[GA4] ניתוח קבוצות משתמשים

קבוצה בעלת מאפיינים משותפים (cohort) היא קבוצה של משתמשים שחולקים תכונה משותפת, המזוהה בדוח הזה באמצעות מאפיין של Analytics. לדוגמה, כל המשתמשים שתאריך הצירוף שלהם זהה שייכים לאותה קבוצת משתמשים. ניתוח קבוצות משתמשים מאפשר לכם לבדוק איך הקבוצות האלה מתנהגות באתר או באפליקציה שלכם לאורך זמן.

הנושאים במאמר:

• יצירה של ניתוח קבוצות משתמשים
• איך עובדות קבוצות משתמשים?
• הגדרה של ניתוח קבוצות משתמשים
• הסבר על ניתוח קבוצות משתמשים
• המגבלות של ניתוח קבוצות משתמשים

יצירה של ניתוח קבוצות משתמשים

1. כניסה ל-Google Analytics.
2. בצד ימין, לוחצים על Explore.

3. בחלק העליון של המסך, לוחצים על גלריית התבניות  ובוחרים בתבנית ניתוח קבוצות משתמשים .
4. מגדירים קריטריון להכללה: משתמשים שיעמדו בתנאי הזה יצורפו לקבוצה בעלת מאפיינים משותפים (cohort).
5. מגדירים קריטריון לחזרה: תנאי משני שהמשתמשים צריכים לעמוד בו כדי להישאר בקבוצה.
6. בוחנים את קבוצת המשתמשים בתאריכים שונים כדי לראות איך ההתנהגות שלה משתנה לאורך זמן.

לדוגמה, אתם יכולים לראות כמה זמן עובר מרגע שמשתמשים חדשים מצטרפים ועד שהם קונים משהו באתר, ואיך פרק הזמן הזה משתנה בשבוע שבו אתם עורכים מבצע. אתם יכולים לבדוק כמה משתמשים נשארים איתכם לאורך זמן, ואם עיצוב חדש שהשקתם באפליקציה שיפר את השיעור של שימור הלקוחות.

הסבר על ניתוח קבוצות משתמשים

בשלב הראשון בניתוח קבוצות משתמשים המערכת מאתרת משתמשים שעומדים בקריטריונים להכללה ובקריטריונים להישארות בקבוצה. אתם יכולים ליצור קבוצות בעלות מאפיינים משותפים על סמך תאריך הצירוף של המשתמשים, אירועים שהם הפעילו, עסקאות שביצעו או המרות שהשלימו.

קבוצות בעלות מאפיינים משותפים (cohort) מבוססות על נתוני המכשיר של המשתמש בלבד. ערך User-ID לא נלקח בחשבון בעת יצירת קבוצה בעלת מאפיינים משותפים.

כשיוצרים ניתוח קבוצות משתמשים המערכת מקבצת את המשתמשים לקבוצות בעלות מאפיינים משותפים לפי נתונים ברמה היומית, ברמה השבועית או ברמה החודשית. בטבלת הנתונים מוצג כמה משתמשים יש בכל קבוצה בעלת מאפיינים משותפים לכל אורך הזמן שמוגדר בניתוח.

בכל תא בטבלת הנתונים מוצג מספר המשתמשים שעמדו בקריטריון להישארות בקבוצה אחרי תאריך ההתחלה. לדוגמה, אם בוחרים רמת פירוט יומית ובודקים את הקבוצה בעלת המאפיינים המשותפים שנוצרה ב-1 בינואר, בעמודה של היום הראשון מוצגים נתונים על המשתמשים שעמדו בקריטריון להכללה ב-1 בינואר וגם עמדו בקריטריון לחזרה ב-2 בינואר.

המשתמשים יצורפו לכל הקבוצות בעלות המאפיינים המשותפים שהם עומדים בקריטריונים להכללה שהוגדרו להן. לדוגמה, אם מגדירים עסקאות כקריטריון להכללה, משתמש שמשלים עסקה בכל שבוע במהלך פרק הזמן שהוגדר לניתוח יצורף לכל שורה (קבוצה בעלת מאפיינים משותפים) בטבלה.

