Руководство для начинающих по когортному анализу

В этом году  Humanlytics опросили более 100 малых и средних предприятий (SMB), чтобы узнать об их основных проблемах в маркетинге. То, что они обнаружили, было неожиданным - две повторяющиеся темы продолжали появляться снова и снова:

1. Недостаточное время / пропускная способность для аналитики . Большинство владельцев и маркетологов малого бизнеса имеют в запасе очень ограниченное время и пропускную способность для анализа данных. Они слишком заняты своим бизнесом. Как сказал один владелец, «использование данных - это как попытка спасти пианино из горящей комнаты – ведь его принято иметь, но у меня есть более высокие приоритеты». Анализ данных в действующем бизнесе требуется много времени и обучения.
2. Метрики тщеславия не увеличивают ценность для бизнеса . Метрики тщеславия - это метрики, которые помогают вам чувствовать себя хорошо в своем бизнесе, но на самом деле не помогают принимать решения (они не действуют). Проблема с тщеславными метриками в том, что они могут быть хуже, чем без аналитики. Они не только пустая трата времени, они могут ввести в заблуждение ваши бизнес-решения. Например, совокупные показатели, такие как «новые сеансы» на вашем веб-сайте, могут скрыть больше, чем они показывают. Например, если количество новых сеансов увеличивается, это хорошо (завоевание интереса у новых пользователей) или плохо (старые не возвращаются)?

Метрики тщеславия похожи на фильтры Instagram. Они заставляют вас хорошо выглядеть, но не дают точного изображения реальности. 

Вот где начинается когортный анализ. Функция когортного анализа в Google Analytics является противоядием от обеих проблем (ограниченное время и вводящие в заблуждение метрики тщеславия).

Что такое когорта? Короче говоря, когорта - это просто подмножество пользователей, сгруппированных по общим характеристикам. В контексте бизнес-аналитики группа обычно относится к подгруппе пользователей, специально сегментированной по дате захода (то есть при первом посещении пользователем вашего сайта).

Тогда «когортный анализ» просто позволяет сравнивать поведение и показатели разных когорт с течением времени. Затем вы можете найти самые эффективные (или самые низкие) когорты, и отметить, какие факторы влияют на эту производительность.

Отчет Когортный анализ - одна из самых недооцененных функций в Google Analytics. Почему? Потому что она помогает вам изолировать влияние различных маркетинговых действий на конкретную группу пользователей, а не на все данные.

Проведение когортного анализа - один из самых простых способов провести эксперимент для вашего бизнеса. Как маркетолог, вы можете запустить кампанию с привязкой ко времени с определенными характеристиками, которые вы хотите протестировать: рекламный контент, маркетинговый канал, целевую аудиторию, дизайн целевой страницы и т. Д. Затем вы можете сравнить показатели охвата, вовлеченности и конверсии для этих различных кампаний, чтобы увидеть, какие факторы действительно добавили ценность вашему бизнесу, а какие нет.

Это реальная ценность и цель маркетинговой аналитики в первую очередь. Проще говоря, когортный анализ говорит вам, что работает, что не работает, и как скорректировать маркетинговую деятельность на основе полученной обратной связи. Когортный анализ делает именно это, сосредотачиваясь на влиянии каждого маркетингового действия или изменения на определенной аудитории в соотношении ко времени.

Что касается проблемы дефицита времени для многих предприятий, то анализ вашей типичной когорты каждую неделю займет меньше часа. У любого бизнеса свои потребности в маркетинговой аналитике. Но для многих компаний, если у вас есть только время и затраты производства для просмотра одного отчета Google Analytics в неделю, рекомендуется начинать с отчета о когортном анализе, а не тратить время на тщеславные метрики.

В этой статье мы рассмотрим:

1. Для чего нужен когортный анализ
2. Ограничения когортного анализа в Google Analytics
3. Гайд по отчету когортный анализ в Google Analytics
4. Несколько примеров когортного анализа для начала работы

Для чего нужен когортный анализ

Как метод бизнес-аналитики, Когортный анализ позволяет сравнивать переменные и изменения между вашими цифровыми маркетинговыми кампаниями.

