التحليل الجماعي في دروس Google Analytics

يُعرّف القاموس الإنجليزي الفوج 1. وحدة عسكرية رومانية قديمة ، تتكون من ستة قرون ، تساوي عُشر الفيلق.

2. مجموعة من الناس لها صفة مشتركة.

سنركز اهتمامنا على هذا التعريف الثاني لمصطلح "الفوج" هنا - "مجموعة من الأشخاص ذات خاصية مشتركة". التحليل الجماعي هو أسلوب تجزئة خيالي يستخدم لفهم سلوك المستخدم بشكل أفضل. وعلى الرغم من أنه كان من الممكن إنشاء تقارير جماعية في Google Analytics في الماضي ، إلا أنها تطلبت بعض الاختراقات التقسيمية. ليس بعد الآن.

قام Google Analytics أخيرًا بتطبيق Cohort Analysis كجزء من مجموعة الميزات الأساسية الخاصة به ، حيث ينضم في هذه العملية إلى أدوات التحليلات الأخرى مثل Adobe Site Catalyst التي كانت تتمتع بهذه الميزة لبعض الوقت الآن. في منشور اليوم ، سأناقش كيفية إجراء التحليل الجماعي وما يمكن توقعه من مجموعة الأدوات هذه في المستقبل.

إذن ، ما هي المجموعات النموذجية؟

بكلمات بسيطة ، تعد المجموعات النموذجية طريقة تم اختبارها على مدار الوقت لتجميع الأشخاص معًا ، بناءً على التاريخ. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون عينة المجموعة النموذجية عبارة عن مجموعة من زوار موقع الويب بناءً على تاريخ جلستهم الأولى (المعروف أيضًا باسم تاريخ الاكتساب). لذلك على سبيل المثال ، إذا وصل زائر لأول مرة إلى موقع ويب في 20 آذار (مارس) 2015 ، فسيكون جزءًا من مجموعة 20 آذار (مارس).

يمكن أن يكون الزائر أيضًا جزءًا من أكثر من مجموعة. لذلك ، من المثال السابق ، يمكن أن يكون الزائر نفسه أيضًا جزءًا من مجموعة "الأسبوع الثالث من آذار (مارس)" ، أو حتى مجموعة الشهر "آذار (مارس)".

مثال آخر للمجموعة النموذجية قد يشمل جميع الزوار الذين أكملوا هدف موقع الويب بنجاح خلال فترة زمنية معينة. هذا سيناريو واقعي جدًا مع شركات التجارة الإلكترونية ، حيث من الشائع أن تسمع فريق المبيعات يتحدث عن عملاء جدد يتم اكتسابهم ، على سبيل المثال ، خلال عيد الميلاد. هذا ليس سوى مجموعة تشمل جميع العملاء الذين تمت معاملاتهم الأولى في الأسبوع الذي يسبق عيد الميلاد.

تقديم التحليل الجماعي

يستلزم التحليل الجماعي عملية تحليل هذه المجموعات من الأشخاص (الأفواج) ، خلال فترة زمنية محددة وتحليل كيف يمكن أن يكون سلوكهم مختلفًا عن المستخدمين الآخرين. بعبارة أخرى ، المجموعة النموذجية هي نوع من تقسيم المستخدم على أساس الوقت. تذكر ، المفتاح هنا هو الوقت. غالبًا ما يميل الأشخاص إلى استخدام المصطلح مجموعة ليعني شريحة من المستخدمين بينما يتجاهلون الجزء الزمني من التعريف. لكن التقسيم من قبل المستخدمين ، هو حقًا تقسيم المستخدم. من ناحية أخرى ، يجب أن يشمل التحليل الجماعي الوقت.

قد تسأل ، ما الميزة حقًا في تقسيم الزوار بهذه الطريقة؟ بالنسبة للمبتدئين ، يسمح لنا تحليل البيانات من هذه المجموعات بمراقبة سلوك المستخدم على مدار فترة زمنية ويمكن أن يساعدنا في الإجابة عن أسئلة مثل:

1. هل يتصرف هؤلاء الزوار حقًا بشكل مختلف؟

2. كيف يختلف هذا السلوك عن الزائرين الآخرين الذين يشترون خارج الفترة الزمنية للمجموعة؟

3. هل يشترون أكثر من مرة؟

4. هل يختلف مبلغ الإنفاق؟

وما إلى ذلك وهلم جرا. يمكن أن يكون التحليل الجماعي مفيدًا لأي عمل تقريبًا ، وليس فقط لشركات التجارة الإلكترونية. يمكن لشركة مثل Moz ، على سبيل المثال ، التي تقدم حلولها التسويقية مع فترة تجريبية مدتها شهران ، استخدام التحليل الجماعي لتحديد عدد العملاء الذين سجلوا للحصول على عضوية تجريبية في كانون الثاني (يناير) وواصلوا شراء عضويات متميزة ، مقارنةً بأولئك الذين وقعوا يصل في فبراير.

