[GA4] Eksploracja kohort

Analizowanie zachowania i skuteczności grup użytkowników o wspólnych cechach.

Kohorta to grupa użytkowników, którzy mają wspólną cechę określoną w danym raporcie za pomocą wymiaru Analytics. Na przykład wszyscy użytkownicy z tą samą datą pozyskania należą do tej samej kohorty. Eksploracja kohort pozwala badać zachowanie użytkowników z tych grup w czasie podczas korzystania przez nich z aplikacji lub witryny.

Przykład – eksploracja kohort.

Tematy w tym artykule:

Tworzenie eksploracji kohort

  1. Zaloguj się na konto Google Analytics.
  2. Po lewej stronie kliknij  Eksplorowanie.
  1. U góry ekranu kliknij Galeria szablonów i wybierz szablon Eksploracja kohort.
  2. Zdefiniuj kryterium uwzględnienia: warunek, którego spełnienie powoduje dodanie użytkownika do kohorty.
  3. Ustaw kryterium pozostania w kohorcie: kolejny warunek, który muszą spełnić użytkownicy, aby pozostać w kohorcie.
  4. Monitoruj, jak zachowania użytkowników zmieniają się w czasie, sprawdzając kohorty z różnych dat.

Na przykład możesz sprawdzić, ile czasu zajmuje nowym użytkownikom zrealizowanie transakcji w Twojej witrynie i jak zmienia się to w tygodniu, w którym prowadzisz promocję, a także poznać liczbę użytkowników, których udało Ci się utrzymać, oraz dowiedzieć się, czy nowy projekt aplikacji poprawia wskaźniki utrzymania.

Jak działa eksploracja kohort

Eksploracja kohort rozpoczyna się od znalezienia użytkowników spełniających wybrane kryteria uwzględnienia i pozostania. Możesz tworzyć kohorty na podstawie daty pozyskania użytkownika, wywołanego przez niego zdarzenia, transakcji lub konwersji.

Kohorty są tworzone tylko na podstawie danych urządzenia użytkownika. Identyfikator User-ID nie jest brany pod uwagę.

Eksploracja kohort pozwala generować raporty dzienne, tygodniowe i miesięczne. Tabela danych pokazuje, ilu użytkowników należy do każdej kohorty w okresie objętym eksploracją.

Każda komórka w tabeli pokazuje liczbę użytkowników, którzy spełnili kryterium pozostania w kohorcie po dacie rozpoczęcia analizy. Jeśli na przykład wybierzesz szczegółowość dzienną i przyjrzysz się kohorcie z 1 stycznia, kolumna Dzień 1 będzie reprezentować podzbiór użytkowników spełniających kryterium uwzględnienia 1 stycznia oraz kryterium pozostania 2 stycznia.

Użytkownicy są przypisywani do wszystkich kohort, w przypadku których spełniają kryterium uwzględnienia. Jeśli na przykład jako kryterium uwzględnienia wybierzesz transakcję, użytkownik, który zrealizuje transakcję w każdym tygodniu w okresie objętym eksploracją, zostanie przypisany do każdego wiersza (każdej kohorty) w tabeli.

Konfigurowanie eksploracji kohort

Uwzględnione w kohorcie

Określa warunek początkowy, który musi spełnić użytkownik, by mógł zostać uwzględniony w kohorcie.

  • Pierwsza wizyta (data pozyskania): gdy użytkownik po raz pierwszy odwiedził Twoją aplikację lub witrynę, zgodnie z pomiarami tej usługi Google Analytics.
  • Dowolne zdarzenie: pierwsze zdarzenie użytkownika w zakresie dat objętym eksploracją.
  • Dowolna transakcja: pierwsza transakcja użytkownika w zakresie dat objętym eksploracją.
  • Dowolna konwersja: pierwsze zdarzenie konwersji użytkownika w zakresie dat objętym eksploracją.
  • Inne: określone zdarzenie wywołane przez użytkownika.

Kryterium pozostania

Określa drugi warunek, który użytkownik musi spełnić, aby mógł zostać uwzględniony w kohorcie.

  • Dowolne zdarzenie: użytkownik ma co najmniej 1 zdarzenie w okresie objętym eksploracją.
  • Dowolna transakcja: użytkownik ma co najmniej 1 zdarzenie transakcji w okresie objętym eksploracją.
  • Dowolna konwersja: użytkownik ma co najmniej 1 zdarzenie konwersji w okresie objętym eksploracją.
  • Inne: określone zdarzenie wywołane przez użytkownika w okresie objętym eksploracją.
Możesz na przykład użyć eksploracji kohort, by sprawdzić, jak jakość produktu wpływa na utrzymanie użytkowników. Aby to zrobić, zdefiniuj kohortę zawierającą użytkowników, u których wystąpił błąd, po którym odinstalowali Twoją aplikację.
 
Aby to zrobić:
 
  • W menu Uwzględnione w kohorcie z sekcji Inne wybierz określone niestandardowe zdarzenie błędu.
  • W menu Kryterium pozostania z sekcji Inne wybierz zdarzenie app_remove.

