Cosa è l’Analisi Coorte di Google Analytics. Lettura e analisi

Metodi

Analisi Coorte è un report predefinito di Google Analytics, un po’ criptico e a prima vista di non facile lettura. Ma vediamo insieme quali sono le informazioni che ci può dare

L’analisi coorte nella scienza statistica indica un insieme di individui, facenti parte di una popolazione, che sono caratterizzati dall’aver sperimentato uno stesso evento in un periodo predefinito.

Un esempio di coorte sono i nati in un determinato anno.

Negli studi statistici si tende ad evidenziare, per coorti predefinite, i parametri che misurano un fenomeno socio-economico.

In origine era una unità (numerica e tattica) dell’esercito romano. Successivamente è stata usata anche nell’esercito napoleonico e nella milizia fascista. Ma sicuramente, il riferimento più noto è quello contenuto nell’inno Italiano … “Stringiamoci a Coorte, siam pronti alla morte, l’Italia chiamò” …

Ma torniamo alla statistica, una coorte è un gruppo di persone selezionate all’interno di una popolazione, sulla base di una caratteristica che esse condividono in un determinato periodo.

Una coorte può essere dunque l’insieme delle persone nate in un determinato anno, o in un determinato luogo; può essere un insieme di persone accomunate dal fatto di aver avuto un’esperienza in comune. Ad esempio, essere partiti da Milano Centrale nel mese di Agosto 2018.

Le coorti vengono utilizzate spesso in statistica per confrontare come si evolvono determinate grandezze in gruppi omogenei 

Come confrontare i dati sulla mortalità per cancro al polmone, in una popolazione esposta ad un certo inquinante, in confronto alla popolazione che non ha subito la stessa esposizione.

Questa è una metodologia di analisi molto importante, che ovviamente può portare a risultati interessanti anche nel marketing digitale.

Arriviamo così a Google Analytics

Aprendo il menu laterale alla voce Pubblico troverai la scelta Analisi Coorte, che risulta essere attualmente ancora in versione beta. 

Mediante questa analisi, ti sarà possibile comprendere il comportamento di gruppi omogenei di visitatori e confrontarlo con l’intera popolazione di visitatori.

Come usare l’Analisi Coorte di Google Analytics

Accedendo alla schermata relativa all’Analisi Coorte, vedrai  un menu che ti metterà in grado di selezionare la coorte sulla quale vuoi stringere l’analisi.

Le voci riguardano:

  1. Il tipo di coorte – ossia, la dimensione sulla quale segmentare e costituire un gruppo omogeneo. Attualmente, l’unico tipo di coorte a disposizione dell’utente di Google Analytics è relativo alla data di acquisizione.
  2. La dimensione della coorte – corrisponde al valore della dimensione che hai selezionato nel tipo di coorte.
    1. Ad esempio, nella segmentazione per data di acquisizione potrai decidere se creare un gruppo sulla base degli utenti che sono stati acquisiti nello stesso giorno, nella stessa settimana o nello stesso mese.
  3. La metrica – ossia, ciò che stai misurando come tratto distintivo all’interno della coorte, e che confronterai con la popolazione in generale o con quella di un’altra coorte.
    1. Ad esempio, se selezioni:
      1. Durata sessione per utente, troverai il tempo medio trascorso dai membri della coorte sul tuo sito web;
      2. con Fidelizzazione utenti, invece, vedrai la percentuale di utenti che hanno effettuato visite di ritorno nel dato di periodo di tempo.
  4. Intervallo date, infine, corrisponde al periodo di tempo oggetto di analisi. Varia in funzione dei valori che hai indicato nella dimensione della coorte.

È da notare, che l’analisi coorte consente all’utente di effettuare le consuete segmentazioni per canale o per caratteristiche dell’utente (eventi, tipo di traffico ecc.).

Come leggere il grafico

Il grafico che vedi qui sotto è relativo alla fidelizzazione utenti su base settimanale in un intervallo di nove settimane.

image.png

La prima colonna del grafico rappresenta, le coorti e il numero di utenti in ciascuna coorte.

Nel nostro caso, gli utenti acquisiti in ogni periodo di tempo nel sito web di esempio di cui stiamo vedendo i dati.

Le colonne successive indicano gli incrementi dei valori che hai selezionato quando hai stabilito la dimensione della coorte. Ad esempio, se hai indicato un incremento per settimana, vedrai i dati relativi alla prima, seconda, terza settimana e così via.

Le celle identificano invece i valori oggetto di analisi (metrica scelta) per ogni coorte in ogni periodo di tempo da te indicato.

Nell’esempio vediamo che mediamente c’è un tasso di fidelizzazione medio dell’intera popolazione degli utenti del 4% nella prima settimana (quella successiva alla settimana 0, che identifica le coorti), del 1,63% nella seconda settimana e così via.

All’interno di ogni singola cella, puoi trovare lo stesso valore relativo alla sola coorte identificata: dal confronto del dato di ogni cella in relazione a quelli delle altre coorti nello stesso periodo e della popolazione nel suo complesso è possibile ottenere indicazioni molto importanti rispetto al comportamento degli utenti che visitano il nostro sito.

A che serve l’analisi coorte, e come usarla al meglio

Con l’analisi coorte è possibile capire meglio i comportamenti di gruppo omogenei di utenti del proprio sito web in relazione alla popolazione nel suo complesso (il cui comportamento è visibile nella prima riga del grafico).

Che tipo di comportamenti ?

  • Ad esempio, mediante questa analisi potrai verificare in che modo alcune offerte “a breve termine” sui clienti acquisiti abbia inciso sul tasso di retention dei tuoi visitatori;
  • Oppure, potrai usare le coorti per verificare se l’introduzione di un nuovo software abbia avuto effetto o meno sul numero medio di pagine visualizzate per utente (PVV);
  • o verificare se l’introduzione di una particolare metodologia di distribuzione dei contenuti abbia provocato una maggiore propensione al ritorno da parte di utenti sollecitati mediante post su Facebook;
  • Ancora, potrai verificare la qualità del nuovo traffico generato a seguito di una campagna specifica tesa all’acquisizione di nuovi clienti, confrontando le performance nel tempo di questi ultimi in rapporto al resto della popolazione nello stesso periodo di tempo.

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