सहगण विश्लेषण डेटा देखें
कोहॉर्ट विश्लेषण रिपोर्ट खोलने के लिए:
- Google Analytics में साइन इन करें.
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कोहॉर्ट विश्लेषण का डेटा सभी Analytics खातों में उपलब्ध है. हालांकि, ट्रैकिंग कोड में बदलाव करना ज़रूरी नहीं है.
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इन्हें चुनने के लिए मेन्यू का इस्तेमाल करें:
- कोहॉर्ट की खासियत दिखाने वाला डाइमेंशन (कोहॉर्ट का टाइप)
- कोहॉर्ट का साइज़ (कोहॉर्ट का साइज़): डाइमेंशन के लिए वैल्यू टाइप चुनकर, कोहॉर्ट का साइज़ तय किया जाता है. उदाहरण के लिए, अगर उपयोगकर्ता हासिल करने की तारीख वाले डाइमेंशन के हिसाब से कोहॉर्ट तय किया जाता है, तो डाइमेंशन के वैल्यू टाइप को दिन, हफ़्ते या महीने में बदला जा सकता है. इन सेटिंग की मदद से, कोहॉर्ट में उन उपयोगकर्ताओं को शामिल किया जाएगा जिन्हें उसी दिन, हफ़्ते या महीने में हासिल किया गया था.
- वह मेट्रिक, जिसका आपको आकलन करना है (मेट्रिक)
- डेटा की मिलती-जुलती तारीख की सीमा और कोहॉर्ट की संख्या (तारीख की सीमा)
- चार्ट में कौनसे कोहॉर्ट दर्शाए गए हैं (N चयनित)
डेटा को समझें
चार्ट
डिफ़ॉल्ट रूप से, चार्ट में सभी कोहॉर्ट के लिए मेट्रिक की कुल वैल्यू दिखती है. N चुने गए मेन्यू का इस्तेमाल करके, अलग-अलग कोहॉर्ट के लिए एक चार्ट लाइन और/या कई लाइनें चुनें.
कॉलम
पहला कॉलम, कोहॉर्ट की जानकारी और हर कोहॉर्ट में मौजूद उपयोगकर्ताओं की संख्या दिखाता है. उदाहरण के लिए, अगर कोहॉर्ट की खासियत बताने वाला डाइमेंशन उपयोगकर्ता हासिल करने की तारीख है, तो इस कॉलम में हर कोहॉर्ट के लिए उपयोगकर्ता हासिल करने की तारीख दिखेगी. साथ ही, उन उपयोगकर्ता की संख्या भी दिखेगी जिन्हें उस समयावधि (दिन, हफ़्ते, महीने) में हासिल किया गया था.
बाकी सभी कॉलम, कोहॉर्ट के साइज़ के लिए चुने गए समय की बढ़ोतरी को दिखाते हैं. उदाहरण के लिए, दिन के हिसाब से चुनने पर, हर कॉलम में एक दिन का डेटा शामिल होता है. चार्ट में समय की बढ़ोतरी दिखाने वाले 13 कॉलम हैं, यानी 0 से 12.
पंक्तियां
पहली पंक्ति में हर कॉलम के लिए सभी कोहॉर्ट की कुल मेट्रिक वैल्यू दिखती है. उदाहरण के लिए, अगर मेट्रिक पेज व्यू है और कॉलम में रोज़ का डेटा दिखता है, तो पहली पंक्ति में उस दिन के कुल पेज व्यू दिखते हैं.
अन्य पंक्तियों में अलग-अलग कोहॉर्ट की वैल्यू दिखती हैं.
सेल
समय की बढ़ोतरी दिखाने वाली सेल, यानी 0 से 12 में काम की मेट्रिक वैल्यू होती हैं. उदाहरण के लिए, अगर पेज व्यू मेट्रिक का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो हर सेल में उन पेज व्यू की संख्या होगी जो हर कोहॉर्ट को हर बार समय में हुई बढ़ोतरी पर मिले हैं.
