Звіт "Когортний аналіз"

Зміст

Перегляд даних когортного аналізу

Щоб відкрити звіт "Когортний аналіз", виконайте наведені нижче дії.

  1. Увійдіть у Google Analytics.
  2. Відкрийте потрібне представлення даних.
  3. Натисніть Звіти.
  4. Виберіть Аудиторія > Когортний аналіз.

Дані когортного аналізу доступні в усіх облікових записах Analytics. Вносити зміни в код відстеження не потрібно.

Налаштування звіту

Меню для налаштування звіту "Когортний аналіз"

За допомогою меню можна вибрати:

  • параметр, який визначає когорту ("Тип когорти");
  • величину когорти ("Розмір когорти"): щоб визначити розмір когорти, виберіть тип значення для цього параметра. Наприклад, якщо ви створили когорту за параметром "Дата першого відвідування", для типу значення можна вибрати день, тиждень або місяць. З цими налаштуваннями в когорту входитимуть усі користувачі, залучені в один день, протягом певного тижня або місяця;
  • показник для аналізу ("Показник");
  • порівняльний діапазон дат для даних і кількість когорт ("Діапазон дат");
  • когорти, які мають показуватися на графіку ("Вибрано N").

Аналіз даних

Звіт, налаштований на показ когорт "Дата першого відвідування" за показником "Утримання користувачів"

Графік

За умовчанням на графіку відображаються сукупні значення показників для всіх когорт. За допомогою меню Вибрано N можна налаштовувати показ сукупних даних і/або показ даних для окремих когорт.

Стовпці

У першому стовпці вказуються когорти та кількість користувачів у кожній із них. Наприклад, якщо ви створили когорти за параметром Дата першого відвідування, у цьому стовпці буде вказано дату першого відвідування для кожної когорти та кількість користувачів, залучених за відповідний період часу (день, тиждень або місяць).

У решті стовпців відображаються дані для проміжків часу, вибраних у меню Розмір когорти. Наприклад, якщо вибрати за днем, у кожному стовпці відображатимуться дані за відповідний день. Усього для проміжків часу доступно 13 стовпців: від 0 до 12.

Рядки

У першому рядку кожного стовпця відображається загальне значення показника для всіх когорт. Наприклад, якщо вибрати показник Перегляди сторінок, а в стовпцях – дані по днях, у першому рядку буде вказано загальну кількість переглянутих сторінок за день.

В інших рядках відображаються значення для окремих когорт.

Клітинки

У кожній клітинці показуються значення показника для проміжків часу від 0 до 12. Наприклад, якщо вибрати показник Перегляди сторінок, у кожній клітинці буде вказано кількість переглянутих сторінок для вибраної когорти за певний день, тиждень або місяць.

Кольори

В Analytics використовується 5 типів кольорів для відображення відносних значень показників: найтемніший колір означає найвищі значення, а найсвітліший – найнижчі. Кожен колір відповідає однаковому відносному діапазону значень. Наприклад, якщо найбільше значення в таблиці дорівнює 100%, кожному кольору відповідає діапазон 20% (100/5), якщо ж найбільше значення – 50%, кожен колір охоплює 10% (50/5).

Сегменти

Якщо до цього звіту застосувати сегменти, відповідні дані відображатимуться в окремій таблиці.

Звіт "Когортний аналіз" створюється на основі даних про користувачів, тому, якщо застосувати сегменти на основі сеансів, ви можете отримати неточні результати, які не включатимуть 100% користувачів у стовпці "День 0".

Наприклад, якщо для сегмента вибрано умову Місцеположення: країна точно відповідає США й дані збираються на основі сеансів, то після застосування сегмента в стовпець "День 0" не буде включено користувачів, які ініціювали сеанси такого дня в інших країнах (не США).

Фільтри

Фільтри, які виключають користувачів за день 0, можуть вплинути на дані для наступних днів. Наприклад, якщо застосувати фільтр, що виключає сеанси за день 0 для певних користувачів, але включає сеанси для них у наступні дні, тоді значення для таких днів можуть перевищувати 100%.

