[通用 Analytics (分析)] 同類群組分析報表

本文將說明通用 Analytics (分析) 中的「同類群組分析」報表。如要進一步瞭解如何在 Google Analytics (分析) 4 中分析同類群組留存率和參與度,請參閱 [GA4] 回訪率總覽報表一文。
本文內容

查看同類群組分析資料

若要開啟同類群組分析報表,請按照下列步驟進行:

  1. 登入 Google Analytics (分析)。
  2. 前往需要的資料檢視
  3. 開啟報表
  4. 依序選取 [目標對象] > [同類群組分析]

所有 Analytics (分析) 帳戶都提供「同類群組分析」資料,而且不需要更改追蹤程式碼。

設定報表

「同類群組分析」報表的設定選單

您可以在這個選單中選取:

  • 用來決定同類群組特質的維度 (同類群組類型)
  • 同類群組的人數多寡 (同類群組大小):您可以為維度選取值類型來決定同類群組大小。假設您按「轉換日期」維度找出同類群組,可以將維度的值類型改成「日」、「週」或「月」,藉此找出所有在同一天、同一週或同一個月轉換的使用者,將他們編入相同的同類群組
  • 您想評估的指標 (指標)
  • 資料的相對日期範圍,以及同類群組的數量 (日期範圍)
  • 圖表中顯示的同類群組 (已選取 N 個)

解讀資料

設為按「使用者回訪」指標顯示「轉換日期」同類群組的報表

圖表

根據預設,圖表會顯示所有同類群組的累積指標值。使用「已選取 N 個」選單,您就能選取一條累加圖表線和/或多個個別同類群組的圖表線。

資料欄

第一欄會列出同類群組以及各個同類群組內的使用者人數。舉例來說,如果您用「轉換日期」維度來設定同類群組的性質,這個欄除了列出各同類群組的轉換日期以外,還會顯示您在該期間 (日、週或月) 內招攬到的使用者人數。

其餘的欄則會反映出您為「同類群組大小」選擇的時間增加量。舉例來說,如果您選取「按日」,每個資料欄都會顯示一天的資料。時間增量欄共有 13 個 (0-12)。

資料列

第一個資料列會顯示各個資料欄下所有同類群組的總指標值。舉例來說,若指標是「瀏覽量」,並將資料欄設為顯示每日資料,第一個資料列就會顯示當天的總瀏覽量。

其他資料列會顯示個別同類群組的值。

儲存格

時間增量 0-12 的儲存格會各自顯示相關的指標值。比方說您使用「瀏覽量」指標,各個儲存格就會分別針對時間增量列出各同類群組的瀏覽量。

顏色

Analytics (分析) 使用 5 種顏色值來代表相對指標值,並以顏色深淺表示指標值高低 (顏色越深表示指標值越高),且每種顏色對應的值範圍區間都一樣大。舉例來說,如果表格中最高的值為 100%,則每種顏色代表的範圍區間皆為 20 (100/5);如果表格中最高的值為 50%,則每種顏色代表的範圍區間皆為 10 (50/5)。

區隔

對這份報表套用區隔後,每個區隔的資料都會顯示在各自的資料表中。

由於同類群組分析報表以使用者為基準,若您根據工作階段套用區隔,報表可能無法正常納入第 0 日所有的使用者,因此結果可能會不如預期。

舉例來說,假設區隔的基準是「位置:國家/地區完全比對美國」,這時的資料範圍就取決於工作階段,因此凡是第 0 日工作階段不是發生在美國的使用者,都不會列入第 0 日的資料欄。

篩選條件

若使用排除第 0 日使用者的篩選條件,可能會影響後續幾日的資料。舉例來說,如果您套用的篩選條件排除特定使用者在第 0 日的工作階段,同時納入同一群使用者在後續幾日的工作階段,後續幾日的值可能會超過 100%。

範例

微趨勢

微趨勢是總體趨勢的構成元素;時時關心這類短期趨勢,您便能見微知著,牢牢掌握業務的實際狀況。比方說,您的每季資料顯示這段期間內的交易量穩定增加。這樣的成效表現看似出色,但再進一步深入這個大型資料集分析每一週的同類群組,就會發現這群新使用者雖然帶來交易成長,但交易量在第 5 週後往往就會顯著下滑。由此一來,您就知道自己必須在第 4 週採取行動再次與使用者搏感情,以期改善每段微趨勢期間的成效,進而向上拉抬總體趨勢。

同類群組間的一致性,以及成效提升或下降程度

直接比較單一資料欄的值,您就能得知同類群組間的行為是否一致,或是成效是否有所改善。在資料欄中查看各個新同類群組的資料,並與較舊的同類群組相比,您就能看出未來走勢 (例如在同一個資料欄中,同類群組 2 的第 5 天列在同類群組 1 的第 5 天之後)。

評估每日資料時,您只要查看同一個資料欄 (例如「第 5 天」欄),就能得知所有的同類群組歷經相同的體驗期間後,表現是否大概一致,或是資料是否呈現成效上揚/下降的趨勢。比方說,若所有的同類群組在第 5 天的回訪率都差不多,這就表示使用者體驗趨向一致。相反地,要是發現第 5 天的回訪率穩定上升,您也可以從中得知其中原委,例如您曾經更新過網站內容,或者是加強過應用程式的運作速度。如果使用者回訪率在第 5 天持續下降,這可能表示您的內容需要推陳出新,或遊戲裡有個關卡太難或設計不良,導致回訪客人數不斷減少。

主動參與、回訪率和轉換量

瞭解使用者通常在何時失去興趣 (例如工作階段量/網頁瀏覽量變少,或是收益降低) 有助您找出以下兩個癥結:

  • 可能只要略加修正就能改善的常見使用者流失點
  • 適當的新客招攬率 (用來彌補無法避免的使用者流失量)

假設您發現完成轉換的客戶所產生的收益通常會從第 3 或第 4 週開始降低,可以考慮放送再行銷或電子郵件廣告活動再次與這群人接觸,提供折扣訊息或宣傳您剛剛上架的新產品。您也可以根據他們初次來店購買的產品,放送動態再行銷廣告宣傳其他周邊商品,重新喚起這群老顧客的注意力。

找出無可避免的客戶流失模式 (假設是每月 10%) 之後,您就能據此判斷出合適的新客招攬速度,進而達成您需要的業務成長率。

對短期行銷活動的反應

若您放送短期的行銷活動 (如單日電子郵件廣告活動),可以透過這份報表追蹤該段期間內網羅到的新使用者,瞭解這群人的行為。假設您在年節前夕,依序放送了「購物享 7 折優惠」、「購物享 75 折優惠」和「購物享 8 折優惠」廣告活動,即可在這份報表上針對自己在各廣告活動放送期間招攬到的不同客群,查看並比較「每個使用者的收益」和「每個使用者的交易」等指標。

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