Come eseguire un'analisi di coorte con Google Analytics [Guida]

Non puoi controllare e gestire ciò che non puoi misurare . Per fortuna, i rapporti di Google Analytics sono il tuo meccanismo di conoscenza perfetto per misurare, pianificare e gestire campagne web . Per un lungo periodo è stato possibile eseguire un'analisi di coorte su Google Analytics tramite la funzione di segmentazione, che non era altro che un hack pubblicizzato sul web.

Ma con la disponibilità di una scheda di analisi di coorte dedicata, ora puoi eseguire un'analisi conclusiva che ti fornisce i dati comportamentali necessari che puoi sfruttare per mettere a punto i tuoi contenuti, le parole chiave e le strategie di web marketing. È possibile combinare tutti i report di coorte individuali e unirli in un PDF appropriato per presentare i dati in modo da aumentare l'efficacia di una campagna.

Nel mio ultimo post: A Look into: Cohort Analysis in Google Analytics, ho dettagliato alcuni vantaggi aziendali derivanti dall'esecuzione di un'analisi di coorte. In questa seconda parte, condividerò i passaggi di analisi essenziali che facilitano una corretta analisi di coorte .

Esecuzione della propria analisi di coorte

Per condurre un'efficace analisi di coorte, ti consigliamo di prendere nota dei seguenti punti prima di iniziare il lavoro:

(1) Assicurati di avere una domanda che ha bisogno di rispondere .

Ciò significa che l'analisi di coorte è finalizzata a ottenere informazioni utilizzabili per uno scopo specifico, ad esempio un'azienda che cerca dati che possano contribuire a migliorare il processo aziendale, la produzione del prodotto e persino l'esperienza utente complessiva. Quindi, per essere sicuri che questi processi possano essere ottimizzati, è essenziale che tu faccia il giusto tipo di domanda per trovare la soluzione giusta . Di nuovo - chiedi la domanda giusta e precisa .

(2) Definisci sempre le metriche che ti permetteranno di trovare la risposta giusta alla tua domanda.

Un'analisi di coorte completa richiede il riconoscimento delle proprietà specifiche di ogni evento. Questi eventi potrebbero includere i record degli utenti che effettuano il check-out, con le metriche avanzate che ti consentono di sapere quanto l'utente ha pagato.

(3) Identifica la tua coorte specifica della situazione (cioè le coorti che sono rilevanti per la tua analisi ).

Il processo di creazione di una coorte prevede l'analisi di tutti gli utenti in tempo reale e il loro targeting, o l'esecuzione di contributi basati su attributi per ottenere differenze rilevanti che evidenzieranno le loro caratteristiche come una coorte specifica.

(4) Una volta che hai tutti i tuoi dati, ora puoi procedere con l'analisi di coorte.

La ragione per cui l'analisi di coorte è così commercialmente popolare è perché le aziende possono utilizzare i risultati per identificare le carenze all'interno della loro azienda.

Come eseguire un'accurata analisi di coorte

Passaggio 1: estrazione dei dati grezzi

In uno scenario generale, le informazioni richieste per eseguire un'analisi di coorte sono memorizzate in un database fisico o virtuale di qualche tipo e devono essere esportate in un software basato su fogli di calcolo. È possibile utilizzare strumenti come MySQL o Microsoft Excel per ottenere questo risultato.

Ad esempio, se stai cercando di studiare il comportamento di acquisto dei consumatori, vorrai che i tuoi risultati siano leggibili e presentati sotto forma di una scheda dati o di una tabella di dati che includa un singolo record per ogni acquisto del cliente.

Corrispondentemente, ogni singolo record possiede un ID cliente che di solito è un tag alfanumerico univoco o un indirizzo e-mail valido, data, luogo e ora dell'acquisto, valore di acquisto totale e la prima data di acquisto del cliente, in genere nota come la "data di coorte". E nei tuoi casi generali, puoi sempre usare la query MySQL per richiamare tali informazioni.

Tuttavia, si desidera includere idealmente caratteristiche aggiuntive come una fonte di riferimento per i clienti, la SKU del loro primo acquisto. E per rendere il tuo lavoro molto più semplice, puoi utilizzare strumenti come le metriche per darti accesso automatico a questi attributi.

2. Creare identificatori di coorte

Per creare un identificatore di coorte hai intenzione di aprire i dati che hai estratto in Excel. Dopo aver estratto le caratteristiche della "coorte data", puoi condurre l'analisi della coorte sempre più popolare in cui puoi fare cose come confrontare le coorti di clienti in base a quando hanno fatto il loro primo acquisto.

Quindi, in un caso in cui potresti raggruppare le tue coorti in base a un mese specifico in cui hanno effettivamente effettuato il loro primo acquisto, devi prima tradurre ciascuno dei tuoi valori di "coorte data" in un bucket virtuale che sarà una rappresentazione di l'anno e il mese dell'acquisto iniziale del cliente.

3. Fasi del ciclo di vita del calibro

Dopo aver accertato la coorte a cui il cliente attribuisce, devi anche regolare la "fase del ciclo di vita" della tua analisi all'evento che si è verificato per quel particolare membro della coorte.

Se i clienti effettuano un acquisto in qualsiasi momento e il successivo dopo alcuni mesi, rientrano nella coorte della data di acquisto iniziale . Di conseguenza, il loro primo acquisto sarebbe anche in quella fase iniziale del ciclo di vita e il loro prossimo acquisto cadrebbe sotto la seconda fase del ciclo di vita.

Per calcolare con precisione la fase del ciclo di vita, è inoltre necessario verificare il tempo trascorso tra il primo acquisto del cliente e l'acquisto da te specificato.

4. Creare una tabella pivot e un grafico

Il passo finale della tua analisi di coorte è creare tabelle pivot . Queste tabelle sono fondamentali per la tua analisi perché ti permettono di calcolare un collettivo come una somma o anche una media, attraverso più dimensioni dei tuoi dati di coorte .

Se stai utilizzando la tabella pivot per la tua attività, per lo più devi doverne creare una che effettui una SOMMA dell'importo della transazione dei clienti, che mostra una riga per ogni coorte e una colonna per periodo di tempo rilevante.

Se hai problemi a visualizzare i tuoi dati, puoi visualizzarli facilmente sul più elementare dei grafici a linee di Excel.

Incartare

Sebbene le analisi di coorte siano state principalmente invocate per la fidelizzazione degli utenti e gli studi sul comportamento degli utenti, gli avatar di Google Analytics degli stessi possono essere sfruttati dagli esperti di analisi web per studiare metriche come visualizzazioni di pagina, durate delle sessioni, completamenti degli obiettivi .

Inoltre, è possibile studiare anche le metriche in termini di selezioni dell'utente, come query di ricerca per utente, durata della sessione per gruppo e visualizzazioni di pagina per un particolare utente.

Ce n'è abbastanza per aiutarti a capire meglio il comportamento dei tuoi utenti, l'efficacia delle tue tattiche di marketing e il successo del tuo mix di promozioni; fidati di questa guida e inizia le tue analisi di coorte avanzate con Google Analytics.

Ora Leggi: A Look Into: Cohort Analysis in Google Analytics

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