Чем отличается поведение пользователей, совершивших покупку на вашем сайте, от тех, кто решил ничего не покупать? В чем разница между покупателями, которые совершили покупку на день всех влюбленных, от тех, кто что-то купил в любой другой день года? Ответы на эти вопросы можно получить через детальное изучение данных инструмента «Когортный анализ».
Добро пожаловать в мир «Пользовательского размежевания»
Детально изучая данные в отчете «Когортный анализ» и вовремя предпринимая попытки по устранению такого неприятного явления, как «пользовательское размежевание» (больше известно под таким понятием, как «отток покупателей»), вы сможете эффективно вести свой бизнес и проводить кампанию по привлечению новых покупателей.
Недостаточно принимать усилия лишь по повторному привлечению существующих покупателей. Необходимо постоянно привлекать как можно больше новых покупателей.
Отчеты инструмента GA «Когортный анализ» полностью посвящены проблеме пользовательского оттока.
Понимание когорт
Когорта – это группа/сегмент пользователей, которые продемонстрировали одинаковые характеристики, атрибуты, поведение за определенный момент времени.
Данные пользовательские характеристики/атрибуты носят временный характер, т.к. одни и те же пользователи могут обладать разными характеристиками в различные временные промежутки.
Например: пользователь может купить товар X в январе, а товар Y он купит в феврале; или в понедельник пользователь зашел на ваш сайт через ноутбук, а во вторник этот же пользователь зашел через смартфон.
Это значит, что один и тот же человек может демонстрировать различное поведение в разные промежутки времени.
В своих отчетах Google Analytics определяет пользовательские характеристики/ атрибуты, группируя их по таким параметрам (основные и дополнительные параметры), как источник трафика, страна, город, ключевое слово, продукт, категория продукта и т.д.
Таким образом, все пользователи, посетившие ваш сайт из одной страны, объединены в когорту «По стране».
Все пользователи, которые купили, скажем, продукт X принадлежат к когорте «Продукт X».
По этому же принципу все пользователи, посетившие сайт в первый раз, скажем, 6 февраля 2015 объединены в когорту «6 февраля, 2015».
Один и тот же пользователь за один промежуток времени может быть членом разных когорт, в зависимости от того, как вы сегментируете и интерпретируете данные.
Например: У вас есть пользователь с Великобритании, зашедший на ваш сайт 14 февраля через органический поиск Google и купивший продукт Х. Таким образом он относится к следующему ряду когорт:
- Великобритания – т.к. пользователь родом из Великобритании
- Google трафик – т.к. зашел через Google
- Поисковой трафик – т.к. зашел на ваш сайт через поисковую систему,
- Органический поисковой трафик – т.к. зашел на сайт, выбрав его из списка поисковой выдачи
- Февраль – зашел на сайт в феврале
- 14 февраля – зашел на сайт 14 февраля
- Продукт X – т.к. купил продукт X
Изучение отчета «Когортный анализ» в Google Analytics
Данный отчет (пока находится в стадии beta-тестирования) можно увидеть, зайдя в GA и нажав по меню «Аудитория»:
Вы также можете проанализировать поведение когорт через любой отчет Google Analytics. Но отчет, специально разработанный для анализа поведения когорт пользователей, носит название «Когортный анализ».
Изучение данного отчета особенно полезно для понимания поведения различных пользовательских когорт в период проведения краткосрочных маркетинговых кампаний, будь то рождественские распродажи, киберпонедельник, TV / Радио реклама, новые кампании по электронной почте и т.д.
Изучение «Тип когорты» в отчете «Когортный анализ»
Тип когорты – это параметр, характеризующий когорты.
За один раз вы можете выбрать лишь один тип когорты. Используйте меню «Тип когорты» для выбора необходимого параметра:
В настоящее время доступен лишь один параметр типа когорты — это «Дата первого посещения». Следовательно, через отчет «Когортный анализ» вы сможете проанализировать поведение только одного типа когорты, т.е. группу пользователей с одинаковой датой первого посещения.
Дата первого посещения – это дата, когда пользователи начали первую сессию на вашем сайте.
Например:
День 0 => день, в который пользователи начали свою первую сессию на вашем сайте, т.е. это дата первого посещения.
День 1 =>это первый день, после даты первого посещения.
День 2 => это второй день, после даты первого посещения.
День 3 => это третий день, после даты первого посещения.
День 4 => это четвертый день, после даты первого посещения.
Изучение «Размер когорты» в отчете «Когортный анализ»
Размер когорты – это размер выбранной когорты пользователей. Его значение зависит от типа выбранной когорты пользователей.
Как мы уже сказали, в настоящее время доступен лишь один тип когорты – «Дата первого посещения», так что размер когорты будет зависеть только от временных промежутков («по дням», «по неделям» и «по месяцам»):
Как только Google будет добавлять новые типы когорт, список имеющихся размеров когорт, вероятнее всего, будет увеличиваться.
Изучение «Показатель» в отчете «Когортный анализ»
Все показатели в отчете «Когортный анализ» были разделены на 3 категории: «На каждого пользователя», «Удержание», «Итого»:
Категории «На каждого пользователя» и «Итого» содержат несколько показателей. Категория «Удержание» состоит лишь из одного показателя – «Коэффициент удержания клиентов».
Коэффициент удержания клиентов – это процент пользователей одной когорты, которые вернулись на N-й день, неделю или месяц.
Например, процент пользователей в когорте, которые вернулись на 2-ой день, или процент пользователей в когорте, которые вернулись на 3-й день.
Коэффициент удержания клиентов – это отношение количества пользователей в когорте, которые вернулись на N-й день, неделю или месяц к общему количеству пользователей в когорте.
