Kohorsz elemzés futtatása a Google Analytics szolgáltatásban a forgalom jobb szegmentálása érdekében

a Google Analytics minden tapasztalt digitális marketingszakértő eszközkészletének alapvető eleme. Ez elsősorban azért van, mert rengeteg adatot szolgáltat, gyakorlatilag mindent lefedve, amit érdemes tudni arról, hogy a látogatók hogyan lépnek kapcsolatba az Ön webhelyével.

a kohorsz elemzés különösen hasznos funkció a marketingesek és a kisvállalkozások számára. Meg tudja mondani, hogy webhelye összességében milyen jól teljesít. Ezenkívül mélyreható betekintést nyújt a webhely felhasználói viselkedésébe.

mi a kohorsz elemzés?

ahhoz, hogy megértsük, mi a kohorsz elemzés, először meg kell határozni a “kohortot”.

ez a kifejezés a közös érték miatt csoportosított emberek egy részhalmazára utal.

a Google olyan felhasználók csoportjaként határozza meg, akiknek közös jellemzője van, amelyet egy elemzési dimenzió azonosít.

a kohorsz elemzés tehát a felhasználói csoportok viselkedésének elemzésének folyamata.

összehasonlíthatja a csoportokat egymással, és kereshet különbségeket és trendeket.

ha bármilyen mintát azonosít, segíthet meghatározni, hogy mely változások és viselkedési különbségek vezettek különböző eredményekhez.

hogy világos legyen, ez a folyamat nem csak a digitális marketingre jellemző. Futtathat egy kohorsz elemzést, hogy összehasonlítsa a különböző típusú csoportokat.

valójában a kifejezés orvosi tanulmányokból származik, amelyekben a kutatók összehasonlítják a dohányzók és a nemdohányzók csoportjait, hogy azonosítsák a kettő közötti különbségeket.

ne feledje, hogy a kohorsz lehetőségei azokra az adatokra korlátozódnak, amelyeket böngészés közben gyűjthet a látogatóktól.

a Google Analytics kohorszai például a beszerzés dátuma vagy a felhasználók első látogatása alapján vannak csoportosítva.

az új akvizíciók kohorsz típusa rendkívül hasznos lehet az adatok kontextusának megadásában. Az egyes szegmensek elemzése a közönség egésze helyett világosabb képet ad arról, hogy mi teszi nagyszerű ügyfelet vállalkozása számára.

a kohorsz elemzés túlmutat az alapvető adatpontokon is, hogy javaslatot tegyen a webhely látogatói viselkedésében bekövetkező változások okaira.

ennek eredményeként a kohorszok összehasonlítása segíthet többet megtudni arról, hogy mi befolyásolja az egyes viselkedéseket, valamint a marketingkampányok és stratégiák hatását.

például, amikor a Spearmint LOVE gyermek online ruhaüzlet a webhelyükön trendeket akart azonosítani, több kohorsz elemzési jelentést készítettek:

ennek az elemzésnek a segítségével meg tudták határozni, hogy az átlagos látogató mennyi ideig tér vissza a webhelyére, valamint a vásárlások közötti átlagos időt.

ezt a betekintést arra is felhasználták, hogy kohorszaikat “egyedi ablakokra” bontsák, az anyák eltérő vásárlási magatartása alapján a terhesség alatt és gyermekeik életének első néhány évében.

így pontosabban meg tudták jósolni, hogy mi lehet a kohorszok következő vásárlása, majd a hirdetési kampány tartalmát és időzítését ezekre az előrejelzésekre alapozták.

és bár ez csak egy volt a Spearmint LOVE számos stratégiájának, amelyet marketingjük javítására használtak, a végeredmény 991% – os éves növekedés volt 2015-től 2016-ig.

a kohorsz elemzés futtatása a Google Analytics szolgáltatásban

a kohorsz elemzés futtatása a Google Analytics szolgáltatásban meglehetősen egyszerű folyamat.

a közönség lapon válassza a kohorsz elemzés lehetőséget.

alapértelmezés szerint a jelentés fő irányítópultján egy grafikon jelenik meg a webhely beszerzési dátumának kohorszaival a felhasználók megtartása szerint.