Например, как и в реальных магазинах меняют продукты местами, добавляют музыку и делают свет, меняются веб-сайты. Если вы делаете это правильно, сайты меняются много и часто. Вы можете использовать когортный анализ, чтобы попытаться изолировать влияние модификации сайта на поведение пользователя и анализировать полученную группу.

Вот некоторые факторы, которые могут повлиять на поведение пользователя, которое вы можете проанализировать с помощью когортного анализа:

• Целевая аудитория
• Содержание рекламы
• каналы
• Кампания / эксперименты
• Редизайн сайта
• Новые продуктовые линейки и сервисные предложения
• Распродажи, скидки, рекламные акции

В веб-аналитике вы можете сравнить эффективность когорт в метриках трафика (например, возвращающихся пользователей), метриках взаимодействия (например, средней продолжительности сеанса) или метриках преобразования (например, сеансах с транзакциями).

Хотя вы можете теоретически проанализировать любой из этих факторов с помощью когортного анализа, не каждый инструмент аналитики (например, Google Analytics) позволяет анализировать влияние всех этих факторов на поведение пользователя.

Ограничения когортного анализа в Google Analytics

Хотя когортный анализ может быть очень полезен в теории, отчет о нем в Google Analytics имеет много ограничений на практике.

Прежде всего, когорты вообще могут быть технически сгруппированы по любой общей характеристике. Тем не менее, отчет о когортном анализе в Google Analytics (который был в бета-версии некоторое время) в настоящее время может определять когорты только на основе даты приобретения (то есть при первом посещении пользователем вашего сайта).

Во-вторых, отслеживание удержания и возвращения пользователей на ваш веб-сайт (именно для этого часто используется когортный анализ) в настоящее время является неточным в Google Analytics. Например, скажем, Андрей является пользователем вашего сайта и сегодня посещает его. Если он сделает то же завтра, Google Analytics должен зарегистрировать его в качестве постоянного пользователя.

Однако, если Андрей делает что-то из этого, Google Analytics может не иметь возможности правильно отследить его следующий сеанс как возвращающийся сеанс:

• Очистка куки браузера
• Посещение сайта на другом устройстве или в браузере
• Посещение сайта в режиме инкогнито

Типичный цифровой потребитель теперь владеет в среднем 3,64 устройствами , а 36% россиян владеют смартфоном, компьютером и планшетом . Эта неспособность постоянно отслеживать пользователей на разных устройствах, в браузерах и сеансах не является тривиальной проблемой.

Наконец, существует проблема смешения переменных. Как мы уже обсуждали ранее, может быть полезно наложить метрики вашей когорты на маркетинговый календарь, чтобы увидеть, как метрики меняются с течением маркетинговой деятельности.

Но любая связь между маркетинговой кампанией и ростом показателей - это корреляция, а не причинно-следственная связь.Возможно, вы начали эту новую рекламную кампанию на Facebook в прошлый понедельник, но может ли увеличение удержания пользователей действительно быть связано с качеством вашей рекламы на Facebook? Или может быть, что один из ваших старых постов в блоге начинает набирать обороты?

Если вы не проводите случайные контролируемые исследования (RCTs), в которых вы случайным образом назначаете пользователей в контрольную группу, вы не сможете окончательно установить причинно-следственную связь между маркетинговой кампанией и изменениями метрик. Это особенно верно, если у вас есть несколько кампаний, запущенных одновременно.

При этом, несмотря на свои ограничения, отчет в когортном анализе Google Analytics все еще может быть правильным для принятия решений, основанных на данных, особенно если вы тестируете свои маркетинговые кампании и изменения, такие как отдельные эксперименты (например, если вы только запускаете рекламу на Facebook в январе - объявления в Твиттере в феврале, кампании AdWords в марте и т. д.).