Приклади

Мікротенденції

Мікротенденції, які в сукупності лежать в основі макротенденцій, можуть давати реальну картину вашої комерційної діяльності. Наприклад, якщо аналіз даних за квартал показує стійке зростання кількості трансакцій за цей період, ви можете вважати це позитивним результатом. Якщо ж проаналізувати дані на рівні когорт за тиждень (що в сукупності формує згадані вище дані за квартал), ви можете побачити, що, хоча загальний приплив нових користувачів сприяє збільшенню кількості трансакцій, після 5-го тижня кількість трансакцій суттєво зменшується. Тож тепер ви точно знатимете, коли потрібно повторно зацікавити користувачів (4-й тиждень), щоб підвищити ефективність кожної мікротенденції та, відповідно, збільшити результати макротенденції.

Стабільність, покращення або погіршення серед когорт

Порівнюючи значення в одному стовпці, ви можете відстежувати, наскільки сталою є поведінка когорт і як змінюється ефективність – покращується або погіршується. Дані для кожної когорти розташовуються в стовпці згори донизу за датою створення (наприклад, 5-й день для другої когорти настане після 5-го дня для першої, хоча ці когорти відображаються в одному стовпці).

Якщо ви аналізуєте щоденні дані, дивіться на один стовпець (скажімо, "День 5"), щоб дізнатися, чи всі когорти показують приблизно однакові результати на цьому етапі їх залучення та чи спостерігається тенденція до покращення або погіршення даних. Наприклад, якщо ви утримуєте однаковий відсоток користувачів для всіх когорт на 5-й день, це може свідчити про позитивну стабільність у поведінці користувачів. З іншого боку, якщо на 5-й день показник утримання аудиторії стабільно зростає, причиною може бути покращення вмісту вашого сайту або пришвидшення роботи додатка. Стабільний спад показника утримання користувачів у стовпці "День 5" може свідчити про застарілий вміст сайту або складний чи погано запрограмований рівень гри, через що з часом користувачі все більше перестають взаємодіяти із сайтом або додатком.

Взаємодія, утримання та залучення

Знаючи, коли користувачі починають втрачати цікавість (скажімо, ініціюють менше сеансів, переглядають менше сторінок, приносять менше доходу), ви можете визначити:

  • точки спаду зацікавленості (щоб вжити відповідних заходів);
  • швидкість, з якою потрібно залучати нових користувачів (щоб компенсувати неминучий спад зацікавленості).

Наприклад, якщо ви помітили, що дохід регулярно зменшується на третій або четвертий тиждень після залучення користувачів, ви можете повторно зацікавити їх за допомогою кампанії ремаркетингу або електронної розсилки, які пропонують знижки чи рекламують нові товари, що з’явилися після останніх сеансів цих користувачів. Користувачів також можна повторно зацікавити за допомогою динамічного ремаркетингу, показуючи рекламу товарів, пов’язаних із тими, які вони купували раніше.

Визначивши зразки неминучого спаду зацікавленості (скажімо, 10% на місяць), ви знатимете, на якому етапі вам потрібно залучати нових користувачів, щоб досягти потрібного темпу приросту для своєї комерційної діяльності.

Реакція на короткотермінові маркетингові заходи

Якщо ви застосовуєте короткотермінові маркетингові заходи, як-от одноденні кампанії електронної розсилки, за допомогою цього звіту можна відстежувати поведінку лише тих користувачів, яких ви залучили в певний період часу. Наприклад, якщо з наближенням свят ви проводите кампанії, у кожній із яких пропонуєте знижку на 30%, 25% і 20%, можна порівнювати такі показники, як Дохід на користувача та Кількість трансакцій на користувача, для різних груп користувачів, залучених під час проведення кожної з цих кампаній.

Чи корисна ця інформація?
Як можна її покращити?

Потрібна додаткова допомога?

Увійдіть в обліковий запис, щоб отримати додаткову допомогу та швидко вирішити проблему