Когортный анализ в Google Analytics

Смотрите в каталоге
e-CRM, social-CRM
Когортный анализ в Google Analytics

Последнее время набирает интерес публики к инструментам кратного роста или так называемому growth hacking. Одним из важных инструментов этого процесса является когортный анализ, который позволяет правильно оценивать вклад от изменений в бизнесе или продукте. Важность использования когорт я показал в статье про экономику интернет-магазина, однако, как выяснилось, далеко не все знают, как получить данные для такого анализа. В этой статье я хочу рассказать о том, как построить когортный отчет в Google Analytics.

Для начала рассмотрим, произвольный отчет. Здесь и далее я буду рассматривать произвольный сайт, к которому у меня есть доступ, сайт не имеет значения и анонимизирован, нам важно понять суть построения. Строить будем отчет по каналам, стандартный вид отчета представлен на рисунке.

Когортный анализ в Goolge Analytics

Хорошо видно, что у сайта есть дневная аудитория с различных каналов. Но что нам дает этот отчет, и что означают пики и падения у графика? С чем они связаны? Может ли данный отчет дать нам ответ?

И так, в важности когорты мы определились, теперь вопрос, как выудить эту информацию из GA? Собственно нас интересуют следующие даты (общий случай): дата первого захода — формирует когорту, дата активации, дата первой оплаты (отдельно даты следующих оплат и их количество). Все это позволит нам оптимизировать потом воронку.

Чтобы получить выборку посетителей, который зашли в первый раз за выбранный период (когорту) нужно попросить GA отсегментировать аудиторию по признаку «Дата первого сеанса». Делается это в разделе Сегменты, куда можно попасть кликнув на выборку «Все сеансы». А затем нажать «+Сегмент».

Когортный анализ в Goolge Analytics

В открывшейся форме указываем название сегмента — 1 когорта, и указываем дату первого сеанса. Для примера я буду строить недельные когорты. Указываю интересующие меня даты. Обратите внимание — 1 октября 2014 не понедельник.

Когортный анализ в Goolge Analytics

Далее нажимаем сохранить и получаем вот такой вот график. Отображение графика делаем понедельным. И видим, что пользователи, которые пришли на сайт в 1 когорте приходили на сайт и 2 и в 3 недели и даже позже. Кроме того, они могли совершать и целевые нам действия не на первой неделе.

Когортный анализ в Goolge Analytics

Аналогичным способом строим когорты для 2, 3 и 4 недель октября. И тут выходит на первый план ограничения GA. Во-первых, срезы по сегментам он может делать только за 3 месяца, чтобы построить скажем за больший период, надо смещать даты по 3 месяца и выписывать данные в ручную. Кроме того, одновременно он может посмотреть только 4 сегмента. В целом для когортного анализа это мало.

Когортный анализ в Goolge Analytics

Простейший способ получить данные навести курсор мыши на график и выписать в табличку.

Когортный анализ в Goolge Analytics

В итоге получим следующую информацию, столбцы это периоды, а строки это когорты. Хорошо видно, что например, 5 когорта в 1 свою неделю дала меньше аудитории, чем 3 когорта, но за 3 недели 5 когорта дала больше трафику, чем 3 когорта за 5 недель. Так же хорошо заметно что 1 когорта продолжает посещать сайт и 7 недель спустя.

Когортный анализ в Goolge Analytics

Теперь мы знаем как извлекать (в общем случае) информацию из GA с помощью когорт. Далее будем учиться строить более интересные отчеты.

Автор: Даниил Ханин, COO Witget.com

Первоисточник: http://khanin.info/blog/47

Компании и сервисы: Witget
Автор: Игорь Назаров

Подписаться на новости

Читайте также

29 ноября / Комментарии

Прогремела или прошелестела Чёрная Пятница? Предварительные итоги

Прогремела по российскому е-коммерсу Чёрная Пятница. Или прошелестела? Не “перегрел” ли российский е-коммерс акциями по году покупателя?
Топ-эксперт и Главный аналитик Price.ru (холдинг RAMBLER&Co) Петровский Алексей подводит предварительные итоги.

далее →

28 ноября / Комментарии

Статистика предпраздничных распродаж Black Friday

Компания Spycob, занимающаяся сбором и анализом данных на товары (одежду, обувь, аксессуары), которые позволяют находить и сравнивать цены на брендовые вещи со всего мира, объединилась с передовой аналитическо-консалтинговой компанией Excelio, чтобы построить отчет, показывающий инсайты праздничных распродаж и помогающий понять, что же на самом деле происходит со скидками в предпраздничный период, за неделю до Black Friday.

далее →

23 ноября / Комментарии

Будущее онлайн-ритейла: digital-покупатель 2.0

Каждый маркетолог или менеджер ценообразования хотя бы раз серьезно задумывался о том, каким будет онлайн-ритейл в будущем. За последние несколько лет digital изменил конкуренцию в электронной торговле: конкурентное преимущество зависит уже не столько от продукта и поведения ваших конкурентов на рынке, сколько от опыта, который получает ваш клиент вместе с покупкой. Добро пожаловать в эру "Экономики впечатлений"!

далее →

22 ноября / Комментарии

За 10 месяцев 2016 года онлайн-платежи выросли на 45%

Онлайн-платежи за первые десять месяцев 2016 года продемонстрировали рост 45% в денежном выражении по отношению к аналогичному периоду 2015 года. В количественном выражении рост за тот же период составил 48%. Заметнее всего вырос сегмент доставки продуктов питания – на 63% в рублях и на 93% в количестве оплаченных заказов. Самое значительное падение произошло в несетевой рознице, торгующей бытовой техникой, электроникой и сопутствующими товарами – здесь платежи в рублях сократились на 27%, а в количественном выражении на 61%.

далее →

17 ноября / Комментарии

Страхи, проблемы и желания интернет покупателей

Согласно опросу РОЦИТ, проведенному на интерактивной площадке “Голос Рунета” в октябре 2016 г., уже более 90% респондентов совершают покупки в отечественных интернет-магазинах, причем каждый 10-ый делает это раз в неделю. Ситуация с зарубежными интернет-магазинами пока обстоит чуть хуже, еженедельно в них заказывает товары лишь каждый 20-ый. 

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook