Hogyan készítsünk Kohorsz elemzést a Google Analytics segítségével [Útmutató]
Nem tudja irányítani és kezelni azt, amit nem mérhet. Szerencsére a Google Analytics jelentések a tökéletes tudásmechanizmusok webes kampányok mérése, tervezése és kezelése. Hosszú ideig csak a Google Analyticsen végzett kohorsz elemzést tudta elvégezni a szegmentáció funkció, ami nem más, mint egy nyilvános webes hack.
Azonban a célcsoport kohéziós elemzés fülének elérhetőségével most végre lehet hajtani egy meggyőző elemzést, amely megadja az Ön számára szükséges viselkedési adatok a tartalom, a kulcsszavak és a webes marketing stratégiák finomhangolásához. tudsz egyesítse az egyes kohorsz-jelentéseket és egyesítse őket egy megfelelő PDF-be annak érdekében, hogy az adatokat olyan módon jelenítse meg, amely növeli a kampány hatékonyságát.
Az utolsó hozzászólásomban - A Nézd meg: Kohorsz elemzés a Google Analytics-ben - részletesen ismertettem a kohorsz elemzések elvégzésével kapcsolatos üzleti előnyöket. Ebben a második részben megosztom alapvető elemzések lépései hogy megkönnyíti a megfelelő kohorsz elemzést.
Saját kohort elemzése
A hatékony kohorsz elemzés elvégzése érdekében javasoljuk, hogy jegyezze fel a következő pontokat, mielőtt a munkával folytatná:
(1) Ellenőrizze, hogy van-e olyan kérdés, amelyre válaszolni kell.
Ez azért van, mert az egész pont egy kohorsz elemzés kereshető információkat kaphat az a meghatározott célra, például olyan cég, amely olyan adatokat keres, amelyek segíthetik az üzleti folyamatok, a termékgyártás és az általános felhasználói élmény javítását. Tehát, hogy ezek a folyamatok optimalizálhatók legyenek, elengedhetetlen, hogy Ön kérdezze meg a helyes kérdést, hogy megtalálják a megfelelő megoldást. Ismét - kérdezd meg jobb és pontos kérdés.
(2) Mindig határozza meg azokat a mérőszámokat, amelyek lehetővé teszik, hogy megtalálja a megfelelő választ a kérdésére.
Az átfogó kohorsz elemzés megköveteli az események sajátos tulajdonságainak felismerését. Ezek az események magukban foglalhatják a kijelentkezők felhasználói rekordjait, előzetes mérőszámokkal, amelyek segítségével megtudhatja, hogy mennyit fizetett a felhasználó.
(3) Azonosítsa a helyzet-specifikus kohortot (azaz az elemzés szempontjából releváns kohortokat)).
A kohorsz létrehozásának folyamata magában foglalja az összes valós idejű felhasználó elemzését és azok célzását, vagy attribútum alapú hozzájárulások elvégzését olyan releváns különbségek megszerzéséhez, amelyek kiemelik azok jellemzőit mint egy konkrét kohort.
(4) Miután megvan az összes adata, most folytathatja a kohorsz elemzés végrehajtását.
Az az ok, hogy a kohorsz elemzés annyira népszerű, mert a vállalkozások használhatják az eredményeket, hogy azonosítsák a cégükön belüli hiányosságokat.
Hogyan készítsünk pontos kohorsz elemzést
1. lépés: Nyers adatok kivonása
Általános forgatókönyv szerint a kohorsz elemzés elvégzéséhez szükséges információk valamilyen fizikai vagy virtuális adatbázisban tárolódnak exportálni kell táblázatos alapú szoftverbe. Ehhez olyan eszközöket használhat, mint a MySQL vagy a Microsoft Excel.
Ha például a fogyasztói vásárlási magatartást szeretné tanulmányozni, akkor szeretné, ha az eredményeket meg szeretné tekinteni olvasható és bemutatott valamilyen formában a adatlap vagy adattábla amely egy rekordot tartalmaz egy vásárlónkénti vásárlásnál.
