Блог

Трафік та перегляд сторінок – це добре. Але це мало про що свідчить. Багато трафіку здається дуже приємним результатом, але цей трафік може бути абсолютно марним. Плюс, трафік сам не говорить вам про те, що відбувається під поверхнею.

Наприклад, ви не знаєте, чи відвідувачі повертаються на ваш сайт. Чи підписуються вони на розсилку або купують пізніше. Як поводяться відвідувачі, порівняно з торішніми відвідувачами. Щоб дізнатися все в деталях і отримати докладну інформацію, яка зрештою зрушить вас з мертвої точки, потрібно копати трохи глибше. Усі основні показники необхідно оцінювати у розрізі різних сегментів.

Саме для цього існує інструмент когортного аналізу у Google Analytics. Що це таке, чому це важливо, і як зробити свій перший звіт про когорти ми обговоримо в цій статті.

Що таке когортний аналіз?

Когорта – це просто угруповання; група людей, об’єднаних за певною подібністю чи загальною характеристикою.

Подумайте про роздрібний магазин. У вас є когорта клієнтів, які здійснили покупку цього місяця. А так само є ті, які здійснили покупку цього ж місяця, але торік. У такому разі завдання когортного аналізу – визначити наскільки є прибутковими клієнти за поточний місяць у порівнянні з клієнтами за той же місяць минулого року. Все змінюється. Можливо, змінився асортимент.

Можливо, якість продукції змінилася. А може, ви вносили значні зміни на сайті. Ці зміни здаються незначними, але вони можуть дуже впливати на результат. Аналіз трендів та патернів у поведінці відвідувачів може дати багато корисної інформації про результати, до яких привели ті чи інші зміни. Отже, чому це важливо?

Чому когортний аналіз краще стандартних метрик

Google Analytics надає величезну кількість даних.

Analytics ідеально підходить для формування суджень з першого погляду, що базуються на поверхневих агрегованих даних. І це не сарказм, Analytics дійсно один з найкращих інструментів для оцінювання базових показників сайту, таких як ефективність певних джерел, або трохи глибше ефективність певних сторінок або певного контенту.

Але веб-сайти змінюються. Багато і часто змінюються: щоразу, коли ви переробляєте елементи сайту, пропонуєте новий продукт, оновлюєте пропозицію і т.д.

Дуже важливо розглядати ці зміни у контексті поведінки відвідувачів. Порівнювати кількість трафіку або час на сторінці для певної сторінки за цей місяць з тим же місяцем рік тому,може бути не дуже актуальним, якщо сайт зазнав великої візуальної зміни.

Тут нам і допоможе когортний аналіз. Це схоже на фільтр, який представляє дані таким чином, що ви отримуєте більш точні результати. Давайте порівняємо планшетний та мобільний із середнім значенням сайту протягом дня.

Цікаво, чи не так? Тільки подивіться на різницю у часі на сторінці!

Ця інформація цікава, але не зрозуміло, чи корисна вона і чи можна щось зробити, маючи тільки ці дані. Тому, давайте застосуємо когорти. Погляньмо на кількість нових відвідувачів, які покинули сайт сьогодні і подивимося, як багато з них повернуться наступного дня.

Тепер ми можемо копати глибше і дивитися, скільки людей повертаються на сайт (через Х днів з першого візиту).

Це наводить нас ближче до AARRR-метриків – модель «метрик для піратів». Називається так, тому що в її основі лежать п’ять етапів життєвого циклу користувача: залучення, активація, утримання, рекомендації, дохід – перші літери етапів англійською складаються в AARRR, схожий на бойовий клич піратів.

Ці зміни помітні як у цифрах, так і візуально.

На графіку показаний відсоток відвідувачів, що повернулися, по тижнях.

Блакитна таблиця під графіком це те місце, де починається найцікавіше. Таблиця показує відсоток відвідувачів, які повернулися на сайт через 7 днів після першого візиту. Друга колонка, Day 0, має на увазі дату з першої колонки.

