Báo cáo Phân tích theo nhóm

Trong bài viết này:

Xem dữ liệu Phân tích theo nhóm

Để mở báo cáo Phân tích theo nhóm:

  1. Đăng nhập vào Google Analytics.
  2. Điều hướng đến chế độ xem của bạn.
  3. Mở Báo cáo.
  4. Chọn Đối tượng > Phân tích theo nhóm.

Dữ liệu Phân tích theo nhóm có sẵn trong tất cả tài khoản Analytics. Không cần thay đổi mã theo dõi.

Định cấu hình báo cáo

Các menu mà bạn sử dụng để định cấu hình báo cáo Phân tích theo nhóm

Sử dụng các menu để chọn:

  • Thứ nguyên mô tả nhóm (Loại nhóm)
  • Quy mô của nhóm (Quy mô nhóm): Bạn xác định quy mô của nhóm bằng cách chọn loại giá trị cho thứ nguyên. Ví dụ: nếu xác định nhóm theo thứ nguyên Ngày chuyển đổi, thì bạn có thể thay đổi loại giá trị thứ nguyên thành ngày, tuần hoặc tháng. Với các cài đặt này, nhóm sẽ là tất cả người dùng có được trong cùng một ngày hoặc trong cùng một tuần hoặc một tháng.
  • Chỉ số mà bạn muốn đánh giá (Chỉ số)
  • Phạm vi ngày tương đối của dữ liệu và số lượng nhóm thuần tập(Phạm vi ngày)
  • Nhóm thuần tập nào được minh họa trong biểu đồ (N đã chọn)

Hiểu dữ liệu

Báo cáo được định cấu hình để hiển thị nhóm Ngày chuyển đổi theo chỉ số Giữ chân người dùng

Biểu đồ

Theo mặc định, biểu đồ hiển thị các giá trị chỉ số tích lũy cho tất cả các nhóm thuần tập. Sử dụng menu N đã chọn để chọn một đường biểu đồ tích lũy và/hoặc các đường biểu đồ cho các nhóm thuần tập riêng lẻ.

Cột

Cột đầu tiên xác định nhóm và số lượng người dùng trong mỗi nhóm. Ví dụ: nếu bạn mô tả nhóm theo thứ nguyên Ngày chuyển đổi, thì cột này sẽ liệt kê ngày chuyển đổi cho mỗi nhóm và số lượng người dùng mà bạn có được trong khoảng thời gian đó (ngày, tuần, tháng).

Các cột còn lại phản ánh trị số thời gian mà bạn chọn cho Quy mô nhóm. Ví dụ: nếu bạn chọn theo ngày, thì mỗi cột bao gồm một ngày của dữ liệu. Có 13 cột trị số thời gian, 0-12.

Hàng

Hàng đầu tiên hiển thị tổng giá trị chỉ số cho tất cả các nhóm thuần tập cho mỗi cột. Ví dụ: nếu chỉ số là Số lần truy cập trang và cột là dữ liệu hàng ngày, thì hàng đầu tiên hiển thị tổng số lần truy cập trang cho ngày.

Các hàng khác hiển thị giá trị cho nhóm thuần tập riêng lẻ.

Ô

Các ô cho trị số thời gian 0-12 chứa giá trị chỉ số có liên quan. Ví dụ: nếu bạn đang sử dụng chỉ số Số lần truy cập trang, thì mỗi ô chứa số lần truy cập trang của mỗi nhóm theo mỗi trị số thời gian.

Màu sắc

Analytics sử dụng 5 giá trị màu làm chỉ báo giá trị chỉ số tương đối: màu đậm nhất đại diện cho giá trị chỉ số cao nhất và màu nhạt nhất đại diện cho giá trị chỉ số thấp nhất. Mỗi màu đại diện cho cùng một dải giá trị tương đối. Ví dụ: nếu giá trị cao nhất trong bảng là 100%, thì mỗi màu đại diện cho một dải là 20 (100/5); nếu giá trị cao nhất trong bảng là 50%, thì mỗi màu đại diện cho một dải là 10 (50/5).

Phân đoạn

Khi bạn áp dụng các phân đoạn cho báo cáo này, dữ liệu cho mỗi Phân đoạn được hiển thị trong một bảng riêng biệt.

Bởi vì Báo cáo phân tích theo nhóm dựa trên người dùng, nên nếu áp dụng phân đoạn dựa trên phiên, thì bạn có thể nhận được kết quả không mong muốn là không bao gồm 100% người dùng vào Ngày 0 như bạn mong đợi.

Ví dụ: nếu phân đoạn dựa trên điều kiện như Vị trí: Quốc gia khớp chính xác với Hoa Kỳ theo phạm vi phiên, thì người dùng có phiên vào Ngày 0 bắt nguồn ở các quốc gia khác Hoa Kỳ không được bao gồm trong cột Ngày 0 khi bạn áp dụng phân đoạn.

Bộ lọc

Các bộ lọc loại trừ người dùng Ngày 0 có thể ảnh hưởng đến dữ liệu cho những ngày tiếp theo. Ví dụ: nếu bạn áp dụng bộ lọc loại trừ các phiên Ngày 0 cho một số người dùng nhưng bao gồm các phiên cho cùng những người dùng đó vào những ngày tiếp theo, thì giá trị cho những ngày tiếp theo có thể vượt quá 100%.

