Kaip atlikti kohortos analizę su „Google Analytics“ [Vadovas]

Negalite kontroliuoti ir valdyti to, ko negalite matuoti. Laimei, „Google Analytics“ ataskaitos yra jūsų tobulas žinių mechanizmas žiniatinklio kampanijų matavimas, planavimas ir valdymas. Ilgą laiką galite atlikti kohortos analizę „Google Analytics“ naudojant „ segmentavimas funkcija, kuri buvo nieko daugiau nei viešai paskelbtas žiniatinklio įsilaužimas.

Tačiau, turint prieinamą skirtingų grupių analizės skirtuką, dabar galite atlikti galutinę analizę, kuri suteiks jums reikalingus elgsenos duomenis, kuriuos galite panaudoti tikslinti savo turinį, raktinius žodžius ir interneto rinkodaros strategijas. Tu gali sujungti visas savo individualias kohortų ataskaitas ir sujungti juos į tinkamą PDF, kad būtų galima pateikti duomenis tokiu būdu, kuris padėtų padidinti kampanijos efektyvumą.

Paskutiniame pranešime - „Apsilankykite: kohortos analizė„ Google Analytics “- aš išsamiai apibūdinau keletą naudos iš kohortų analizės. Šioje antrojoje dalyje ketinu pasidalinti esminiai analizės veiksmai kad palengvinti teisingą kohortos analizę.

Savo kohortos analizės atlikimas

Norint atlikti veiksmingą kohortos analizę, rekomenduojame atkreipti dėmesį į šiuos dalykus, prieš pradėdami darbą:

(1) Įsitikinkite, kad turite klausimą, į kurį reikia atsakyti.

Taip yra todėl, kad visas punktas yra kohortos analizė gauti skundžiamą informaciją dėl tikslą, pavyzdžiui, įmonė, ieškanti duomenų, kurie gali padėti pagerinti savo verslo procesą, gaminių gamybą ir net bendrą naudotojų patirtį. Taigi, norint užtikrinti, kad šie procesai būtų optimizuoti, labai svarbu, kad jūs užduoti teisingą klausimą, kad rastumėte tinkamą sprendimą. Vėlgi - paklauskite teisė ir tikslus klausimas.

(2) Visada nustatykite metriką, kuri leis jums rasti teisingą atsakymą į jūsų klausimą.

Išsamią kohortos analizę reikia atpažinti bet kokio įvykio specifines savybes. Šie įvykiai gali apimti naudotojų išregistravimo įrašus su išankstiniais metrikais, kurie leidžia jums sužinoti, kiek naudotojas sumokėjo.

(3) Nustatykite konkrečią situaciją (pvz., Kohortas, kurios yra svarbios jūsų analizei)).

Sukūrus kohortą, reikia analizuoti visus realaus laiko naudotojus ir juos nukreipti, arba atlikti atributais pagrįstus įnašus, kad gautų atitinkamus skirtumus, kurie išryškins jų ypatybes kaip konkrečią kohortą.

(4) Kai turėsite visus duomenis, dabar galite tęsti savo kohortos analizę.

Priežastis, dėl kurios kohortos analizė yra tokia populiari, yra ta, kad įmonės gali naudoti rezultatus, kad nustatytų savo įmonės trūkumus.

Kaip atlikti tikslią kohortos analizę

1 veiksmas: ištraukti neapdorotus duomenis

Bendruoju atveju kohortų analizei atlikti reikalinga informacija yra saugoma tam tikros fizinės ar virtualios duomenų bazės turi būti eksportuojama į skaičiuoklės programinę įrangą. Norėdami tai padaryti, galite naudoti tokius įrankius kaip „MySQL“ arba „Microsoft Excel“.

Pvz., Jei norite ieškoti vartotojų pirkimo elgesio, norėtumėte, kad jūsų rezultatai būtų įskaitomas ir pateikiamas tam tikra forma duomenų lapą arba duomenų lentelę kuris apima vieną įrašą vienam pirkėjui.

