Jak przeprowadzić analizę Kohortową w Google Analytics, aby lepiej segmentować ruch

Google Analytics to podstawowy zestaw narzędzi każdego doświadczonego marketera cyfrowego. Dzieje się tak przede wszystkim dlatego, że zapewnia bogactwo danych, obejmujących praktycznie wszystko, co możesz chcieć wiedzieć o tym, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z Twoją witryną.

Analiza Kohortowa jest szczególnie przydatną funkcją dla marketerów i małych firm. Może powiedzieć, jak dobrze Twoja strona działa ogólnie. Zapewnia również dogłębny wgląd w zachowanie użytkowników w witrynie.

co to jest analiza Kohortowa?

aby zrozumieć, czym jest analiza kohortowa, należy najpierw zdefiniować “kohortę”.

termin ten odnosi się do podgrupy osób zgrupowanych ze względu na wspólną wartość.

Google definiuje ją jako grupę użytkowników, którzy mają wspólną cechę, identyfikowaną przez wymiar analityczny.

analiza kohortowa to zatem proces analizy zachowań grup użytkowników.

możesz porównywać ze sobą grupy i szukać różnic i trendów.

jeśli zidentyfikujesz jakieś wzorce, może to pomóc w określeniu, które zmiany i różnice behawioralne doprowadziły do różnych wyników.

aby było jasne, proces ten nie jest unikalny dla marketingu cyfrowego. Możesz przeprowadzić analizę kohortową, aby porównać wiele różnych typów grup.

w rzeczywistości termin ten pochodzi z badań medycznych, w których naukowcy porównują grupy ludzi, takich jak palacze i Niepalący, aby zidentyfikować różnice między nimi.

należy pamiętać, że możliwości kohorty są ograniczone do danych, które można zebrać od odwiedzających podczas przeglądania.

na przykład kohorty w Google Analytics są grupowane na podstawie daty pozyskania lub pierwszej wizyty użytkowników w Twojej witrynie.

Typ kohortowy nowych nabytków może być niezwykle pomocny w podawaniu kontekstu danych. Analiza konkretnych segmentów, zamiast odbiorców jako całości, daje jaśniejsze wyobrażenie o tym, co sprawia, że świetny klient dla Twojej firmy.

analiza kohortowa wykracza również poza podstawowe punkty danych, aby zasugerować przyczyny zmian w zachowaniu odwiedzających witrynę.

w rezultacie porównywanie kohort może pomóc ci dowiedzieć się więcej o tym, co wpływa na konkretne zachowania i wpływ, jaki mają Twoje kampanie marketingowe i strategie.

na przykład, gdy internetowy sklep odzieżowy dla dzieci Spearmint LOVE chciał zidentyfikować trendy na swojej stronie, stworzył kilka raportów z analizy kohortowej:

korzystając z tej analizy, byli w stanie określić, jak długo przeciętny użytkownik będzie nadal wracał do swojej witryny, a także średni czas między zakupami.

wykorzystali również ten wgląd, aby rozbić swoje kohorty na “niestandardowe okna” w oparciu o różne zachowania zakupowe matek podczas ciąży i pierwszych kilku lat życia ich dzieci.

w ten sposób mogli dokładniej przewidzieć, jaki będzie następny zakup kohort, a następnie oprzeć treść kampanii reklamowej i czas na tych prognozach.

i chociaż była to tylko jedna z kilku strategii Spearmint LOVE stosowanych do poprawy ich marketingu, efektem końcowym był wzrost o 991% R / R w latach 2015-2016.

jak przeprowadzić analizę Kohortową w Google Analytics

przeprowadzenie analizy kohortowej w Google Analytics jest dość prostym procesem.

na karcie odbiorcy wybierz opcję Analiza Kohortowa.

domyślnie główny pulpit nawigacyjny dla tego raportu wyświetli Wykres z kohortami daty przejęcia witryny według zachowania użytkownika.

w tym przypadku dzień 0 oznacza pierwszą wizytę każdego użytkownika na twojej stronie, a kolejne dni pokazują, czy wrócił.