Ennek megfelelően minden egyes rekord egy olyan ügyfélazonosítóval rendelkezik, amely jellemzően egyedi alfanumerikus címke vagy érvényes e-mail cím, a dátum, a vásárlás helyének helye és időpontja, a teljes vásárlási érték és az ügyfél első vásárlási dátuma, általában úgynevezett a “kohorsz dátum.” És az általános esetekben mindig használja a MySQL lekérdezést ilyen információkat.
Ön azonban ideális lenne tartalmazhat további jellemzőket például egy ügyfél-referenciaforrás, az első vásárlásuk SKU-ja. És hogy könnyebbé tegye a munkáját használjon olyan eszközöket, mint a metrika hogy automatikusan hozzáférjen ezekhez az attribútumokhoz.
2. Hozzon létre kohort azonosítókat
Ahhoz, hogy egy kohorsz-azonosítót hozzon létre, megnyitja az Excelbe kivont adatokat. Miután kihúzta a “kohorsz dátum” jellemzőit, akkor folytathatja az olyan népszerű kohort elemzést, amelyben olyan dolgokat végezhet, mint a vásárlók csoportjainak összehasonlítása az első vásárlás után.
Ilyen esetekben előfordulhat, hogy előfordulhat, hogy csoportjait egy adott hónap alapján csoportosítja, amelyben ténylegesen az első vásárlást végezte el, először fordítsd le mindegyiket “kohorsz dátum” értékeket ba be virtuális vödör, amely képviselet lesz az ügyfelek első beszerzésének évéről és hónapjáról.
3. Mérési életciklus szakaszok
Miután megbizonyosodott arról, hogy az ügyfél milyen attribútummal rendelkezik, azt is meg kell tennie szabályozzák “életciklusa” elemzését azon az eseményen, amely az adott kohorszalag esetében történt.
Ha az ügyfelek bármilyen időpontban vásárolnak, és az azt követő néhány hónap múlva, akkor azt a kezdeti beszerzési dátum kohorszja alá tartoznak. Következésképpen az első beszerzésük is a kezdeti életciklus szakaszában lenne, és következő vásárlásuk a második életciklus szakaszába esik.
Annak érdekében, hogy pontosan kiszámítsuk az életciklus szakaszát, meg kell állapítanod a eltelt idő az ügyfél első vásárlása és az Ön által megadott vásárlás között.
4. Hozzon létre egy Pivot táblát és grafikont
A kohorsz elemzés utolsó lépése a Pivot táblák létrehozása. Ezek a táblázatok elengedhetetlenek az elemzéshez, mert lehetővé teszik egy kollektív számítása mint egy összeg vagy akár egy átlag, a kohorsz adatok több dimenzióján keresztül.
Ha a pivot-táblát használja az üzleti tevékenységéhez, akkor többnyire olyan lesz, mint amilyennek kell ezt létrehoznia az ügyfelek tranzakciós összegének SUM-ját végzi, amely egy sor minden egyes kohort és egy oszlopot az adott időszakra vonatkozóan.
Ha problémái vannak az adatok megtekintésével, könnyen megjelenítheti azt az Excel legalapvetőbb grafikonjain.
Csomagolja fel
Bár a kohorsz elemzések többnyire támaszkodtak felhasználói megőrzési és felhasználói viselkedési vizsgálatok, ugyanezen Google Analytics avatarját a webes elemző szakértők is kihasználhatják tanulmányozza a metrikákat, például az oldalnézeteket, a munkamenet-időtartamokat, a cél kitöltéseket.
Továbbá tanulmányozható a felhasználói választásokra vonatkozó metrikák, mint például a felhasználóra vonatkozó keresési lekérdezések, a csoportonkénti munkamenet időtartama és az adott felhasználó oldalnézetei..
Ott van elég segítséget nyújt a felhasználók magatartásának érzékelésében, a marketing taktika hatékonysága és a promóciók keveréke sikere; bízzon ebben az útmutatóban, és kezdje el a fejlett kohorsz elemzéseket a Google Analytics segítségével.
Most olvassa el: A Google Analytics csoportos elemzését
