Когортный анализ в Google Analytics Tutorial

Словарь английского языка определяет Cohort 1. Древнеримская военная единица, насчитывающая шесть столетий, равная одной десятой части легиона.

2. Группа людей с общей характеристикой.

Здесь мы сосредоточим наше внимание на этом втором определении «когорты» — «группа людей с общей характеристикой». Когортный анализ — это причудливая техника сегментации, используемая для лучшего понимания поведения пользователей. И хотя в прошлом можно было создавать когортные отчеты в Google Analytics, для этого требовались некоторые хитрости сегментации. Уже нет.

Google Analytics, наконец, имеет когортный анализ как часть своего основного набора функций, присоединяясь к другим инструментам аналитики, таким как Adobe Site Catalyst, которые имеют эту функцию уже некоторое время. В сегодняшнем посте я расскажу, как проводить когортный анализ и чего ожидать от этого набора инструментов в будущем.

Итак, что такое Когорты?

Проще говоря, группы — это проверенный временем способ группировки людей по дате. Например, выборочная когорта может представлять собой группу посетителей веб-сайта, основанную на дате их первого посещения (также известной как дата приобретения). Например, если посетитель впервые зайдет на веб-сайт 20 марта 2015 года, он будет частью когорты 20 марта.

Посетитель также может быть частью более чем одной когорты. Таким образом, из предыдущего примера тот же посетитель может также быть частью когорты «3-я неделя марта» или даже когорты месяца «март».

Другой пример когорты может включать всех посетителей, которые успешно достигли цели веб-сайта в течение определенного периода времени. Это довольно реалистичный сценарий для компаний электронной коммерции, где часто можно услышать, как отдел продаж рассказывает о новых клиентах, которые приходят, скажем, на Рождество. Это не что иное, как когорта, в которую входят все клиенты, чьи первые транзакции были совершены за неделю до Рождества.

Введение в когортный анализ

Когортный анализ включает в себя процесс анализа этих групп людей (когорт) за определенный период времени и анализа того, как их поведение может отличаться от поведения других пользователей. Другими словами, когорта — это тип сегментации пользователей по времени. Помните, что ключ здесь — время. Часто люди склонны использовать термин «когорта» для обозначения сегмента пользователей, игнорируя временную часть определения. Но сегментация по пользователям — это действительно сегментация пользователей. С другой стороны, когортный анализ должен включать время.

Вы можете спросить, а в чем на самом деле преимущество такой сегментации посетителей? Во-первых, анализ данных из таких когорт позволяет нам наблюдать за поведением пользователей в течение определенного периода времени и может помочь нам ответить на такие вопросы, как:

1. Действительно ли эти посетители ведут себя по-другому?

2. Чем это поведение отличается от поведения других посетителей, совершающих покупки вне периода времени когорты?

3. Покупают ли они более одного раза?

4. Отличается ли сумма расходов?

И так далее. Когортный анализ может быть полезен практически для любого бизнеса, а не только для компаний, занимающихся электронной коммерцией. Например, такая компания, как Moz, которая предлагает свои маркетинговые решения с двухмесячным пробным периодом, может использовать когортный анализ, чтобы определить, сколько клиентов, подписавшихся на пробную подписку в январе, приобрели премиум-членство по сравнению с теми, кто подписался. вверх в феврале.

Новый отчет о когортном анализе в Google Analytics

Если вы недавно вошли в свою учетную запись Google Analytics, вы могли заметить отчет о когортном анализе (в настоящее время в бета-версии). Найдите его в раскрывающемся списке «Аудитория».

Давайте взглянем на различные части отчета. Отчет состоит из трех основных областей:

1. Область настроек.

2. График данных во времени.

3. Область табличных данных.

Давайте поговорим о настройке когортного отчета. В области настроек вы можете выбрать один из четырех способов отображения когортных данных:

1. Тип когорты : позволяет указать дату, за которую вы хотите использовать Google Analytics для создания когортного отчета. Единственная опция, доступная в настоящее время здесь, — «Дата приобретения». Ожидайте увидеть больше вариантов в ближайшие дни.

2. Размер когорты : позволяет указать временные рамки, тем самым определяя размер каждой когорты. В настоящее время доступны параметры «день», «неделя» и «месяц».

Таким образом, если вы выберете опцию «По дням», в отчете будут показаны все посетители с одинаковой датой приобретения. С другой стороны, при выборе «по неделям» будут отображаться результаты, в которых у всех пользователей была дата приобретения в пределах одного и того же 7-дневного периода.

