Когортный анализ в Google Analytics: пошаговая инструкция

Сегодня нет инструмента, с точностью до сотых измеряющего влияние той или иной тактики продвижения на лояльность пользователя. Да что говорить, если даже долговременный эффект от применения конкретных инструментов и тактик Google Analytics научился измерять только в январе 2015 года. Зато отчет по когортному анализу в GA позволяет снять любые претензии в духе «прошел уже целый месяц, где результаты».

Для того, чтобы понять, что же такое когортный анализ, давайте определимся, что такое в принципе когорта.

Когорта — это группа людей (посетителей), сформированная особым образом по временному признаку: например, месяцу регистрации, месяцу первой транзакции или первого посещения сайта.

В экономике, социологии и медицине такие группы людей и называются когортами, а метод их исследования — когортным анализом.

Какие данные показывает отчёт «Когортный анализ» в Google Analytics?

В отчете можно посмотреть данные из четырех блоков: тип и размер когорты, показатель и диапазон дат.

Тип когорты

Признак, по которому мы будем собирать когорту. На момент написания статьи в Google Analytics можно строить когортный анализ только по «Дате первого посещения». Однако поскольку тип когорты при построении отчета мы выбираем из выпадающего списка, есть надежда, что в дальнейшем Google добавит и другие варианты типов когорт.

Размер когорты

Этот параметр определяет, какой временной интервал будет отведён под каждую когорту. На данный момент есть возможность выбора построения когорт по дням, неделям и месяцам. Выбрав размер по дням, отдельной когортой будут считаться посетители за определённый день — например, посетители, впервые зашедшие на сайт 03.08.2015. Если выбрать неделю, то когортой будут все посетители, впервые зашедшие на сайт в период с 3.08.2015 по 09.08.2015. Аналогичная ситуация с месяцами.

Показатель

Пожалуй, наиболее важная настройка данного отчёта. Вы можете выбрать 1 из 14 возможных показателей, который планируете проанализировать в разрезе когорт. Рассмотрим детально все существующие (на момент написания статьи) показатели.

Остановимся более детально на диапазоне дат в когортном анализе и способах настройки этого параметра.

Когорта. Как настроить диапазон дат?

Диапазон дат — это последняя настройка, которую вы можете менять при построении когортного анализа в Google Analytics. Она определяет общий период отчёта и зависит от выбранного вами размера когорты. На данный момент существуют 3 варианта при выборе диапазона дат.

Для размера когорты «По дням»:

• за последних дней: 7;
• за последних дней: 14;
• за последних дней: 21;
• за последних дней: 30.

Для размера когорты «По неделям»:

• за последнюю неделю;
• за 3 последние недели;
• за 6 последних недель;
• за 9 последних недель;
• за 12 последних недель.

Для размера когорты «По месяцам»:

• за последний месяц;
• за 2 последних месяца;
• за 3 последних месяца.

В принципе, на этом настройка отчёта закончена. Для того, чтобы вы научились легко читать когортный анализ, рассмотрим алгоритм расчёта данных и то, как выводить этот отчёт при оформлении информацию в таблицу. Для получения более чистой статистики исключите все возможные источники спама в Google Analytics (читайте подробную инструкцию).

Пример построения отчета

Для примера возьмём следующие настройки для построения отчёта:

• тип когорты: дата первого посещения;
• размер когорты: по неделям;
• показатель: транзакции;
• диапазон дат: за 6 последних недель.

В итоге мы получим следующую таблицу: В строках выводится информация о когортах. В нашем случае, так как в параметре «Диапазон дат» было выбрано «За 6 последних недель», в таблице имеются 6 когорт:

• 21 июня 2015 г. — 27 июня 2015 г.;
• 28 июня 2015 г. — 4 июля 2015 г.;
• 5 июля 2015 г. — 11 июля 2015 г.;
• 12 июля 2015 г. — 18 июля 2015 г.;
• 19 июля 2015 г. — 25 июля 2015 г.;
• 26 июля 2015 г. — 1 августа 2015 г.

В столбцах выводятся номера недель с 0 по 6 опять же в связи с тем, что нами был выбран диапазон дат последние 6 недель. Теперь рассмотрим одну из когорт: например, 12 июля 2015 г. — 18 июля 2015 г. В эту когорту попали посетители, которые впервые зашли на сайт в период с 12 по 18 июля 2015 года. Из таблицы видно, что на нулевой неделе пользователями, которые в этот период впервые зашли на сайт, было совершенно 697 транзакций. Далее мы видим, что на первой неделе количество транзакций в данной когорте составило 133, на второй 47 и на третей недели всего 4.

Статистика в гугл. Какую пользу можно извлечь из этих данных?

Цифра 133 говорит нам о том, что часть пользователей, которые впервые зашли на сайт в период с 12 по 18 июля, вернулись через неделю, то есть в период с 19 по 25 июля и совершили 133 транзакции. Мы не можем утверждать, что это были повторные продажи, так как, возможно, большинство пользователей, которые впервые попали на сайт в период с 12 по 18 июля, при первом сеансе не совершили транзакции, а только добавили сайт в закладки либо просто запомнили его адрес. В течение недели часть пользователей могли изучать аналогичные предложения наших конкурентов, после чего вернулись спустя неделю в период с 19 по 25 июля и уже при повторном сеансе совершили транзакции. Также мы не можем утверждать, что ни одна из этих продаж не была повторной, так как пользователи вполне могли впервые зайти на сайт в период с 12 по 18 июля, совершить при этом транзакции, после чего вернуться спустя неделю в период с 19 по 25 июля и совершить повторную покупку.

В свете вышесказанного, цифры 47 и 4 — это количество транзакций, совершённых посетителями, впервые попавшими на сайт с 12 по 18 июля, но вернувшимися и сделавшими транзакции в период с 26 июля по 1 августа, а также с 2 по 8 августа. Таким же образом рассчитываются и выводятся в отчёт все остальные показатели.

При стандартных настройках данного отчёта у нас нет возможности фильтрации данных по различным параметрам (например, источник или канал трафика), а при построении когортного анализа нам интересны именно определенные каналы или рекламные кампании, а не весь трафик в целом.

Для решения этой проблемы мы можем воспользоваться встроенными сегментами либо создать любые пользовательские расширенные сегменты. Например, информацию представленную в таблице выше по всему трафику, можно легко сравнить с платным трафиком. Для этого надо добавить в интерфейсе расширенный сегмент — просто нажмите в верхней части интерфейса Google Analytics «+Добавить сегмент». Далее вы можете использовать сегменты, созданные в каждом представлении по умолчанию. Их список вы увидите сразу после нажатия кнопки «+Добавить сегмент». Вы сможете настроить любой интересующий вас пользовательский сегмент самостоятельно, нажав красную кнопку «+СЕГМЕНТ» в верхнем левом углу появившегося диалогового окна. Для примера, мы сравним весь трафик с платным. Для этого выбираем из списка встроенных сегментов «Платный трафик». Оранжевая таблица показывает информацию по когортам именно по платному трафику. Таким образом вы можете фильтровать трафик по любым параметрам и показателям для анализа поведения когорт.

Когортный анализ поможет более чётко оценить эффективность ваших решений. Анализируйте, какие ваши действия приносят наибольший положительный и долгосрочный результат, и концентрируйтесь на них. Буду рад ответить на возникшие вопросы в комментариях. Кстати, публикаций по когортному анализу в GA — на пальцах сосчитать, так что шлю плюсы в карму за лайки и ретвиты.