تقرير التحليل الجماعي الجديد في Google Analytics

إذا قمت بتسجيل الدخول إلى حساب Google Analytics مؤخرًا ، فربما تكون قد لاحظت تقرير التحليل الجماعي (حاليًا في مرحلة تجريبية). ابحث عنه ضمن قائمة الجمهور المنسدلة.

دعنا نلقي نظرة على أجزاء مختلفة من التقرير. يحتوي التقرير على ثلاث مناطق رئيسية:

1. منطقة الإعدادات.

2. رسم بياني للبيانات بمرور الوقت.

3. منطقة البيانات الجدولية.

لنتحدث عن تكوين تقرير المجموعة النموذجية. من منطقة الإعدادات ، يمكنك الاختيار من بين أربع طرق مختلفة لعرض بيانات المجموعة النموذجية:

1. نوع المجموعة النموذجية: يتيح لك هذا تحديد التاريخ الذي تريد أن يستخدمه Google Analytics لإنشاء تقرير المجموعة النموذجية. الخيار الوحيد المتاح حاليًا هنا هو "تاريخ الاستحواذ". نتوقع رؤية المزيد من الخيارات في الأيام المقبلة.

2. حجم المجموعة النموذجية: يسمح لك بتحديد الإطار الزمني ، وبالتالي تحديد حجم كل مجموعة. الخيارات المتاحة حاليًا هي حسب "اليوم" و "الأسبوع" و "الشهر".

لذلك ، إذا اخترت مشاهدة خيار "حسب اليوم" ، فسيعرض التقرير جميع الزائرين الذين لهم نفس تاريخ الاكتساب. من ناحية أخرى ، فإن اختيار "حسب الأسبوع" سيعرض النتائج حيث يكون لجميع المستخدمين تاريخ اكتساب خلال نفس فترة السبعة أيام.

3. المقياس : تتيح لك هذه القائمة المنسدلة تحديد المقياس الذي يتم قياسه لكل مجموعة نموذجية. هذه هي البيانات الفعلية التي تراها في التقرير. القيمة الافتراضية هي "الاحتفاظ بالمستخدمين" والتي تعني أساسًا المستخدمين الذين زاروا أكثر من مرة في الإطار الزمني المحدد. الخيارات الأخرى المتاحة حاليًا هي:

• الأهداف المكتملة لكل مستخدم

• مشاهدات الصفحة لكل مستخدم

• الإيرادات لكل مستخدم

• مدة الجلسة لكل مستخدم

• الجلسات لكل مستخدم

• المعاملات لكل مستخدم

• إجمالي الأهداف المكتملة

• إجمالي مرات مشاهدة الصفحة

• إجمالي الإيرادات

• إجمالي مدة الجلسة

• إجمالي الجلسات

• إجمالي المعاملات

• إجمالي المستخدمين

4. نطاق التاريخ : هذا هو الحد الزمني الذي يحدد البيانات التي تظهر في التقرير ويتوافق مع عدد الصفوف في الجدول أدناه. النطاقات الزمنية المتاحة هي: 7 أيام ، و 14 يومًا ، و 21 يومًا ، و 30 يومًا.

لذلك ، إذا اخترت نطاقًا زمنيًا لـ "7 أيام" واليوم يصادف 29 مارس ، فحينئذٍ سيبحث تقرير المجموعة النموذجية في البيانات من 29 مارس (اليوم 0) حتى 5 أبريل (اليوم 7) وإنشاء التقرير المستند إلى في تاريخ اكتساب كل مستخدم.

إذا أخذنا المثال أعلاه إلى أبعد من ذلك ، فهذه هي الطريقة التي ينشئ بها Google Analytics "أيام" مختلفة من البيانات بناءً على تاريخ اكتساب المستخدم في 29 مارس:

اليوم 0 = 29 مارس

اليوم الأول = 30 مارس

اليوم الثاني = 31 مارس

اليوم الثالث = 01 أبريل

اليوم الرابع = 02 أبريل

اليوم الخامس = 03 أبريل

اليوم السادس = 04 أبريل

اليوم السابع = 05 أبريل

يعرض الجدول التالي بعد ذلك تفصيل "بيانات اليوم" *. هنا ، تمثل كل خلية بيانات مجموعة مختلفة من المستخدمين في يوم مختلف:

* ملاحظة: نحن نتحدث عن "بيانات اليوم" هنا لأننا اخترنا حجم المجموعة ليكون اليوم.

