Come eseguire un'analisi di coorte con Google Analytics [Guida]
Non puoi controllare e gestire ciò che non puoi misurare. Per fortuna, i rapporti di Google Analytics sono il tuo meccanismo di conoscenza perfetto per misurazione, pianificazione e gestione di campagne Web. Per molto tempo hai potuto eseguire solo un'analisi di coorte su Google Analytics tramite il segmentazione funzionalità, che era nient'altro che un hack web pubblicizzato.
Ma con la disponibilità di una scheda di analisi di coorte dedicata, ora puoi eseguire un'analisi conclusiva che ti fornisce il dati comportamentali necessari che puoi sfruttare per mettere a punto i tuoi contenuti, parole chiave e strategie di web marketing. Puoi combinare tutti i rapporti di coorte individuali e unirli in un PDF appropriato per presentare i dati in modo da aumentare l'efficacia di una campagna.
Nel mio ultimo post: A Look into: Cohort Analysis in Google Analytics, ho dettagliato alcuni vantaggi aziendali derivanti dall'esecuzione di un'analisi di coorte. In questa seconda parte, condividerò il passaggi di analisi essenziali quello facilitare un'analisi di coorte corretta.
Esecuzione della propria analisi di coorte
Per condurre un'efficace analisi di coorte, ti consigliamo di prendere nota dei seguenti punti prima di iniziare il lavoro:
(1) Assicurati di avere una domanda che ha bisogno di rispondere.
Questo perché l'intero punto è un'analisi di coorte ottenere informazioni utilizzabili per un scopo specifico, come un'azienda che cerca dati che possono contribuire a migliorare il processo aziendale, la produzione del prodotto e persino l'esperienza utente complessiva. Quindi, per assicurarti che questi processi possano essere ottimizzati, è essenziale che tu poni il giusto tipo di domanda per trovare la soluzione giusta. Di nuovo - chiedi al destra e preciso domanda.
(2) Definisci sempre le metriche che ti permetteranno di trovare la risposta giusta alla tua domanda.
Un'analisi di coorte completa richiede il riconoscimento delle proprietà specifiche di ogni evento. Questi eventi potrebbero includere i record degli utenti che effettuano il check-out, con le metriche avanzate che ti consentono di sapere quanto l'utente ha pagato.
(3) Identifica la tua coorte specifica della situazione (cioè le coorti che sono rilevanti per la tua analisi).
Il processo di creazione di una coorte prevede l'analisi di tutti gli utenti in tempo reale e il loro targeting, o l'esecuzione di contributi basati su attributi per ottenere differenze rilevanti che evidenzieranno le loro caratteristiche come una coorte specifica.
(4) Una volta che hai tutti i tuoi dati, ora puoi procedere con l'analisi di coorte.
La ragione per cui l'analisi di coorte è così commercialmente popolare è perché le aziende possono utilizzare i risultati per identificare le carenze all'interno della loro azienda.
Come eseguire un'accurata analisi di coorte
Passaggio 1: estrazione dei dati grezzi
In uno scenario generale, le informazioni richieste per eseguire un'analisi di coorte sono memorizzate in un database fisico o virtuale di qualche tipo e deve essere esportato in un software basato su fogli di calcolo. È possibile utilizzare strumenti come MySQL o Microsoft Excel per ottenere questo risultato.
Ad esempio, se stai cercando di studiare il comportamento di acquisto dei consumatori, vorresti che i tuoi risultati fossero leggibile e presentato in qualche forma di a scheda tecnica o tabella di dati che include un singolo record per ogni acquisto del cliente.
Corrispondentemente, ogni singolo record possiede un ID cliente che di solito è un tag alfanumerico univoco o un indirizzo e-mail valido, data, luogo e ora dell'acquisto, valore di acquisto totale e la prima data di acquisto del cliente, in genere nota come il “data di coorte.” E nei tuoi casi generali, puoi sempre usa la query MySQL per far apparire tali informazioni.
Vorresti comunque, idealmente includere caratteristiche aggiuntive come una fonte di riferimento per i clienti, la SKU del loro primo acquisto. E per rendere il tuo lavoro molto più semplice, puoi farlo utilizzare strumenti come le metriche per darti accesso automatico a questi attributi.
2. Crea identificatori di coorte
Per creare un identificatore di coorte hai intenzione di aprire i dati che hai estratto in Excel. Dopo aver tirato il “data di coorte” caratteristiche, puoi condurre l'analisi di coorte sempre più popolare in cui puoi fare cose come confrontare le coorti di clienti in base a quando hanno fatto il loro primo acquisto.
Quindi, in un caso in cui potresti raggruppare le tue coorti in base a un mese specifico in cui hanno effettivamente effettuato il loro primo acquisto, devi prima traduci ognuno dei tuoi “data di coorte” valori in un secchio virtuale che sarà una rappresentazione dell'anno e del mese di acquisto iniziale del cliente.
3. Fasi del ciclo di vita del calibro
Dopo aver verificato la coorte a cui il tuo cliente attribuisce, devi anche farlo regolare il “fase del ciclo di vita” della tua analisi all'evento che si è verificato per quel particolare membro della coorte.
Se i tuoi clienti effettuano un acquisto in qualsiasi momento e quello successivo dopo pochi mesi, lo farebbero cadere sotto la coorte della loro data di acquisto iniziale. Di conseguenza, il loro primo acquisto sarebbe anche in quella fase iniziale del ciclo di vita e il loro prossimo acquisto cadrebbe sotto la seconda fase del ciclo di vita.
Per calcolare con precisione la fase del ciclo di vita, dovrai anche accertarti di quantità di tempo che è scaduta tra il primo acquisto del cliente e l'acquisto da te specificato.
4. Creare una tabella pivot e un grafico
Il passo finale della tua analisi di coorte è creare tabelle pivot. Queste tabelle sono fondamentali per la tua analisi perché ti permettono di farlo calcolare un collettivo come una somma o anche una media, su più dimensioni dei tuoi dati di coorte.
Se stai usando la tabella pivot per la tua attività, per lo più devi costringerlo a crearne uno effettua una SOMMA dell'importo della transazione dei clienti, che mostra una riga per ogni coorte e una colonna per periodo rilevante.
Se hai problemi a visualizzare i tuoi dati, puoi visualizzarli facilmente sul più elementare dei grafici a linee di Excel.
Incartare
Sebbene le analisi di coorte siano state per lo più invocate ritenzione degli utenti e studi sul comportamento degli utenti, l'avatar di Google Analytics dello stesso può essere sfruttato dagli esperti di analisi dei dati web per studiare le metriche come le visualizzazioni di pagina, le durate delle sessioni, i completamenti degli obiettivi.
Inoltre, è possibile studiare anche le metriche in termini di selezioni dell'utente, come query di ricerca per utente, durata della sessione per gruppo e visualizzazioni di pagina per un particolare utente.
Ce n'è abbastanza per ti aiutano a capire meglio il comportamento dei tuoi utenti, l'efficacia delle tue tattiche di marketing e il successo del tuo mix di promozioni; fidati di questa guida e inizia le tue analisi di coorte avanzate con Google Analytics.
Ora Leggi: A Look Into: Cohort Analysis in Google Analytics
