Was ist die Google Analytics-Kohortenanalyse? Lesen und Analysieren

Kohortenanalyse ist ein VorberichtdefiEnde von Google Analytics, etwas kryptisch und eine prima aussicht nicht leicht zu lesen. Aber lassen Sie uns gemeinsam sehen, welche Informationen uns geben können

Die Kohortenanalyse in der Statistik bezeichnet eine Gruppe von Individuen, die zu einer Population gehören und sich dadurch auszeichnen, dass sie das gleiche Ereignis in einem bestimmten Zeitraum erlebt habendefiNacht.

Ein Beispiel für eine Kohorte sind solche, die in einem bestimmten Jahr geboren wurden.

In statistischen Studien besteht die Tendenz, Kohorten vorab hervorzuhebendefiendlich, die Parameter, die ein sozioökonomisches Phänomen messen.

Ursprünglich war es eine Einheit (numerisch und taktisch) der römischen Armee. Später wurde es auch in der napoleonischen Armee und in der faschistischen Miliz eingesetzt. Aber die bekannteste Referenz ist sicherlich die in der italienischen Hymne enthaltene ... "Lasst uns der Kohorte nahe sein, wir sind bereit zu sterben, Italien heißt" ...

Aber zurück zur Statistik, eine Kohorte ist Eine Gruppe von Personen, die innerhalb einer Population auf der Grundlage eines Merkmals ausgewählt wurden, das sie in einem bestimmten Zeitraum gemeinsam haben.

Eine Kohorte kann daher eine Gruppe von Personen sein, die in einem bestimmten Jahr oder an einem bestimmten Ort geboren wurden. Es kann eine Gruppe von Menschen sein, die durch die Tatsache, dass sie eine gemeinsame Erfahrung gemacht haben, vereint sind. Zum Beispiel nach dem Verlassen von Milan Central im August 2018.

In Statistiken werden häufig Kohorten verwendet, um zu vergleichen, wie sich bestimmte Größen zu homogenen Gruppen entwickeln 

Vergleich von Daten zur Mortalität durch Lungenkrebs in einer Population, die einem bestimmten Schadstoff ausgesetzt war, mit einer Population, die nicht der gleichen Exposition ausgesetzt war.

Dies ist eine sehr wichtige Analysemethode, die offensichtlich auch im digitalen Marketing zu interessanten Ergebnissen führen kann.

So kommen wir zu Google Analytics

Wenn Sie das Seitenmenü für den Punkt Öffentlich öffnen, finden Sie die Auswahl Kohortenanalyse, die sich derzeit noch in der Betaphase befindet. 

Durch diese Analyse können Sie das Verhalten homogener Besuchergruppen verstehen und mit der gesamten Besucherbevölkerung vergleichen.

Verwendung der Google Analytics-Kohortenanalyse

Wenn Sie auf den Bildschirm Kohortenanalyse zugreifen, wird ein Menü angezeigt, in dem Sie die Kohorte auswählen können, für die Sie die Analyse straffen möchten.

Die Gegenstände betreffen:

1. Die Art der Kohorte - das heißt, die Dimension, auf der eine homogene Gruppe zu segmentieren und zu bilden ist. Gegenwärtig ist die einzige Art von Kohorte, die dem Nutzer von Google Analytics zur Verfügung steht, relativ zum Erwerbszeitpunkt.
2. Die Größe der Kohorte - entspricht dem Größenwert, den Sie im Kohortentyp ausgewählt haben.
   1. Beispielsweise können Sie in der Segmentierung nach Erfassungsdatum entscheiden, ob eine Gruppe basierend auf den Benutzern erstellt werden soll, die am selben Tag, in derselben Woche oder im selben Monat erfasst wurden.
3. Die Metrik - das, was Sie als charakteristisches Merkmal innerhalb der Kohorte messen und das Sie mit der allgemeinen Bevölkerung oder mit der einer anderen Kohorte vergleichen.
   1. Wenn Sie beispielsweise Folgendes auswählen:
      1. Sitzungsdauer pro Benutzerfinden Sie die durchschnittliche Zeit, die Kohortenmitglieder auf Ihrer Website verbringen;
      2. mit BenutzertreueStattdessen wird der Prozentsatz der Benutzer angezeigt, die in dem angegebenen Zeitraum erneut Besuche durchgeführt haben.
4. DatumsbereichSchließlich entspricht es dem zu analysierenden Zeitraum. Sie hängt von den Werten ab, die Sie in der Größe der Kohorte angegeben haben.

Es ist zu beachten, dass die Kohortenanalyse es dem Benutzer ermöglicht, die üblichen Segmentierungen nach Kanal oder nach Benutzereigenschaften (Ereignisse, Verkehrsart usw.) durchzuführen.

Wie lese ich die Tabelle?

Die folgende Grafik bezieht sich auf die Benutzerloyalität auf wöchentlicher Basis über einen Zeitraum von neun Wochen.

Die erste Spalte des Diagramms zeigt die Kohorten und die Anzahl der Benutzer in jeder Kohorte.

In unserem Fall haben die Nutzer in jedem Zeitraum auf der Beispiel-Website, auf der wir die Daten sehen, erfasst.

Die folgenden Spalten geben die Inkremente der Werte an, die Sie bei der Festlegung der Größe der Kohorte ausgewählt haben. Wenn Sie beispielsweise ein Inkrement pro Woche angegeben haben, werden Daten für die erste, zweite, dritte Woche usw. angezeigt.

Die Zellen identifizieren stattdessen die zu analysierenden Werte (ausgewählte Metrik) für jede Kohorte in jedem von Ihnen angegebenen Zeitraum.

In dem Beispiel sehen wir, dass es im Durchschnitt eine durchschnittliche Retentionsrate der gesamten Population von 4% -Nutzern in der ersten Woche (diejenige nach der 0-Woche, die die Kohorten identifiziert), von 1,63% in der zweiten Woche usw. gibt.

Innerhalb jeder Zelle können Sie denselben Wert nur in Bezug auf die identifizierte Kohorte finden: Aus dem Vergleich der Daten jeder Zelle mit denen der anderen Kohorten im selben Zeitraum und der Gesamtbevölkerung können sehr wichtige Angaben in Bezug auf die Kohorte erhalten werden Verhalten der Benutzer, die unsere Website besuchen.

Was ist die Kohortenanalyse und wie wird sie am besten verwendet?

Mit der Kohortenanalyse ist es möglich, das homogene Gruppenverhalten der Nutzer seiner Website in Bezug auf die Gesamtbevölkerung besser zu verstehen (dessen Verhalten in der ersten Zeile des Diagramms sichtbar ist).

Was für ein Verhalten?

• Mithilfe dieser Analyse können Sie beispielsweise überprüfen, wie sich einige "kurzfristige" Angebote für akquirierte Kunden auf die Kundenbindungsrate Ihrer Besucher ausgewirkt haben.
• Sie können die Kohorten auch verwenden, um zu überprüfen, ob sich die Einführung neuer Software auf die durchschnittliche Anzahl der pro Benutzer angezeigten Seiten (PVV) ausgewirkt hat.
• o zu überprüfen, ob die Einführung einer bestimmten Methode zur Verbreitung von Inhalten dazu geführt hat, dass Benutzer, die per Post auf Facebook angefragt wurden, häufiger zurückkehren;
• Darüber hinaus können Sie die Qualität des neuen Datenverkehrs überprüfen, der nach einer bestimmten Kampagne zur Gewinnung neuer Kunden generiert wurde, und die Leistung der letzteren im Zeitverlauf im Vergleich zum Rest der Bevölkerung im selben Zeitraum vergleichen.