Pārskats “Kohortas analīze”

Šajā rakstā ietvertās tēmas

Kohortas analīzes datu skatīšana

Lai atvērtu pārskatu “Kohortas analīze”, veiciet tālāk minētās darbības.

  1. Pierakstieties pakalpojumā Google Analytics.
  2. Pārejiet uz savu skatu.
  3. Atveriet sadaļu Pārskati.
  4. Atlasiet vienumu Auditorija > Kohortas analīze.

Kohortas analīzes dati ir pieejami visos Analytics kontos. Izsekošanas kodā nav jāievieš nekādas izmaiņas.

Pārskata konfigurēšana

Izvēlnes, kas jāizmanto pārskata “Kohortas analīze” konfigurēšanai

Varat izmantot izvēlnes, lai atlasītu tālāk minētos iestatījumus.

  • Kategorija, kas raksturo kohortu (Kohortas tips)
  • Kohortas lielums (Kohortas lielums): jūs nosakāt kohortas lielumu, atlasot kategorijas vērtības veidu. Piemēram, ja nosakāt kohortu, pamatojoties uz kategoriju Iegūšanas datums, varat iestatīt kategorijas vērtību Diena, Nedēļa, Mēnesis. Izvēloties šos iestatījumus, kohortā tiks ietverti visi lietotāji, kas iegūti vienā dienā, nedēļā vai mēnesī.
  • Izvērtējamā metrika (Metrika)
  • Datu relatīvais datumu diapazons un kohortu skaits (Datumu diapazons)
  • Diagrammā parādītās kohortas (N atlasītas)

Izpratne par datiem

Konfigurēts pārskats — kohorta “Iegūšanas datums”, metrika “Lietotāju piesaiste”

Diagramma

Pēc noklusējuma diagrammā tiek rādītas visu kohortu apkopotās metrikas vērtības. Izmantojiet izvēlni N atlasītās, lai atlasītu apkopotu diagrammas līniju un/vai atsevišķu kohortu diagrammas līnijas.

Slejas

Pirmajā slejā ir parādītas kohortas un katrā kohortā ietverto lietotāju skaits. Piemēram, ja kohortas izveidojat, pamatojoties uz iegūšanas datumu, šajā slejā tiks parādīts katras kohortas iegūšanas datums un šajā laikā (diena, nedēļa, mēnesis) iegūto lietotāju skaits.

Pārējās slejās tiks atspoguļotas laika vienības, ko atlasījāt izvēlnē Kohortas lielums. Piemēram, izvēloties iestatījumu Pēc dienas, katrā slejā tiks norādīti vienas dienas dati. Ir 13 laika vienību slejas — 0–12.

Rindas

Pirmajā rindā ir parādīta visu kohortu kopējā metrikas vērtība katrā slejā. Piemēram, ja metrika ir Lapas skatījumi un slejās tiek parādīti dienas dati, pirmajā rindā tiek parādīts attiecīgās dienas lapas skatījumu kopskaits.

Pārējās rindās tiek parādītas atsevišķo kohortu vērtības.

Šūnas

Laika vienību 0–12 šūnās ir ietvertas attiecīgās metrikas vērtības. Piemēram, ja izmantojat metriku Lapas skatījumi, katrā šūnā ir ietverts katras kohortas lapas skatījumu skaits katrā laika vienībā.

Krāsas

Pakalpojumā Analytics tiek izmantotas 5 krāsu vērtības, lai norādītu atbilstošas metrikas vērtības: tumšākā krāsa apzīmē augstākās metrikas vērtības, bet gaišākā — zemākās metrikas vērtības. Katra krāsa apzīmē to pašu relatīvo vērtību diapazonu. Piemēram, ja augstākā vērtība tabulā ir 100%, tad katra krāsa apzīmē 20 vērtību diapazonu (100/5); ja tabulā augstākā vērtība ir 50%, tad katra krāsa apzīmē 10 vērtību diapazonu (50/5).

Segmenti

Pārskatā lietojot segmentus, katra segmenta dati tiek parādīti atsevišķā tabulā.

Tā kā pārskats “Kohortas analīze” ir veidots no datiem par lietotājiem, ja izmantosit segmentus, kuru pamatā ir sesijas, jūs varat iegūt negaidītus rezultātus, kuros 0. dienā nav iekļauti 100% lietotāju, kā varētu sagaidīt.

Piemēram, ja segmenta pamatā ir tāds nosacījums kā Atrašanās vieta — valsts precīzi atbilst: Amerikas Savienotās Valstis, kuram ir iestatīts sesijas tvērums, lietotāji, kuru 0. dienas sesijas tika reģistrētas valstīs ārpus ASV, netiks iekļauti 0. dienas slejā, kad lietosit segmentu.

