Kohort Analizi raporu

Bu makalede ele alınan konular:

Kohort Analizi verilerini görme

Kohort Analizi raporunu açmak için:

  1. Google Analytics'te oturum açın
  2. Görünüme gidin.
  3. Raporlar'ı açın.
  4. Kitle > Kohort Analizi'ni seçin.

Kohort Analizi verileri, tüm Analytics hesaplarında kullanılabilir. İzleme kodunda herhangi bir değişiklik yapmanıza gerek yoktur.

Raporu yapılandırma

Kohort Analizi raporunu yapılandırmak için kullanacağınız menüler

Aşağıdakileri seçmek için menüleri kullanın:

  • Kohortları karakterize eden boyutlar (Kohort Türü)
  • Kohortların boyutu (Kohort Boyutu): Kohort boyutunu, boyut için değer türünü seçerek siz belirlersiniz. Örneğin kohortu boyutun Edinme Tarihine göre belirlerseniz, boyut değer türünü gün, hafta veya ay olarak değiştirebilirsiniz. Bu ayarlarda kohort, aynı günde veya aynı hafta ya da ay içinde edinilen tüm kullanıcılar olur.
  • Değerlendirmek istediğiniz metrik (Metrik)
  • Verilerin göreli tarih aralığı ve kohort sayısı (Tarih Aralığı)
  • Grafikte gösterilen kohortlar (N tane seçili)

Verileri anlama

Edinme Tarihi kohortlarını Kullanıcıları Elde Tutma metriğine göre gösterecek şekilde yapılandırılmış rapor

Tablo

Grafik, varsayılan olarak tüm kohortların kümülatif metrik değerlerini gösterir. Kümülatif grafiği ve/veya tek tek kohortların grafiklerini seçmek için N tane seçili menüsünü kullanın.

Sütunlar

İlk sütun, kohortları ve her kohorttaki kullanıcı sayısını belirtir. Örneğin kohortları tanımlamak için kullandığınız boyut Edinme Tarihi ise, bu sütun her bir kohortun edinme tarihini ve bu zaman aralığında (gün, hafta, ay) edinilen kullanıcıların sayısını listeler.

Geriye kalan sütunlar, Kohort Boyutu için seçtiğiniz süre artışlarını gösterir. Örneğin, günlük'ü seçtiyseniz, her sütun bir günlük veri içerir. 0-12 arasında 13 süre artışı sütunu vardır.

Satırlar

İlk satır, her bir sütundaki tüm kohortların toplam metrik değerini gösterir. Örneğin, metrik Sayfa görüntüleme sayısı ve sütunlar günlük veri ise, ilk satır söz konusu gündeki toplam sayfa görüntüleme sayısını gösterir.

Diğer satırlar, tek tek kohortların değerlerini gösterir.

Hücreler

0-12 aralığındaki süre atışı hücreleri, ilgili metrik değerlerini içerir. Örneğin Sayfa görüntüleme sayısı metriğini kullanıyorsanız, her bir hücrede süre artışı ve kohort başına sayfa görüntülemelerinin sayısı gösterilir.

Renkler

Analytics göreli metrik değerlerini göstermek için 5 renk değeri kullanır: En koyu renk en yüksek metrik değerlerini ve en açık renk en düşük metrik değerlerini gösterir. Her renk aynı göreli değer aralığını gösterir. Örneğin tablodaki en yüksek değer %100 ise, her renk 20 (100/5) aralığını gösterir; tablodaki en yüksek değer %50 ise, her renk 10 (50/5) aralığını gösterir.

Segmentler

Bu rapora segment uyguladığınızda, her segmente ait veriler ayrı bir tabloda gösterilir.

Kohort Analizi Raporu kullanıcıya dayalı olduğundan, segmentleri oturumlara göre uygularsanız 0. Gün kullanıcılarının %100'ünü içermeyen beklenmedik sonuçlar elde edersiniz.

Örneğin, bir segment Yer: Ülke şununla tam olarak eşleşir: Amerika Birleşik Devletleri gibi oturum kapsamlı bir koşulu temel alıyorsa, segmenti uyguladığınızda 0. Gün oturumları Amerika Birleşik Devletleri dışındaki ülkelerde gerçekleşen kullanıcılar 0. Gün sütununda gösterilmez.

Filtreler

0. Gün kullanıcılarını hariç tutan filtreler takip eden günlerin verilerini etkileyebilir. Örneğin, bazı kullanıcıların 0. Gün oturumlarını hariç tutan ancak takip eden günlerde aynı kullanıcıların oturumlarını dahil eden bir filtre uygularsanız, takip eden bu günlerin değerleri %100'ü aşabilir.