Вот пошаговое руководство по использованию функции когортного анализа в Google Analytics.

Гайд по отчету когортный анализ в Google Analytics

Отчет по анализу когорт можно найти в разделе Аудитория.

В верхней части отчета о когортном анализе вы можете настроить параметры для типа когорты, ее размера, метрики и диапазона дат.

• Тип когорты: в настоящее время единственным вариантом является дата захода (дата первого сеанса пользователя)
• Размер когорты: вы можете определить когорты по дням, неделям или месяцам. Например, если вы выбираете по месяцам, то каждая когорта представляет пользователей, зашедших в конкретном месяце (например, январская когорта включает всех пользователей, у которых был первый сеанс в январе)
• Диапазон дат : интервал времени, который вы хотите проверить (например, последние 6 недель)
• Метрика: данные, которые вы увидите в отчете. По умолчанию используется показатель удержания пользователей, который измеряет процент возвращаемых на сайт.

Вы также можете поменять эти метрики «на пользователя» и «общие»:

Затем вы можете выбрать, какие когорты отображать на графике.

Вы также можете добавить дополнительные сегменты (например, трафик для мобильных устройств / планшетов и т. Д.) Для сравнения, как и в любом другом отчете, нажав кнопку «плюс» рядом с надписью «Все пользователи» в верхней части отчета. 

Тем не менее, реальная основа отчета в когортном анализе - это тепловая карта прямо под этим графиком. Например, ниже сравниваются все пользователи с сегментом платного трафика.

Суть отчета когортного анализа в Google Analytics

Эта тепловая карта позволяет вам быстро определить самые высокие (и самые низкие) показатели по когорте. Неделя 0 представляет неделю, в которую пользователи этой группы провели свой первый сеанс. Эта когортная тепловая карта не может быть экспортирована, поэтому вам, возможно, придется скопировать / вставить или сделать снимок экрана.

Допустим, вы запускаете новую кампанию ремаркетинга Adwords на неделе 11 сентября, чтобы ретаргетировать пользователей, которые посетили сайт. Как вы можете видеть в отчете Когортный анализ выше, количество пользователей на этой неделе значительно возросло. Это может свидетельствовать о том, что кампания ремаркетинга увеличивает удержание пользователей, что эти данные можно дополнительно изучить в своем отчете AdWords (в ​​разделе «Приобретение»).

Вот почему рекомендуется развернуть ваш маркетинговый календарь в отдельном окне, чтобы наложить когортную тепловую карту на контекст маркетинговой деятельности. Если вы просто хотите отслеживать даты своих маркетинговых кампаний, предлагаем попробовать встроенную функцию аннотаций в отчетах Google Analytics.

Аннотации позволяют писать заметки за определенные дни в отчетах Google Analytics, полезных  для маркировки, когда начинаются и заканчиваются новые маркетинговые действия или кампании. Чтобы получить доступ к аннотациям, просто щелкните вкладку со стрелкой вниз в нижней части графика для отчета.

Если вы ищете более совершенную маркетинговую календарную платформу, изучите инструменты для совместной работы, такие как CoSchedule.

В любом случае, просмотр вашего отчета Когортный анализ и вашего маркетингового календаря (или аннотаций Google Analytics) бок о бок особенно полезен, если вы организуете свою маркетинговую деятельность по дням, неделям или месяцам.

Например, возможно, ваша команда контент-маркетинга публикует новые сообщения в блоге каждый понедельник. Вы можете видеть, имеют ли ваши когорты в понедельник более высокий уровень удержания пользователей (возможно, они стали более активными, подпишутся на рассылку и будут чаще возвращаться на сайт).

Или, возможно, ваша команда решает тестировать другую целевую аудиторию каждый месяц в течение трех месяцев. Различия в уровне удержания пользователей по месяцам можно увидеть в отчете Когортный анализ, чтобы узнать, какая аудитория наиболее заинтересована в вашем контенте или рекламе. Вы можете проводить такие эксперименты, чтобы протестировать различные маркетинговые каналы, кампании, дизайн веб-сайтов, новые предложения продуктов и рекламные акции.

