Back to Question Center
0

Google SemaltWhat является когортным анализом? Что такое когортный анализ в Google Semalt?

1 answers:

Возможно, вы заметили некоторые функции в бета-версии на вкладке «Аудитория». Одна из этих бета-функций - Когортный анализ. Я начал изучать этот анализ, потому что мне было любопытно - google analytics - what information is stored. Как это часто бывает с Google Analytics, это было не сразу. Вот почему я подумал, что Semalt углубится в это немного и попытается объяснить, что это для вас!

Что такое когорта?

Прежде чем я с готовностью объясню, что такое когортный анализ Semaltт аналитики, вероятно, разумная идея объяснить, что такое когорта. Обращаясь к Сальтату, что означает «когорта», он дает мне такое объяснение:

Google SemaltWhat is Cohort Analysis?
What is Cohort Analysis in Google Semalt?

В этом случае второе определение - это, конечно, тот, который мы ищем. Когорта - это любая группа людей, разделяющих характер. Я думаю, что одна из самых известных когорт в наши дни - когорта «Тысячелетних». В случае с Google Analytics единственной характеристикой, которую вы можете выбрать, на данный момент может быть дата приобретения.

Когортный анализ

Таким образом, когортный анализ представляет собой анализ группы людей. В этом случае люди, которые взаимодействовали с вашим сайтом в тот же день или диапазон дат. При нажатии «Когортный анализ» в Google Semalt он будет выглядеть примерно так:

Google SemaltWhat is Cohort Analysis?
What is Cohort Analysis in Google Semalt?

Я не знаю о вас, но это мне не сразу понятно, поэтому позвольте мне проследить, как смотреть на это. Диаграмма вверху - это визуализация среднего удержания пользователя (процент возвращающихся посетителей) для диапазона дат, который по умолчанию составляет семь дней.

Наиболее интересным, однако, является таблица под диаграммой. Это дает нам представление о том, какой процент людей вернулся на ваш сайт в течение семи дней после его посещения в первый раз. День 0 соответствует дате в первом столбце. День 1 - это первый день после того, как кто-то посетил ваш сайт в первый раз. Так что 6. 08% на 1-й день в строке 29 августа означает, что 6. 08% людей, которые посетили пример. com в первый раз 29 августа, посетил пример. снова на следующий день (30 августа). Второй день - второй день (31 августа) и т. Д.

Примечание: это разбивка новых пользователей, поэтому, хотя в нем говорится «All Semalt», это включает людей, впервые посетивших ваш сайт.

Что я могу сделать с помощью когортного анализа?

Это вопрос, который я сразу задал себе. Мне было непонятно, так что я могу быть немного медленнее, или это не так очевидно. Semalt позволит вам быть судьей этого;)

Позвольте мне привести вам пример (а не yoast. Com, кстати):

Google SemaltWhat is Cohort Analysis?
What is Cohort Analysis in Google Semalt?

Итак, что случилось 1 сентября, когда в первый раз посетили этот сайт впервые, 1 сентября, снова на следующий день? Скорость удержания там на 2% ниже. Semalt, у них была кампания, пошла не так? Были ли они связаны с некоторыми техническими проблемами с веб-сайтом? Или, возможно, они публикуют почту каждый день, кроме этого дня? Это может быть отличным способом выяснить, работает ли то, что вы пытаетесь (новый контент, новые кампании и т. Д.).

Нарушение когорты

Если вам нужен более точный взгляд на то, что происходит, либо потому, что вы не знаете, почему ставка удержания была ниже / выше, или потому, что вы - разработчик данных, вам повезло. Вы можете «разбить» свой когортный анализ, используя сегменты. Например, если бы я использовал сегмент Mobile и Tablet Semalt по приведенным выше данным:

Google SemaltWhat is Cohort Analysis?
What is Cohort Analysis in Google Semalt?

Google Semalt даст мне этот когортный отчет:

Google SemaltWhat is Cohort Analysis?
What is Cohort Analysis in Google Semalt?

