Новый отчет в Google Analytics. Когортный анализ

Смотрите в каталоге
Веб-статистика

В январе обещал рассказать более подробно о новом отчете в Google Analytics под названием «когортный анализ». Пока он обозначен меткой Beta, однако доступен в большинстве аккаунтов. Итак, давайте посмотрим, что же это такое и чем полезен когортный анализ для интернет-магазина.

Новый отчет в Google Analytics. Когортный анализ

Пример отчета когортного анализа в Google Analytics

Так повелось, что в рунете данный вид анализа пока не сильно популярен, хотя на практике он способен внести дополнительную ясность для сравнения эффективности источников рекламы. А также помочь для построения верных прогнозов при запуске новой, никогда не используемой ранее рекламы.

Его возможности достаточно подробно описал Алексей Куличевский. Честно говоря, нас даже немного расстроило закрытие сервиса в прошлом году. И вот, Google Analytics наконец-то запустил полноценные отчеты! Для начала, давайте разберемся, что вообще означает термин «Когорта».

Когорта – это группа пользователей, перешедших на ваш сайт в один день. К примеру, вы разместили баннер на форуме вашей тематики и 8 февраля на ваш впервые перешли 100 человек. 9 февраля – 100 новых пользователей, и 10 февраля – еще 100. Это и есть 3 когорты, за которыми мы можем наблюдать. Вы видите, что пользователи переходят в ваш интернет-магазин, но практически ничего не покупают и принимаете решение, что нужно поменять баннер. После замены проходит еще пара дней и люди начинают покупать. Однако, остается вопрос, что привело к продажам: новый дизайн баннера, или же ваши покупатели просто «созрели»? На этот вопрос как раз и поможет дать ответ когортный анализ.

Новый отчет в Google Analytics. Когортный анализ

Пример транзакций в когортах

На изображении показан пример, как может выглядеть когортный анализ для тестируемого источника. Поднакопив статистику и изучив четыре когорты, мы отчетливо видим, что смена баннера не имела никакого отношения к совершаемым покупкам. Вторая когорта перешла по первому баннеру, четвертая – по новому. В обоих случаях покупка совершалась на 7-8 день.

Допустим, протестировав различные форматы баннера на более длинном отрезке времени, мы утвердились, что средний цикл сделки доходит до одной недели. Теперь мы получили новые полезные знания! Размещая тот же баннер уже на других форумах, мы знаем, когда получим ответ об эффективности площадки. А значит, нет никакого смысла для теста выкупать целый месяц размещения. Достаточно одной недели, и за 1 месяц примерно с тем же бюджетом можно протестировать 4 разных источника.

Когортный анализ очень ценен и при сравнении рекламных кампаний между собой. Начиная от отдельно взятых кампаний в контекстной рекламе, заканчивая ретаргетингом и тизерными системами. В Google Analytics для данного вида отчета, как и во всех других, имеется поддержка сегментов. А значит, можно получить море информации не только по каналам и источникам, но и по технологиям, демографии, группе конкретных товаров и т.п.

Новый отчет в Google Analytics. Когортный анализ

Сегменты в Google Analytics

Другой пример в своем блоге приводит PracticalEcommerce.

Представим себе, что ваш интернет-магазин запускает мероприятия по стимулированию подписки на рассылку по электронной почте. Вы разрабатывает три кампании: конкурс в Facebook, всплывающее окно на сайте и статическая ссылка на сайте партнера, которая предлагает подписаться на вашу рассылку.

Со временем маркетинговая команда могла бы рассмотреть открываемость писем с этих трех источников:

Новый отчет в Google Analytics. Когортный анализ

Гипотетический когортный анализ переходов на сайт для подписчиков на рассылку

Какой вывод можно сделать на основании этого набора данных? Пользователи, которые при регистрации использовали ссылку (Link), открывают и читают письма в течение более длительного времени, чем пришедшие с других источников.

Так, Google Analytics предоставил очередной полезный инструмент, позволив получать полезные сведения без использования дополнительных инструментов. Надеюсь, что этот небольшой обзор поможет вам оценить нововведение от Google Analytics и начать применять его в работе.

А вы уже начали использовать этот отчет?

Источник: http://blog.etaktika.ru/web-analytics/cohort-analysis-in-google-analytics/

Компании и сервисы: Google Analytics
Автор: igor-nazarov

Подписаться на новости

12 января / Комментарии

Самые популярные товары перед Новым годом у пользователей eBay из России

eBay назвал самые популярные товары перед Новым годом у пользователей из России. Ожерелья и подвески, чехлы для портативных устройств, а также коллекционные товары пользовались наибольшим спросом у пользователей eBay из России в преддверии Нового года.

далее →

12 января / Комментарии

Онлайн-продажи «Евросети» выросли на 174%

Количество онлайн-заказов за ноябрь-декабрь 2017 возросло на 97% по сравнению с аналогичным периодом 2016 года, а выручка – на 174%. Важным драйвером роста стала обновленная мобильная версия сайта. В 2017 году конверсия мобильной версии выросла на 163% к 2016 году, рост выручки составил 466%.

далее →

12 января / Комментарии

Маркетплейс Goods объявляют первые итоги работы платформы

«М.Видео» и маркетплейс Goods объявляют первые итоги работы платформы – Goods уже сотрудничает с более чем 200 онлайн-магазинами и производителями и успел принять заказов на более чем 370 миллионов рублей.

далее →

12 января / Комментарии

Яндекс.Деньги изучили покупки в праздники

В новогодние каникулы россияне отдыхали от шоппинга - читали книги и путешествовали. К такому выводу пришли аналитики Яндекс.Денег, изучив траты пользователей в начале января. Учитывались платежи с карт Яндекс.Денег и через Яндекс.Кассу, к которой сегодня подключено свыше 75 тысяч интернет-магазинов по всему миру.

далее →

10 января / Комментарии

С 1 по 8 января жители России потратили в интернете 23 млрд рублей

За период с 1 по 8 января жители России потратили 920 млрд рублей, из них 23 млрд — в сети. Самыми популярными товарами в традиционной рознице стали бытовая техника и электроника, ювелирные украшения и верхняя одежда. 

далее →

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