Google Analytics 튜토리얼의 코호트 분석

영어 사전은 Cohort 1. 군단의 10분의 1에 해당하는 6세기로 구성된 고대 로마 군대.

2. 공통된 특성을 가진 사람들의 그룹.

우리는 여기서 "코호트"의 두 번째 정의인 "공유된 특성을 가진 사람들의 그룹"에 주의를 집중할 것입니다. 코호트 분석 은 사용자 행동을 더 잘 이해하기 위해 사용되는 멋진 세분화 기술입니다. 그리고 과거에는 Google 애널리틱스에서 코호트 보고서를 생성할 수 있었지만 일부 세분화 해킹이 필요했습니다. 더 이상은 아닙니다.

Google Analytics는 마침내 Cohort Analysis를 핵심 기능 세트의 일부로 포함하고 있으며, 그 과정에서 현재 한동안 이 기능이 있었던 Adobe Site Catalyst와 같은 다른 분석 도구에 합류했습니다. 오늘의 게시물에서는 코호트 분석을 수행하는 방법 과 향후 이 도구 세트에서 기대할 수 있는 사항에 대해 논의하겠습니다.

그렇다면 동질 집단이란 무엇입니까?

간단히 말해서, 집단은 날짜를 기준으로 사람들을 그룹화하는 오랜 시간 검증된 방법입니다. 예를 들어, 샘플 집단은 첫 번째 세션 날짜(획득 날짜라고도 함)를 기반으로 한 웹사이트 방문자 그룹일 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 2015년 3월 20일에 웹사이트를 처음 방문했다면 3월 20일 집단에 속하게 됩니다.

방문자는 둘 이상의 집단에 속할 수도 있습니다. 따라서 이전 예에서 동일한 방문자가 "3월의 세 번째 주" 코호트 또는 "3월" 월 코호트의 일부일 수도 있습니다.

코호트의 또 다른 예에는 특정 기간 내에 웹사이트 목표를 성공적으로 완료한 모든 방문자가 포함될 수 있습니다. 이것은 전자 상거래 회사의 경우 매우 현실적인 시나리오입니다. 영업 팀이 크리스마스 기간에 새로운 고객을 확보한다는 이야기를 듣는 것은 흔한 일입니다. 이것은 코호트에 불과하며 크리스마스 직전 주에 첫 거래가 발생한 모든 고객을 포함합니다.

동질 집단 분석 소개

코호트 분석에는 특정 기간 동안 이러한 사람들 그룹(코호트)을 분석하고 그들의 행동이 다른 사용자와 어떻게 다를 수 있는지 분석하는 프로세스가 수반됩니다. 즉, 코호트(cohort)는 시간을 기반으로 하는 일종의 사용자 세분화입니다. 여기서 핵심은 시간이라는 것을 기억하십시오. 종종 사람들은 정의의 시간 부분을 무시하면서 사용자의 세그먼트를 의미하기 위해 집단이라는 용어를 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 사용자별 세분화는 실제로 사용자 세분화입니다. 반면에 코호트 분석에는 시간이 포함되어야 합니다.

이러한 방식으로 방문자를 분류할 때 실제로 어떤 이점이 있는지 질문할 수 있습니다. 우선, 이러한 집단의 데이터를 분석하면 일정 기간 동안 사용자 행동을 관찰하고 다음과 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. 이 방문자들은 실제로 다르게 행동합니까?

2. 이 행동은 코호트 기간 외에 구매하는 다른 방문자와 어떻게 다릅니까?

3. 한 번 이상 구매합니까?

4. 지출 금액이 다른가요?

등등. 동질 집단 분석은 전자 상거래 회사뿐만 아니라 거의 모든 비즈니스에 유용할 수 있습니다. 예를 들어, Moz와 같은 회사는 2개월의 평가 기간이 있는 마케팅 솔루션을 제공하는 회사에서 코호트 분석을 사용하여 1월에 평가판 멤버십에 등록한 고객과 프리미엄 멤버십을 구매한 고객의 수를 비교할 수 있습니다. 2월까지.

Google Analytics의 새로운 동질 집단 분석 보고서

최근에 Google Analytics 계정에 로그인했다면 동질 집단 분석(현재 베타 버전) 보고서를 보았을 것입니다. 잠재고객 드롭다운에서 찾습니다.

보고서의 다양한 부분을 살펴보겠습니다. 보고서에는 세 가지 주요 영역이 있습니다.

1. 설정 영역.

2. 시간 경과에 따른 데이터 그래프.

3. 테이블 형식 데이터 영역.

동질 집단 보고서 구성에 대해 이야기해 보겠습니다. 설정 영역에서 코호트 데이터를 표시하는 네 가지 방법 중에서 선택할 수 있습니다.

1. 동질 집단 유형 : Google Analytics가 동질 집단 보고서를 생성하는 데 사용할 날짜를 지정할 수 있습니다. 현재 여기에서 사용할 수 있는 유일한 옵션은 "취득 날짜"입니다. 앞으로 더 많은 옵션을 볼 수 있을 것으로 기대합니다.

2. 코호트 크기 : 기간을 지정하여 각 코호트의 크기를 결정할 수 있습니다. 현재 사용 가능한 옵션은 "일", "주" 및 "월"입니다.

