Análise de coorte no tutorial do Google Analytics

O dicionário de inglês define Cohort 1. Antiga unidade militar romana, composta por seis séculos, equivalente a um décimo de legião.

2. Um grupo de pessoas com uma característica comum.

Vamos focar nossa atenção nesta segunda definição de “Coorte” aqui – “um grupo de pessoas com uma característica compartilhada”. A análise de coorte é uma técnica de segmentação sofisticada usada para melhor compreensão do comportamento do usuário. E embora fosse possível gerar relatórios de coorte no Google Analytics no passado, isso exigia alguns hacks de segmentação. Não mais.

O Google Analytics finalmente tem o Cohort Analysis como parte de seu conjunto de recursos principais, no processo, juntando-se a outras ferramentas de análise, como o Adobe Site Catalyst, que já possuem esse recurso há algum tempo. No post de hoje, discutirei como fazer análise de coorte e o que esperar desse conjunto de ferramentas no futuro.

Então, o que são Coortes?

Em palavras simples, as Coortes são uma maneira testada pelo tempo de agrupar pessoas, com base na data. Por exemplo, uma coorte de amostra pode ser um agrupamento de visitantes do site com base na data de sua primeira sessão (também conhecida como Data de aquisição). Por exemplo, se um visitante chegar pela primeira vez a um site em 20 de março de 2015, ele fará parte da coorte de 20 de março.

Um visitante também pode fazer parte de mais de uma coorte. Assim, a partir do exemplo anterior, o mesmo visitante também pode fazer parte da coorte “3ª semana de março”, ou mesmo da coorte do mês “março”.

Outro exemplo de coorte pode incluir todos os visitantes que concluíram com êxito uma meta do site em um determinado período. Este é um cenário bastante realista com empresas de comércio eletrônico, onde é comum ouvir a equipe de vendas falar sobre novos clientes sendo adquiridos, digamos, durante o Natal. Isso não passa de uma coorte e inclui todos os clientes cujas primeiras transações ocorreram na semana que antecedeu o Natal.

Apresentando a Análise de Coorte

A Análise de Coorte envolve o processo de analisar esses grupos de pessoas (coortes), durante um período de tempo específico e analisar como seu comportamento pode ser diferente de outros usuários. Então, em outras palavras, uma coorte é um tipo de segmentação de usuários com base no tempo. Lembre-se, a chave aqui é o tempo. Muitas vezes, as pessoas tendem a usar o termo coorte para significar um segmento de usuários, ignorando a parte do tempo da definição. Mas a segmentação por usuários é, na verdade, segmentação de usuários. A Análise de Coorte, por outro lado, precisa incluir o tempo.

Você pode perguntar, qual é realmente a vantagem em segmentar os visitantes dessa maneira? Para começar, analisar os dados de tais coortes nos permite observar o comportamento do usuário durante um período de tempo e pode nos ajudar a responder perguntas como:

1. Esses visitantes realmente se comportam de maneira diferente?

2. Como esse comportamento difere de outros visitantes que compram fora do período da coorte?

3. Eles compram mais de uma vez?

4. O valor gasto é diferente?

E assim por diante. A análise de coorte pode ser útil para praticamente qualquer negócio, e não apenas para as empresas de comércio eletrônico. Uma empresa como a Moz, por exemplo, que oferece suas soluções de marketing com um período de teste de dois meses, pode usar o Cohort Analysis para determinar quantos clientes que se inscreveram para uma assinatura de avaliação em janeiro compraram assinaturas premium, em comparação com aqueles que assinaram em fevereiro.

O novo relatório de análise de coorte no Google Analytics

Se você fez login em sua conta do Google Analytics recentemente, deve ter notado o relatório de análise de coorte (atualmente em versão beta). Procure-o no menu suspenso Público.

Vamos dar uma olhada nas várias partes do relatório. O relatório tem três regiões principais:

1. A região de configurações.

2. Um gráfico de dados ao longo do tempo.

3. Região de dados tabulares.

Vamos falar sobre como configurar um relatório de coorte. Na região de configurações, você pode escolher entre quatro maneiras diferentes de exibir os dados de coorte:

1. Tipo de coorte : permite especificar para qual data você deseja que o Google Analytics use para criar o relatório de coorte. A única opção atualmente disponível aqui é a “Data de Aquisição”. Espere ver mais opções nos próximos dias.

2. Tamanho da Coorte : Permite especificar o intervalo de tempo, determinando assim o tamanho de cada coorte. As opções atualmente disponíveis são por “dia”, “semana” e “mês”.

Portanto, se você optar por ver a opção “por dia”, o relatório mostrará todos os visitantes com a mesma data de aquisição. Por outro lado, escolher “por semana” exibiria resultados em que todos os usuários tivessem uma data de aquisição dentro do mesmo período de 7 dias.

