Kuidas teostada kohordi analüüsi Google Analyticsiga [Juhend]

Sa ei saa kontrollida ja hallata seda, mida ei saa mõõta. Õnneks on Google Analyticsi aruanded teie jaoks täiuslik teadmiste mehhanism veebikampaaniate mõõtmine, planeerimine ja haldamine. Juba pikka aega võisite Google Analyticsis ainult kohordi analüüsi läbi viia segmenteerimine funktsioon, mis oli midagi muud kui avalikustatud veebihakkimine.

Kuid spetsiaalse kohordi analüüsi vahekaardi olemasolu korral saate nüüd teha lõpliku analüüsi, mis annab teile vajalikud käitumisandmed, mida saate kasutada sisu, märksõnade ja veebi turundusstrateegiate täpsustamiseks. Sa saad ühendage kõik oma individuaalsed kohordiraportid ja ühendada need õiges PDF-failis, et esitada andmeid viisil, mis aitab suurendada kampaania tõhusust.

Minu viimases postituses - Uurige: Kohordi analüüs Google Analyticsis - kirjeldasin kohordianalüüside tegemisest mitmeid ärilisi eeliseid. Selles teises osas jagan seda olulised analüüsid seda hõlbustama õige kohordi analüüsi.

Oma kohordi analüüsi läbiviimine

Efektiivse kohordi analüüsi tegemiseks soovitame enne tööga tutvumist teha järgmised märkused:

(1) Veenduge, et teil on küsimus, millele tuleb vastata.

Seda seetõttu, et kogu punkt kohordi analüüs on saada vaidlustatavat teavet le konkreetsel eesmärgil, näiteks ettevõte, kes otsib andmeid, mis aitavad parandada oma äriprotsessi, tootmist ja isegi üldist kasutajakogemust. Seega, veendumaks, et neid protsesse saab optimeerida, on oluline, et teie küsige õiget lahendust, et leida õige lahendus. Jällegi - küsi õigus ja täpne küsimus.

(2) Määrake alati mõõdikud, mis võimaldavad teil oma küsimusele õige vastuse leida.

Põhjalik kohordi analüüs nõuab iga sündmuse spetsiifiliste omaduste tunnustamist. Need sündmused võivad hõlmata kasutajate registreerimise dokumente koos eelnevate näitajatega, mis annavad teile teada, kui palju kasutaja on maksnud.

(3) Tuvastage oma olukorra kohordi (st teie analüüsi jaoks asjakohased kohordid)).

Kohordi loomise protsess hõlmab kõigi reaalajas kasutajate analüüsimist ja nende sihtimist või atribuutidel põhinevate osamaksete tegemist, et saada asjakohaseid erinevusi, mis tõstavad esile nende omadusi kui konkreetset kohordi.

(4) Kui kõik andmed on olemas, saate nüüd jätkata kohordi analüüsi.

Kohordi analüüs on nii kaubanduslikult populaarne, et ettevõtted saavad tulemusi kasutada oma ettevõtte puuduste tuvastamiseks.

Kuidas teostada täpne kohordi analüüs

1. samm: toorandmete väljavõtmine

Üldises stsenaariumis säilitatakse kohordi analüüsi jaoks vajalik teave mingisuguse füüsilise või virtuaalse andmebaasi tuleb eksportida arvutustabelisse. Selle saavutamiseks saate kasutada selliseid tööriistu nagu MySQL või Microsoft Excel.

Näiteks, kui soovite uurida tarbijate ostukäitumist, tahaksite, et teie tulemused oleksid loetav ja esitatav mingis vormis a andmelehe või andmete tabeli see sisaldab üht kirjet kliendi ostu kohta.

Sellest tulenevalt on igal üksikul salvestusel kliendi ID, mis on tavaliselt kas ainulaadne tähtnumbriline sild või kehtiv e-posti aadress, kuupäev, asukoht ja ostu aeg, ostu koguväärtus ja kliendi esimene ostukuupäev, mida tavaliselt tuntakse kui the “kohordi kuupäev.” Ja teie üldistel juhtudel võite alati olla kasutage MySQL-i päringut sellist teavet.

Sa tahaksid siiski ideaalis lisada täiendavaid omadusi näiteks kliendi üleandmise allikas, nende esimese ostu SKU. Ja teha oma töö palju lihtsamaks kasutage selliseid tööriistu nagu meetrika anda neile atribuutidele automaatne juurdepääs.

2. Koosta kohordi identifikaatorid

Kohordi identifikaatori loomiseks avate Excelisse ekstraktitud andmed. Pärast seda, kui olete selle tõmbanud “kohordi kuupäev” omadusi, saate läbi viia nii populaarset kohordi analüüsi, kus saab teha asju, nagu võrrelda klientide gruppe, mis põhinevad esimesel ostmisel.

Sellisel juhul peate kõigepealt grupeerima oma kohordid konkreetse kuu põhjal, mil nad tegelikult oma esimese ostu tegid. tõlkige iga oma “kohordi kuupäev” väärtused a virtuaalne ämber, mis on esindus kliendi esialgse ostu aasta ja kuu kohta.

3. Mõõtke elutsükli etapid

Pärast seda, kui olete kindlaks määranud kohordi, mida teie klient määrab, peate ka seda tegema reguleerida “elutsükli etapp” teie analüüsi selle kohordi liikme puhul toimunud sündmus.

Kui teie kliendid teevad ostu mis tahes ajahetkel ja sellele järgneva paari kuu pärast, siis nad seda teeksid kuuluvad nende esialgse ostukuupäeva kohale. Järelikult oleks ka nende esimene ostmine sellel algse elutsükli etapil ja nende järgmine ost oleks teise elutsükli etapil.

Elutsükli etapi täpseks arvutamiseks peate ka kindlaks tegema aegunud aeg kliendi esimese ostu ja teie määratud ostu vahel.

4. Loo pöördtabel ja graafik

Teie kohordi analüüsi viimane etapp on luua pivot tabeleid. Need tabelid on teie analüüsi jaoks kriitilised, sest need võimaldavad teil arvutada kollektiiv nagu summa või isegi keskmine, kohordiandmete mitmetes mõõtmetes.

Kui kasutate oma ettevõtte jaoks pivot-tabelit, siis peate enamasti seda tegema korraldab klientide tehingute summa SUM, mis näitab ühte rida iga kohordi kohta ja ühe veeru iga asjakohase ajavahemiku kohta.

Kui teil on probleeme andmete vaatamisega, saate selle hõlpsasti visualiseerida Exceli kõige elementaarsematel graafikutel.

Tõmba otsad kokku

Kuigi kohordianalüüse on enamasti kasutatud kasutajate säilitamise ja kasutaja käitumise uuringud, Google Analyticsi avatari võib veebianalüütikute eksperdid võimendada uurige meetrikaid, nagu lehekülje vaated, seansi kestused, eesmärgi lõpetamised.

Lisaks saab uurida ka kasutajate valikuid, näiteks otsingupäringuid kasutaja kohta, seansi kestust grupi kohta ja lehekülje vaateid konkreetse kasutaja jaoks..

Seal on piisavalt aidata teil paremini mõista oma kasutajate käitumist, turundustaktika tõhusus ja teie reklaamikampaaniate edu; usalda seda juhendit ja alustage täiustatud kohordi analüüse Google Analyticsi abil.

Nüüd loe: Vaata: kohordi analüüs Google Analyticsis