따라서 "일별" 옵션을 선택하면 보고서에 동일한 획득 날짜를 가진 모든 방문자가 표시됩니다. 반면에 "주별"을 선택하면 모든 사용자가 동일한 7일 기간 내에 획득 날짜가 있었던 결과를 표시합니다.

3. 메트릭 : 이 드롭다운에서 각 코호트에 대해 측정되는 메트릭을 선택할 수 있습니다. 이것은 보고서에 표시되는 실제 데이터입니다. 기본값은 "사용자 유지"이며 기본적으로 선택한 기간 동안 두 번 이상 방문한 사용자를 의미합니다. 현재 사용 가능한 다른 옵션은 다음과 같습니다.

• 사용자당 목표 달성

• 사용자당 페이지뷰

• 사용자당 수익

• 사용자당 세션 시간

• 사용자당 세션

• 사용자당 거래

• 총 목표 달성

• 총 페이지뷰

• 총 수익

• 총 세션 시간

• 총 세션

• 총 거래

• 총 사용자

4. 날짜 범위 : 보고서에 표시되는 데이터를 결정하는 시간 경계이며 아래 표의 행 수에 해당합니다. 사용 가능한 시간 범위는 7일, 14일, 21일 및 30일입니다.

따라서 날짜 범위를 "7일"로 선택하고 오늘이 3월 29일이면 동질 집단 보고서는 3월 29일(0일)부터 4월 5일(7일)까지의 데이터를 보고 다음을 기반으로 보고서를 생성합니다. 각 사용자의 획득 날짜에

위의 예를 더 자세히 살펴보면 Google Analytics가 3월 29일의 사용자 획득 날짜를 기준으로 다양한 '일' 데이터를 생성하는 방법입니다.

0일차 = 3월 29일

1일차 = 3월 30일

2일차 = 3월 31일

3일차 = 4월 1일

4일차 = 4월 2일

5일차 = 4월 3일

6일차 = 4월 4일

7일차 = 4월 5일

그런 다음 다음 표는 "일 데이터"*의 분석을 표시합니다. 여기에서 각 데이터 셀은 다른 날짜의 다른 사용자 그룹을 나타냅니다.

*참고: 우리는 Cohort Size를 Day로 선택했기 때문에 여기서 "day data"에 대해 이야기하고 있습니다.

코호트 데이터 분석

지금까지 코호트 보고서의 일부를 살펴보았습니다. 이제 예를 들어 일반적인 워크플로를 살펴보겠습니다. 뉴스 블로그를 운영한다고 가정하면 매주 사용자의 행동을 이해하고 싶을 수 있습니다. 정보/뉴스 블로그의 경우 특정 주에 얼마나 많은 사람들이 활동하는지 알면 콘텐츠 마케팅 활동에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

1단계: 먼저 동질 집단 유형을 선택합니다. 위에서 언급했듯이 현재로서는 "취득 날짜"만 사용할 수 있습니다.

2단계: 집단 규모를 선택합니다. 이 경우 블로그에 매일 새 콘텐츠를 게시하는 경우 "일일"을 동질 집단 크기로 사용하는 것이 좋습니다.

3단계: 측정항목의 경우 "사용자 유지"를 선택하여 매일 얼마나 많은 사용자가 사이트를 방문하는지 알아볼 수 있습니다.

4단계: 날짜 범위를 7일로 설정합니다.

그리고 빙고! 동질 집단 보고서가 있습니다. 이제 몇 가지 분석을 위해. 표 형식의 데이터를 살펴보겠습니다.

일일 집단을 선택했으므로 여기에서 각 행은 하루를 나타냅니다. 따라서 테이블 데이터는 지난 7일 동안 각 코호트에 대한 사용자 유지율을 보여줍니다. 여기서 각 행은 다른 집단임을 기억하십시오.

표 셀의 숫자를 보면 이제 몇 가지 결론을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 3월 31일에 사이트를 방문한 사용자가 다른 집단에 비해 훨씬 더 높은 비율(5.51%)로 하루 후에 사이트를 다시 방문한 것을 볼 수 있습니다. 반면에 4월 1일에 코호트의 다음 날(Day1 , Day 2 등) 사용자 유지율이 더 높은 것으로 보입니다.

왜 이런 일이 일어났습니까? 더 많은 관심을 불러일으킨 블로그 게시물이 있었나요? 아니면 4월 1일이 공휴일이었기 때문일까요? 요즘에 진행되고 있는 캠페인이었나? 코호트 데이터는 마케팅 활동을 위한 충분한 정보를 제공합니다.

동질 집단 보고서 및 세분화

Avinash kaushik은 "분할을 사용하지 않는 것은 반인륜적인 범죄"라고 말했습니다. 그가 어느 정도 과장했을 수도 있지만 세분화가 모든 웹 분석의 성배라는 사실을 부인할 수 없습니다. 그리고 Cohort Reports는 데이터를 분류할 수 있게 함으로써 이 사실을 존중합니다. 실제로 동질 집단 보고서에 최대 4개의 세그먼트를 적용할 수 있습니다. 각 세그먼트는 "모든 세션" 테이블 아래에 새 데이터 테이블을 생성합니다. 따라서 이 데이터를 "태블릿 및 데스크톱 트래픽"별로 세분화하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

따라서 이 기사에서 동질 집단 보고서와 이를 활용하는 방법에 대해 충분히 명확하게 설명하셨기를 바랍니다. 질문이 있으면 알려주세요.