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: Игорь Назаров

Подписаться на новости

28 февраля / Комментарии

Эмодзи повышают эффективность push-уведомлений

Маркетологи могут  показатели открытия push-оповещений на 85%, используя эмодзи. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования Leanplum и App Annie.

далее →

28 февраля / Комментарии

Онлайн и офлайн: где российские потребители покупают чаще

В 2016 году 88% российских потребителей, опрошенных онлайн, сказали, что хотя бы однажды совершали покупку в интернете, при этом показатель стабилен второй год подряд (в 2015 году он составил 89%), согласно данным глобального исследования взаимовлияния онлайн- и офлайн-торговли Nielsen. 

далее →

28 февраля / Комментарии

АКИТ совместно с агентством Proanalitics изучили скидки распродаж

АКИТ совместно с агентством Proanalitics представляет вам результаты исследования скидок на товары разных категорий, приуроченных к февральским праздникам. В данном исследовании было проанализированы как отдельные рекламные предложения, так и интегральное сравнение распродаж, связанных с праздниками.   

далее →

27 февраля / Комментарии

Merchant Center запустил диагностику для программы «Рейтинги товаров»

Google AdWords объявил, что в Merchant Center появился новый раздел «Diagnostics», предназначенный для участников программы «Рейтинги товаров». В нём компании смогут видеть информацию о проблемах, связанных с фидами отзывов.

далее →

27 февраля / Комментарии

ТОП-20 самых дорогих компаний рунета на 2017 год по версии Forbes

Компания «Яндекс» возглавила ежегодный рейтинг «20 самых дорогих компаний рунета – 2017», опубликованный в понедельник, 27 февраля, на сайте Forbes. Журнал оценил стоимость компании в $7600 млн, и по этому показателю «Яндекс» опередил прошлогоднего лидера - Mail.Ru Group.

далее →

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