Ví dụ

Xu hướng vi mô

Việc kiểm tra các xu hướng vi mô cấu thành toàn bộ xu hướng vĩ mô có thể giúp bạn có hình ảnh thực tế hơn về doanh nghiệp của mình. Ví dụ: dữ liệu hàng quý của bạn có thể cho thấy sự gia tăng ổn định về số lần giao dịch trong khoảng thời gian đó và bạn coi đây là kết quả tích cực. Tuy nhiên, nếu đã kiểm tra các nhóm hàng tuần tạo nên tập dữ liệu lớn hơn, thì bạn có thể nhận thấy rằng mặc dù về tổng thể có một dòng người dùng mới đang đóng góp vào sự gia tăng số lần giao dịch, nhưng có sự sụt giảm thường xuyên, đáng kể về số lần giao dịch sau tuần 5. Bây giờ, bạn biết chính xác thời điểm cần thu hút lại người dùng (tuần 4) để cải thiện hiệu suất của mỗi xu hướng vi mô và do đó làm tăng nhiều lần tác động đến xu hướng vĩ mô của bạn.

Tính nhất quán, cải thiện hoặc suy giảm trên các nhóm thuần tập

Chỉ cần so sánh các giá trị trong một cột là bạn có thể biết liệu có hành vi nhất quán giữa các nhóm hay không hoặc biết liệu hiệu suất cải thiện hay suy giảm. Khi nhìn xuống dưới cột ở phần dữ liệu cho từng nhóm mới hơn, bạn đang xem xét theo thời gian (ví dụ: Ngày 5 cho nhóm thứ hai xảy ra sau Ngày 5 cho nhóm thứ nhất mặc dù chúng xuất hiện trong cùng một cột).

Nếu đang đánh giá dữ liệu hàng ngày, thì bạn có thể xem xét một cột duy nhất, giả sử cột Ngày 5, để xem liệu tất cả các nhóm có hoạt động ở cùng một cấp độ tại điểm đó trong trải nghiệm của họ hay không hoặc liệu dữ liệu cho thấy có xu hướng cải thiện hay suy giảm. Ví dụ: nếu bạn đang giữ chân phần trăm người dùng giống nhau trên tất cả các nhóm vào Ngày 5, thì điều đó có thể cho biết tính nhất quán an toàn trong trải nghiệm người dùng. Mặt khác, nếu bạn nhìn thấy sự gia tăng ổn định trong mức giữ chân vào Ngày 5, bạn có thể coi điều đó có liên quan đến việc cải thiện nội dung của bạn hoặc nâng cấp tốc độ mà ứng dụng của bạn thực hiện. Sự suy giảm ổn định về mức giữ chân người dùng vào Ngày 5 có thể cho biết nội dung cũ hoặc một cấp độ khó bất thường hay được viết mã kém trong trò chơi--điều gì đó làm cho càng ngày càng có ít người dùng tiếp tục với trải nghiệm.

Mức độ tương tác, giữ chân và chuyển đổi

Việc biết thời điểm mà người dùng có xu hướng tách rời (ví dụ: bắt đầu ít phiên hơn, xem ít trang hơn, tạo ra ít doanh thu hơn) có thể giúp bạn xác định hai điều:

  • Thời điểm mất khách hàng phổ biến có thể dễ dàng khắc phục
  • Tỷ lệ mà bạn cần có được người dùng mới để bù đắp cho lượng khách hàng bị mất không thể tránh

Ví dụ: nếu nhận thấy rằng doanh thu thường xuyên bắt đầu giảm trong tuần thứ ba hoặc thứ tư sau khi chuyển đổi, thì bạn có thể thu hút lại người dùng với chiến dịch tiếp thị lại hoặc chiến dịch email nhằm cung cấp giảm giá hoặc quảng cáo cho các sản phẩm mới đã được thêm vào từ phiên cuối cùng của họ. Bạn cũng có thể thu hút lại những người dùng đó với tiếp thị lại động bằng cách cung cấp quảng cáo cho các sản phẩm liên quan đến sản phẩm mà họ đã mua trong lần tương tác ban đầu của họ.

Nếu xác định các mẫu mất khách hàng không thể tránh, giả sử 10% một tháng, thì bạn có thể biết tỷ lệ mà bạn cần có được người dùng mới để tạo tỷ lệ tăng trưởng mà bạn muốn cho doanh nghiệp của minh.

Đáp ứng cho các nỗ lực tiếp thị ngắn hạn

Nếu bạn có các nỗ lực tiếp thị ngắn hạn như chiến dịch email một ngày, thì báo cáo này cung cấp cho bạn cơ hội để chỉ theo dõi hành vi của người dùng mà bạn có được trong khung thời gian có liên quan. Ví dụ: nếu bạn đang chạy liên tiếp các chiến dịch giảm giá 30%, giảm giá 25% và giảm giá 20% làm phương pháp tiếp cận kỳ nghỉ, bạn có thể biết các chỉ số như Doanh thu trên mỗi người dùngSố lần giao dịch trên mỗi người dùng khác như thế nào so với các nhóm người dùng mà bạn có được vào ngày mà mỗi chiến dịch chạy.

Thông tin này có hữu ích không?
Chúng tôi có thể cải thiện trang này bằng cách nào?