можете выполнить окончательный анализ, который предоставит вам необходимые поведенческие данные, которые вы можете использовать для точной настройки вашего контента, ключевых слов и стратегий веб-маркетинга. Вы можете объединить все ваши отдельные когортные отчеты и объединить их в надлежащий 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 основные этапы анализа тот способствовать правильному когортному анализу.

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 заключается в получить действенную информацию для особая цель, например, компания 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 задайте правильный вопрос, чтобы найти правильное решение. Опять - спроси право 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, позволяющими 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 подчеркнут их характеристики в качестве конкретной когорты..

(4) Когда у вас есть все ваши данные, вы можете приступить к выполнению 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 должен быть экспортирован 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, вы бы хотели, чтобы ваши результаты разборчивый и представленный в какой-то форме лист данных или таблица данных это включает в себя одну запись на покупку клиента.

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, чтобы вызвать такая информация.

Однако вы бы хотели в идеале включают дополнительные характеристики такие как источник ссылки клиента, SKU их первой покупки. И чтобы сделать вашу работу намного проще, вы можете использовать инструменты, такие как метрики чтобы дать вам автоматический доступ к этим атрибутам.

2. Создайте когортные идентификаторы

Чтобы создать когортный идентификатор, вы откроете данные, которые вы извлекли в Excel. После того, как вы вытащили “дата когорты” характеристики, вы можете провести очень популярный когортный анализ, в котором вы можете сделать что-то вроде сравнения когорт клиентов на основе того, когда они сделали свою первую покупку.

Таким образом, в таком случае, когда вы можете сгруппировать свои когорты по определенному месяцу, в котором они фактически сделали свою первую покупку, вы должны сначала переведите каждый из ваших “дата когорты” ценности в виртуальное ведро, которое будет представлением года и месяца первоначальной покупки вашего клиента.

3. Калибровка этапов жизненного цикла

После того, как вы определили когорту, к которой относится ваш клиент, вы также должны регулировать “этап жизненного цикла” вашего анализа на событие, которое произошло для этого конкретного члена когорты.

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

Чтобы точно рассчитать этап жизненного цикла, вам также необходимо выяснить количество времени, которое прошло между первой покупкой вашего клиента и покупкой, которую вы укажете.

4. Создайте сводную таблицу и график

Последний шаг вашего когортного анализа - создать сводные таблицы. Эти таблицы имеют решающее значение для вашего анализа, потому что они позволяют вам рассчитать коллектив как сумма или даже среднее, по нескольким измерениям ваших когортных данных.

Если вы используете сводную таблицу для своего бизнеса, вам, скорее всего, придется создать такую, которая проводит СУММУ суммы транзакции клиентов, которая показывает одну строку для каждой когорты 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 полагался на исследования удержания пользователя и поведения пользователя, эксперты по веб-аналитике могут использовать аватар Google Analytics для изучать такие показатели, как количество просмотров страниц, продолжительность сеансов, достижения целей.

Кроме того, можно также изучить показатели с точки зрения выбора пользователя, например поисковых запросов на пользователя, длительности сеанса для группы и просмотров 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 прочитайте: Взгляд в: когортный анализ в Google Analytics