Analiza kohortowa w Google Analytics

5 napisany przez Patrycja Niedziela, , 16 lipca 2015

Prowadzisz biznes w internecie? Zastanawiasz się czy jest opłacalny? Takie pytania powinien postawić sobie każdy przedsiębiorca. Dlaczego?


Jeśli chcesz wiedzieć, w jakim tempie rozwija się Twój biznes, zajrzyj do raportu analizy kohort, który znajdziesz w publikacjach Universal Analytics.

Czym jest kohorta i po co ją analizować?

To tak naprawdę grupa osób, które doznały tego samego doświadczenia w ciągu tego samego przedziału czasu. Najkrócej rzecz ujmując – to osoby, które łączy przynajmniej jedna, wspólna cecha. Tak naprawdę każda grupa użytkowników, która odwiedza Twój serwis to kohorta. Dlaczego warto poddawać analizie różne kohorty? Bo można uzyskać odpowiedzi na szereg nurtujących pytań:

  • Jak obecne działania reklamowe wpływają na moje cele biznesowe?
  • Jak zmiany na serwisie wpływają na daną grupę uczestników – czy osiągają oni lepsze wskaźniki lojalności i realizacji moich zamierzeń biznesowych?
  • Jak staż użytkowników mojego serwisu wpływa na liczbę zamówień?
  • Jak staż użytkowników mojego serwisu wpływa na średnią wartość zamówień?
  • Jak sezonowość wpływa na zachowania użytkowników w moim serwisie. Czy dane dni, tygodnie, miesiące różnią się w doświadczeniach użytkowników?

Jeśli poznamy już odpowiedzi na te pytania, możemy w sposób bardziej świadomy, planować kolejne działania promocyjne. Tak więc sprawdź koniecznie raport analizy kohortowej na swoim koncie Universal Analytics – porównaj zachowania wybranych grup użytkowników względem dni, tygodni, miesięcy. Wyciągnij wnioski i zaplanuj działania w dłuższej perspektywie czasowej by sprowadzić na swój serwis wartościowych odbiorców.

Stworzenie kohorty w Google Analytics zajmuje chwilę!

Wejdź w zakładkę analizy kohortowej, która znajduje się w sekcji Odbiorcy.

1

Następnie wybierz z menu nawigacyjnego:

2

Jeśli chodzi o typ kohorty – w chwili obecnej można wybrać tylko jeden wymiar, który dotyczy daty pierwszego pozyskania użytkownika. Nieco inaczej ma się wielkość kohorty, do której wliczani są użytkownicy pozyskani według wybranego dnia, tygodnia lub miesiąca. Dane do analizy wybierasz Ty – mogą to być dane związane z przychodami, odsłonami lub wskaźnikami, które w danym momencie są dla Ciebie ważne. Dane te mogą obejmować różny zakres dat – może obejmować kolejno ostanie 30 dni, 12 tygodni, 3 miesiące.

Zakres dat jest istotny, ponieważ trzeba wziąć pod uwagę, jaki czas potrzebny jest na podjęcie decyzji o realizacji transakcji. Sprzedajesz dobra luksusowe lub specjalistyczny sprzęt medyczny? W takim razie zdajesz sobie sprawę, że zanim dokona się zakupu takiego sprzętu, minie więcej czasu aniżeli ma to miejsce w przypadku zakupu np.: butów sportowych.

Jeśli poznasz swój biznes, będziesz mógł ocenić i określić hipotetycznie czas, jaki jest potrzebny na podjęcie decyzji zakupowej i określenie zakresu dat nie będzie stanowiło dla Ciebie problemu. Jak wygląda kohorta dotycząca bezwzględnych przychodów w Twoim sklepie internetowym? Chcąc poznać odpowiedź na to pytanie, posłużmy się poniższym przykładem analizy kohortowej:

3
Powyższy raport przedstawia przychody bezwzględne, jakie zostały uzyskane w sklepie internetowym. Raport ten obejmuje cały ruch (Ruch płatny, organiczny itd.).

Jak można odczytać dane z analizy?