ebben az esetben a 0.nap minden felhasználó első látogatását jelenti az Ön webhelyén, a következő napok pedig azt mutatják, hogy visszatértek-e.

ha csökkenést észlel ebben a diagramban, ne ijedjen meg.

a kohorszok idővel elkerülhetetlenül csökkennek, mivel a felhasználók nem térnek vissza az Ön webhelyére.

a visszatérő látogatók folyamatos áramlásának fenntartása még a legtapasztaltabb marketingszakemberek számára is kihívást jelent — ezért ne lepődj meg, ha ez a szám fokozatosan csökken a legtöbb kohorszban.

a diagram alatt a jelentés egy táblázatot is megjelenít, amely bemutatja a webhely felhasználói megőrzését, csoportokra osztva a felhasználók első látogatásainak dátuma alapján.

ebben az esetben minden sor a felhasználók eltérő kohorszát képviseli az akvizíció dátuma szerint.

ha azt veszi észre, hogy bármelyik sor jelentősen eltérő megtartási arányt mutat, mint a többi, ez nagyszerű kiindulópont lehet az elemzéshez.

ez különösen igaz, ha bármilyen nagyobb marketing kampányt futtat.

például egy nagy teljesítményű kohorsz jelezheti, hogy az aznap futó kampány különösen hatékonyan vonzotta az elkötelezett forgalmat.

ezután az irányítópult tetején módosíthatja a jelentésben szereplő adatokat.

jelenleg az egyetlen elérhető kohorsz típus az akvizíció dátuma vagy a felhasználó első webhelylátogatásának dátuma.

de beállíthatja a kohorsz méretét, hogy a felhasználók csoportjait nap, hét vagy hónap szerint tükrözze.

ez különösen akkor hasznos, ha olyan idővonalon indít és futtat új kampányokat, amely megfelel ezen időtartamok egyikének.

ezután néhány különböző mutató közül választhat, amelyek alapján elemezheti a kohortot.

az alapértelmezett mutató a felhasználó megtartása, amely megmutatja a kohorsz százalékos arányát, amely az eredeti látogatást követő következő napokon visszatér.

ha az egyik elsődleges célja a teljes forgalom növelése és a visszatérő látogatók folyamatos áramlásának fenntartása, ez a jelentés rendkívül hasznos lehet.

a legtöbb webhelytulajdonos számára azonban a következő két készlet értékesebb betekintést nyújt, mivel a felhasználó által a webhely egyszerű látogatásán túl végzett műveletekhez kapcsolódnak.

a” felhasználónkénti “mutatókészlet megmutatja a kohorsz egyes tagjai által az Ön webhelyén végrehajtott műveletek átlagos számát, beleértve:

• cél teljesítések felhasználónként:

• oldalmegtekintések felhasználónként:

• egy felhasználóra jutó bevétel:

• a munkamenet időtartama felhasználónként:

• munkamenetek felhasználónként:

• tranzakciók felhasználónként:

ahelyett, hogy elemezné a kohorszokat annak alapján, hogy következetesen visszatérnek-e az Ön webhelyére, azokra a műveletekre összpontosíthat, amelyek hatással vannak a legfontosabb céljaira.

a következő mutatókészlet hasonló, de ahelyett, hogy egy felhasználónkénti átlagot mutatna, megmutatja a választott mutató teljes összegét, beleértve:

• cél teljesítések:

• oldalmegtekintések
• bevétel

• munkamenet időtartama
• munkamenetek
• tranzakciók
• felhasználók

végül beállíthatja a jelentés dátumtartományát úgy, hogy az tartalmazza az előző hét, két hét, három hét vagy hónap adatait.

a választott tartomány az elemezni kívánt adatok körétől, valamint a kohorsz méretétől függ. Egy hét rengeteg adatot szolgáltathat, ha a kohorszok napi bontásban vannak, de nagyobb dátumtartományt kell kiválasztania minden nagyobb kohorszhoz.

