Analisi di coorte nel tutorial di Google Analytics

Il dizionario inglese definisce Cohort 1. Un'antica unità militare romana, composta da sei secoli, pari a un decimo di legione.

2. Un gruppo di persone con una caratteristica condivisa.

Concentreremo qui la nostra attenzione su questa seconda definizione di “Coorte” – “un gruppo di persone con una caratteristica condivisa”. L'analisi di coorte è una tecnica di segmentazione fantasiosa utilizzata per una migliore comprensione del comportamento degli utenti. E sebbene in passato fosse possibile generare rapporti di coorte in Google Analytics, richiedeva alcuni hack di segmentazione. Non più.

Google Analytics ha finalmente l'analisi di coorte come parte del suo set di funzionalità principali, nel processo, unendosi ad altri strumenti di analisi come Adobe Site Catalyst che hanno questa funzionalità da qualche tempo. Nel post di oggi, discuterò come eseguire l'analisi di coorte e cosa aspettarsi da questo set di strumenti in futuro.

Allora, cosa sono le coorti?

In parole semplici, le coorti sono un modo collaudato per raggruppare le persone, in base alla data. Ad esempio, una coorte di esempio potrebbe essere un raggruppamento di visitatori del sito Web in base alla data della loro prima sessione (nota anche come Data di acquisizione). Quindi, ad esempio, se un visitatore dovesse atterrare per la prima volta su un sito Web il 20 marzo 2015, farà parte della coorte del 20 marzo.

Un visitatore può anche far parte di più di una coorte. Quindi, dall'esempio precedente, lo stesso visitatore potrebbe anche far parte della coorte "3a settimana di marzo", o anche della coorte del mese "marzo".

Un altro esempio di coorte potrebbe includere tutti i visitatori che hanno completato con successo un obiettivo del sito Web entro un determinato periodo di tempo. Questo è uno scenario abbastanza realistico con le società di e-commerce, in cui è comune sentire il team di vendita parlare di nuovi clienti acquisiti, ad esempio, durante il periodo natalizio. Questa non è altro che una coorte e include tutti i clienti le cui prime transazioni sono avvenute nella settimana che precede il Natale.

Introduzione all'analisi di coorte

L'analisi di coorte comporta il processo di analisi di questi gruppi di persone (coorti), in un periodo di tempo specifico e l'analisi di come il loro comportamento potrebbe essere diverso dagli altri utenti. Quindi, in altre parole, una coorte è un tipo di segmentazione degli utenti basata sul tempo. Ricorda, la chiave qui è il tempo. Spesso le persone tendono a usare il termine coorte per indicare un segmento di utenti ignorando la parte temporale della definizione. Ma la segmentazione per utenti è in realtà una segmentazione degli utenti. L'analisi di coorte, d'altra parte, deve includere il tempo.

Potresti chiederti, qual è davvero il vantaggio nel segmentare i visitatori in questo modo? Per cominciare, l'analisi dei dati di tali coorti ci consente di osservare il comportamento degli utenti per un periodo di tempo e può aiutarci a rispondere a domande come:

1. Questi visitatori si comportano davvero in modo diverso?

2. In che modo questo comportamento differisce dagli altri visitatori che acquistano al di fuori del periodo di tempo della coorte?

3. Comprano più di una volta?

4. L'importo della spesa è diverso?

E così via. L'analisi di coorte può essere utile per quasi tutte le attività e non solo per le società di e-commerce. Un'azienda come Moz, ad esempio, che offre le sue soluzioni di marketing con un periodo di prova di due mesi può utilizzare l'analisi di coorte per determinare quanti clienti che hanno sottoscritto un abbonamento di prova a gennaio hanno acquistato abbonamenti premium, rispetto a quelli che hanno sottoscritto un abbonamento di prova. fino a febbraio.

Il nuovo rapporto di analisi di coorte in Google Analytics

Se di recente hai effettuato l'accesso al tuo account Google Analytics, potresti aver notato il rapporto Analisi di coorte (attualmente in versione beta). Cercalo sotto il menu a discesa Pubblico.

Diamo un'occhiata alle varie parti della relazione. Il rapporto ha tre regioni principali:

1. La regione delle impostazioni.

2. Un grafico dei dati nel tempo.

3. Area dati tabulare.

Parliamo della configurazione di un rapporto di coorte. Dalla regione delle impostazioni, puoi scegliere tra quattro diversi modi in cui visualizzare i dati della coorte:

1. Tipo di coorte : ti consente di specificare per quale data desideri che Google Analytics utilizzi per creare il rapporto di coorte. L'unica opzione attualmente disponibile qui è la "Data di acquisizione". Aspettati di vedere più opzioni nei prossimi giorni.

2. Dimensione coorte : consente di specificare l'intervallo di tempo, determinando così la dimensione di ciascuna coorte. Le opzioni attualmente disponibili sono per "giorno", "settimana" e "mese".

Quindi, se scegli di visualizzare l'opzione "per giorno", il rapporto mostrerebbe tutti i visitatori con la stessa data di acquisizione. D'altra parte, scegliendo "per settimana" verranno visualizzati i risultati in cui tutti gli utenti avevano una data di acquisizione all'interno dello stesso periodo di 7 giorni.