تحليل بيانات المجموعة

حتى الآن ، نظرنا في أجزاء من تقرير المجموعة. الآن دعونا نلقي نظرة على سير عمل نموذجي ، مع أخذ مثال. بافتراض أنك تدير مدونة إخبارية ، فقد ترغب في فهم سلوك المستخدمين على أساس أسبوعي. للحصول على مدونة إخبارية / معلوماتية ، فإن معرفة عدد الأشخاص النشطين في أسبوع معين يمكن أن يمنحك رؤى مفيدة حول جهود تسويق المحتوى الخاصة بك.

الخطوة 1: لنبدأ بتحديد نوع المجموعة النموذجية. كما ذكر أعلاه ، لدينا فقط "تاريخ الاستحواذ" المتاح اعتبارًا من الآن.

الخطوة 2: اختر حجم المجموعة النموذجية. في هذه الحالة ، إذا قمت بنشر محتوى جديد على مدونتك كل يوم ، فمن المنطقي استخدام "يوميًا" كحجم المجموعة النموذجية.

الخطوة 3: بالنسبة للمقياس ، قد ترغب في اختيار "الاحتفاظ بالمستخدمين" لمعرفة عدد المستخدمين الذين يعودون إلى موقعك كل يوم.

الخطوة 4: ضبط النطاق الزمني على 7 أيام.

والبنغو! لديك تقرير المجموعة النموذجية. الآن لبعض التحليل. لنلقِ نظرة على البيانات الجدولية:

نظرًا لأننا اخترنا مجموعة نموذجية يومية ، فإن كل صف هنا يمثل يومًا. توضح بيانات الجدول ، بالتالي ، معدل الاحتفاظ بالمستخدمين لكل مجموعة نموذجية على مدار السبعة أيام الماضية. تذكر أن كل صف هنا عبارة عن مجموعة نموذجية مختلفة.

بالنظر إلى الأرقام الموجودة في خلايا الجدول ، يمكنك الآن البدء في استخلاص بعض الاستنتاجات. على سبيل المثال ، يمكنك أن ترى أن المستخدمين الذين زاروا الموقع في الحادي والثلاثين من آذار (مارس) ، أعادوا زيارة الموقع بعد ذلك بيوم واحد بمعدل أعلى بكثير (5.51٪) مقارنة بالمجموعات النموذجية الأخرى. من ناحية أخرى ، يبدو أن معدل الاحتفاظ بالمستخدمين في الأيام اللاحقة (اليوم الأول واليوم الثاني وما إلى ذلك) أعلى بالنسبة للمجموعة النموذجية في الأول من أبريل.

لماذا حدث هذا؟ هل كان هناك منشور مدونة أثار اهتمامًا أكبر؟ أم كان بسبب حقيقة أن الأول من أبريل كان عطلة؟ هل كانت حملة ما كانت مستمرة في أحد هذه الأيام؟ تمنحك بيانات المجموعة النموذجية ما يكفي من الغذاء للتفكير لأنشطتك التسويقية.

التقارير النموذجية والتجزئة

قال أفيناش كوشيك ذات مرة: "إن عدم استخدام التجزئة جريمة ضد الإنسانية". في حين أنه ربما كان يبالغ إلى حد ما ، فلا يمكن إنكار حقيقة أن التجزئة هي الكأس المقدسة لجميع تحليلات الويب. وتحترم التقارير النموذجية هذه الحقيقة من خلال السماح لك بتقسيم البيانات. في الواقع ، يمكنك تطبيق ما يصل إلى 4 شرائح على تقارير المجموعة النموذجية. تنشئ كل شريحة جدول بيانات جديدًا أسفل جدول "جميع الجلسات". لذلك إذا قمت بتقسيم هذه البيانات إلى قسم آخر حسب "زيارات الأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر المكتبية" ، فسأحصل على:

لذلك نأمل أن تكون هذه المقالة قد أعطتك وضوحًا كافيًا بشأن تقارير المجموعة وكيف يمكنك استخدامها لصالحك. اسمحوا لي أن أعرف إذا كان لديك أي أسئلة.