Говорят, мудрый учится на чужих ошибках, умный – на своих, а дурак – не учится вообще. Мы пошли дальше и считаем, что учиться нужно не только на ошибках, но и на победах. Особенно, когда речь касается диджитал-маркетинга. Поэтому сегодня поговорим об аналитике, а именно – о когортном анализе в Google Analytics. Продуктивного чтения!
Что такое когортный анализ?
Прежде, чем ответить на этот вопрос, разберемся в происхождении самого термина. Толковый словарь Ожегова определяет когорту как крепко сплоченную группу соратников. А в Римской империи так называли военные формирования, которые составляли 1/10 часть легиона. Итого: когорта – это группа лиц, объединенных по какому-либо общему признаку.
Теперь в контексте маркетингового анализа. Хорошее определение в своей книге дают Алистер Кролл и Бенджамин Йосковитц:
«Когортный анализ – это метод поведенческой аналитики, который вместо того, чтобы рассматривать клиентов как единое целое, разбивает их на отдельные группы. Людей в каждой когорте объединяет общий опыт, который они получили в определенный момент времени».
Когортный анализ в Google Analytics
Чтобы задать данные для когортного анализа, перейди в:
Google Analytics > Отчеты > Аудитория > Когортный анализ
Осталось настроить четыре пункта меню.
Тип когорты. Здесь можно задать характеристику, по которой пользователи будут распределяться на когорты. Пока клиентов можно сортировать только по дате первого посещения, но уже скоро могут появиться и другие варианты.
Размер когорты. В этом поле нужно выбрать временной интервал, по которому будут рассчитываться когорты. Доступна сортировка по дням, неделям и месяцам.
Показатель. Самый интересный фильтр. Здесь можно указать, по какому параметру будет проводиться анализ когорты. Всего доступно 14 показателей:
• длительность сеанса;
• общее количество конверсий;
• суммарный доход;
• количество пользователей в когорте;
• количество просмотренных страниц;
• число сеансов по когорте;
• количество транзакций;
• средняя длительность сеанса каждого пользователя;
• достигнутые цели каждого пользователя;
• средний доход от пользователя;
• просмотров страниц на пользователя;
• сеансов на пользователя;
• транзакций на пользователя;
• вернувшиеся клиенты.
Диапазон дат. От 7 дней до 3 месяцев.
Теперь к анализу
Итак, с пунктами меню разобрались. Для примера мы взяли следующие настройки:
• Тип когорты – дата первого посещения.
• Размер когорты – по неделям.
• Показатель – транзакции.
• Диапазон дат – за 6 недель.
И получилась вот такая таблица.
О чем она говорит?
В первом столбце видим непосредственно все шесть когорт и количество пользователей в каждой из них. Дальше замечаем, что пользователи, которые впервые зашли на сайт с 29 октября по 4 ноября 2017 года, сделали 49 покупок на нулевой неделе после первого посещения, 5 – на первой неделе, а в следующие пять недель не совершали покупок вообще. И похожее по каждой когорте.
Ок, и что дальше?
А дальше – самый ответственный и сложный этап: сделать правильные выводы.
У тебя порядок с количеством продаж, но анализ показывает, что 90-95% продаж совершаются на нулевой неделе? Это говорит о том, что клиенты почти не возвращаются. Конечно, для многих видов бизнеса (например, для мебельных магазинов) это не такая странность, но, если ты продаешь сувениры или футболки, есть повод задуматься. Показатель здорового бизнеса – 30% транзакций от постоянных клиентов, 70% от разовых. Если первое число гораздо меньше, работай над качеством услуг, чтобы люди возвращались, а не разочаровывались уже после первой покупки.
Это только один из примеров использования когортного анализа. Таких много.
1. Отследив, на какой неделе (дне?) заканчивается активный возврат клиентов, можно определить наиболее подходящее время для повторного обращения к ним посредством ретаргетинга или email-рассылки.
2. Если ты любитель кратковременных рекламных кампаний, когортный анализ покажет продолжительность действия рекламного эффекта на пользователей.
3. Узнав время, за которое клиенты окончательно теряют интерес к твоему сайту, можно прицельнее отсеивать «холодных» пользователей.
Бонус
Обрати внимание, что при стандартных настройках когортного анализа мы получаем отчет по всему трафику без возможности его фильтрации. Благо, здесь есть функция добавления сегментов, которая поможет отслеживать платный трафик по когортам и другие интересные показатели.
Нужно просто нажать на +Добавить сегмент.
Кстати, сегменты – тоже интересная тема, скоро вернемся к ней с детальным гидом.
Ну, а на сегодня давай заканчивать с теорией. Хочешь еще немного полезностей – рекомендуем книгу Якова Осипенкова «Google Analytics для googлят». А сейчас нам интересны твои примеры использования когортного анализа на практике.
Новости Украины: читайте про Жорстокий випадок расизму у Франківську на сайте franyk.city!
