A Google Analytics-ben a Kohorsz-elemzés áttekintése
A Google Reports a legegyszerűbb, de a leggyakrabban használt és leggyakrabban használt elemző eszközök közé tartozik az igényes webmesterek között. Az egyik legutóbbi jelentés, amelyet a Google Analytics alatt adtak hozzá, az Kohorsz-elemzési jelentés.
Ez a jelentés rendkívül hasznos a vállalkozások tulajdonosai számára, mivel segít feltárja azokat a lényeges tényeket, amelyek segítenek megérteni az ügyfél viselkedését és hogyan lehet megtartani őket a nyereség növelése érdekében. Bár a webmesterek kénytelenek érezni azt a hajlandóságot, hogy ugorjanak az elemzésekre, mert a félelmetes üzleti ismeretek megszerzésre kerülnek, ésszerű, hogy a dolgokat lassítsák.
A mai poszton, a két rész közül az első, én egy a kohorsz elemzés funkciójának alapvető megértése a Google Analytics-ben, és az alapvető elemei annak, hogy az elemzések miként gyűjtsék össze az adatokat a titkaink megdöntésére. Továbbá megérintek néhány gyakorlatot, amelyek segítenek a kohorsz elemzések gyakorlati előkészítésében, és ugyanazokat a mérhető üzleti előnyöket alkalmazzák.
Miután felveszi az üzleti eredményközpontú kohorsz elemzések árnyalatait, végrehajtjuk a második rész lépéseit.
Mi a kohorsz elemzés?
Először is; egy kohorsz igazságos egy csoport, szegmens vagy tárgycsoport ez van megjelenített közös viselkedés, attribútumok vagy tapasztalatok belül meghatározott határidőt.
Tehát a kohorsz elemzés a egy adott kohorsz tevékenységére összpontosító tanulmány. Például, ha egy adott vállalat alkalmazottai átlagos jövedelmét a felvételüket követő négy év alatt kellett kiszámítania, akkor hatékonyan végezne kohorsz elemzést.
Annak ellenére, hogy sok a Google Analytics-be beépített intelligens funkciók, sok webmester és webes elemző is durva volt a nyilvánvaló kohort funkció hiánya, olyan jellemző, amely jelentősen növelné fellebbezését.
A nyers adatok mögötti titkok feltárása
A kohorsz elemzés egyedülálló jellemzője, hogy a felhasználók jellemzői vagy jellemzői időhöz kötött; megállapították, hogy még egy felhasználó is megjeleníthet különböző jellemzőket különböző időkereteken.
Például ugyanaz a felhasználó vásárolhat X terméket januárban, de februárban vásárolhat Y terméket. Egy e-kereskedelmi szempontból egy felhasználó hétfőn bejelentkezhet a webhelyére egy laptopon keresztül, de kedden ismét egy okostelefonon keresztül látogathat el.
Az időzítés elengedhetetlen, és a kohorsz elemzések ezt rögzítik.
A Google Analytics most meghatározza felhasználói attribútumok részletes jelentésében - mind az elsődleges, mind a másodlagos - a. \ t “méretek” beleértve az országot, a várost, a forgalmi forrást, a kulcsszót, a terméket stb. Tehát minden felhasználó, aki egy adott országból látogatta meg a webhelyét, egy a közös országcsoport és mindazok a felhasználók, akik X terméket vásároltak, a „X termék” kohorsz.
Ugyanaz a felhasználó egyszerre több kohorsz tagja lehet attól függ hogyan szegmentál és értelmezni az adatokat.
Egy másik érdekes tény, hogy a kohorsz elemzés érdekesebbé válik a kohorszok összehasonlításakor idő alatt.
Ez a jelentés az alábbiakban látható a közönség rész alatt található:
Kohor elemzés - az alapok használata
Az üzleti előnyök, amelyeket egy részletes kohorsz elemzés áldhat meg, nem vitathatóak. A kohorsz elemzés egy áldás az e-kereskedelmi webhelyek számára.
Az olyan helyek, mint a Myntra és a Snapdeal stb., Kihasználják azt, hogy idővel megértsék a felhasználói magatartást és az előfizetési jegyeket. Természetesen ez csak az egyik alkalmazás; van egy jól megismert kohorsz elemzés másik oldalán egy tudás óceánja.
1. lépés: A prelim kérdés
Először is, mint minden elemzésnek, a kohorsz elemzésnek is egy kérdéssel kezdődik. Nem számít, hogy ez a lényeg “miért emelkedik vagy csökken az értékesítés”, a várandós “mi a legjobb idő vagy szezon új hirdetés elindításához”, vagy a perfekcionizmusra törekvő “Milyen korán kell egy e-kereskedelmi webhelynek küldeni az e-maileket a nyaralás vagy rendezvény előtt, hogy a lehető legmagasabb mennyiségű értékesítést kaphassa”?
Miután eldöntötte a kérdést, tudni fogja, hogy mit fog mérni az elemzés során.