Tippek a Google Analytics kohorsz elemzésének maximális kihasználásához

ha hasznos és hasznos információkat szeretne kapni a kohorsz elemzésből, vegye figyelembe néhány bevált gyakorlatot.

további szegmensek használatával többet megtudhat a közönségről

az a tény, hogy a jelenlegi beállítás csak a megszerzés dátuma alapján engedélyezi kohorszok létrehozását, korlátozásnak tűnhet.

szerencsére további szegmenseket is használhat az adatok további szegmentálásához. Valójában az Analytics jelenleg legfeljebb négy szegmenst tesz lehetővé a kohorsz elemzési jelentésben.

új szegmensek hozzáadásakor mindegyik új táblázatban jelenik meg az “összes munkamenet” táblázat alatt.

például mélyebbre áshat a kohorsz elemzésében a mobil forgalom vs. minden forgalom.

kapsz egy összehasonlító táblázatot, mint ez:

ha lefelé görget az oszlopokig, láthatja az egyes kohorszok adatait.

ez a jelentés azt mutatja, hogy 3.98% a 125.499 asztali felhasználók, akik feliratkoztak a héten április 1 – április 7 jött vissza a héten 1, 2.41% jött vissza a héten 2, 2.05% a héten 3.

ha összehasonlítjuk, hogy a mobil, látni fogja, hogy desktop még mindig megtartja a felhasználók jobb, mint a mobil.

az előre beállított beállításokon túl az Analytics szolgáltatásban létrehozott egyéni szegmenseket is alkalmazhatja.

ez azt jelenti, hogy a kohorsz-elemzési jelentés segítségével hozzáférhet olyan felhasználók adataihoz, akiket már értékesnek talált a webhelye számára.

az alábbiakban például összehasonlítást láthat egy webhely látogatói között, akik regisztráltak egy ingyenes próbaverzióra, és azok között, akik letöltöttek egy fehér könyvet.

függetlenül attól, hogy a szegmensek használata, akkor szeretnénk, hogy tartsa a szemét minden, hogy végre jelentősen eltér a “minden ülés” jelentést.

ez segít azonosítani azokat a felhasználói csoportokat, amelyek pozitív vagy negatív módon különböznek az átlagos felhasználó viselkedésétől.

ha egy csoport jobban teljesít, ha például magasabb áron tér vissza a webhelyére, akkor meg kell vizsgálnia a különbség lehetséges okait. Ezután használhatja ezt a betekintést, hogy megismételje ezt a viselkedést a forgalom más szegmenseiben.

a rövid távú Marketing erőfeszítésekre adott válaszok felmérése

a kohorsz elemzési jelentés hasznos lehet annak elemzésében is, hogy a közönség hogyan reagál a rövid távú marketing erőfeszítésekre, például az e-mail kampányokra.

minden elküldött e — mailben kissé eltérő felhasználói csoportot ér el-és az elért felhasználók viselkedésének figyelemmel kísérése nagyszerű módja lehet A siker felmérésének.

mindaddig, amíg UTM-követést használ a kampányaihoz, új szegmenst hozhat létre a kohorsz-elemzési jelentésben, és a bal oldali oszlopban kiválaszthatja a “Forgalmi források” lehetőséget.

adja meg a kampány paramétereit, majd hasonlítsa össze ezt a szegmenst a webhely teljes forgalmával.

tehát például, ha három napig futtat egy e-mail kampányt, amely 25% kedvezményt kínál, nyomon követheti a kedvezményt igénybe vevő felhasználók viselkedését ebben az időszakban.

ha a kampányával elért felhasználók jobban teljesítettek a célmutató szempontjából, ez egy szilárd mutató arra, hogy hatékonyan érte el a kívánt forgalmat és ügyfeleket.

Tudjon meg többet az E-kereskedelmi vásárlási szokásokról

a kohorsz elemzési jelentés egyik legjobb tulajdonsága az e-kereskedelemre vonatkozó adatok felvétele, beleértve az egy felhasználóra jutó bevételt, a tranzakciókat, a teljes bevételt.

az egy felhasználóra jutó tranzakciók beszerzési dátum szerint történő vizsgálata megmutatja, hogy a felhasználó átlagosan mennyi időt vesz igénybe a vásárláshoz.

ebben a példában például a vásárlások az akvizíció dátuma után öt nappal emelkedtek.

