וואָס איז די Google Analytics קאָהאָרט אַנאַליסיס. לייענען און אַנאַליסיס

קאָהאָרט אַנאַליסיס איז אַ פאַר באַריכטdefiנייט פון Google Analytics, אַ ביסל קריפּטיק און אַ פּרימאַ וויסטאַ ניט גרינג צו לייענען. אָבער לאָזן אונדז זען צוזאַמען וואָס אינפֿאָרמאַציע קענען געבן אונדז

די קאָהאָרט אַנאַליסיס אין סטאַטיסטיש וויסנשאַפֿט ינדיקייץ אַ גאַנג פון מענטשן וואָס געהערן צו אַ באַפעלקערונג, וואָס זענען קעראַקטערייזד דורך יקספּיריאַנסט די זעלבע געשעעניש אין אַ פאַרגאַנגענהייט.defiניט.

א ביישפיל פון אַ קאָהאָרט זענען יענע געבוירן אין אַ געגעבן יאָר.

אין סטאַטיסטיש שטודיום עס איז אַ טענדענץ צו הויכפּונקט, פֿאַר קאָהאָרץ פאַרdefiניט, די פּאַראַמעטערס וואָס מעסטן אַ סאָסיאָ-עקאָנאָמיש דערשיינונג.

אָריגינאַללי עס איז געווען אַ אַפּאַראַט (נומעריקאַל און טאַקטיש) פון די רוימישע אַרמיי. שפּעטער עס איז אויך געניצט אין די נאַפּאָלעאָניק אַרמיי און אין די פאַשיסט מיליץ. אָבער, דער בעסטער באַוווסט דערמאָנען איז דער קאַנטיינד אין דער איטאַליעניש הימען ... "לאָמיר זיין נאָענט צו קאָהאָרט, מיר זענען גרייט צו שטאַרבן, איטאליע גערופן" ...

אָבער צוריק צו סטאַטיסטיק, אַ קאָהאָרט איז אַ גרופּע פון ​​מענטשן אויסגעקליבן אין אַ באַפעלקערונג, אויף דער באזע פון ​​אַ קוואַליטעט זיי טיילן אין אַ געגעבן צייט.

א קאָהאָרט קען דעריבער זיין דער גאַנג פון מענטשן געבוירן אין אַ געגעבן יאָר, אָדער אין אַ באַזונדער אָרט; עס קענען זיין אַ גרופּע פון ​​מענטשן וואָס זענען געווען אַ פּראָסט דערפאַרונג. לעמאָשל, נאָך לינקס מילאַן סענטראַל אין די חודש פון אויגוסט 2018.

קאָהאָרץ זענען אָפט געניצט אין סטאַטיסטיק צו פאַרגלייכן ווי זיכער קוואַנטאַטיז אַנטוויקלען אין כאָומאַדזשינאַס גרופּעס 

ווי צו פאַרגלייכן דאַטן אויף מאָרטאַליטי פון לונג ראַק אין אַ באַפעלקערונג יקספּאָוזד צו אַ זיכער פּאַלוטאַנט קאַמפּערד מיט די באַפעלקערונג וואָס האט נישט אַנדערגאָן די זעלבע ויסשטעלן.

דאָס איז אַ זייער וויכטיק אַנאַליסיס מעטאַדאַלאַדזשי, וואָס דאָך קענען פירן צו טשיקאַווע רעזולטאַטן אפילו אין דיגיטאַל פֿאַרקויף.

אזוי מיר קומען צו Google Analytics

עפן די זייַט מעניו צו די פּאָזיציע עפנטלעך, איר וועט געפֿינען די ברירה קאָהאָרט אַנאַליסיס, וואָס איז דערווייַל נאָך אין ביתא. 

דורך דעם אַנאַליסיס, איר וועט קענען צו פֿאַרשטיין די נאַטור פון כאָומאַדזשיניאַס גרופּעס פון וויזאַטערז און פאַרגלייכן עס מיט די גאנצע באַפעלקערונג פון וויזאַטערז.

ווי צו נוצן די Google Analytics קאָהאָרט אַנאַליסיס

דורך אַקסעס די קאָהאָרט אַנאַליסיס פאַרשטעלן, איר וועט זען אַ מעניו וואָס וועט לאָזן איר צו קלייַבן די קאָוכאָרט אויף וואָס איר ווילן צו פאַרשטייַפן די אַנאַליסיס.

די ייטאַמז דייַגע:

1. דער טיפּ פון קאָהאָרט - דאָס איז, די ויסמעסטונג צו אָפּשניט און קאַנסטאַטוט אַ כאָומאַדזשיניאַס גרופּע. דערווייַל, דער בלויז טיפּ פון קאָהאָרט בנימצא פֿאַר דער באַניצער פון Google Analytics איז קאָרעוו צו די אַקוואַזישאַן טאָג.
2. די גרייס פון דעם קאָהאָרט - קאָראַספּאַנדז צו די גרייס ווערט איר האָט אויסגעקליבן אין די קאָהאָרט טיפּ.
   1. צום ביישפּיל, אין דער סעגמענטאַטיאָן לויט די אַקוואַזישאַן טאָג איר קענען באַשליסן צי צו שאַפֿן אַ גרופּע באזירט אויף די ניצערס וואָס זענען קונה אויף דער זעלביקער טאָג, אין דער זעלביקער וואָך אָדער אין דער זעלביקער חודש.
3. די מעטריק - דאָס איז, וואָס איר מעסטן ווי אַ אָפּשיידנדיק טרייט אין די קאָהאָרט, און וואָס איר וועט פאַרגלייכן מיט די אַלגעמיינע באַפעלקערונג אָדער מיט די פון אַ אנדערע קאָהאָרט.
   1. פֿאַר בייַשפּיל, אויב איר סעלעקטירן:
      1. סעסיע געדויער פּער באַניצער, איר וועט געפֿינען די דורכשניטלעך צייט פארבראכט דורך קאָהאָרט מיטגלידער אויף דיין וועבזייטל;
      2. מיט באַניצער לויאַלטיאַנשטאָט, איר וועט זען די פּראָצענט פון ניצערס וואָס האָבן דורכגעקאָכט וויזיץ אין דער צייט.
4. טאָג קייטלעסאָף, עס קאָראַספּאַנדז צו די צייט וואָס איז אַנאַלייזד. עס וועריז לויט די וואַלועס וואָס איר האָט אנגעוויזן אין די גרייס פון דעם קאָהאָרט.