הגדרה של ניתוח קבוצות משתמשים

הכללה בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים

זהו התנאי הראשוני שהמשתמש צריך לעמוד בו כדי להיכלל בקבוצה.

• כניסה ראשונה (תאריך הצירוף): הפעם הראשונה שבה המשתמש נכנס לאפליקציה או לאתר שלכם, לפי הנתונים שתועדו בנכס Google Analytics הזה.
• כל אירוע: האירוע הראשון של המשתמש בטווח התאריכים שהוגדר לניתוח.
• כל עסקה: הפעם הראשונה שבה משתמש הפעיל אירוע מסוג עסקה בטווח התאריכים שהוגדר לניתוח.
• כל המרה: הפעם הראשונה שבה משתמש הפעיל אירוע המרה בטווח התאריכים שהוגדר לניתוח.
• אחר: אירוע ספציפי שהמשתמש הפעיל.

קריטריון לחזרה

זה תנאי חוזר שהמשתמש צריך לעמוד בו כדי להיכלל בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים.

• כל אירוע: המשתמש הפעיל לפחות אירוע אחד בתקופת הזמן שהוגדרה לניתוח.
• כל עסקה: המשתמש הפעיל לפחות אירוע אחד מסוג עסקה בתקופת הזמן שהוגדרה לניתוח.
• כל המרה: המשתמש הפעיל לפחות אירוע המרה אחד בתקופת הזמן שהוגדרה לניתוח.
• אחר: אירוע ספציפי שהמשתמש הפעיל בתקופת הזמן שהוגדרה לניתוח.

לדוגמה, אפשר להשתמש בניתוח קבוצות משתמשים כדי לבדוק איך איכות המוצר משפיעה על שימור המשתמשים. כדי לעשות את זה אתם צריכים להגדיר קבוצה בעלת מאפיינים משותפים שכוללת משתמשים שנתקלו בשגיאה ובגללה הסירו את האפליקציה.

 

כך עושים את זה:

 

• להכללה בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים, בקטע אחרים בוחרים אירוע שגיאה בהתאמה אישית שהגדרתם.
• לקריטריוני חזרה, בקטע אחרים בוחרים את האירוע app_remove.

רמת הפירוט של קבוצה בעלת מאפיינים משותפים

רמת הפירוט מכתיבה את פרק הזמן הראשוני שבו נקבעת ההכללה בקבוצה, ואת פרק הזמן שבו נבדקת העמידה בקריטריון לחזרה. רמת הפירוט של תקופת החזרה זהה לרמת הפירוט של ההכללה בקבוצה. אלה רמות הפירוט האפשריות:

• יומית: מחצות עד חצות באזור הזמן של הנכס.
• שבועית: מראשון עד שבת (כולל) – לא פירוט מתגלגל של שבעה ימים אחרונים.
• חודשית: מתחילת החודש עד סוף החודש.

חישוב לקביעת הכללה של משתמשים בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים

שיטת החישוב תקבע איך המערכת תשקלל את פעילות המשתמש בתקופה שהוגדרה לניתוח בחישוב המדד בכל תא של הניתוח. יש 3 סוגים של שיטות חישוב:

רגיל

כל תא כולל את כל המשתמשים הנכללים בקבוצה שעומדים בקריטריונים של חזרה לאותה תקופה, ללא קשר לפעולות שביצעו בתקופות אחרות. המדד מציג את הערך הכולל עבור פרק הזמן הזה.

מתגלגל

כל תא מכיל את כל המשתמשים הנכללים בקבוצה שעומדים בקריטריונים של חזרה לאותה תקופה, ובכל התקופות הקודמות. המדד מציג את הערך הכולל עבור פרק הזמן הזה.

מצטבר

בכל תא יוצג המספר של המשתמשים שנכללים בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים ועומדים בקריטריון להישארות בקבוצה בכל תקופה שהוגדרה בניתוח. המספר שמוצג הוא הערך הכולל בכל תקופה.