2. lépés: A közös jellemzők nullázása
A közös jellemző hogy meghatározza a mérni kívánt kohort egy újabb kritikus lépés lesz, hogy segítsen abban, amit keres.
Valójában, ha helyesen végezzük el, a kohorsz elemzés olyan messzire megy, hogy segítsen tisztázza és meghatározza az üzleti trendeket így tovább maradhat. Ezek a jelentések segítenek elérni néhány nagyon nyilvánvaló következtetést az üzlet vagy az e-kereskedelem honlapján.
Egy különleges jellemző, amit nagyon szeretni fog a kohorsz jelentésről az adatok szegmentálására. tudsz több szegmens alkalmazása a jelentéshez és minden szegmens létrehoz egy új táblázatot.
Cohort Analysis for Business
A kohort elemzés olyan, mint az aranypor minden növekvő kiskereskedelmi üzletben, mert lehetővé teszi az üzleti vezetők számára, hogy megértsék a megfigyelt online ügyfél viselkedést. Ha meg szeretné tanulni az ügyfeleit, elkezdheti csoportosítsa őket ennek megfelelően az Ön cégére vagy weboldalára utal és akkor nyomon kövesse az általuk eltöltött pénzt túlóra.
Az egyik legnépszerűbb kohorsz elemzés az, amely az ügyfeleket a csatlakozásuk, beiratkozásuk vagy előfizetési dátumuk alapján csoportosítja. Ez lehetővé teszi tanulmányozza az egyes kohorszok kiadási tendenciáit a különböző időszakokban és még azt is jelezzük, hogy az átlagos ügyfél szabványa idővel növekszik vagy csökken.
Milyen kohortanulmányok tehetnek Önnek
Egy kohorsz elemzésben, a felhasználó megtartása az egyik leghasznosabb metrika az összes rendelkezésre álló opció között, különösen azért, mert a legtöbb kohorsz jelentésről szokták figyelemmel kíséri a viselkedési konzisztenciákat.
Számos metrika létezik azonban, beleértve a cél elérését, a munkameneteket, a munkamenet időtartamát és az oldalnézeteket. Egy gyors pillanatkép a leginkább ellenállhatatlan előnyökről, amelyeket a Google Analytics Kohorsz-elemzésével hoztak a táblázatba:
(1) A Google Analytics segítségével összehasonlítások kezdeményezése a szegmentációs jellemzők között ugyanúgy, mint más Google Analytics jelentések. A Google Analytics olyan megoldási galériát tartalmaz, amely folyamatos elemzéshez használható vagy importálható, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a legtöbb elemző által kifejlesztett megoldásokat kihasználják.
(2) A te A jelentések eredményei háromdimenziós táblázatként jelennek meg, amely hatékonyan megállapítja a folyamatos fogyasztói magatartás mértékét. És ha ez nem elég átfogó az Ön számára, a idővonal grafikon is létrejön. De mint elemző, valószínűleg jobban érdekelne az asztal. Ha már használta, fokozatosan megtalálja a kohorsz jelentés jelentõs felhasználását.
(3) A kohort jelentések lehetővé teszik az adatok fenntarthatósági szempontból való minősítése. Például, ha a hangerő vagy a forgalom emelkedik, akkor megtudja, hogy csak egy bizonyos kohorsz felelős-e és ha a látszólagos növekedés fenntartható. A kohorsz elemzés létfontosságú eszköz, mivel lehetővé teszi a kiskereskedelmi vállalkozások számára, hogy többet tudjanak meg ügyfeleikről és magatartásukról, különösen a longitudinális vizsgálatokban..
(4) Egy pontos kohorsz elemzés is segít azonosítani a metrikák különbségeit megtartása, megszerzése vagy elkötelezettsége vagy interakciója a marketing trendeknek, lehetővé teszi a fogyasztóknak a megfelelő kérdéseket.
(5) A Google Analytics olyan funkciókat is tartalmaz, amelyek lehetővé teszik mentse el az egyedi kohorszjelentéseket, megtakarítanád óráidat, különösen azért, mert tudnád ezt A Cohorts jelentés konfigurálása hosszú fárasztó feladat lehet (az egyik, amit boldogan elkerülnéd!). Az intuitív parancsikonok egyetlen kattintással érhetők el a Google Analytics felhasználói felületén.
Következtetés
Így megállapodhatunk arról, hogy a kohorsz elemzés nagyon hasznos módja megértsék, hogy a különböző attribútumok vagy jellemzők alapján hogyan működnek különböző, de konkrét felhasználói csoportok.
Ezzel ellentétben a Google Analytics jelenlegi kohorsz elemző eszköze még mindig csecsemő korában van. Mielőtt a világ felébredne, hogy képes legyen használni, mint döntő eszközt, amire szüksége van, győződjön meg róla, hogy Ön ötvözze az üzleti életerőt, a webstratégiákat és az analitikai készségeket, hogy néhány cselekvő tudást hozzon létre a nyers adatokból, amelyeket másodpercenként generálnak a webhelyekről.
