Mis on Google Analyticsi kohordianalüüs. Lugemine ja analüüs

Kohortanalüüs on eelaruannedefinite Google Analytics, natuke salapärane ja prima vista pole kerge lugeda. Kuid vaatame koos, mida teave meile võib anda

Kohortanalüüs statistikateaduses näitab populatsiooni kuuluvate indiviidide kogumit, keda iseloomustab sama sündmuse läbielaminedefiõhtune.

Kohordi näide on konkreetsel aastal sündinud.

Statistilistes uuringutes on kalduvus esile tõsta, kohortide puhul predefinite, parameetrid, mis mõõdavad sotsiaal-majanduslikku nähtust.

Algselt oli see Rooma armee üksus (arvuline ja taktikaline). Hiljem kasutati seda ka Napoleoni armees ja fašistlikus miilitsas. Kuid kindlasti on kõige tuntum viide Itaalia hümnis sisalduv viide ... "Olgem Cohorti lähedal, oleme valmis surema, Itaalia nimega" ...

Aga tagasi statistika juurde on kohord rühm inimesi, kes on valitud populatsiooni piires tunnuse alusel, mida nad teatud perioodil jagavad.

Kohort võib seega olla sel aastal sündinud või konkreetses kohas sündinud inimeste kogum; see võib olla grupp inimesi, keda ühendab fakt, et neil on olnud ühine kogemus. Näiteks pärast seda, kui ta lahkus Milano keskusest augustis 2018.

Kohorte kasutatakse statistikas sageli selleks, et võrrelda teatud koguste homogeenseteks rühmadeks jaotumist 

Kuidas võrrelda andmeid teatava saasteainega kokkupuutuva elanikkonna kopsuvähki suremise kohta elanikkonnaga, kes pole sama kokkupuudet teinud.

See on väga oluline analüüsimetoodika, mis võib ilmselgelt tuua huvitavaid tulemusi isegi digitaalturunduses.

Nii jõuamegi Google Analyticsi juurde

Külgmenüü avamisel üksusele Avalik leiate valiku Kohortanalüüs, mis on endiselt beetaversioon. 

Selle analüüsi abil saate mõista homogeensete külastajarühmade käitumist ja võrrelda seda kogu külastajate populatsiooniga.

Kuidas kasutada Google Analyticsi kohordianalüüsi

Avanedes kohordianalüüsi ekraanile, näete menüüd, mis võimaldab teil valida kohordi, millel soovite analüüsi karmistada.

Need punktid on seotud:

1. Kohordi tüüp - see tähendab mõõdet, mille alusel segmenteerida ja moodustada homogeenne rühm. Praegu on Google Analyticsi kasutajale ainus saadavalolev kohordi tüüp omandamiskuupäeva suhtes.
2. Kohorti suurus - vastab kohortu tüübis valitud suuruse väärtusele.
   1. Näiteks segmenteerimisel omandamiskuupäeva järgi saate otsustada, kas luua grupp nende kasutajate põhjal, kes on omandatud samal päeval, samal nädalal või samal kuul.
3. Mõõdikud - see on see, mida te mõõdate eripärana kohordis ja mida võrrelge elanikkonna või mõne muu kohordi omaga.
   1. Näiteks kui valite:
      1. Seansi kestus kasutaja kohta, leiate kohordi liikmete keskmiselt veedetud aja oma veebisaidilt;
      2. koos Kasutajate lojaalsusselle asemel näete nende kasutajate protsenti, kes on antud ajavahemikul teinud tagasisõite.
4. Kuupäevavahemiklõpuks vastab see analüüsitavale ajaperioodile. See varieerub vastavalt väärtustele, mille olete kohordi suuruses märkinud.

Tuleb märkida, et kohordianalüüs võimaldab kasutajal tavalisi segmenteerimisi teha kanalite või kasutajaomaduste (sündmused, liikluse tüüp jne) järgi.

Kuidas diagrammi lugeda

Allolev graafik on graafiku suhtes kasutajate lojaalsus nädalas üheksa nädala jooksul.

Graafiku esimene veerg tähistab kohorte ja kasutajate arvu igas kohordis.

Meie puhul omandasid kasutajad igal ajaperioodil näiteveebisaidi, mille andmeid me näeme.

Järgmised veerud näitavad nende väärtuste juurdekasvu, mille valisite kohordi suuruse määramisel. Näiteks kui olete märkinud juurdekasvu nädalas, näete esimese, teise, kolmanda nädala andmeid jne.

Selle asemel identifitseerivad lahtrid analüüsitud väärtused (valitud mõõdikud) iga kohordi jaoks igal teie valitud ajaperioodil.

Näites näeme, et keskmiselt on esimesel nädalal 4% kasutajate kogu populatsiooni keskmine arv (see, mis järgneb 0 nädalale, mis identifitseerib kohordid), 1,63% teisel nädalal ja nii edasi.

Igas lahtris leiate sama väärtuse ainult tuvastatud kohordi suhtes: iga lahtri andmete võrdlemisel sama perioodi teiste kohordi ja kogu populatsiooni andmetega on võimalik saada väga olulisi andmeid meie saiti külastavate kasutajate käitumine.

Mis on kohordi analüüs ja kuidas seda kõige paremini kasutada?

Kohortanalüüsi abil on võimalik paremini mõista selle veebisaidi kasutajate homogeenset grupikäitumist kogu elanikkonna suhtes (kelle käitumine on nähtav graafiku esimesel real).

Millist käitumist?

• Näiteks saate selle analüüsi abil kontrollida, kuidas mõned omandatud klientide jaoks tehtud lühiajalised pakkumised on mõjutanud teie külastajate püsimist;
• Või saate kohordide abil kontrollida, kas uue tarkvara kasutuselevõtt on mõjutanud ühe kasutaja kohta vaadatud keskmist lehekülgede arvu (PVV);
• o kontrollida, kas konkreetse sisulevi meetodi kasutuselevõtt on põhjustanud Facebookis postituse teel palutud kasutajate suurema tagasipöördumisvalmiduse;
• Lisaks saate kontrollida uue liikluse kvaliteeti, mis on loodud pärast konkreetsete uute klientide hankimiseks mõeldud kampaaniat, võrreldes viimase aja tootlust ülejäänud elanikkonnaga samal ajavahemikul.