jeśli zauważysz spadek na tym wykresie, nie przejmuj się.

kohorty nieuchronnie spadają z czasem, gdy użytkownicy przestają wracać do twojej witryny.

utrzymanie stałego przepływu odwiedzających jest wyzwaniem nawet dla najbardziej doświadczonych marketerów — więc nie zdziw się, jeśli liczba ta stopniowo spada dla większości twoich kohort.

poniżej tego wykresu raport wyświetli również tabelę z zatrzymaniem użytkowników witryny, podzieloną na grupy na podstawie daty pierwszych wizyt użytkowników.

w tym przypadku każdy wiersz reprezentuje inną kohortę użytkowników według daty przejęcia.

jeśli zauważysz, że jakiekolwiek wiersze wykazują znacznie różne wskaźniki retencji od pozostałych, może to być świetny punkt wyjścia do analizy.

jest to szczególnie ważne, jeśli prowadzisz jakiekolwiek duże kampanie marketingowe.

na przykład wysokowydajna kohorta może wskazywać, że kampania, którą przeprowadziłeś tego dnia, była szczególnie skuteczna w przyciąganiu zaangażowanego ruchu.

następnie, na górze tego pulpitu nawigacyjnego, możesz dostosować dane zawarte w raporcie.

w tej chwili jedynym dostępnym typem kohortowym jest data pozyskania lub data pierwszej wizyty użytkownika w Twojej witrynie.

ale możesz dostosować rozmiar kohorty, aby odzwierciedlić Grupy Użytkowników według dnia, tygodnia lub miesiąca.

jest to szczególnie przydatne, jeśli uruchamiasz i uruchamiasz nowe kampanie na osi czasu, która spełnia jeden z tych okresów.

następnie możesz wybrać jedną z kilku różnych metryk, według których chcesz przeanalizować swoją kohortę.

domyślnym wskaźnikiem jest retencja użytkowników, która pokazuje procent kohorty, która powraca w kolejnych dniach po pierwszej wizycie.

jeśli jednym z twoich głównych celów jest zwiększenie ogólnego ruchu i utrzymanie stałego przepływu odwiedzających, ten raport może być bardzo pomocny.

dla większości właścicieli witryn jednak kolejne dwa zestawy zapewniają bardziej cenne informacje, ponieważ odnoszą się do działań, które użytkownik wykonuje poza zwykłą wizytą w witrynie.

zestaw wskaźników “na użytkownika” pokaże średnią liczbę działań, które każdy członek kohorty wykonał na twojej stronie, w tym:

• liczba bramek na użytkownika:

• Liczba odsłon na użytkownika:

• przychody na użytkownika:

• czas trwania sesji na użytkownika:

• sesje na użytkownika:

• transakcje na użytkownika:

zamiast analizować kohorty w oparciu o to, czy stale wracają do twojej witryny, możesz skupić się na działaniach, które mają wpływ na twoje najważniejsze cele.

następny zestaw metryk jest podobny, ale zamiast wyświetlać średnią na użytkownika, pokaże sumę dla wybranego metryka, w tym:

• bramki:

• stron

• czas trwania sesji
• sesje
• transakcje
• użytkownicy

wreszcie możesz dostosować zakres dat raportu, aby zawierał dane z poprzedniego tygodnia, dwóch tygodni, trzech tygodni lub miesiąca.

zakres, który wybierzesz, zależy od zakresu danych, które chcesz przeanalizować, a także od wielkości twojej kohorty. Jeden tydzień może dostarczyć wielu danych, jeśli Twoje kohorty są podzielone według dnia, ale musisz wybrać większy zakres dat dla większych kohort.

wskazówki, jak uzyskać największe korzyści z analizy Kohortowej Google Analytics

aby uzyskać przydatne i przydatne informacje z analizy kohortowej, należy wziąć pod uwagę kilka najlepszych praktyk.