W momencie pozyskania klienta (tydzień „zero”) suma przychodów w sklepie wyniosła 35 651 zł. Tydzień zerowy liczony jest od momentu, gdy internauta po raz pierwszy wszedł w interakcję z serwisem. W tym przypadku zawiera sumę przychodów z wszystkich analizowanych okresów „życia klienta”. Pozostałe tygodnie (tydzień 1, 2, 3 itd.), traktowane są jako kolejne kohorty. Suma przychodów jaka została wypracowana przez użytkowników w kolejnych tygodniach przedstawia się następująco:

  • W pierwszym tygodniu od pierwszej wizyty, kwota przychodu wyniosła 5 231 zł
  • W drugim tygodniu od pierwszej wizyty – 656 zł
  • W trzecim tygodniu od pierwszej wizyty – 1 303 zł
  • W czwartym tygodniu od pierwszej wizyty – 875 zł
  • W piątym tygodniu od pierwszej wizyty – 345 zł

Zwracamy tutaj uwagę na użytkowników pozyskanym między 3 a 9 maja. Wygenerowali oni przychód w tygodniu „zero”, na kwotę 1 158 zł, a w następnych tygodniach kolejne 760 zł (patrz: 3-ci i 5-ty tydzień).

Nasz przykład pokazuje zagregowane dane, ale warto zaznaczyć, że ich interpretacja w sposób nie jest do końca prawidłowa. Dlaczego? Otóż każdy analizowany przez nas tydzień jest pomniejszony o jeden przedział czasowy i odpowiednio dla tygodnia pierwszego wynosi on sumę wszystkich tygodni. Dla kolejnych przedziałów, liczba tygodni ulega zmniejszeniu o 1 przedział czasowy.

By uzyskać dokładne informacje na temat przychodów, sugeruję wyliczyć średnią sumę przychodów w ujęciu tygodniowym. Dzięki temu, dowiemy się, że średni przychód w pierwszym tygodniu pozyskania użytkownika wyniósł 2970,92 zł.

Zestawienie przychodów względem tygodni pozyskania użytkownika

tabela

Można zaobserwować, że użytkownicy, którzy zostali pozyskani w tygodniu „0”, wygenerowali tygodniowy przychód w wysokości 2970,92 zł. Chcąc wyrazić tę wartość względem tygodnia „0” widać, iż dodatkowy przychód to aż 25,82% przychodu wypracowanego w pierwszym okresie. Można wyciągnąć więc wniosek, że w ciągu następnych tygodni na serwisie zostanie wygenerowany dodatkowy/średni przychód, w wysokości 766,20 zł. Dane te dają możliwość planowania przyszłej strategii promocyjnej dla Twojego serwisu.

Analizując kohorty, skupiaj się na segmentacji danych, porównuj je względem siebie. Zestawienie różnych źródeł promocji (Organic, PPC, Facebook, itd.) umożliwiają analizę przychodów, jakie są generowane na Twoim serwisie z różnych kanałów promocji. Dzięki zastosowaniu analizy kohortowej względem różnych segmentów, uzyskasz informacje, jakie źródło przynosi Twojemu serwisowi lojalnych i zaangażowanych odbiorców.

Segment: Google CPC
4
Segment: Ruch bezpłatny
5
Jako przedsiębiorca zapewne wiesz, ile wynosi średni koszt kliknięcia w reklamę, dlatego też polecam Ci porównać uśrednioną wartość jednej wizyty jaka przypada na użytkownika (tzw. koszt pozyskania klienta). Dowiesz się ile średnio wypracowuje jeden użytkownik z wybranego źródła promocji.

Segment: Google CPC – uśredniona wartość jednej wizyty
6
Segment: Google CPC – uśredniona wartość jednej wizyty
7

Jak można zauważyć, analiza kohort daje nieograniczone możliwości porównywania różnych kanałów promocji, danych względem siebie. Umożliwia także planowanie dalszej strategii promocyjnej i osobiście uważam, że analizując te dane można o wiele skuteczniej przewidywać zjawiska jakie mają, lub będą miały miejsce w przyszłości.

Dowiedz się jak, wdrożyć nową wersję GA4 i zarządzać jej ustawieniami.

Nie zwlekaj, przeanalizuj swoje kohorty już DZIŚ!

5/5 - (1 vote)
Reklama w Internecie nie musi być droga!

Reklama w Internecie nie musi być droga!

Umów się na konsultację i poznaj propozycję naszych działań wraz z ich wyceną.

Marketing dla ludzi
Zapisz się do newslettera!
Zdobywaj wiedzę! Co dwa tygodnie otrzymasz najciekawsze artykuły na swoją skrzynkę e-mail!
...i dołącz do ponad 600 subskrybentów!