Когортный анализ в Google Analytics

Трафик и просмотры страниц — это прекрасные метрики, которые подсказывают, сколько пользователей приходит к вам на сайт и какая часть из них возвращается.

Большой трафик хорош для постов в блоге или для инвесторов. Но на его основе тяжело принимать какие-то решения и действовать. И что важнее, он показывает только то, что происходит на поверхности.

Например, вы не знаете, возвращаются ли эти пользователи, покупают они или подписываются. И как частота их посещений изменится через год. Кроме того, все привыкли рассматривать аудиторию в течение периода (например, месяца или недели). Но мало кто смотрит на то, как ведёт себя конкретный сегмент во времени (например, аудитория, привлечённая вашей новой рекламой в фейсбуке).

Чтобы выяснить ключевую информацию, которая, собственно, и двигает прогресс, вам надо копнуть немного глубже. Взгляните на эти базовые метрики под другим углом, учитывая информацию о сегментах.

Инструменты для когортного анализа от Google Analytics помогут. Мы перевели для вас статью от kissmetrics и добавили немного своего видения, чтобы разобраться, что такое когортный анализ, почему это важно и как запустить свой первый анализ уже сегодня.

Что такое когортный анализ?

Когорта — это отряд войска, десятая часть легиона в древнем Риме.

Подождите. Что-то не то. Аааа нам надо второе определение.

Вот так лучше. Когорта — это просто группа людей, объединённых из-за сходства или общей ценности.

Давайте представим себе магазин. У вас есть когорта клиентов, купивших на прошлой неделе. И другая группа, которая купила на этой же самой неделе, но год назад.

Тогда когортный анализ — это обработка числовой информации. С его помощью вы можете определить, как ведет себя каждая когорта и с какой вероятностью доходит до целевого действия. Это помогает оптимизировать рекламные кампании и оценивать эффективность взаимодействия с каждой когортой.

Со временем всё меняется. Может быть, изменились товары. Может, вы сменили поставщика и изменилось качество. Или, может, вы поработали над оформлением залов и наблюдаете за тем, как теперь посетители движутся к покупкам.

Несмотря на то, что эти изменения кажутся мелкими, они могут оказать большое влияние на вашу выручку. За решением, где расположить хлеб в продуктовом магазине, стоят большие исследования психологии покупателей.

Поэтому анализируя тренды и паттерны поведения пользователей на основе того, когда они покупали (т.е. дате привлечения), вы можете получить больше инсайтов о том, как на них влияют изменения (и почему).

Вот почему это важно (если не считать того, что теперь вы знаете, где прячется хлеб).

Почему когортный анализ лучше, чем стандартные метрики

Google Analytics даёт огромное количество информации.

Он идеален, чтобы с одного взгляда определять какие-то поверхностные показатели. Это один из лучших инструментов, чтобы отследить простые метрики сайта вроде просмотров с конкретного источника или копнуть чуть глубже и выяснить, какие результаты показывают отдельные страницы и части контента.

Но как и в примере с магазином, сайты меняются. Каждый раз, когда вы проводите редизайн, выкатываете новый функционал, меняете торговое предложение или вносите любые другие изменения. Да и не только сайт, меняется взаимодействие с этими пользователями в офлайн, меняются рекламные кампании и т. д.

Когда происходят изменения, очень важно добавить контекста к вашим метрикам. Сравнение трафика или продолжительности сеанса на конкретной странице сайта сейчас и год назад может быть не очень релевантным, если вы не учитываете визуальных изменений на этой странице, которые провели за этот год.

В этом вам помогут когорты. Это похоже на то, как вы накладываете фильтр (то есть контекст) на фотографию (т.е. информацию), с которой вы работаете. Такие детали могут привести к новым шедеврам.

Например, когорта пользователей, которые пришли с контекстной рекламы и на вашем новом лендинге. Вы можете узнать, как они вели себя на протяжении определённого времени (недели или месяца).

Давайте посмотрим, как трафик с планшетов и мобильных соотносится со средними значениями в течение дня.

Достаточно информативно, верно?

Посмотрите на эту разницу во времени на сайте:

Эта информация достаточно интересна, но не так полезна или действенна сама по себе.

Поэтому давайте добавим когорту. Посмотрим на количество посетителей, которые пришли на ваш сайт сегодня в первый раз, и сколько из них вернулись на следующий день.

Теперь мы можем углубиться в то, сколько из них возвращаются на наш сайт (через Х дней с их первого посещения).

Это подводит нас ближе к активации, возвращению и прочим метрикам, о которых все так беспокоятся и говорят, но так и не измеряют.

Вы можете посмотреть эти изменения как в числах, так и в графиках.

Как насчёт английской версии сайта?

Сначала построим график, показывающий процент повторных визитов за 7 дней (по умолчанию).

Красочная сравнительная таблица под графиком показывает, где пользователи начинают нагреваться и активироваться в продукте (в прямом смысле — чем ярче цвет, тем «горячее» пользователи).

Таблица показывает, какой процент пользователей вернулся на ваш сайт за последние 7 дней с момента их первого посещения.

Вторая колонка слева, День 0, отражает 100% пользователей.