Наступний стовпчик Day 1 має на увазі один день після того, як відвідувачі були на вашому сайті 9-го травня (May 9, 2017). Це означає, що 2.86% нових відвідувачів, які вперше потрапили на ваш сайт 9 травня повернулися на сайт вже наступного дня. Day 2 – це відсоток цих людей, які повернулися знову через 2 дні і т.д. Кожна дата All Users формує нову когорту. 9 травня – перша, 10травня – друга і т.д. І в кожної когорти є свій патерн відвідувачів, що повернулися. Згідно з цими даними, ми бачимо, що більшість нових відвідувачів, які потім повернулися на сайт, належать найдавнішій когорті (9 травня).

Як використовувати когортний аналіз в Google Analytics 

Відкрийте Google Analytics, натисніть на Аудиторії – Когортний аналіз:

Ось приклад того, що ви побачите:

• Налаштування звіту знаходяться над графіком

• Посередині ви побачите графік

• Таблиця нижче відображає показники за когортами та датами.

Давайте інтерпретуємо графік:

Як показник ми вибрали Дату першого відвідування (Acquisition Date) Day 0 – це день першого відвідування, Day 1 – день опісля і т.д.

Ви можете підібрати потрібні вам показники та діапазони когорт у налаштуваннях вище.

Розглянемо, які фактори доступні для аналізу:

• Тип когорти: За датою першого відвідування

• Розмір когорти: Сортування по днях, тижнях, місяцях

• Показники за категоріями:

На кажного користувача:

 Досягнуті цілі

 Перегляди сторінок

 Дохід

 Тривалість сеансу

 Кількість сеансів

 Транзакції

Утримання:

 Коефіцієнт утриманих клієнтів

Висновок

 Досягнуті цілі

 Перегляди сторінок

 Дохід

 Тривалість сеансу

 Кількість сеансів

 Транзакції

 Користувачі

Отже, що ми тут бачимо:

• Когорта 9 травня отримала 1.5 переглянутих сторінок на користувача;

• Та ж когорта отримала 0.03 перегляду сторінок на користувача наступного дня (Day 1).

Повернемося до початкової таблиці.

Ви запитаєте: «І як мені використовувати цю інформацію?»

«Так, тепер я знаю, що дуже маленька частина користувачів повертається наступного дня. І що мені робити?”

«Чому 2.86% когорти повернулася наступного дня для когорти 9 травня, але так не сталося для когорти 10 травня?»

Зараз розберемося. На щастя, Google Analytics дозволяє розглянути цей звіт ще детальніше. Зверніть увагу, що ми можемо застосовувати різні сегменти до цього звіту:

Знову повернемося до аналізу планшетного та мобільного трафіку.

Виберіть потрібний сегмент (Mobile and Tablet traffic) і ви побачите порівняння підсумкових даних із даними по вибраному сегменту:

Не помічаєте стрибок у відвідувачах, що повернулися, в когорті 11 травня (сегмент з мобільного і планшетного трафіку)? Звісно, ​​рано робити висновки, так як ми взяли надто маленький період для аналізу, однак, у цьому звіті є величезний потенціал.

Ви можете використовувати сегменти для джерел трафіку, наприклад, для органічного:

Хммм. Користувачі з органіки в когорті 11 травня повертаються набагато частіше за середній. Ви опублікували неймовірно цікаву посаду 11 травня? Можливо так, а можливо у вас з’являться інші, більш релевантні припущення.

Висновок

Когортний аналіз дозволяє переглядати дані щодо сегментів людей. Інструмент когортного аналізу Google Analytics допоможе вам помістити підсумкові дані веб-сайту під мікроскоп. Усього за п’ять хвилин ви можете швидко порівняти, як різні когорти порівнюються з іншими. Когорти дозволяють вам не тільки оцінювати, хто ваші найбільш прибуткові клієнти, але й чому (або що) вплинуло на них, що вони стали вашими найбільш прибутковими клієнтами.