Szczegółowość kohorty

Określa przedział czasu dla uwzględnienia oraz pozostania w kohorcie. Szczegółowość pozostania jest taka sama jak szczegółowość kohorty. Do wyboru masz te opcje:

  • Codziennie: od północy do północy w strefie czasowej usługi.
  • Co tydzień: od niedzieli do soboty włącznie, a nie przez 7 kolejnych dni.
  • Co miesiąc: od początku do końca miesiąca.

Obliczenia kohorty

Określają, jak aktywność użytkowników w okresie objętym eksploracją wpływa na obliczanie danych w każdej komórce eksploracji. Możliwe są 3 typy obliczeń:

Standardowe

Każda komórka uwzględnia wszystkich użytkowników należących do kohorty, którzy spełniają kryteria pozostania w danym okresie, niezależnie od ich działań w innych okresach. Te dane przedstawiają łączną wartość dla danego okresu.

Ciągłe

Każda komórka uwzględnia wszystkich użytkowników należących do kohorty, którzy spełniają kryteria pozostania w danym okresie oraz spełniali je we wszystkich poprzednich okresach. Te dane przedstawiają łączną wartość dla danego okresu.

Łącznie

Każda komórka uwzględnia wszystkich użytkowników należących do kohorty, którzy spełniają kryteria pozostania w dowolnym okresie eksploracji. Te dane przedstawiają skumulowaną wartość dla każdego okresu.

Podział

Dzieląc każdą kohortę na podgrupy na podstawie wybranego wymiaru, można łatwo porównać różnice w kohorcie w tym wymiarze.

Możesz na przykład podzielić zdefiniowane wcześniej kohorty błędów aplikacji według danych Model urządzenia mobilnego, by sprawdzić, czy problemy występują na określonych urządzeniach.

Wartości

Określa dane, które mają się wyświetlać w tabeli kohorty. Na przykład dane Aktywni użytkownicy przedstawiają, ilu aktywnych użytkowników spełnia kryterium uwzględnienia w każdej komórce tabeli.

Nad wizualizacją danych zobaczysz wyjaśnienie konfiguracji kohorty.

Informacje o eksploracji kohort

Przykład 1

Przykład – eksploracja kohort: kryterium uwzględnienia = data pozyskania.

Między 6 a 12 października ta witryna pozyskała 17 093 użytkowników.

Tych 17 093 nowo pozyskanych użytkowników zrealizowało 176 transakcji w tym samym tygodniu, w którym zostali pozyskani (od 6 do 12 października).

Tych samych 17 093 użytkowników zrealizowało 38 transakcji w tygodniu następującym po tygodniu pozyskania (od 13 do 19 października).

Przykład 2

Przykład – eksploracja kohort: kryterium pozostania = dowolna transakcja.

Między 6 a 12 października witryna pozyskała 17 093 użytkowników.

Spośród tych 17 093 użytkowników nowo pozyskanych w tygodniu od 6 do 12 października 171 osób zrealizowało co najmniej 1 transakcję w tym samym tygodniu, w którym zostały pozyskane (od 6 do 12 października).

Spośród tych 17 093 użytkowników nowo pozyskanych w tygodniu od 6 października do 12 października 31 osób zrealizowało co najmniej 1 transakcję w pierwszym tygodniu po swoim pozyskaniu (od 13 do 19 października).

Przykład 3

Przykład – eksploracja kohort: tygodniowa liczba transakcji.

Między 6 a 12 października witrynę odwiedziło 270 użytkowników, którzy zrealizowali co najmniej 1 transakcję.

Spośród tych 270 użytkowników, którzy zrealizowali co najmniej 1 transakcję w tym okresie, 14 osób zrealizowało co najmniej 1 transakcję w następnym tygodniu (od 13 do 19 października).

Przykład 4

Przykład – eksploracja kohort: wymiar podziału.

Ten przykład pokazuje rezultat dodania wymiaru podziału Kategoria urządzenia. Każda kohorta jest podzielona według typu urządzenia, z którego korzystał użytkownik w momencie pozyskania (komputer, komórka lub tablet).

Po uwzględnieniu wymiaru podziału użytkownicy zostaną przypisani tylko do pierwszego wystąpienia wartości podziału, która ich dotyczy. Załóżmy na przykład, że użytkownik A pojawia się najpierw jako użytkownik mobilny, a następnie wraca tego samego dnia jako użytkownik korzystający z komputera. Użytkownik A pojawia się w tej kohorcie tylko w podziale według urządzeń mobilnych.

Ograniczenia eksploracji kohort

  • Eksploracja kohort może wyświetlać maksymalnie 60 kohort.
  • Gdy zastosujesz wymiar podziału, wyświetlanych jest maksymalnie 15 najwyższych wartości tego wymiaru.
  • Wymiary demograficzne są dostępne po przekroczeniu określonych progów. Jeśli liczba użytkowników w kohorcie jest zbyt mała, by zachować ich anonimowość, nie zostaną oni uwzględnieni w eksploracji.

Czy to było pomocne?

Jak możemy ją poprawić?
Szukaj
Wyczyść wyszukiwanie
Zamknij wyszukiwanie
Menu główne
17084439948955142841
true
Wyszukaj w Centrum pomocy
true
true
true
true
true
69256
false
false