Следующая колонка, День 1, показывает количество вернувшихся на сайт на следующий день.

Это значит, что 2,86% людей, которые заходили на ваш сайт впервые 9 мая, вернулись на следующий день. День 2 показывает, сколько процентов посетили сайт снова через 2 дня и так далее.

Каждая дата под Всеми пользователями начинает новую когорту. Итак, 9 мая — это первая когорта, 10 мая — вторая, и так далее. И у каждой из них свой паттерн возвращения пользователей.

Если посмотреть на пример, в самой старшей когорте, от 9 мая, больше всего пользователей вернулись на сайт после первого посещения.

ИНформативно? Вроде того.

Ну, если это было недостаточно сложно для вас, то сейчас будет информация для безнадёжных гиков.

Как использовать инструменты когортного анализа в Google Analytics

Давайте пошагово пройдём и посмотрим, как вы можете использовать Google Analytics (GA) для анализа своих когорт.

Зайдите в GA, выберите Аудитория (Audience) и в выпадающем списке найдите Когортный анализ (Cohort Analysis):

Вот как будет выглядеть когортный анализ без настройки:

• Все настройки отчёта и метрик всегда находятся вверху;
• Посередине находится большой график (он, конечно, полезен, но больше для визуального отображения);
• Таблица внизу показывает результаты по когорте и дате.

Вот что показывает огромный график посередине:

Вот как информация располагается в этом графике. День 0 — это дата вашего привлечения. День 1 — следующий день, день 2 — еще через день и т. д.

Сверху вы можете выбрать факторы, которые будут определять вашу когорту:

Вот основные факторы, которые вы можете анализировать:

• Тип когорты: привязана к дате первого посещения;
• Размер когорты: Отсортировано по дню, неделе или месяцу;
• Метрики категории:

   

• На каждого пользователя:

•  

  • Достигнутых целей на пользователя;
  • Просмотров страниц на пользователя;
  • Доход на пользователя;
  • Длительность сеанса на пользователя;
  • Сеансов на пользователя;
  • Транзакций на пользователя.
• Удержание:
  • Коэффициент удержания клиентов;
• Итого:
  • Достигнутые цели;
  • Просмотры страниц;
  • Доход;
  • Длительность сеанса;
  • Сеансы;
  • Транзакций;
  • Пользователей.

Можно выбрать любую метрику в выпадающем списке:

Например, вы хотите знать, сколько страниц просмотрел пользователь (показатель), отсортировав группы по дням (размер когорты) за 7 дней (диапазон дат). Тогда просто выберите эти параметры в выпадающем меню:

Затем вы получаете следующий график:

Итак, что вы здесь видите:

• В когорте от 9 мая каждый пользователь в среднем просматривал по 1,5 страницы;
• В этой же когорте на следующий день (День 1) было по 0,03 просмотра страниц.

Теперь давайте вернёмся к первому графику с вот такой информацией:

Вы можете спросить «Как использовать эту информацию?»

Что можно сделать, когда вы видите, что только малая часть посетителей возвращаются на следующий день (или через день)?

Почему эти 2,86% из когорты приходят на сайт на следующий день, но в других когортах происходит такой провал?

Давайте выясним.

К счастью, GA позволяет глубже сегментировать эти отчёты. Таким образом вы не застрянете в догадках. Обратите внимание, сверху вы можете добавить сегменты для лучшей аналитики:

Давайте проанализируем трафик с мобильных и планшетов:

Выберите его и сравните две когорты:

1. все пользователи и 
2. с трафиком с мобильных и планшетов.

Итак, эта информация показывает нам когорты людей, отсортированных по дате, кто заходил на наш сайт на следующий день после первого посещения с мобильных и планшетов (какое скучное описание такого простого примера!)

Но посмотрите на возвращение «мобильных» пользователей на 2 и 3 день в когорте от 11 мая.

Очевидно, наши заключения в этом случае ограничены, потому что это крошечный пример слишком ограниченный по времени. Однако вы можете оценить потенциал.

Если этого недостаточно, вы можете сегментировать только по мобильным или даже по источникам трафика вроде Органический поиск, Прямые заходы и так далее (если вы мазохист).

Например, вот как выглядят когорты из органического поиска:

Хм, интересно. Пользователи из органического поиска в когорте от 11 мая возвращаются чаще обычного. Был ли в тот день новый пост в блоге, который возвращал их обратно? Не знаю. Но вы уловили идею.

Заключение

Когортный анализ позволяет просматривать информацию по сегментам пользователей.

Бизнес всех мастей и размеров может использовать его для того, чтобы определить, какие изменения (если вообще какие-то) лучше всего сказались на общих показателях.

Инструмент для когортного анализа Google Analytics может помочь по-другому преподнести собирательную информацию о трафике сайта.

Всего за пять минут вы можете сравнить разные когорты друг с другом. И затем соотнести эти показатели с собственными действиями или маркетинговыми решениями, которые могли иметь значение.

Они помогут не только выяснить, кто самые прибыльные клиенты, но и почему (и что) повлияло на них таким образом. И что еще вы можете сделать (или перестать делать), чтобы масштабировать результаты.

Высоких конверсий.

С удовольствием, Carrot Quest.