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

22 октября / Комментарии

Назван топ-3 маркетплейсов в России

По закрытым данным аналитической компании AppAnnie, на российском рынке e-commerce лидером по активной месячной аудитории является AliExpress. Совокупная месячная аудитория приложений маркетплейса превысила 46 млн активных пользователей. 

далее →

21 октября / Комментарии

Россияне стали меньше времени тратить на онлайн-покупку продуктов

В 2021 году время, которое потребители тратят на выбор и покупку продуктов в интернете, сократилось, выяснили аналитики рекламного программатика Platforma («Платформа больших данных», совместное предприятие ВТБ и Ростелекома).

далее →

19 октября / Комментарии

Скрепыши vs Бравлы: самые популярные игрушки на Авито

Осенью торговые сети запустили акции, за участие в которых можно получить игрушки. Аналитики Авито выяснили, какие коллекционные предметы пользуются наибольшей популярностью среди пользователей площадки. В исследовании принимали участие Скрепыши 3 от торговой сети «Магнит» и Бравлы от торговой сети «Пятерочка».

далее →

18 октября / Комментарии

Долой сухость: россияне скупают увлажнители воздуха

С начала отопительного сезона пользователи Авито стали на 27% активнее интересоваться увлажнителями воздуха: батареи и радиаторы сильно сушат воздух в квартирах и домах, что может привести к плохому самочувствию жильцов и ухудшению состояния кожи, а также повышает риск подхватить болезнь.

далее →

15 октября / Комментарии

Google нашел короткий путь к сердцу покупателя

Каждый производитель, безусловно, хотел бы, чтобы путь его товаров и услуг к потребителю был максимально коротким. В фильме “Чего хотят женщины?” герой Мэла Гибсона достиг этой цели, обретя способность читать мысли людей после удара током. Google провел исследование, результаты которого помогут компаниям понять что же на самом деле хочет их потребитель и как легко и эффективно проложить кратчайший маршрут к потребительской корзине клиента.

далее →

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