Pozrite sa do analýzy kohorty v službe Google Analytics

Správy Google patria k najjednoduchším a najčastejšie používaným analytickým nástrojom medzi náročnými správcami webu. Jedna z posledných prehľadov, ktoré boli pridané do služby Google Analytics, je Správa o analýze kohorty.

Táto správa je veľmi užitočná pre majiteľov firiem, pretože im pomáha odhaľte základné fakty, ktoré pomôžu pochopiť správanie zákazníkov a ako si ich ponechať na zvýšenie ziskov. Hoci webmasteri majú pocit, že majú tendenciu skákať na analýzy kvôli úžasným obchodným poznatkom, ktoré majú byť získané, má zmysel.

V dnešnom príspevku, prvý z dvoch častí, budem poskytovať základné chápanie funkcií analýzy kohorty v službe Google Analytics a základné informácie o tom, ako analýzy zhromažďujú dáta na vykrvenie našich tajomstiev. Navyše sa budem zaoberať niektorými praktikami, ktoré vám pomôžu pri príprave vašich kohortových analýz dôsledne a aplikovať to isté na merateľné obchodné výhody.

Akonáhle vyberiete nuansy z výsledkov analýz zameraných na kongresové výsledky, vykonáme kroky v druhej časti.

Čo je analýza kohorty?

Najskôr prvé. kohorta je spravodlivá skupiny, segmentu alebo kategórie objektov ktoré majú zobrazuje bežné správanie, atribúty alebo skúsenosti v rámci špecifický časový rámec.

Takže kohortová analýza je štúdium zamerané na aktivity konkrétnej kohorty. Napríklad, ak ste museli vypočítať priemerný príjem zamestnancov konkrétnej spoločnosti v priebehu štvorročného obdobia po nástupe do zamestnania, mali by ste efektívne vykonávať kohortovú analýzu.

Hoci mnohí zaručujú inteligentné funkcie zahrnuté v službe Google Analytics, mnoho webmasterov a webových analytikov bolo na ňom aj drsné kvôli zjavným nedostatok funkcií skupiny, čo by výrazne zvýšilo jeho odvolanie.

Odhalenie tajomstva za neupravené údaje

Jedinečnou vlastnosťou kohortovej analýzy je, že vlastnosti alebo atribúty používateľa sú limitovaný časom; bolo zistené, že dokonca aj jeden používateľ môže zobraziť rôzne vlastnosti v rôznych časových rámcoch.

Napríklad ten istý používateľ môže nakupovať produkt X v januári, ale kúpiť produkt Y vo februári. Z pohľadu elektronického obchodovania sa môže určitý používateľ v pondelok prihlásiť na váš web prostredníctvom prenosného počítača, ale v utorok ho opäť navštívi cez smartphone.

Načasovanie je rozhodujúce a kohortové analýzy to zachytávajú.

Teraz definuje Google Analytics atribúty používateľa vo svojich podrobných správach - primárnych aj sekundárnych - z hľadiska “rozmery” vrátane krajiny, mesta, zdroja návštevnosti, kľúčového slova, produktu a tak ďalej. Takže všetci používatelia, ktorí navštívili vaše webové stránky z určitej krajiny, budú patriť do kategórie a spoločnej "krajine" a všetci používatelia, ktorí si kúpili produkt X, patria k a skupina "produktu X".

Ten istý používateľ môže byť členom viacerých kohort v rovnakom čase závisí na ako sa segmentujete a interpretovať údaje.

Ďalšou zaujímavou skutočnosťou je, že kohortová analýza je oveľa zaujímavejšia, keď sa porovnávajú kohorty počas určitej doby.

Tento prehľad nájdete v časti Publikum, ako je zobrazené na snímke obrazovky nižšie:

Použitie analýzy kohorty - základy

Obchodné výhody, s ktorými vám môže byť podrobná kohortová analýza, sú neprípustné. Analýza kohorty je výhodou pre webové stránky e-Commerce.

Webstránky ako Myntra a Snapdeal atď. Ju využívajú na pochopenie chovania používateľov a predplatného v priebehu času. Samozrejme, je to len jedna z aplikácií; je tam oceán vedomostí ukrytý na druhej strane dobre vykonanej kohortovej analýzy.

Krok 1: Predbežná otázka

Po prvé, ako každá analýza, vaša kohortová analýza by mala začnite s otázkou. Nezáleží na tom, či je to podstatné “prečo vzrástol alebo klesol predaj”, očakávaný “aký je najlepší čas alebo sezóna na spustenie novej reklamy”, alebo hľadanie perfekcionizmu “ako skoro by mal web elektronického obchodu posielať e-maily pred dovolenkou alebo podujatím, aby získal najvyšší objem predaja”?

Akonáhle sa rozhodnete o tejto otázke, budete tiež vedieť, čo budete merať vo vašej analýze.

