[GA4] Kohortas izpēte

Kohorta ir tādu lietotāju grupa, kuriem ir kāda kopīga pazīme, ko šajā pārskatā apzīmē Analytics kategorija. Piemēram, visi lietotāji ar vienu iegūšanas datumu ietilpst vienā kohortā. Izmantojot kohortas izpēti, varat noskaidrot šo grupu rīcību laika gaitā jūsu lietotnē vai vietnē.

Šajā rakstā ietvertās tēmas

• Kohortas izpētes izveide
• Kohortu darbības pamatprincipi
• Kohortas izpētes konfigurēšana
• Izpratne par kohortas izpēti
• Kohortas izpētes ierobežojumi

Kohortas izpētes izveide

1. Sadaļā Izpēte pa labi no vienuma Sākt jaunu izpēti noklikšķiniet uz Veidņu galerija.
   Piezīme. Izmantojot iepriekšējo saiti, tiks atvērts pēdējais Analytics īpašums, kam piekļuvāt. Lai atvērtu īpašumu, jums ir jāpierakstās Google kontā. Varat mainīt īpašumu, izmantojot īpašumu atlasītāju.
2. Atlasiet veidni Kohortas izpēte.
3. Definējiet iekļaušanas kritēriju — nosacījumu, kas lietotāju pievieno kohortai.
4. Iestatiet paturēšanas kritēriju — papildu nosacījumu, kura izpildīšanas gadījumā lietotāji paliek kohortā.
5. Uzraugiet izmaiņas lietotāju rīcībā laika gaitā, skatot kohortas dažādos datumos.

Piemēram, varat noskaidrot, cik ilgs laiks paiet, līdz jauniegūtie lietotāji veic darījumus jūsu vietnē, un kādas izmaiņas vērojamas nedēļā, kad darbojas akcija, vai cik daudz lietotāju tiek noturēti laika gaitā, kā arī to, vai nesen ieviestais jaunais lietotnes noformējums uzlabo noturēšanas rādītājus.

Kohortas izpētes darbības principi

Kohortas izpēte sākas ar to lietotāju atrašanu, kuri atbilst atlasītajiem iekļaušanas un paturēšanas kritērijiem. Varat izveidot kohortas, pamatojoties uz lietotāja iegūšanas datumu, lietotāja aktivizētu notikumu, veiktu darījumu vai nodrošinātu reklāmguvumu.

Kohortu izveides pamatā ir tikai dati par lietotāja ierīci. Veidojot kohortu, netiek ņemts vērā User-ID.

Kohortu izpētē grupas tiek analizētas ar dienas, nedēļas vai mēneša precizitāti. Datu tabulā tiek parādīts, cik lietotāju kohortas izpētes laikā ietilpst katrā kohortā.

Katrā datu tabulas šūnā ir norādīts to lietotāju skaits, kuri pēc sākuma datuma atbilda paturēšanas kritērijam. Piemēram, ja atlasāt dienas precizitāti un skatāt kohortu par 1. janvāri, 1. dienas slejā tiek iekļauta to lietotāju apakškopa, kuri atbilda iekļaušanas kritērijam 1. janvārī un arī paturēšanas kritērijam 2. janvārī.

Lietotāji tiek ietverti visās kohortās, kuru iekļaušanas kritērijam viņi atbilst. Piemēram, ja jūsu atlasītais iekļaušanas kritērijs ir darījumi un lietotājs izpētes periodā veic darījumu katru nedēļu, šis lietotājs tiek ieskaitīts katrā tabulas rindā (kohortā).

Kohortas izpētes konfigurēšana

Iekļaušana kohortā

Definē sākotnējo nosacījumu, kādam lietotājam ir jāatbilst, lai viņš tiktu iekļauts kohortā.