रंग
Analytics में कोहॉर्ट से जुड़ी मेट्रिक वैल्यू को हाइलाइट करने के लिए, पांच कलर वैल्यू का इस्तेमाल किया जाता है: सबसे गहरा रंग, सबसे ज़्यादा मेट्रिक वाली वैल्यू दिखाता है और सबसे हल्का रंग, सबसे कम मेट्रिक वाली वैल्यू दिखाता है. हर रंग, वैल्यू की एक जैसी रेंज को दिखाता है. उदाहरण के लिए, अगर टेबल में सबसे ज़्यादा वैल्यू 100% है, तो हर रंग 20 (100/5) की रेंज को दिखाता है. अगर टेबल में सबसे ज़्यादा वैल्यू 50% है, तो हर रंग 10 (50/5) की रेंज को दिखाता है.
सेगमेंट
इस रिपोर्ट पर सेगमेंट इस्तेमाल करने से, हर सेगमेंट का डेटा किसी दूसरी टेबल में दिखता है.
कोहॉर्ट विश्लेषण रिपोर्ट उपयोगकर्ता पर आधारित होती है. इसलिए, अगर सेशन के आधार पर सेगमेंट इस्तेमाल किए जाते हैं, तो आपको अनचाहे नतीजे मिल सकते हैं. इसमें दिन 0 (सेशन शुरू होने वाले दिन) पर 100% उपयोगकर्ता शामिल नहीं होंगे, जैसे कि आपको उम्मीद होगी.
उदाहरण के लिए, अगर कोई सेगमेंट जगह: देश, भारत से सटीक रूप से मेल खाता है जैसे किसी सेशन के स्कोप वाली शर्त पर आधारित है, तो जिन उपयोगकर्ताओं के दिन-0 वाले सेशन, भारत के बजाय किसी अन्य देश में शुरू हुए हैं उन्हें सेगमेंट इस्तेमाल करने पर दिन-0 वाले कॉलम में शामिल नहीं किया जाता.
फ़िल्टर
दिन-0 के उपयोगकर्ताओं को शामिल नहीं करने वाले फ़िल्टर, बाद के दिनों के डेटा पर असर डाल सकते हैं. उदाहरण के लिए, अगर ऐसा फ़िल्टर लागू किया जाता है जो कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए दिन-0 के सेशन को बाहर रखता है, लेकिन उन ही उपयोगकर्ताओं के लिए बाद वाले दिनों के सेशन शामिल करता है, तो उन दिनों की वैल्यू 100% से ज़्यादा हो सकती है.
उदाहरण
माइक्रो ट्रेंड
मैक्रो ट्रेंड बनाने वाले माइक्रो ट्रेंड की जांच करने से, आपको अपने कारोबार की असल परफ़ॉर्मेंस के बारे में पता चल सकता है. ऐसा हो सकता है कि तिमाही का आपका डेटा उस समयावधि के लेन-देन में शानदार बढ़ोतरी दिखाए, जो आपको अच्छे नतीजे लग सकते हैं. हालांकि, अगर बड़ा डेटा सेट बनाने वाले हर हफ़्ते के कोहॉर्ट की जांच की जाए, तो आपको दिखेगा कि जहां नए उपयोगकर्ताओं की वजह से लेन-देन की संख्या में बढ़ोतरी दिख रही है, वहीं पांचवे हफ़्ते के बाद, लेन-देन में लगातार भारी गिरावट आ रही है. इससे आपको साफ़ तौर पर जानकारी मिलती है कि हर माइक्रो ट्रेंड की परफ़ॉर्मेंस को बेहतर करने के लिए, आपको उपयोगकर्ताओं से दोबारा कब जुड़ना (चौथा हफ़्ता) है. इससे आपके मैक्रो ट्रेंड पर असर कई गुना बढ़ जाएगा.
कोहॉर्ट के बीच नियमितता, बढ़ोतरी या कमी
किसी एक कॉलम की वैल्यू की तुलना करके यह देखा जा सकता है कि आपके सभी कोहॉर्ट का डेटा एक जैसा है या नहीं. इसके अलावा, यह भी देखा जा सकता है कि कोहॉर्ट की परफ़ॉर्मेंस बेहतर हुई है या कम. कॉलम में हर नए कोहॉर्ट के डेटा को देखने के लिए नीचे की ओर बढ़ने पर, आपको आगे के दिनों का डेटा दिखने लगता है. उदाहरण के लिए, दूसरे कोहॉर्ट का दिन 5, पहले कोहॉर्ट के दिन 5 के बाद आता है. हालांकि, वे एक ही कॉलम में दिखते हैं.