3. Метрика . В этом раскрывающемся списке можно выбрать метрику, которая измеряется для каждой когорты. Это фактические данные, которые вы видите в отчете. Значение по умолчанию — «Удержание пользователей», что в основном означает пользователей, которые посетили сайт более одного раза за выбранный период времени. В настоящее время доступны следующие варианты:

• Достигнутых целей на пользователя

• Количество просмотров страниц на пользователя

• Доход на пользователя

• Продолжительность сеанса на пользователя

• Количество сеансов на пользователя

• Транзакций на пользователя

• Всего достигнутых целей

• Общее количество просмотров страниц

• Общий доход

• Общая продолжительность сеанса

• Всего сеансов

• Всего транзакций

• Всего пользователей

4. Диапазон дат : это граница времени, которая определяет, какие данные будут отображаться в отчете, и соответствует количеству строк в таблице ниже. Доступные диапазоны времени: 7 дней, 14 дней, 21 день и 30 дней.

Итак, если я выберу диапазон дат «7 дней», а сегодня 29 марта, тогда когортный отчет будет рассматривать данные с 29 марта (день 0) по 5 апреля (день 7) и создавать отчет на основе на дату приобретения каждого пользователя.

Продолжая приведенный выше пример, вот как Google Analytics будет создавать различные «Дни» данных на основе даты приобретения пользователя 29 марта:

День 0 = 29 марта

День 1 = 30 марта

День 2 = 31 марта

День 3 = 1 апреля

День 4 = 2 апреля

День 5 = ​​3 апреля

День 6 = 4 апреля

День 7 = 5 апреля

В следующей таблице представлена ​​разбивка «дневных данных»*. Здесь каждая ячейка данных представляет разные группы пользователей в разные дни:

*Примечание. Здесь мы говорим о «дневных данных», поскольку мы выбрали для параметра «Размер когорты» значение «День».

Анализ когортных данных

До сих пор мы рассматривали части когортного отчета. Теперь давайте рассмотрим типичный рабочий процесс на примере. Предполагая, что вы ведете новостной блог, вы можете еженедельно анализировать поведение своих пользователей. Для информационного/новостного блога знание того, сколько людей активно на определенной неделе, может дать вам полезную информацию о ваших усилиях по контент-маркетингу.

Шаг 1: Начнем с выбора типа когорты. Как упоминалось выше, на данный момент у нас есть только «Дата приобретения».

Шаг 2: Выберите размер группы. В этом случае, если вы публикуете новый контент в своем блоге каждый день, имеет смысл использовать «Ежедневно» в качестве размера когорты.

Шаг 3: В качестве метрики вы можете выбрать «Удержание пользователей», чтобы узнать, сколько пользователей возвращаются на ваш сайт каждый день.

Шаг 4: Установите диапазон дат на 7 дней.

И бинго! У вас есть когортный отчет. Теперь немного анализа. Посмотрим на табличные данные:

Поскольку мы выбрали дневную когорту, каждая строка здесь представляет день. Таким образом, данные таблицы показывают уровень удержания пользователей для каждой когорты за последние 7 дней. Помните, что каждая строка здесь — это отдельная когорта.

Глядя на цифры в ячейках таблицы, теперь вы можете сделать некоторые выводы. Например, вы можете видеть, что пользователи, посетившие сайт 31 марта, повторно посетили сайт на следующий день с гораздо более высокой частотой (5,51%) по сравнению с другими когортами. С другой стороны, уровень удержания пользователей в последующие дни (день 1, день 2 и т. д.) кажется выше для когорты 1 апреля.

Почему это случилось? Был ли пост в блоге, который вызвал больший интерес? Или это было связано с тем, что 1 апреля был выходным? Была ли это какая-то кампания, которая проходила на днях? Данные когорты дают вам достаточно пищи для размышлений о вашей маркетинговой деятельности.

Когортные отчеты и сегментация

Авинаш Кошик однажды сказал: «Неиспользование сегментации — преступление против человечества». Хотя он, возможно, в некоторой степени преувеличивал, нельзя отрицать тот факт, что сегментация — это святой Грааль всей веб-аналитики. И когортные отчеты учитывают этот факт, позволяя вам сегментировать данные. Фактически, вы можете применить до 4 сегментов к когортным отчетам. Каждый сегмент создает новую таблицу данных под таблицей «Все сеансы». Итак, если я дополнительно сегментирую эти данные по «трафику планшетов и компьютеров», я получаю:

Так что, надеюсь, эта статья дала вам достаточно ясности о когортных отчетах и ​​о том, как вы можете использовать их в своих интересах. Дайте знать, если у вас появятся вопросы.