Atitinkamai kiekvienas atskiras įrašas turi kliento ID, kuris paprastai yra unikalus raidinis-skaitmeninis žyma arba galiojantis el. Pašto adresas, data, vieta ir pirkimo laikas, bendra pirkimo vertė ir pirmasis pirkimo data, paprastai žinoma kaip “kohortos data.” Ir jūsų bendrais atvejais visada galite naudokite MySQL užklausą tokios informacijos.

Tačiau jūs norėtumėte idealiai įtraukti papildomas charakteristikas pvz., kliento perdavimo šaltinis, jų pirmosios pirkimo SKU. Ir kad jūsų darbas taptų daug paprastesnis naudoti tokius įrankius kaip metrika suteikti jums automatinę prieigą prie šių atributų.

2. Kurkite kohortų identifikatorius

Jei norite sukurti kohortos identifikatorių, atidarysite duomenis, kuriuos gavote į „Excel“. Ištraukę “kohortos data” savybes, galite atlikti vis populiaresnę kohortos analizę, kurioje galite atlikti tokius dalykus, kaip lyginti klientų grupes pagal tai, kada jie pirmuosius pirkinius įsigijo.

Taigi tokiu atveju, kai galite suskirstyti savo kohortas pagal konkretų mėnesį, per kurį jie iš tikrųjų pirmuosius pirkinius, turite pirmiausia išversti kiekvieną iš jūsų “kohortos data” vertės į a virtualus kibiras, kuris bus atstovavimas kliento pradinio pirkimo metų ir mėnesio.

3. Gabarito gyvavimo ciklo etapai

Po to, kai įsitikinote, kokią kohortą jūsų klientas priskiria, jūs taip pat turite reguliuoti “gyvavimo ciklo etapas” savo analizę tuo atveju, kai įvyko to konkretaus kohortos nario.

Jei jūsų klientai pirktų bet kuriuo metu, o po to - po kelių mėnesių, jie patenka į pradinės pirkimo dienos kohortą. Todėl pirmasis jų įsigijimas taip pat vyktų toje pradinėje būvio ciklo stadijoje, o jų kitas pirkimas patektų į antrąjį gyvavimo ciklo etapą.

Norint tiksliai apskaičiuoti gyvavimo ciklo etapą, taip pat turėsite įsitikinti pasibaigęs laikas tarp kliento pirmosios pirkimo ir nurodyto pirkimo.

4. Sukurkite „Pivot“ lentelę ir grafiką

Paskutinis jūsų kohortos analizės žingsnis yra sukurti sukimo lenteles. Šios lentelės yra labai svarbios jūsų analizei, nes jos leidžia apskaičiuoti kolektyvą kaip suma ar net vidurkis, visose kohortos duomenų dimensijose.

Jei naudojate savo įmonės „Pivot“ lentelę, dažniausiai norite sukurti tą atlieka klientų sandorio sumos SUM, kuris rodo vieną eilutę kiekvienai kohortai ir vieną stulpelį atitinkamam laikotarpiui.

Jei kyla sunkumų peržiūrint duomenis, galite lengvai jį atvaizduoti pagrindinėse „Excel“ linijų diagramose.

Wrap Up

Nors buvo remiamasi kohortos analize naudotojų saugojimo ir vartotojų elgsenos tyrimai, tos pačios „Google Analytics“ avataras gali būti naudojamas interneto analizės ekspertams tirti metrikas, pvz., puslapių peržiūrą, sesijos trukmę, tikslo užbaigimą.

Be to, galima išnagrinėti ir naudotojų pasirinkimo metrikas, pvz., Paieškos užklausas vienam vartotojui, sesijos trukmę grupėje ir puslapių peržiūrą tam tikram vartotojui..

Yra pakankamai padėti jums geriau suvokti naudotojų elgesį, rinkodaros taktikos efektyvumas ir jūsų reklaminių pasiūlymų sėkmė; pasitikėkite šiuo vadovu ir pradėkite pažangias kohortų analizes naudodami „Google Analytics“.

Dabar perskaitykite: „Google Analytics“ kohortos analizę