użyj dodatkowych segmentów, aby dowiedzieć się więcej o odbiorcach

fakt, że obecna konfiguracja pozwala tylko na tworzenie kohort na podstawie daty przejęcia, może wydawać się ograniczeniem.

na szczęście możesz użyć dodatkowych segmentów do dalszego segmentowania danych. W rzeczywistości analityka pozwala obecnie na maksymalnie cztery segmenty w raporcie analizy kohortowej.

po dodaniu nowych segmentów, każdy z nich pojawi się w nowej tabeli pod tabelą “wszystkie sesje”.

na przykład możesz zagłębić się w analizę kohortową, segmentując ruch mobilny vs. cały ruch.

otrzymasz taki wykres porównawczy:

po przewinięciu w dół do kolumn można zobaczyć dane dla poszczególnych kohort.

ten raport pokazuje, że 3,98% z 125 499 użytkowników komputerów stacjonarnych, którzy zarejestrowali się w tygodniu od 1 do 7 kwietnia, powróciło w tygodniu 1, 2,41% powróciło w tygodniu 2, 2,05% w tygodniu 3.

gdy porównasz to z telefonem komórkowym, zobaczysz, że pulpit nadal zachowuje użytkowników lepiej niż telefon komórkowy.

poza wstępnie ustawionymi opcjami, które omówiliśmy, możesz również zastosować dowolne niestandardowe segmenty utworzone w Analytics.

oznacza to, że możesz użyć raportu analizy kohortowej, aby uzyskać dostęp do danych o zestawach użytkowników, które już zidentyfikowałeś jako cenne dla Twojej witryny.

na przykład poniżej możesz zobaczyć porównanie między odwiedzającymi witrynę, którzy zarejestrowali się na bezpłatny okres próbny, a tymi, którzy pobrali oficjalny dokument.

niezależnie od segmentów, których używasz, będziesz chciał mieć oko na te, które działają znacząco inaczej niż raport “wszystkie sesje”.

pomoże Ci to zidentyfikować grupy użytkowników, które różnią się od przeciętnego zachowania użytkownika, zarówno w pozytywny, jak i negatywny sposób.

jeśli grupa działa lepiej, na przykład wracając do witryny z wyższymi stawkami, będziesz chciał zagłębić się w potencjalne przyczyny tej różnicy. Następnie możesz użyć tych informacji, aby odtworzyć to zachowanie w innych segmentach ruchu.

oceniaj odpowiedzi na krótkoterminowe działania marketingowe

raport z analizy kohortowej może być również pomocny w analizie reakcji odbiorców na krótkoterminowe działania marketingowe, takie jak kampanie e-mailowe.

z każdym wysłanym e — mailem docierasz do nieco innej grupy użytkowników-a Monitorowanie zachowań użytkowników, do których docierasz, może być świetnym sposobem na ocenę Twojego sukcesu.

dopóki używasz śledzenia UTM dla swoich kampanii, możesz odtwarzać nowy segment w raporcie analizy kohortowej i wybierać “źródła ruchu” z lewej kolumny.

wprowadź parametry kampanii, a następnie porównaj ten segment z ogólnym ruchem w witrynie.

na przykład, jeśli prowadzisz kampanię e-mailową przez trzy dni z 25% rabatem, możesz śledzić zachowanie użytkowników, którzy skorzystali z rabatu w tym okresie.

jeśli użytkownicy, do których dotarłeś z kampanią, osiągnęli lepsze wyniki dla Twojego docelowego wskaźnika, jest to solidny wskaźnik, że skutecznie docierał do rodzaju ruchu i klientów, których chcesz.

dowiedz się o zwyczajach zakupowych w E-Commerce

jedną z najlepszych cech raportu z analizy Kohortowej jest włączenie danych specyficznych dla e-commerce, w tym przychodów na użytkownika, transakcji na użytkownika, całkowitych przychodów.

patrząc na transakcje na użytkownika według daty nabycia, można pokazać średni czas potrzebny użytkownikowi na dokonanie zakupu.

na przykład w tym przykładzie zakupy wzrosły pięć dni po dacie nabycia.