פירוט

מחלק כל קבוצה בעלת מאפיינים משותפים לקבוצות משנה לפי מאפיין לבחירתכם כדי שתוכלו להשוות בקלות שינויים בקבוצה לאורך זמן לפי המאפיין שנבחר.

לדוגמה, את הקבוצות בעלות מאפיינים משותפים שהגדרתם למעלה על סמך שגיאות באפליקציה תוכלו לחלק לפי דגם המכשיר הנייד כדי לראות אם יש בעיות במכשירים ספציפיים.

ערכים

קובעים איזה מדד יוצג בטבלה של קבוצות המשתמשים. לדוגמה, המדד משתמשים פעילים מראה כמה משתמשים פעילים עומדים בקריטריון להכללה בכל תא בטבלה.

מעל התצוגה החזותית תראו הסבר על ההגדרה של הקבוצה בעלת המאפיינים המשותפים.

הסבר על ניתוח קבוצות משתמשים

דוגמה 1

בין 6 באוקטובר ל-12 באוקטובר נרשמו לאתר הזה 17,093 משתמשים.

17,093 המשתמשים החדשים האלה ביצעו 176 עסקאות בשבוע שבו הם נרשמו לאתר (מ-6 עד 12 באוקטובר).

בשבוע שאחרי ההרשמה לאתר (מ-13 עד 19 באוקטובר) אותם 17,093 משתמשים ביצעו 38 עסקאות נוספות.

דוגמה 2

בין 6 באוקטובר ל-12 באוקטובר נרשמו לאתר הזה 17,093 משתמשים.

171 מתוך 17,093 המשתמשים החדשים האלה ביצעו עסקה אחת לפחות בשבוע שבו נרשמו לאתר (מ-6 עד 12 באוקטובר).

31 מתוך 17,093 המשתמשים החדשים שנרשמו בשבוע שבין 6 ל-12 באוקטובר ביצעו עסקה אחת לפחות בשבוע שלאחר מכן (מ-13 עד 19 באוקטובר).

דוגמה 3

בין 6 ל-12 באוקטובר ביצעו 270 משתמשים באתר הזה עסקה אחת לפחות.

מתוך 270 המשתמשים שביצעו עסקה אחת לפחות בפרק הזמן הזה, 14 ביצעו עסקה אחת לפחות גם בשבוע שלאחר מכן (מ-13 עד 19 באוקטובר).

דוגמה 4

בדוגמה הזו אפשר לראות מה קורה כשמוסיפים את קטגוריית המכשיר בתור מאפיין הפירוט. כל קבוצת משתמשים מתפלגת לפי סוג המכשיר של כל משתמש במועד הצירוף שלו (מחשב, טלפון נייד או טאבלט).

כאשר מפלגים את הנתונים לפי מאפיין מסוים, המשתמשים משויכים רק למופע הראשון של ערך הפירוט הרלוונטי להם. לדוגמה, נניח שמשתמש א' מופיע לראשונה כמשתמש של טלפון נייד, ומאוחר יותר באותו יום חוזר לאתר דרך מחשב. משתמש א' יופיע בפירוט של אותה קבוצה בעלת מאפיינים משותפים רק בקטגוריית הטלפון הנייד.

המגבלות של ניתוח קבוצות משתמשים

• בכל ניתוח קבוצות משתמשים אפשר להציג עד 60 קבוצות בעלות מאפיינים משותפים.
• כשמוסיפים מאפיין פירוט, המערכת מציגה רק את 15 הערכים המובילים של המאפיין הזה.
• אפשר לכלול בניתוח מאפיינים דמוגרפיים רק אם מספר המשתמשים הרלוונטיים גדול ממינימום מסוים. אם מספר המשתמשים בקבוצה בעלת מאפיינים משותפים קטן מדי ואי אפשר לשמור על האנונימיות שלהם, המשתמשים האלה לא ייכללו בניתוח.