रोज़ के डेटा का आकलन करते समय, दिन 5 जैसे किसी कॉलम में यह देखा जा सकता है कि सभी कोहॉर्ट, उस समय में एक जैसे लेवल पर परफ़ॉर्म कर रहे हैं या नहीं. इसके अलावा, यह भी देखा जा सकता है कि डेटा बढ़ोतरी का ट्रेंड दिखा रहा है या गिरावट का. उदाहरण के लिए, अगर दिन 5 कॉलम में सभी कोहॉर्ट के लिए उपयोगकर्ताओं का प्रतिशत एक जैसा बना रहता है, तो इसका मतलब है कि उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव मिल रहा है. वहीं दूसरी ओर, अगर आपको दिन 5 कॉलम में उपयोगकर्ताओं के बने रहने की संख्या में लगातार बढ़ोतरी दिखती है, तो इसका यह मतलब हो सकता है कि आपका कॉन्टेंट बेहतर हुआ है या ऐप्लिकेशन की परफ़ॉर्मेंस में सुधार हुआ है. अगर दिन 5 कॉलम में, उपयोगकर्ताओं के बने रहने की संख्या में लगातार कमी आती है, तो इसका यह मतलब हो सकता है कि कॉन्टेंट खराब है. इसके अलावा, यह भी हो सकता है कि गेम में मुश्किल लेवल है या उसकी कोडिंग खराब तरीके से हुई है, जिससे उपयोगकर्ताओं की संख्या घटती जा रही है.
उपयोगकर्ताओं के साथ जुड़ाव, उन्हें बनाए रखना, और हासिल करना
उपयोगकर्ता किस वजह से आपसे अलग हो रहे हैं (जैसे कि कम सेशन शुरू करना, कम पेज देखना, कम रेवेन्यू जनरेट करना), यह समझने से आपको दो बातों का पता चलता है:
- गिरावट आने की सामान्य वजहें, जिन्हें आसानी से ठीक किया जा सकता है
- वह दर, जिस पर आपको नुकसान की भरपाई करने के लिए नए उपयोगकर्ता हासिल करने की ज़रूरत होती है
उदाहरण के लिए, अगर आपको उपयोगकर्ता हासिल करने के बाद, तीसरे या चौथे हफ़्ते में रेवेन्यू में लगातार गिरावट दिखती है, तो रीमार्केटिंग या छूट के ऑफ़र वाले ईमेल कैंपेन की मदद से उपयोगकर्ताओं को फिर से जोड़ा जा सकता है. इसके अलावा, ऐसा करने के लिए, पिछले सेशन के बाद जोड़े गए नए प्रॉडक्ट के विज्ञापन दिखाए जा सकते हैं. साथ ही, डाइनैमिक रीमार्केटिंग की मदद से उन उपयोगकर्ताओं को दोबारा जोड़ा जा सकता है. इसके तहत, पहली बार जुड़ने पर जिन प्रॉडक्ट को खरीदा गया था उनसे जुड़े प्रॉडक्ट के विज्ञापन दिखाए जाते हैं.
अगर आपको महीने में 10% जैसी गिरावट के पैटर्न दिखते हैं, तो इससे उस दर का हिसाब लगाया जा सकता है जिससे आपको नए उपयोगकर्ताओं को जोड़ना होगा. इसकी वजह से आपको कारोबार बढ़ाने की मनचाही दर मिलती है.
कुछ समय के लिए की जाने वाली मार्केटिंग से मिलने वाला रिस्पॉन्स
अगर एक दिन चलने वाले ईमेल कैंपेन जैसी कुछ समय के लिए की जाने वाली मार्केटिंग की जाती है, तो इस रिपोर्ट से आपको चुनी गई समयावधियों के दौरान हासिल किए गए उपयोगकर्ताओं के व्यवहार को ट्रैक करने में मदद मिलेगी. उदाहरण के लिए, अगर छुट्टियां नज़दीक आते ही विज्ञापन देने वाला कोई व्यक्ति या कंपनी लगातार 30%-छूट, 25%-छूट, और 20%-छूट वाले कैंपेन चला रही है, तो वह इस दौरान हासिल किए गए उपयोगकर्ताओं के हर ग्रुप के व्यवहार को जानने के लिए, हर उपयोगकर्ता से मिलने वाला रेवेन्यू और हर उपयोगकर्ता के लेन-देन जैसी अलग-अलग मेट्रिक का आकलन कर सकती है.