Örnekler

Mikro eğilimler

Toplu olarak makro eğilimlerinizi oluşturan mikro eğilimler, işletmenizle ilgili daha gerçekçi bir bakış açısı sağlayabilir. Örneğin dört aylık verileriniz bu süre zarfında işlem sayısının istikrarlı bir şekilde arttığını gösterebilir. Bu durumu olumlu bir sonuç olarak değerlendirirsiniz. Ancak bu daha büyük veri kümesini oluşturan haftalık kohortları incelerseniz, yeni kullanıcıların genel akışının, işlem sayısının artmasına katkıda bulunduğunu fakat 5. haftadan sonra işlem sayısında düzenli ve büyük bir düşüş olduğunu görebilirsiniz. Artık, her bir mikro eğilimin performansını iyileştirmek ve böylece makro eğiliminiz üzerindeki etkiyi artırmak için kullanıcılarla tam olarak ne zaman (4. hafta) etkileşime geçeceğinizi bilirsiniz.

Kohortlarda istikrar, iyileşme ve kötüye gitme

Kohortlarınızda tutarlı bir davranış olup olmadığını veya performansınızda yükselme mi yoksa düşüş mü olduğunu görmek için tek bir sütundaki verileri karşılaştırmanız yeterlidir. Her yeni kohortun verilerini görmek için sütunları incelediğinizde, gelecek tarihlere bakarsınız (örneğin aynı sütunda gösterilseler de ikinci kohortun 5. Günü birinci kohortun 5. Gününden sonra gerçekleşir).

Günlük verileri inceliyorsanız, tüm kohortların deneyimlerinin bir noktasında aynı düzeyde performans gösterip göstermediğini veya verilerin eğilimlerin iyileştiğini mi yoksa kötüye gittiğini mi gösterdiğini anlamak için tek bir sütuna, örneğin 5. Gün sütununa bakabilirsiniz. Örneğin 5. Günde tüm kohortlarda aynı kullanıcı yüzdesini elinizde tutmanız, kullanıcı deneyiminde rahatlatıcı bir istikrar olduğunu gösterir. Öte yandan, 5. Günde elde tutma oranında düzenli bir artış görüyorsanız, bu durumu içeriğinizin iyileştirilmesi veya uygulamanızın daha hızlı çalışır hale getirilmesi ile ilişkilendirebilirsiniz. 5. Gün kullanıcı elde tutma oranında düzenli bir düşüş olması, içeriğin eski olduğunu veya oyunda anormal bir zorluğa sahip ya da kötü kodlanmış bir seviye bulunduğunu, yani deneyime devam eden kullanıcıların giderek azalmasına neden olacak bir şey olduğunu gösterir.

Etkileşim, elde tutma ve edinme

Kullanıcıların genellikle etkileşimi sonlandırdıkları (örneğin, daha az oturum başlattığı, daha az sayfa görüntülediği, daha az gelir oluşturduğu) noktayı anlamanız iki şeyi belirlemenize yardımcı olabilir:

  • Kolayca giderilebilecek yaygın kayıp noktaları
  • Kaçınılmaz kaybı telafi etmeniz için gereken yeni kullanıcı edinme hızı

Örneğin edinmeden sonraki üçüncü veya dördüncü haftada gelirin düzenli olarak azalmaya başladığını fark ederseniz, indirim sunan yeniden pazarlama veya e-posta kampanyaları ya da son oturumlarından bu yana eklenen yeni ürünlerin reklamları aracılığıyla kullanıcılarla yeniden etkileşime geçebilirsiniz. Ayrıca, dinamik yeniden pazarlama aracılığıyla, ilk etkileşimleri sırasında satın aldıklarıyla alakalı ürünlerin reklamlarını yayınlayarak bu kullanıcılarla yeniden etkileşime geçebilirsiniz.

Kaçınılmaz kayıp kalıpları (örneğin, ayda %10) tespit ederseniz, işletmeniz için istediğiniz büyüme oranını yakalamak için gereken yeni kullanıcı edinme hızını anlayabilirsiniz.

Kısa vadeli pazarlama çalışmalarına yanıt

Bir günlük e-posta kampanyaları gibi kısa vadeli pazarlama çalışmaları yapıyorsanız, bu rapor yalnızca ilgili zaman aralığında kazanılan kullanıcıların davranışını izleme olanağı sağlar. Örneğin yılbaşı dönemi yaklaşırken sırayla %30 indirim, %25 indirim ve %20 indirim kampanyaları yayınlıyorsanız, Kullanıcı başına Gelir ve Kullanıcı başına İşlem gibi farklı metrikleri, her bir kampanyanın yayınladığı tarihlerde kazandığınız kullanıcı grupları arasında karşılaştırabilirsiniz.

Bu size yardımcı oldu mu?
Bunu nasıl iyileştirebiliriz?