fontos figyelembe venni más tényezőket is, amelyek ezt a megugrást okozhatták, például egy promóciós vagy remarketingkampányt. Ezen adatok birtokában jobban megértheti a közönség vásárlási viselkedését és a döntés meghozatalához szükséges átlagos időt.

a dolgokat egy lépéssel tovább is teheti, ha ezeket az adatokat kereszthivatkozással látja el az élettartam-érték (LTV) jelentéssel.

tegyük fel például, hogy egy kohorsz-elemzés során azt veszi észre, hogy egy 12 hetes kampány során az ötödik és a 11.héten jelentős lemorzsolódást tapasztalt a felhasználói retentionban.

ugorhat az LTV jelentésre ugyanabban az időkeretben, majd megállapíthatja, hogy vannak-e olyan csatornák vagy kampányok, amelyek ugyanazokat az alacsony teljesítményű heteket látják.

ezen adatok eléréséhez válassza ki az élettartam értékét a közönség menüből.

ezután döntse el, hogy melyik mutatót szeretné használni a felhasználók értékének meghatározásához. Az e-kereskedelmi webhelyek esetében ez valószínűleg felhasználónkénti bevétel lesz.

a következő lépés az adatok rendezése beszerzési csatorna, forrás, médium vagy kampány szerint.

ez képet adhat arról, hogy mely csatornákat kell fejlesztenie, hogy megszüntesse a webhely teljesítményének visszaesését, és növelje a felhasználó megtartását és bevételét.

Megjegyzések használata a hatások figyeléséhez

a kohorszjelentések elemzése során fontos szem előtt tartani minden olyan tényezőt, amely befolyásolhatja a látott adatokat.

szerencsére jegyzeteket készíthet, hogy nyomon kövesse ezeket a tényezőket, és könnyen megtekintheti az egyes események, kampányok és webhelyváltozások dátumát.

nb

az alábbi ábra például három jelentős eseményt mutat be a vállalat marketing erőfeszítéseihez.

ebben az esetben azt a dátumot mutatja, amikor az Ügynökség egy cikket közzétett egy harmadik fél platformján.

néhány nappal később jelentős ugrást láttak a forgalomban.

bár ez zavaró lehet, miközben csak a kohorsz elemzési jelentést nézi, a megjegyzés biztosítja, hogy az adatokat megtekintő felhasználók ne felejtsék el figyelembe venni ezt a jelentős tényezőt, és ennek megfelelően elemezzék az adatokat.

jelentések mentése a legfontosabb Kohorszokhoz

ha a kohorsz elemzés funkciót gyakran kívánja használni, a jelentések mentése kiváló módja az időmegtakarításnak.

azt is biztosítja, hogy következetesen ugyanazokat az adathalmazokat nézze meg, hogy ne vonjon le pontatlan következtetéseket pusztán azért, mert a jelentés egy beállítása kissé eltér.

a jelentés mentéséhez kattintson az irányítópult tetején található “Mentés” gombra, és hozzon létre egy nevet.

ez minden testreszabást érintetlenül tart, beleértve a speciális szegmenseket, a másodlagos dimenziókat és a rendezést — így a kohorsz-elemzés funkció következő használatakor nem kell időt pazarolnia az adatkészlet újbóli létrehozására.

következtetés

ha arra törekszik, hogy adatait könnyebben kezelhető darabokra szegmentálja, a Google Analytics kohorsz-elemzési funkciója nagyszerű módja annak, hogy a közönség meghatározott részhalmazaira összpontosítson.

segítségével többet megtudhat a már létrehozott szegmensekről (más néven kohorszokról), és megnézheti, hogy viselkedésük miben különbözik a többi szegmenstől, valamint a webhely teljes forgalmáról.

hasznos továbbá az egyes kampányokra adott válaszok felméréséhez, az e-kereskedelmi vásárlók viselkedésének megismeréséhez, valamint a vállalkozással kapcsolatos egyéb jelentős események hatásának nyomon követéséhez.

ha segítségre van szüksége az elemzésből származó adatok létrehozásához és kezeléséhez — vagy az átfogó marketingstratégiába történő beépítéséhez—, itt vagyunk, hogy segítsünk.

hogyan használja a kohorsz elemzési jelentést a webhelyén?