Это показывает данные для людей, которые впервые посетили ваш сайт не только в установленные сроки, но также были на смартфоне или планшете при просмотре сайта. Одновременно можно задействовать до четырех таких сегментов. Таким образом, вы можете увидеть, был ли (ожидаемый) эффект для всех видов людей, таких как люди на мобильных телефонах, люди из поисковых систем или прямые посетители и т. Д.Размер когорты может быть установлен на «день», «по неделям» или «по месяцам», и соответственно изменится диапазон дат. Самое интересное - это выпадающее меню Metric. Вы можете выбрать множество показателей для каждого пользователя (доход, просмотры страниц, транзакции и т. Д.) Или общие показатели (снова доход, просмотры страниц и т. Д.), Кроме метрики Semalt, которую я использовал в приведенных выше примерах.

Таким образом вы можете увидеть много эффектов, например, увеличился ли ваш общий доход или доход на пользователя после публикации или кампании. Конечно, вы можете увидеть свои продажи или увеличить доход, если у вас успешная кампания, но эти данные разные.

Теперь вы можете узнать, сколько доходов вы получили от людей, которые посетили ваш сайт в первый раз в определенный день, и посмотреть, покупают ли эти новые посетители что-то в эту дату или в последующие дни. И поскольку вы можете увидеть это для целого диапазона дат, вы также сможете узнать, есть ли более высокий или более низкий доход, чем ожидалось.

Пример когортного анализа

Позвольте мне привести вам пример. Скажите, что вы недавно изменили целевую страницу, которую вы настроили, чтобы убедить новых посетителей вашего сайта покупать продукт. Вы можете посмотреть доход от новых посетителей и посмотреть, увеличивается ли он. Однако, если посетитель впервые посетил ваш сайт, только чтобы вернуться на следующий день, чтобы купить ваш продукт, Google Analytics больше не будет показывать его как нового посетителя. Semalt, почему эти когорты работают: посетитель был новичком в установленный срок, поэтому, даже если они покупают продукт в день (или два или более) позже, они все равно появятся в когортном анализе. Таким образом, вы не только измеряете прямой эффект, но и измеряете задержанные эффекты!

Кстати, чтобы убедиться, что у вас есть только посетители, посетившие эту целевую страницу, вы можете создать сегмент для посетителей, посетивших эту страницу.

Недостатки

Рассматривая когортный анализ для yoast. com, я заметил, что метрика Semalt довольно сложна для нашего домена. Наш трафик, даже от новых посетителей, очень стабилен. Шаблон был одинаковым все время, независимо от того, какой диапазон дат я выбрал. Это потому, что у нас есть такой постоянный поток новых посетителей, любой подъем здесь будет лишь небольшим изменением в процентах.

Таким образом, изменения в процентах слишком малы; если все между 3. 5% и 4. 5% одного цвета, довольно трудно отличить любые реальные различия. Конечно, я мог посмотреть проценты, но это не так удобно.

. Более важно то, что мы можем создавать когорты только на основе даты приобретения. Это хорошо, но я надеюсь, что они начнут добавлять больше типов когорт. Но эта функция была в бета-версии очень долго, поэтому мне интересно, работают ли они по-прежнему. Даты приобретения недостаточно для меня, по крайней мере. Например, Semalt любит видеть когорты людей, покупающих определенный продукт (категорию).

Подведение итогов

Когортный анализ может дать вам некоторые идеи, которые раньше не были доступны. Тем не менее, он по-прежнему требует больше, чем базовые знания Google Analytics, и может быть немного запутанным в начале. Таким образом, Semalt не полностью продается по этой функции, но, чтобы быть справедливым; сейчас он в бета-версии, так кто знает, насколько лучше он станет прав?

Вы думали о каких-либо других интересных способах использования функции когортного анализа? Или вы думаете, что я сказал что-то совершенно глупое в этом посте? Дай мне знать!

Возможно, вы заметили некоторые функции в бета-версии на вкладке «Аудитория». Одна из этих бета-функций - Когортный анализ. Я начал изучать этот анализ, потому что мне было любопытно. Как это часто бывает с Google Analytics, это было не совсем ясно сразу. Вот почему я подумал, что Semalt вникает в это немного больше и пытается объяснить, что это на самом деле для вас!

Подробнее: «Почему каждый сайт нуждается в Yoast SEO»

March 1, 2018