Jak provést analýzu kohort s Google Analytics [Průvodce]

Nemůžete kontrolovat a řídit, co nemůžete měřit. Přehledy služby Google Analytics jsou naštěstí vaším dokonalým mechanismem znalostí měření, plánování a správa webových kampaní. Dlouhodobě můžete provádět pouze analýzu kohorty na Google Analytics přes segmentace funkce, která nebyla ničím jiným než propagovaným webovým hackem.

Ale s dostupností vyhrazené karty analýzy kohort, můžete nyní provést přesvědčivou analýzu, která vám poskytne potřebné údaje o chování, které můžete využít doladit obsah, klíčová slova a strategie webového marketingu. Můžeš kombinovat všechny své individuální zprávy o kohortě a sloučit je do správného PDF, aby bylo možné prezentovat data způsobem, který pomáhá zvýšit efektivitu kampaně.

V mém posledním příspěvku - Podívejte se do: Analýza kohorty v Google Analytics - podrobně popisuji několik obchodních přínosů provádění analýz kohorty. V této druhé části budu sdílet základní kroky analýzy že usnadnit správné kohortní analýzy.

Provádění vlastní analýzy kohort

Chcete-li provést účinnou kohortovou analýzu, doporučujeme vám poznamenat si následující body, než budete pokračovat s prací:

(1) Ujistěte se, že máte otázku, na kterou potřebujete odpovědět.

Je to proto, že celý bod kohortové analýzy je získat informace, které by mohly být použitelné pro Specifický účel, např. společnost, která hledá data, která mohou pomoci zlepšit její obchodní procesy, výrobu výrobků a dokonce i celkovou spokojenost uživatelů. Abychom se ujistili, že tyto procesy mohou být optimalizovány, je nezbytné, abyste to udělali požádejte o správný druh otázky, abyste našli správné řešení. Znovu - zeptejte se že jo a přesný otázka.

(2) Vždy definujte metriky, které vám umožní najít správnou odpověď na vaši otázku.

Komplexní analýza kohorty vyžaduje uznání specifických vlastností každé události. Tyto události mohou zahrnovat záznamy o odhlášení uživatelů, s metrikami, které vám dávají vědět, kolik zaplatil uživatel.

(3) Identifikujte kohortu specifickou pro danou situaci (tj. Kohorty, které jsou relevantní pro vaši analýzu).

Proces vytváření kohorty zahrnuje analýzu všech uživatelů v reálném čase a cílení na ně nebo provádění příspěvků založených na atributech k získání relevantních rozdílů, které zvýrazní jejich vlastnosti jako konkrétní kohortu..

(4) Jakmile máte všechna svá data, můžete pokračovat v provádění analýzy kohorty.

Důvodem, proč je kohortová analýza tak komerčně populární, je to, že podniky mohou výsledky využít k identifikaci nedostatků v rámci své společnosti.

Jak provést přesnou analýzu kohorty

Krok 1: Extrahujte surová data

Ve všeobecném scénáři jsou informace potřebné k provedení analýzy kohorty uloženy ve fyzické nebo virtuální databázi nějakého druhu musí být vyvezeno do softwaru založeného na tabulkovém procesoru. K tomu můžete použít nástroje jako MySQL nebo Microsoft Excel.

Pokud například chcete studovat chování spotřebitelů při nákupu, chtěli byste, aby byly vaše výsledky čitelné a prezentované v nějaké formě a nebo datový list který obsahuje jeden záznam na zákazníka.

V souladu s tím má každý jednotlivý záznam ID zákazníka, které je typicky buď jedinečná alfanumerická značka nebo platná e-mailová adresa, datum, místo a čas nákupu, celková hodnota nákupu a první datum zakoupení zákazníka, obvykle známé jako “datum kohorty.” A ve vašich obecných případech můžete vždy použít MySQL dotaz, aby se informace.

Ty by však chtěl v ideálním případě zahrnovat další charakteristiky např. zdrojem doporučení zákazníka, SKU prvního nákupu. A aby vaše práce byla mnohem snazší, můžete používat nástroje jako metriky vám umožní automatický přístup k těmto atributům.

2. Vytvořte identifikátory kohorty

Chcete-li vytvořit identifikátor kohorty, otevřete data, která jste extrahovali do aplikace Excel. Poté, co jste táhli “datum kohorty” vlastnosti, můžete provádět stále tak populární analýzu kohort, ve které můžete dělat věci jako porovnávat kohorty zákazníků na základě jejich prvního nákupu.

Takže v takovém případě, kdy můžete seskupit své kohorty podle konkrétního měsíce, ve kterém skutečně provedli svůj první nákup, musíte nejprve překládat každý z vašich “datum kohorty” hodnoty do virtuální kbelík, který bude reprezentací roku a měsíce počátečního nákupu vašeho zákazníka.

3. Fáze životního cyklu měřidel

Poté, co jste zjistili kohortu, ke které váš zákazník přiřazuje, musíte také regulovat “fáze životního cyklu” vaší analýzy události, ke které došlo u daného příslušníka kohorty.

Pokud vaši zákazníci provedou nákup v libovolném okamžiku a následující po několika měsících, měli by spadají do kohorty jejich počátečního data nákupu. V důsledku toho by se jejich první nákup uskutečnil také v počáteční fázi životního cyklu a jejich další nákup by spadal do druhé etapy životního cyklu..

Aby bylo možné přesně vypočítat fázi životního cyklu, budete také muset zjistit čas, který uplynul mezi prvním nákupem zákazníka a nákupem, který určíte.

4. Vytvořte kontingenční tabulku a graf

Poslední krok analýzy kohorty je vytvořit kontingenční tabulky. Tyto tabulky jsou pro vaši analýzu důležité, protože vám to umožňují vypočítat kolektivní jako součet nebo dokonce průměr, více dimenzí dat kohorty.

Pokud používáte kontingenční tabulku pro svou firmu, většinou ji budete chtít vytvořit provádí SUM částky transakce zákazníka, který zobrazuje jeden řádek pro každou kohortu a jeden sloupec za příslušné časové období.

Pokud máte potíže se zobrazením svých dat, můžete je snadno zobrazit na nejzákladnějších grafech řádků aplikace Excel.

Zabalit

Přestože se na kohortní analýzy většinou spoléhá studie uchovávání uživatelů a chování uživatelů, Stejný analytik Google Analytics může využít odborníci na webovou analýzu studijní metriky jako zobrazení stránek, trvání relací, dokončení cílů.

Lze také studovat metriky z hlediska výběru uživatelů, jako jsou vyhledávací dotazy na uživatele, trvání relace na skupinu a zobrazení stránky pro konkrétního uživatele..

Je tam dost vám pomůže lépe porozumět chování vašich uživatelů, efektivnost marketingové taktiky a úspěch vašich propagačních mixů; důvěřujte tomuto průvodci a začněte své pokročilé analýzy kohorty pomocí služby Google Analytics.

Přečtěte si nyní: Podívejte se do: Analýza kohorty ve službě Google Analytics