Cum se efectuează o analiză de cohortă cu Google Analytics [Ghid]

Nu puteți controla și gestiona ceea ce nu puteți măsura. Din fericire, rapoartele Google Analytics reprezintă mecanismul perfect de cunoaștere pentru dvs. măsurarea, planificarea și gestionarea campaniilor web. Pentru o lungă perioadă de timp, ați putea efectua o analiză de cohortă pe Google Analytics numai prin intermediul segmentarea caracteristică, care nu a fost nimic mai mult decât o hack-ul publicitar publicat.

Dar, cu disponibilitatea unei file dedicate analizei de cohorte, puteți efectua acum o analiză concludentă care vă oferă datele comportamentale necesare pe care le puteți utiliza pentru a vă ajusta conținutul, cuvintele cheie și strategiile de marketing pe web. Poti combina toate rapoartele individuale de cohortă și să le îmbinați într-un PDF adecvat pentru a prezenta datele într-un mod care să contribuie la creșterea eficienței campaniei.

În ultimul meu post - O privire în: Analiză de cohortă în Google Analytics - Am detaliat mai multe beneficii de afaceri în ceea ce privește efectuarea unor analize de cohorte. În această a doua parte, voi împărți etapele esențiale de analiză acea să faciliteze o analiză corectă a cohortei.

Efectuarea analizei cotei proprii

Pentru a efectua o analiză de cohortă eficientă, vă recomandăm să notați următoarele puncte înainte de a vă angaja:

(1) Asigurați-vă că aveți o întrebare care trebuie să răspundă.

Asta pentru că întregul punct este o analiză de cohorta obține informații informative Pentru o scop specific, cum ar fi o companie care caută date care pot contribui la îmbunătățirea procesului de afaceri, a fabricării de produse și chiar a experienței generale a utilizatorilor. Deci, pentru a vă asigura că aceste procese pot fi optimizate, este esențial să vă întrebați tipul corect de întrebare pentru a găsi soluția potrivită. Din nou - întrebați dreapta și precis întrebare.

(2) Definiți întotdeauna valorile care vă vor permite să găsiți răspunsul corect la întrebarea dvs..

O analiză cuprinzătoare a cohortei necesită recunoașterea proprietăților specifice ale oricărui eveniment. Aceste evenimente ar putea să includă înregistrări ale utilizatorilor care au făcut check out, cu valori avansate care vă permit să știți cât de mult a plătit un utilizator.

(3) Identificați cohorta dvs. specifică situației (adică cohorte care sunt relevante pentru analiza dvs.).

Procesul de creare a unei cohorturi implică analiza tuturor utilizatorilor în timp real și direcționarea acestora sau realizarea de contribuții bazate pe atribute pentru a obține diferențe relevante care vor evidenția caracteristicile lor ca o cohorta specifică.

(4) Odată ce ați obținut toate datele, puteți continua efectuarea analizei de cohortă.

Motivul pentru care analiza de cohortă este atât de popular din punct de vedere comercial este că întreprinderile pot folosi rezultatele pentru a identifica neajunsuri în cadrul companiei.

Cum se efectuează o analiză exactă a cohortului

Pasul 1: Extrageți datele crude

Într-un scenariu general, informațiile necesare pentru a efectua o analiză de cohorta sunt stocate într-o bază de date fizică sau virtuală de un fel și trebuie exportată în software-ul bazat pe foi de calcul. Puteți utiliza instrumente precum MySQL sau Microsoft Excel pentru a obține acest lucru.

De exemplu, dacă căutați să studiați comportamentul de cumpărare a consumatorilor, doriți să fie rezultatele dvs. lizibil și prezentat într-o formă de a fișă tehnică sau tabel de date care include o singură înregistrare pe achiziție de client.

În mod corespunzător, fiecare înregistrare individuală posedă un ID al clientului care este de obicei fie o etichetă alfa-numerică unică, fie o adresă de e-mail valabilă, data, locația și ora cumpărării, valoarea totală a achiziției și prima dată de cumpărare a clientului, “data cohortei.” Și în cazurile tale generale, poți oricând utilizați interogarea MySQL pentru a afișa astfel de informații.

Cu toate acestea, v-ar plăcea în mod ideal includ caracteristici suplimentare cum ar fi o sursă de referință pentru clienți, SKU-ul primei lor achiziții. Și pentru a vă face munca mult mai ușoară, puteți utilizați instrumente precum valori pentru a vă oferi acces automat la aceste atribute.

2. Creați identificatori de cohortă

Pentru a crea un identificator de cohortă, veți deschide datele pe care le-ați extras în Excel. După ce ai tras-o “data cohortei” caracteristici, puteți efectua analiza de cohortă tot mai populară, în care puteți face lucruri cum ar fi compararea grupurilor de clienți bazate pe momentul în care au făcut prima achiziție.

Deci, într-un astfel de caz în care ați putea grupa cohortele dvs. pe baza unei anumite luni în care au făcut prima achiziție, trebuie să vă traduce fiecare dintre dvs. “data cohortei” valorile intr-o o găleată virtuală care va fi o reprezentare din anul și luna achiziției inițiale a clientului.

Etapele ciclului de viață pe ecartament

După ce ați stabilit cohorta pe care clientul dvs. o atribuie, trebuie să o faceți reglează “ciclu de viață” din analiza ta la evenimentul care a avut loc pentru acel membru de cohorta.

În cazul în care clienții dvs. fac o achiziție în orice moment și unul ulterior după câteva luni, ar face intră sub cohorta datei de achiziție inițială. În consecință, prima lor achiziție ar fi, de asemenea, în acea etapă inițială a ciclului de viață, iar următoarea lor achiziție ar intra în cea de-a doua etapă a ciclului de viață.

Pentru a calcula cu exactitate etapa ciclului de viață, va trebui, de asemenea, să stabiliți cantitatea de timp care a trecut între prima achiziție a clientului și achiziția pe care o specificați.

4. Creați un tabel pivot și un grafic

Ultimul pas al analizei dvs. de cohorta este sa creați tabele pivot. Aceste tabele sunt esențiale pentru analiza dvs. pentru că vă permit să faceți acest lucru calculați un colectiv ca o sumă sau chiar o medie, pe mai multe dimensiuni ale datelor dvs. de cohortă.

Dacă utilizați pivotul pentru afacerea dvs., sunteți mai mult ca și cum ați fi nevoit să creați unul efectuează o valoare sumă a tranzacției clienților, care arată un rând pentru fiecare cohortă și o coloană pentru fiecare perioadă de timp relevantă.

Dacă întâmpinați dificultăți în vizualizarea datelor dvs., o puteți vizualiza cu ușurință pe cele mai elementare grafice de linii Excel.

Învelire

Deși analizele de cohortă au fost în cea mai mare parte folosite retenția utilizatorilor și studiile comportamentului utilizatorilor, avatarul Google Analytics al aceluiași lucru poate fi utilizat de către experții de analiză web la metricile de studiu cum ar fi vizionările de pagină, durata sesiunilor, completarea obiectivelor.

În plus, pot fi studiate metricile în ceea ce privește selecțiile utilizatorilor, cum ar fi interogările de căutare per utilizator, durata sesiunii pe grup și afișările de pagină pentru un anumit utilizator..

Sunt destule acolo vă ajută să înțelegeți comportamentul utilizatorilor, eficacitatea tacticii dvs. de marketing și succesul mixului de promoții; încredere în acest ghid și începeți analizele de cohortă avansate cu Google Analytics.

Citiți acum: O privire în: Analiză de cohortă în Google Analytics