3. Métrica : esta lista suspensa permite selecionar a métrica que está sendo medida para cada coorte. Esses são os dados reais que você vê no relatório. O valor padrão é “Retenção de Usuários”, que basicamente significa usuários que visitaram mais de uma vez no período de tempo selecionado. Outras opções atualmente disponíveis são:

• Conclusões de meta por usuário

• Visualizações de página por usuário

• Receita por usuário

• Duração da Sessão por Usuário

• Sessões por usuário

• Transações por Usuário

• Total de Conclusões de Metas

• Total de Visualizações da Página

• Rendimento total

• Duração total da sessão

• Total de Sessões

• Total de transações

• Total de usuários

4. Intervalo de datas : Este é o limite de tempo que determina quais dados aparecem no relatório e corresponde ao número de linhas na tabela abaixo. Os intervalos de tempo disponíveis são: 7 dias, 14 dias, 21 dias e 30 dias.

Portanto, se eu escolher um intervalo de datas de “7 dias” e hoje for 29 de março, o relatório de coorte analisará os dados de 29 de março (dia 0) até 05 de abril (dia 7) e criará o relatório com base na data de aquisição de cada usuário.

Levando adiante o exemplo acima, é assim que o Google Analytics criaria os vários "Dias" de dados com base em uma data de aquisição do usuário de 29 de março:

Dia 0 = 29 de março

Dia 1 = 30 de março

Dia 2 = 31 de março

Dia 3 = 01 de abril

Dia 4 = 02 de abril

Dia 5 = 03 de abril

Dia 6 = 04 de abril

Dia 7 = 05 de abril

A tabela a seguir exibe a divisão dos “dados do dia”*. Aqui, cada célula de dados representa um grupo diferente de usuários em um dia diferente:

*Observação: estamos falando de “dados do dia” aqui, pois escolhemos o tamanho da coorte para ser o dia.

Analisando dados de coorte

Até agora, analisamos as partes de um Relatório de Coorte. Agora vamos ver um fluxo de trabalho típico, dando um exemplo. Supondo que você tenha um blog de notícias, talvez queira entender o comportamento de seus usuários semanalmente. Para um blog de informações/notícias, saber quantas pessoas estão ativas em uma determinada semana pode fornecer informações úteis sobre seus esforços de marketing de conteúdo.

Etapa 1: vamos começar selecionando o tipo de coorte. Conforme mencionado acima, temos apenas a “Data de Aquisição” disponível no momento.

Etapa 2: escolha o tamanho da coorte. Nesse caso, se você publicar novos conteúdos em seu blog todos os dias, faz sentido usar “Diariamente” como o Tamanho do Coorte.

Etapa 3: para a métrica, você pode escolher "Retenção de usuários" para saber quantos usuários retornam ao seu site todos os dias.

Etapa 4: defina o intervalo de datas para 7 dias.

E bingo! Você tem o relatório de coorte. Agora para algumas análises. Vejamos os dados tabulares:

Como escolhemos uma Coorte diária, cada linha aqui representa um dia. Os dados da tabela, portanto, mostram a taxa de retenção de usuários para cada coorte nos últimos sete dias. Lembre-se, cada linha aqui é uma coorte diferente.

Observando os números nas células da tabela, agora você pode começar a tirar algumas conclusões. Por exemplo, você pode ver que os usuários que visitaram o site em 31 de março, o visitaram novamente um dia depois a uma taxa muito maior (5,51%) em comparação com outras coortes. Por outro lado, a taxa de retenção de usuários nos dias subsequentes (Dia 1 , Dia 2 e assim por diante) parece ser maior para a coorte em 1º de abril.

Por quê isso aconteceu? Houve uma postagem no blog que gerou mais interesse? Ou foi pelo fato de 1º de abril ser feriado? Era alguma campanha que estava acontecendo um dia desses? Os dados da Coorte fornecem informações suficientes para suas atividades de marketing.

Relatórios de coorte e segmentação

Avinash kaushik disse uma vez: “Não usar segmentação é um crime contra a humanidade”. Embora ele possa estar exagerando até certo ponto, não há como negar o fato de que a segmentação é o santo graal de todas as análises da web. E os Relatórios de Coorte respeitam esse fato, permitindo que você segmente os dados. Na verdade, você pode aplicar até 4 segmentos a relatórios de coorte. Cada segmento cria uma nova tabela de dados abaixo da tabela “All Sessions”. Então, se eu segmentar ainda mais esses dados por “Tráfego de tablets e desktops”, recebo:

Portanto, esperamos que este artigo tenha esclarecido o suficiente sobre os relatórios de coorte e como você pode usá-los a seu favor. Deixe-me saber se você tiver alguma dúvida.