עס זאָל זיין אנגעוויזן אַז די קאָהאָרט אַנאַליסיס אַלאַוז די באַניצער צו דורכפירן די געוויינטלעך סעגמאַנטיישאַנז דורך קאַנאַל אָדער דורך באַניצער קעראַקטעריסטיקס (געשעענישן, טיפּ פון פאַרקער, אאז"ו ו).

ווי צו לייענען די טשאַרט

די גראַפיק אונטן איז קאָרעוו צו די באַניצער לויאַלטי אויף אַ וואכנשריפט יקער איבער אַ נייַן וואָכן מעהאַלעך.

דער ערשטער זייַל פון די גראַפיק רעפּראַזענץ די קאָהאָרץ און די נומער פון ניצערס אין יעדער קאָהאָרט.

אין אונדזער פאַל, די ניצערס קונה אין יעדער פּעריאָד פון צייט אויף די וועבזייטל פון וואָס מיר זען די דאַטן.

אין די פאלגענדע שפאלטן די ינקראַמאַנץ פון די וואַלועס וואָס איר האָט אויסגעקליבן ווען איר געגרינדעט די גרייס פון דעם קאָהאָרט. צום ביישפּיל, אויב איר האָט אנגעוויזן אַ ינקראַמאַנט פּער וואָך, איר וועט זען דאַטן פֿאַר דער ערשטער, רגע, דריט וואָך, און אַזוי אויף.

די סעלז אַנשטאָט ידענטיפיצירן די וואַלועס וואָס זענען אַנאַלייזד (מעטריק אויסדערוויילט) פֿאַר יעדער קאָהאָרט אין יעדער צייט איר האָט אנגעוויזן.

אין דעם בייַשפּיל מיר זען אַז עס איז אַן דורכשניטלעך ריטענשאַן קורס פון די גאנצע באַפעלקערונג פון 4% ניצערס אין דער ערשטער וואָך (די נאָך די 0 וואָך, וואָס ידענטיפיצירן די קאָהאָרץ), פון די 1,63% אין די רגע וואָך און אַזוי אויף.

אין יעדער צעל, איר קענען געפֿינען די זעלבע ווערט קאָרעוו צו די יידענאַפייד קאָהאָרט בלויז: פֿון די פאַרגלייַך פון די דאַטן פון יעדער צעל אין באַציונג צו די פון די אנדערע קאָהאָרץ אין דער זעלביקער צייט און פון די באַפעלקערונג ווי אַ גאַנץ, עס איז מעגלעך צו באַקומען זייער וויכטיק ינדאַקיישאַנז וועגן נאַטור פון יוזערז וואָס באַזוכן אונדזער פּלאַץ.

וואָס איז די קאָהאָרט אַנאַליסיס און ווי בעסטער צו נוצן עס

מיט די קאָהאָרט אַנאַליסיס, עס איז מעגלעך צו בעסער פֿאַרשטיין די כאָומאַדזשיניאַס גרופּע ביכייוויערז פון ניצערס פון זייַן וועבזייטל אין באַציונג צו די באַפעלקערונג ווי אַ גאַנץ (וועמענס נאַטור איז קענטיק אין דער ערשטער שורה פון די גראַפיק).

וואָס מין פון נאַטור?

• פֿאַר בייַשפּיל, דורך דעם אַנאַליסיס איר וועט קענען צו באַשטעטיקן ווי עטלעכע "קורץ-טערמין" אָפפערס אויף קונה קאַסטאַמערז האָבן אַפעקטאַד די ריטענשאַן קורס פון דיין וויזאַטערז;
• אָדער איר קענען נוצן די קאָהאָרץ צו קאָנטראָלירן צי די הקדמה פון נייַ ווייכווארג האט אַ ווירקונג אויף די דורכשניטלעך נומער פון וויעוועד פּער באַניצער (PVV);
• אָ באַשטעטיקן צי די הקדמה פון אַ באַזונדער אופֿן פון דיסטריבוטיאָן פון אינהאַלט האָט געפֿירט צו צוריקקריגן אַ גרעסערע פּראַפּענדיטי דורך ניצערס סאַליסיטיד דורך פּאָסטן אויף פאַסעבאָאָק;
• איר קענט אויך קאָנטראָלירן די קוואַליטעט פון די נייַע פאַרקער וואָס איז דזשענערייטאַד נאָך אַ ספּעציפֿיש קאמפאניע צו דערגרייכן נייַע קאַסטאַמערז, און פאַרגלייכן די פאָרשטעלונג פון די לעצטע איבער דער צייט אין באַציונג צו די רעשט פון דער באַפעלקערונג איבער דער זעלביקער צייט.