Домашня » UI / UX » Як виконати когортний аналіз за допомогою Google Analytics [Керівництво]

    Як виконати когортний аналіз за допомогою Google Analytics [Керівництво]

    Ви не можете контролювати і управляти тим, що ви не можете виміряти. На щастя, звіти Google Analytics - це ваш ідеальний механізм знань вимірювання, планування та керування веб-кампаніями. Довгий час можна було виконати когортний аналіз лише в Google Analytics через сегментація функція, яка була нічим іншим, як оприлюдненим веб-хаком.

    Але з наявністю спеціальної вкладки когортного аналізу, тепер ви можете виконати остаточний аналіз, який надає вам необхідні поведінкові дані, які можна використовувати щоб налаштувати вміст, ключові слова та стратегії веб-маркетингу. Ти можеш об'єднати всі індивідуальні когортні звіти і об'єднати їх у відповідний PDF-файл, щоб представити дані таким чином, щоб підвищити ефективність кампанії.

    У моєму останньому повідомленні - A Look into: Когортний аналіз в Google Analytics - я детально виклав кілька бізнес-переваг проведення когортних аналізів. У цій другій частині, я збираюся поділитися важливі етапи аналізу що сприяти правильному когортному аналізу.

    Виконання власного когортного аналізу

    Для того, щоб провести ефективний когортний аналіз, ми рекомендуємо вам записати наступні пункти, перш ніж почати роботу:

    (1) Переконайтеся, що ви маєте відповідь на запитання.

    Це тому, що весь сенс когортного аналізу є отримати дійсну інформацію для конкретної мети, наприклад, компанія, яка шукає дані, які можуть допомогти покращити бізнес-процес, виробництво продуктів і навіть загальний досвід користувачів. Отже, щоб переконатися, що ці процеси можна оптимізувати, дуже важливо, щоб ви задайте правильне питання, щоб знайти правильне рішення. Знову - запитайте право і точний питання.

    (2) Завжди визначайте показники, які дозволять вам знайти правильну відповідь на своє запитання.

    Комплексний когортний аналіз вимагає визнання специфічних властивостей будь-якої події. Ці події можуть включати в себе записи користувачів, які виходять, із попередніми показниками, які дають змогу дізнатися, скільки коштів заплатив користувач.

    (3) Визначте вашу конкретну ситуацію когорти (тобто когорти, які мають відношення до вашого аналізу).

    Процес створення когорти передбачає аналіз всіх користувачів у реальному часі та націлювання на них, або виконання внесків на основі атрибутів для отримання відповідних відмінностей, які висвітлюють їх характеристики як конкретної когорти.

    (4) Після того, як ви отримаєте всі дані, тепер ви можете продовжити виконання когортного аналізу.

    Причина того, що когортний аналіз настільки комерційно популярний, полягає в тому, що підприємства можуть використовувати результати для виявлення недоліків у своїй компанії.

    Як виконати точний когортний аналіз

    Крок 1. Витягніть вихідні дані

    У загальному сценарії інформація, необхідна для виконання когортного аналізу, зберігається в певній фізичній або віртуальній базі даних необхідно експортувати програмне забезпечення на основі електронних таблиць. Ви можете використовувати такі інструменти, як MySQL або Microsoft Excel, щоб зробити це.

    Наприклад, якщо ви хочете вивчити поведінку покупців, ви хочете, щоб ваші результати були чіткими і представленими у певній формі a дані або таблицю даних що включає в себе один запис на покупку клієнта.

    Відповідно, кожен індивідуальний запис має ідентифікатор клієнта, який зазвичай є або унікальною буквено-цифровою позначкою, чи дійсною адресою електронної пошти, датою, місцем розташування та часом покупки, загальною вартістю покупки та першою датою покупки клієнта, як правило, відома як “дату когорти.” А у ваших загальних випадках ви завжди можете використовувати запит MySQL для виведення таку інформацію.

    Ти хотів би в ідеалі включають додаткові характеристики наприклад, джерело перенаправлення клієнта, SKU першої покупки. А щоб зробити вашу роботу набагато простіше, можна використовувати інструменти, такі як показники для автоматичного доступу до цих атрибутів.

    2. Створіть когортні ідентифікатори

    Щоб створити когортний ідентифікатор, ви відкриєте дані, які витягли в Excel. Після того як ви витягнули “дату когорти” характеристики, ви можете провести настільки популярний когортний аналіз, в якому ви можете робити такі речі, як порівняти когорти клієнтів на основі того, коли вони зробили свою першу покупку.

    Отже, у такому випадку, коли ви можете групувати свої когорти на основі конкретного місяця, в якому вони фактично зробили свою першу покупку, ви повинні спочатку перекласти кожну вашу “дату когорти” значення в a віртуальний відро, який буде представляти року та місяця первинної покупки вашого клієнта.

    3. Етапи життєвого циклу вимірювального приладу

    Після того, як ви зрозуміли когорту, до якої належить ваш клієнт, вам також потрібно регулювати “стадія життєвого циклу” Вашого аналізу на подію, що сталася для цього конкретного члена когорти.

    Якщо ваші клієнти роблять покупку в будь-який момент часу і наступні після декількох місяців, вони б підпадають під когорту з дати їх першої покупки. Отже, їхня перша закупівля також буде на початковому етапі життєвого циклу, і їхня наступна закупівля потрапить під другий етап життєвого циклу.

    Щоб точно обчислити стадію життєвого циклу, вам також доведеться з'ясувати час, що минув між першою покупкою клієнта та вказаною вами покупкою.

    4. Створіть зведену таблицю та графік

    Останнім кроком вашого когортного аналізу є створювати зведені таблиці. Ці таблиці є критичними для вашого аналізу, оскільки вони дозволяють вам це зробити розрахувати колектив як сума або навіть середня, у кількох вимірах даних когорти.

    Якщо ви використовуєте зведену таблицю для своєї компанії, ви найчастіше хочете створити її веде СУМ суми операцій клієнтів, який показує один рядок для кожної когорти і один стовпець за відповідний період часу.

    Якщо у вас виникли проблеми з переглядом даних, ви можете легко його візуалізувати на найпростіших графічних лініях Excel.

    Завершення

    Хоча на когортні аналізи в основному використовувалися дослідження збереження користувача та поведінки користувачів, Аватар Google Analytics того ж самого можна використовувати для експертів з веб-аналітики вивчити показники, такі як перегляди сторінок, тривалість сеансу, завершення цілей.

    Крім того, можна також вивчити показники з точки зору вибору користувача, такі як пошукові запити на користувача, тривалість сеансу на групу та перегляди сторінки для певного користувача..

    Там достатньо допоможе вам зрозуміти поведінку користувачів, ефективність вашої маркетингової тактики, а також успіх вашої акції; довіряйте цьому посібнику та розпочинайте розширений когортний аналіз за допомогою Google Analytics.

    Тепер читайте: Подивіться: когортний аналіз в Google Analytics