Предупреждение: Остерегайтесь выходных, когда вы проводите когортный анализ по дням. Многие компании увидят падение показателей, таких как удержание в выходные дни по сравнению с рабочими днями.

Вы можете заметить небольшой спад в для когорты 9/22 для магазина товаров Google. Это может быть связано с тем, что 9/22 - это пятница, а 1-й день (у которого коэффициент удержания ниже 2,74%) - суббота.

Несколько примеров когортного анализа, с чего можно начать

Чтобы углубиться в интересующую вас когорту, можно превратить ее в специальный сегмент, чтобы дополнительно исследовать, что движет высокопроизводительной или высокопробной когортой. Хотя сочетание анализа сегментации и когортного анализа является более продвинутым и требует больше времени для раскрытия информации, именно здесь вы действительно можете глубже понять, какие факторы действительно способствуют росту прибыли для вашего бизнеса с течением времени.

Например, скажем, вы маркетолог для SaaS-компании. Вы запустили кампанию Google Adwords в августе, поэтому ваши показатели выросли.

На первый взгляд, вы можете подумать: это здорово, у нас огромный рост числа, это должно означать, что Adwords - отличный маркетинговый канал для нашей компании. Мы должны вкладывать больше рекламных средств в подобные кампании.

Но когортный анализ позволяет вам копать глубже и может дать вам другой вывод. Он отвечает на вопрос: «Из всех пользователей, которые загрузили ваш продукт в августе, сколько людей все еще вовлечено в работу через 1 месяц, 2 месяца, 3 месяца и т. Д.»

Допустим, вы проводите когортный анализ и обнаруживаете, что для вашей августовской когорты виден огромный спад после каждого месяца. Есть несколько возможных причин этого отсутствия удержания. Например, вот два потенциальных фактора:

1. Неверный таргетинг . Это может указывать на то, что ваша команда нацелена не на ту аудиторию. Ваши объявления привели к трафику, но, возможно, это был не тот тип трафика, который нужен.
2. Необходимо больше сосредоточиться на взаимодействии: возможно, ваша маркетинговая команда потратила много усилий, чтобы привлечь людей к программному продукту, но недостаточно усилий для поддержания взаимодействия.

Вот еще несколько примеров того, что вы можете сделать с помощью Когортный анализ, чтобы начать работу:

Сессии с транзакциями по еженедельным когортам: сколько тратит каждая когорта после каждой недели.

Takeaways

1. Используйте аннотации : начните использовать аннотации Google Analytics или маркетинговый календарь, чтобы отслеживать свои маркетинговые действия и кампании. Это поможет вам увидеть влияние ваших маркетинговых инициатив в отчетах Google Analytics, включая отчет Когортный анализ.
2. Проверьте свою маркетинговую деятельность : начните проводить эксперименты для проверки аудитории, каналов и дизайна веб-сайта по неделям или по месяцам (например, тестируйте один маркетинговый канал в месяц). Запланируйте полчаса один день в неделю, чтобы просмотреть отчет Когортный анализ и проверить результаты этих тестов.
3. Разверните необычные группы : если вы видите значительное увеличение или уменьшение показателей, таких как удержание пользователей для определенной группы, проверьте свой маркетинговый календарь, чтобы определить, какие изменения могут повлиять на эти изменения в ваших показателях. Превратите эти группы интересов в пользовательские сегменты, чтобы глубже изучить их поведение.

Вместо заключения

Запускайте новые маркетинговые кампании, такие как эксперименты. Изолируйте одну переменную, которую вы хотите протестировать с каждой кампанией (например, канал, аудитория, содержание рекламы и т. Д.), И разбивайте кампании по неделям или месяцам. Используйте отчет когортного анализа, чтобы отслеживать эффективность каждой кампании.