Примечание: « Коэффициент удержания клиентов» – это показатель по умолчанию в отчете «Когортный анализ», таким образом, за один раз вы можете здесь анализировать только один показатель.
Изучение «Диапазон дат» в отчете «Когортный анализ»
Диапазон дат – это период времени, за который необходимо отобразить данные по когортам.
Значение диапазона дат зависит от выбранного «размера когорты»:
Например, если вы выбрали в размере когорты «по дням», то будут доступны следующие значения «диапазона дат»:
1. За последних 7 дней
2. За последних 14 дней
3. За последних 21 дней
4. За последних 30 дней
А если вы выставите размер когорты «по месяцам», то будут доступны следующие значения «диапазона дат»:
1. За последний месяц
2. За 2 последних месяца
3. За 3 последних месяца
Интерпретация графика когорты
График когорты – это линейный график, который показывает совокупные значения показателей для выбранных когорт. Вы можете настроить этот график через так называемое «N меню»:
Используя данное меню, вы можете выбрать и сравнить до 4 когорт одновременно на графике когорт:
Вы можете применить до 4 расширенных сегментов (как по умолчанию, так и пользовательские) в отчете «Когортный анализ», и эти расширенные сегменты будут отображаться в Графике когорты:
Интерпретация таблицы данных когорты
В отчете «Когортный анализ» сразу под графиком когорты располагается таблица данных когорты:
Каждая строка в данной таблице представляет отдельную когорту:
«9 февраля, 2015 г.» — это первая когорта, которая состоит из 662 пользователей.
«10 февраля, 2015 г.» — это вторая когорта, состоящая из 679 пользователей.
«11 февраля, 2015 г.» — это третья когорта, состоящая из 722 пользователей.
Количество строк/когорт в таблице зависит от того, какой диапазон дат вы выставите.
Например, если в диапазоне дат вы выставите «за последние 7 дней», то таблица будет состоять из восьми строк, где первая строка – это «Все сеансы», т.е. общее количество или среднее значение всех когорт для каждого столбца. Оставшиеся 7 строк – это разбивка по дням для каждой когорты.
По такому же принципу, если вы выберите «За последние 30 дней», то таблица данных будет состоять из 31 строки, где самая верхняя строка отображает общее или среднее значение всех когорт для каждого столбца. Остальные 30 строк показывают данные для каждой когорты.
Каждый столбец в таблице данных когорты представляет размер когорты: один день/неделю/месяц. Таблица данных состоит из фиксированного количества столбцов, а именно – из 13 штук.
Каждая ячейка в таблице данных когорты содержит значение показателя, который вы выбрали через меню «Показатель». Например, если вы выбрали показатель «Просмотры страниц», то в каждой ячейке будет отображаться общее количество просмотра страниц для когорты за временной инкремент (шаг приращения времени).
Если вы выберите показатель «Длительность сеанса», то каждая ячейка будет содержать данные о продолжительности сеанса для когорты за временной инкремент:
Интенсивность цвета каждой ячейки визуально отображает значение показателя по отношению к другим значениям в когорте.
Когортный анализ по сегментам
Как мы уже упоминали ранее, в отчете «Когортный анализ» вы можете за раз применить до 4 расширенных сегментов (как по умолчанию, так и пользовательские). Каждый расширенный сегмент в отчете отображается в виде отдельной таблицы.
Если у вас интернет-магазин и вы установили на свой веб-сайт инструмент отслеживания расширенной электронной торговли, то вам также следует применять сегменты расширенной электронной торговли (как например, корзина отказов, отсутствие торговой деятельности и т.д.) в отчете когорты:
Как видно из скриншота в отчете когорты, автор применил сегмент электронной коммерции «корзина отказов» (cart abandonment), для того чтобы понять, когда и где пользователи отказываются от покупок и когда и как он должен привлечь их.
Из выше представленного отчета можно сделать вывод, что большинство пользователей, которые отказались от покупок, больше не заходили на сайт. Процент вернувшихся в первый день после даты последнего посещения равен нулю. Это значит, что менее чем за 24 часа нужно перенаправить их на новый продукт и увеличить свои шансы на получение продаж.
Из отчета также известно, что пользователи из прямых заходов взаимодействуют с вебсайтом немного больше после отказа совершить покупку.
Всю подобную информацию вы можете получить через изучение отчета «Когортный анализ» и сегментов электронной коммерции.
Примечание, как применить сегменты:
Из списка выберите тот сегмент, который вас интересует, например, Отказы.
Когортный анализ и вопросы отбора данных
Я заметил, что отчет «Когортный анализ» страдает от проблемы выборки данных гораздо больше, чем любой другой отчет в GA, особенно это стало заметно, когда применил к нему расширенные сегменты. Мне не понятно, почему так происходит.
Хотя широко известно, что использование расширенных сегментов создает проблемы для выборки данных.
Так что если у вас огромный трафик (около 10 тыс. или более в день) и вы не используете GA premium, не применяйте расширенные сегменты к отчету «Когортный анализ».
Расширенные сегменты могут существенно исказить данные отчета. Вместо этого лучше изучать отчет «Когортный анализ» через фильтрованный обзор.
Когортный анализ через обзор пользовательского ID
По умолчанию Google Analytics не может отслеживать действия пользователей на разных устройствах/браузерах, т.к. идентификатор посетителя (client ID) может существовать только на устройстве / браузере, где он был установлен. Через обзор идентификатора посетителя вы можете рассчитывать на лучший подсчет пользователей.
Следовательно, ваш отчет «Когортный анализ» будет более точным, когда он выполняется с помощью обзора идентификатора посетителя.
Оригинал статьи тут.
Адаптация перевода: Алина Дрига