Krok 2: Zrušenie spoločných jadrových charakteristík

Identifikácia spoločná charakteristika že definuje kohortu, ktorú chcete merať bude ďalším kritickým krokom, ktorý vám pomôže získať to, čo hľadáte.

Ak je to správne, kohortová analýza môže ísť tak ďaleko, že vám pomôže objasniť a vytvoriť obchodné trendy aby ste mohli zostať vpred. Tieto prehľady vám pomôžu dosiahnuť niektoré veľmi zrejmé závery týkajúce sa vášho obchodu alebo webovej stránky elektronického obchodu.

Jedna špeciálna funkcia, ktorá sa vám naozaj páči v správe Cohort, je jeho schopnosť segmentovať údaje. Môžeš použiť viac segmentov do vášho prehľadu a každý segment vytvorí novú tabuľku údajov.

Kohortová analýza pre firmy

Kohortová analýza je ako zlatý prach pre každú rastúcu maloobchodnú firmu, pretože umožní obchodným manažérom porozumieť pozorovanému správaniu zákazníkov online. Ak chcete študovať svojich zákazníkov, môžete začať ich zoskupenie v súlade s tým, ako boli odkazuje na vašu firmu alebo webové stránky a potom sledovať množstvo peňazí, ktoré strávili v priebehu času.

Jednou z najpopulárnejšie vykonaných kohortových analýz je tá, ktorá zoskupuje zákazníkov na základe ich dátumu spájania, zápisu alebo predplatného. To vám umožní študovať trendy výdavkov jednotlivých kohortov v rôznych časových obdobiach a dokonca ukázať, či úroveň vášho priemerného zákazníka rastie alebo klesá v priebehu času.

Čo môžu analyzovať kohorty pre vás

V kohortovej analýze, uchovávanie používateľov je jednou z najpoužívanejších metrických hodnôt medzi všetkými dostupnými možnosťami, najmä odkedy sa používa väčšina kohortových prehľadov sledovať konzistenciu správania v priebehu času.

Existuje však množstvo dostupných metrík, vrátane dosiahnutia cieľa, relácií, trvania relácie a zobrazení stránok. Tu je rýchly prehľad najneodbornejších výhod, ktoré priniesla analýza kokaínu v službe Google Analytics:

(1) Pomocou služby Google Analytics môžete začať porovnávanie medzi segmentačnými prvkami rovnako ako ostatné prehľady služby Google Analytics. Služba Google Analytics obsahuje galériu riešení, ktorá môže byť použitá alebo importovaná do prebiehajúcej analýzy, ktorá umožňuje používateľom čo najlepšie využiť riešenia vyvinuté kolegami analytikov.

(2) tvoj výsledky prehľadov sa zobrazia ako trojuholníková tabuľka metrík, ktoré by mali účinne zistiť stupeň trvalého spotrebiteľského správania, ku ktorému dochádza. A ak to nie je dostatočne komplexné pre vás, a graf časovej osi je tiež generovaná. Ale ako analytik by ste sa pravdepodobne viac zaujímali o stôl. Akonáhle to budete používať, budete postupne nájsť šikovné využitie kohortových správ.

(3) Správa kohorty vám umožní kvalifikovať údaje z hľadiska udržateľnosti. Ak napríklad dôjde k zvýšeniu objemu alebo návštevnosti, môžete zistiť, či je zodpovedná len určitá kohorta a ak je zjavné zvýšenie udržateľné. Kohortová analýza je životne dôležitým nástrojom, pretože umožňuje maloobchodným podnikom dozvedieť sa viac o svojich zákazníkoch a ich správaní, najmä v pozdĺžnych štúdiách.

(4) Presná analýza kohorty vám dokonca pomôže identifikovať rozdiely v metrikách ako je uchovávanie, získavanie, angažovanosť alebo interakcia, na marketingové trendy, čo umožňuje spotrebiteľom klásť správne otázky.

(5) Služba Google Analytics dokonca obsahuje funkcie Skratky, ktoré vám umožňujú uložte svoje jedinečné zostavy kohorty, čo vám ušetrí hodiny, najmä preto, že by ste to vedeli konfigurovanie správy Cohorts môže byť dlho nudná úloha (na ktoré by ste sa šťastne vyhli!). Intuitívne skratky môžete získať jedným kliknutím na používateľské rozhranie služby Google Analytics.

záver

Preto možno dohodnúť, že analýza kohorty je veľmi užitočným spôsobom pochopiť, ako rôzne, ale špecifické skupiny používateľov vykonávajú na základe spoločných atribútov alebo vlastností.

To znamená, že aktuálny nástroj analýzy kohorty v službe Google Analytics je stále skoro v detstve. Predtým, než sa svet prebudí, aby ho mohol použiť ako rozhodujúci nástroj, ktorý má byť, zabezpečte, aby ste zmiešajte svoje obchodné skúsenosti, webové stratégie a analytické zručnosti, aby ste vytvorili určité praktické poznatky od surovín, ktoré sa generujú každú sekundu z vašich webových stránok.