• Pirmais saskares punkts (iegūšanas datums): pirmā reize, kad lietotājs apmeklēja jūsu lietotni vai vietni, kā reģistrēts šajā Google Analytics īpašumā.
• Jebkurš notikums: pirmā reize, kad izpētes datumu diapazonā reģistrēts ar lietotāju saistīts notikums.
• Jebkurš darījums: pirmā reize, kad izpētes datumu diapazonā reģistrēts ar lietotāju saistīts darījums.
• Jebkurš reklāmguvums: pirmā reize, kad izpētes datumu diapazonā reģistrēts ar lietotāju saistīts reklāmguvuma notikums.
• Citi: konkrēts notikums, kuru aktivizējis lietotājs.

Paturēšanas kritēriji

Definē paturēšanas nosacījumu, kas lietotājam ir jāizpilda, lai viņš tiktu iekļauts kohortā.

• Jebkurš notikums: izpētes periodā ir reģistrēts vismaz viens ar lietotāju saistīts notikums.
• Jebkurš darījums: izpētes periodā ir reģistrēts vismaz viens ar lietotāju saistīts darījums.
• Jebkurš reklāmguvums: izpētes periodā ir reģistrēts vismaz viens ar lietotāju saistīts reklāmguvuma notikums.
• Citi: konkrēts notikums, kuru lietotājs aktivizējis izpētes periodā.

Piemēram, varat izmantot kohortas izpēti, lai uzzinātu, kā produkta kvalitāte ietekmē lietotāju noturēšanu, definējot to lietotāju kohortu, kuri saskārās ar kļūdu un pēc tam atinstalēja jūsu lietotni.

 

Lai to paveiktu:

• sadaļā Iekļaušana kohortā izvēlieties opciju Citi un pielāgotu kļūdas notikumu, ko esat definējis;
• sadaļā Paturēšanas kritēriji izvēlieties opciju Citi un notikumu app_remove.

Kohortas precizitāte

Definē kohortas sākotnējo un atgriešanās laika posmu. Paturēšanas laika precizitāte ir tāda pati kā kohortas precizitāte. Atlasiet no tālāk minētajām opcijām.

• Katru dienu. No pusnakts līdz pusnaktij īpašuma laika joslā.
• Katru nedēļu. No svētdienas līdz sestdienai (ieskaitot), nevis pēc slīdoša 7 dienu perioda.
• Katru mēnesi. No mēneša sākuma līdz beigām.

Kohortas aprēķins

Nosaka, kā izpētes periodā lietotāju darbības ietekmē metrikas aprēķinu katrā izpētes šūnā. Tālāk ir norādīti trīs aprēķina veidi.

Standarta

Katrā šūnā ir iekļauti visi kohortas lietotāji, kas atbilst paturēšanas kritērijiem attiecīgajā periodā neatkarīgi no tā, ko viņi dara citos periodos. Metrika rāda kopējo vērtību attiecīgajā periodā.

Slīdošs

Katrā šūnā ir iekļauti visi kohortas lietotāji, kas atbilst paturēšanas kritērijiem attiecīgajā periodā, kā arī visos iepriekšējos periodos. Metrika rāda kopējo vērtību attiecīgajā periodā.

Kumulatīvi

Katrā šūnā ir iekļauti visi kohortas lietotāji, kuri atbilst paturēšanas kritērijiem jebkurā izpētes periodā. Metrika rāda kopējo vērtību katrā periodā.

Piemērs

Aplūkosim piemēru ar nedēļas datiem; tajā iekļaušanas kritērijs ir “pirmais saskares punkts”, paturēšanas kritērijs ir “pirkums”, bet standarta, slīdošā un kumulatīvā kohortu aprēķina metrika ir “aktīvie lietotāji”.

• Standarta: katrā šūnā tiek rādīts to katras kohortas lietotāju skaits, kuri veica pirkumu attiecīgajā nedēļā.
• Slīdošs: katrā šūnā tiek rādīts to lietotāju skaits, kuri veica pirkumu katru nedēļu līdz attiecīgajai nedēļai. Tas ir noderīgi izdevējiem, kas uzskaita lietotājus, kuri atgriežas katru dienu/nedēļu/mēnesi.
• Kumulatīvi: katrā šūnā tiek rādīts to lietotāju skaits, kuri veica pirkumu jebkurā nedēļā līdz attiecīgajai nedēļai.