3. Metrica : questo menu a discesa ti consente di selezionare la metrica che viene misurata per ciascuna coorte. Questi sono i dati effettivi che vedi nel rapporto. Il valore predefinito è "Fermentazione utenti", che sostanzialmente indica gli utenti che hanno visitato più di una volta nell'intervallo di tempo selezionato. Altre opzioni attualmente disponibili sono:

• Completamenti obiettivo per utente

• Visualizzazioni di pagina per utente

• Entrate per utente

• Durata della sessione per utente

• Sessioni per Utente

• Transazioni per Utente

• Completamenti totali dell'obiettivo

• Visualizzazioni di pagina totali

• Entrate totali

• Durata totale della sessione

• Sessioni totali

• Transazioni totali

• Utenti totali

4. Intervallo di date : questo è il limite di tempo che determina quali dati vengono visualizzati nel report e corrisponde al numero di righe nella tabella seguente. Gli intervalli di tempo disponibili sono: 7 giorni, 14 giorni, 21 giorni e 30 giorni.

Quindi, se scelgo un intervallo di date di "7 giorni" e oggi è il 29 marzo, il rapporto di coorte esaminerà i dati dal 29 marzo (giorno 0) fino al 05 aprile (giorno 7) e creerà il rapporto basato alla data di acquisizione di ciascun utente.

Prendendo ulteriormente l'esempio sopra, ecco come Google Analytics creerebbe i vari "Giorni" di dati in base a una data di acquisizione dell'utente del 29 marzo:

Giorno 0 = 29 marzo

Giorno 1 = 30 marzo

Giorno 2 = 31 marzo

Giorno 3 = 01 aprile

Giorno 4 = 02 aprile

Giorno 5 = 03 aprile

Giorno 6 = 04 aprile

Giorno 7 = 05 aprile

La tabella seguente mostra poi la suddivisione dei “dati giornalieri”*. Qui, ogni cella di dati rappresenta un diverso gruppo di utenti in un giorno diverso:

*Nota: stiamo parlando di "dati del giorno" qui poiché abbiamo scelto la dimensione della coorte come giorno.

Analisi dei dati di coorte

Finora, abbiamo esaminato le parti di un rapporto di coorte. Ora diamo un'occhiata a un flusso di lavoro tipico, facendo un esempio. Supponendo che tu gestisca un blog di notizie, potresti voler capire il comportamento dei tuoi utenti su base settimanale. Per un blog di informazioni/notizie, sapere quante persone sono attive in una determinata settimana potrebbe darti informazioni utili sui tuoi sforzi di marketing dei contenuti.

Passaggio 1: iniziamo con la selezione del tipo di coorte. Come accennato in precedenza, al momento abbiamo a disposizione solo la "Data di acquisizione".

Passaggio 2: scegli la dimensione della coorte. In questo caso, se pubblichi nuovi contenuti sul tuo blog ogni giorno, ha senso usare "Giornaliero" come dimensione della coorte.

Passaggio 3: per la metrica, potresti voler scegliere "Fidelizzazione utenti" per sapere quanti utenti tornano al tuo sito ogni giorno.

Passaggio 4: imposta l'intervallo di date su 7 giorni.

E bingo! Hai il rapporto di coorte. Ora per qualche analisi. Diamo un'occhiata ai dati tabellari:

Poiché abbiamo scelto una coorte giornaliera, ogni riga qui rappresenta un giorno. I dati della tabella, quindi, mostrano il tasso di fidelizzazione degli utenti per ciascuna coorte negli ultimi 7 giorni. Ricorda, ogni riga qui è una coorte diversa.

Osservando i numeri nelle celle della tabella, ora puoi iniziare a trarre alcune conclusioni. Ad esempio, puoi vedere che gli utenti che hanno visitato il sito il 31 marzo, hanno rivisitato il sito il giorno dopo a un tasso molto più alto (5,51%) rispetto ad altre coorti. D'altra parte, il tasso di fidelizzazione degli utenti nei giorni successivi (Day1, Day 2 e così via) sembra essere più alto per la coorte il 1° aprile.

Perché è successo? C'è stato un post sul blog che ha generato più interesse? O era dovuto al fatto che il 1 aprile era un giorno festivo? Era una campagna in corso uno di questi giorni? I dati della coorte ti danno abbastanza spunti di riflessione per le tue attività di marketing.

Rapporti di coorte e segmentazione

Avinash kaushik una volta disse: "Non usare la segmentazione è un crimine contro l'umanità". Sebbene possa aver esagerato in una certa misura, non si può negare il fatto che la segmentazione è il Santo Graal di tutte le analisi web. E i rapporti di coorte rispettano questo fatto consentendoti di segmentare i dati. In effetti, puoi applicare fino a 4 segmenti ai rapporti di coorte. Ogni segmento crea una nuova tabella di dati sotto la tabella "Tutte le sessioni". Quindi, se segmento ulteriormente questi dati per "Traffico di tablet e desktop", ottengo:

Quindi si spera che questo articolo ti abbia dato abbastanza chiarezza sui rapporti di coorte e su come puoi usarli a tuo vantaggio. Fatemi sapere se avete domande.