ważne jest, aby wziąć pod uwagę inne czynniki, które mogły spowodować ten skok, takie jak promocja lub kampania remarketingowa. Posiadanie tych danych może lepiej zrozumieć zachowania zakupowe odbiorców i średni czas potrzebny na podjęcie decyzji.

możesz również pójść o krok dalej, porównując te dane z raportem wartości życia (Lifetime Value, LTV).

na przykład, załóżmy, że zauważyłeś w analizie kohortowej, że w ciągu 12-tygodniowej kampanii odnotowano znaczny spadek retencji użytkowników w tygodniach 5 i 11.

możesz przejść do raportu LTV w tym samym przedziale czasowym, a następnie określić, czy są jakieś kanały lub kampanie o tych samych tygodniach o niskich wynikach.

aby uzyskać dostęp do tych danych, wybierz wartość Dożywotnia z menu odbiorcy.

następnie zdecyduj, którego metryki chcesz użyć do określenia wartości użytkowników. W przypadku witryn e-commerce będzie to prawdopodobnie przychód na użytkownika.

następnym krokiem jest sortowanie danych według kanału akwizycji, źródła, nośnika lub kampanii.

może to dać ci wyobrażenie o tym, które kanały musisz poprawić, aby wyeliminować spadek wydajności witryny i zwiększyć retencję użytkowników i przychody.

używaj adnotacji do monitorowania wpływu

analizując raporty kohortowe, należy pamiętać o wszelkich czynnikach, które mogą mieć wpływ na wyświetlane dane.

na szczęście możesz tworzyć adnotacje, aby śledzić te czynniki i łatwo zobaczyć daty konkretnych wydarzeń, kampanii i zmian w witrynie.

nb

na przykład poniższy wykres pokazuje trzy istotne wydarzenia dla działań marketingowych firmy.

w tym przypadku pokazuje datę publikacji artykułu przez Agencję na platformie innej firmy.

chociaż może to być mylące, patrząc tylko na raport z analizy kohortowej, adnotacja zapewnia, że użytkownicy patrzący na te dane nie zapominają wziąć pod uwagę tego istotnego czynnika i odpowiednio przeanalizować dane.

zapisuj raporty dla najważniejszych kohort

jeśli planujesz często korzystać z funkcji analizy Kohortowej, zapisywanie raportów jest doskonałym sposobem na zaoszczędzenie czasu.

zapewnia również, że konsekwentnie patrzysz na te same zbiory danych, dzięki czemu nie wyciągasz żadnych niedokładnych wniosków po prostu dlatego, że ustawienie w raporcie jest nieco inne.

możesz zapisać raport, klikając przycisk “Zapisz” na górze Pulpitu nawigacyjnego i tworząc nazwę.

dzięki temu wszystkie dostosowania pozostają nienaruszone, w tym segmenty zaawansowane, wymiary wtórne i sortowanie — dzięki czemu następnym razem, gdy będziesz chciał użyć funkcji analizy kohortowej, nie będziesz musiał tracić czasu na odtwarzanie zestawu danych.

podsumowanie

jeśli szukasz sposobu na podzielenie danych na łatwiejsze do zarządzania części, funkcja analizy kohortowej w Google Analytics to świetny sposób na skupienie się na określonych podzbiorach odbiorców.

możesz go użyć, aby dowiedzieć się więcej o już utworzonych segmentach (zwanych kohortami) i zobaczyć, jak ich zachowanie różni się od innych segmentów, a także ruch w witrynie jako całości.

jest również przydatny do oceny odpowiedzi na konkretne kampanie, uczenia się więcej o zachowaniach kupujących w e-commerce i monitorowania wpływu innych istotnych wydarzeń związanych z Twoją firmą.

jeśli potrzebujesz pomocy w tworzeniu i zarządzaniu danymi uzyskanymi z analizy — lub włączeniu ich do ogólnej strategii marketingowej — jesteśmy tutaj, aby ci pomóc.

jak wykorzystać raport z analizy Kohortowej dla swojej witryny?