Filtri

Filtri, kuros netiek iekļauti 0. dienas lietotāji, var ietekmēt nākamo dienu datus. Piemēram, ja lietojat filtru, kas izslēdz 0. dienas sesijas dažiem lietotājiem, bet ietver sesijas šiem pašiem lietotājiem nākamajās dienās, tad šo nākamo dienu vērtības var pārsniegt 100%.

Piemēri

Mikrotendences

Izpētot mikrotendences, kas kopā rada makrotendences, varat iegūt ticamu priekšstatu par savu uzņēmumu. Pieņemsim, ka jūsu ceturkšņa datos ir stabils darījumu skaita pieaugums šajā periodā — jūs uzskatāt, ka šis ir pozitīvs rezultāts. Taču, ja izpētīsiet nedēļas kohortas, kas rada lielāko datu kopu, iespējams, konstatēsiet, ka darījumu skaitu palielina jaunie lietotāji, taču pēc 5. nedēļas darījumu skaits ievērojami samazinās. Tagad jūs precīzi zināt, kurā brīdī veikt atkārtotu lietotāju piesaisti (4. nedēļā), lai uzlabotu katras mikrotendences veiktspēju un tādējādi palielinātu to ietekmi uz makrotendenci.

Konsekvence, uzlabojumi un pasliktināšanās kohortās

Salīdzinot vērtības vienā slejā, varat noteikt, vai kohortās rīcība ir nemainīga, vai arī veiktspēja uzlabojas vai pasliktinās. Pārlūkojot jaunākas kohortas datus, jūs apskatāt nesenāku laika posmu (piemēram, otrās kohortas 5. diena ir pēc pirmās kohortas 5. dienas, lai gan abas tiek parādītas vienā slejā).

Ja izvērtējat dienas datus, varat aplūkot vienu sleju, piemēram, 5. dienu, lai uzzinātu, vai visās kohortās veiktspēja bija līdzīga, vai arī dati liecina par uzlabojumu vai pasliktināšanos. Piemēram, ja visās kohortās saglabājat tādu pašu lietotāju procentuālo daudzumu 5. dienā, tas var norādīt uz nemainīgu lietotāja pieredzi. No otras puses — ja 5. dienā ir stabils piesaistes uzlabojums, tas var būt saistīts ar satura uzlabojumu vai lietotnes ātruma uzlabojumu. Savukārt stabila pasliktināšanās 5. dienā var norādīt uz novecojušu saturu vai neierasti grūtu vai slikti kodētu spēles līmeni, kas atgrūž arvien vairāk lietotāju.

Piesaiste, saglabāšana un iegūšana

Izprotot brīdi, kurā lietotāji zaudē interesi (piemēram, sāk mazāk sesiju, skata mazāk lapu, rada mazāk ieņēmumu), varat noteikt:

  • biežus zuduma punktus, ko var vienkārši novērst;
  • ātrumu, ar kādu jāiegūst jauni lietotāji, lai kompensētu nenovēršamo zudumu.

Piemēram, ja konstatējat, ka ieņēmumi regulāri samazinās trešajā vai ceturtajā nedēļā pēc iegūšanas, varat atkārtoti piesaistīt lietotājus ar atkārtotā mārketinga vai e-pasta kampaņu, kas piedāvā atlaides vai reklāmas par jauniem produktiem, kuri pievienoti pēc iepriekšējās sesijas. Varat arī atkārtoti piesaistīt šos lietotājus ar dinamisko atkārtoto mārketingu, piedāvājot reklāmas par produktiem, kas saistīti ar iepriekš iegādātajiem produktiem.

Ja nosakāt nenovēršamu zuduma tendenci, piemēram, 10% mēnesī, varat izprast ātrumu, ar kādu jāpiesaista jauni lietotāji, lai uzņēmumam nodrošinātu nepieciešamo izaugsmes līmeni.

Reakcija uz īslaicīgiem mārketinga pasākumiem

Ja jums ir īslaicīgi mārketinga pasākumi, piemēram, vienas dienas e-pasta kampaņas, šis pārskats sniedz iespēju izsekot to lietotāju rīcību, ko ieguvāt šajā laika posmā. Ja pirms brīvdienām rādāt kampaņas par atlaidēm 30%, 25% un 20% apmērā, varat salīdzināt dažādas metrikas, piemēram, Ieņēmumi no viena lietotāja un Viena lietotāja darījumi, dažādās lietotāju grupās, ko ieguvāt katras kampaņas rādīšanas laikā.

Vai tas bija noderīgs?
Kā varam to uzlabot?