Pieņemsim, ka visi lietotāji ietilpst kohortā piecas nedēļas.

• Lietotājs A: neveic nekādas darbības (1.–4. nedēļa), veic pirkumu (5. nedēļa).
• Lietotājs B: veic pirkumu (1.–5. nedēļa).
• Lietotājs C: veic pirkumu (1.–2. nedēļa), neveic nekādas darbības (3.–5. nedēļa).

5. nedēļas šūnā ir ietverta tālāk norādītā informācija.

• Standarta: lietotāji A, B
• Slīdošs: lietotājs B
• Kumulatīvi: lietotāji A, B, C

Iedalījums

Katra kohorta ir iedalīta apakšgrupās pēc atlasītas kategorijas, lai varētu viegli salīdzināt, kā kohorta atšķiras konkrētajā kategorijā.

Piemēram, iepriekš definētās lietotņu kļūdu kohortas varat iedalīt pēc mobilās ierīces modeļa, lai uzzinātu, vai problēmas rodas konkrētās ierīcēs.

Vērtības

Nosaka metriku, kas tiek rādīta kohortas tabulā. Piemēram, metrika Aktīvie lietotāji parāda, cik aktīvo lietotāju atbilst kritērijam iekļaušanai katrā tabulas šūnā.

Virs vizualizācijas tiks parādīts skaidrojums par kohortas konfigurāciju.

Izpratne par kohortas izpēti

1. piemērs

No 6. līdz 12. oktobrim šī vietne ieguva 17 093 lietotājus.

Iegūšanas nedēļā šie 17 093 lietotāji veica 176 darījumus (no 6. līdz 12. oktobrim).

Nākamajā nedēļā pēc iegūšanas nedēļas šie 17 093 lietotāji veica 38 darījumus (no 13. līdz 19. oktobrim).

2. piemērs

No 6. līdz 12. oktobrim šī vietne ieguva 17 093 lietotājus.

171 lietotājs no 17 093 lietotājiem, kuri tika iegūti no 6. līdz 12. oktobrim, tajā pašā laikā veica vismaz vienu darījumu (no 6. līdz 12. oktobrim).

31 lietotājs no 17 093 lietotājiem, kuri tika iegūti no 6. līdz 12. oktobrim, pirmajā nedēļā pēc iegūšanas veica vismaz vienu darījumu (no 13. līdz 19. oktobrim).

3. piemērs

No 6. līdz 12. oktobrim šo vietni apmeklēja 270 lietotāji, kuri veica vismaz vienu darījumu.

14 lietotāji no 270 lietotājiem, kuri šajā laikā veica vismaz vienu darījumu, nākamajā nedēļā veica vismaz vienu darījumu (no 13. līdz 19. oktobrim).

4. piemērs

Šajā piemērā ir redzami rezultāti pēc sadalījuma kategorijas Ierīces kategorija pievienošanas. Katra kohorta ir sadalīta atbilstoši tam ierīces veidam, kādu lietotājs izmantoja iegūšanas brīdī (galddators, mobilā ierīce vai planšetdators).

Iekļaujot sadalījuma kategoriju, lietotāji tiek attiecināti tikai uz pirmo tiem piemēroto sadalījuma vērtību. Piemēram, Lietotājs A pirmo reizi tiek reģistrēts kā mobilās ierīces lietotājs un tajā pašā dienā atgriežas kā galddatora lietotājs. Lietotājs A tiek rādīts tikai šīs kohortas mobilo ierīču sadalījuma kategorijā.

Kohortas izpētes ierobežojumi

• Kohortas izpētē var tikt rādītas ne vairāk kā 60 kohortas.
• Piemērojot sadalījuma kategoriju, tiek rādītas ne vairāk kā 15 populārākās šīs kategorijas vērtības.
• Uz demogrāfisko datu kategorijām attiecas sliekšņu noteikšana. Ja lietotāju skaits kohortā ir pārāk mazs, lai aizsargātu viņu anonimitāti, šie lietotāji izpētē netiek iekļauti.