Kohortanalüüsid on võimas tööriist kasutajakäitumise mõistmiseks ajas. Need pakuvad ülevaateid, mis ulatuvad kaugemale lihtsatest mõõdikutest ja aitavad tuvastada trende ning mustreid teatud kasutajagruppides. See õpetus aitab sul teostada kohortanalüüse Google Analytics'is tõhusalt, et suudaksid oma andmete täit potentsiaali ära kasutada.
Kõige olulisemad järeldused
- Kohortanalüüs võimaldab jälgida kasutajagruppe erinevate ajaperioodide vältel.
- Ajaloolised andmed annavad ülevaate kasutajate kaasatusest ning sidususest.
- Analüüsis segmentide ja väärtuste kohandamine võib viia detailsemate arusaamisteni.
Kohortanalüüsi mõistmine
Kohortanalüüsid on eksperimentaalse andmeanalüüsi eriline valdkond. Need võimaldavad sul grupeerida kasutajaid kindlate kriteeriumide järgi, nagu registreerimiskuupäev või esimene ost ning jälgida nende käitumist kindla perioodi vältel. See on eriti kasulik, et teada saada, kui palju kasutajaid on nädalast nädalasse sinu platvormil aktiivsed ning kuidas nende tegevused arenevad.

Sammud kohortanalüüsi läbiviimiseks
1. Kohortanalüüsi avamine
Kohortanalüüsi alustamiseks Google Analyticsis ava vastav juhtpaneel. Navigeeri kohta, kust kohortanalüüs on saadaval. Saad valida erinevate mallide vahel, mis annavad sulle ülevaate kasutajagruppidest.

2. Mõõdikute ja ajavahemike valimine
Pärast kohortanalüüsitööriistade kutsumist saad määrata, kas soovid kasutajate andmeid analüüsida nädalaselt või päevaselt. Meie puhul valime päevase analüüsi ning piirame ennast kindla ridade arvuga dimensiooni kohta. See otsus mõjutab andmeanalüüside laadimisaegu.

3. Kasutajate tegevuste analüüs
Kohortanalüüsis saad näha aktiivseid kasutajaid kindla aja raames. Näiteks näitavad andmed, kui palju kasutajaid oli 18. augustil sinu veebisaidil aktiivsed. Need numbrid kujutavad, kui palju kasutajad sel päeval tegutsesid ning millised protsendid naasid järgnevatel päevadel tagasi.

4. Protsentuaalsete osakaalude mõistmine
Kohortanalüüs näitab sulle mitte ainult aktiivsete kasutajate absoluutseid arve, vaid ka tagasipöördujate protsenti ajas. See võimaldab sul teha kindlaks, kui hästi sinu platvorm kasutajaid pikaajaliselt hoiab. Selleks on vajalik, et analüüsiksid andmeid nädalaselt, et saada selge ülevaade trendidest.

5. Mõõdikute kohandamine
Kohortanalüüsi oluline omadus on võimalus kohandada väärtusi, mida soovid analüüsida. Lisaks kasutajate arvule saad jälgida ka teisi mõõdikuid nagu tulusid või sündmuste arve. Siiski peaksid ettevaatlik olema, milliseid näitajaid kasutad, kuna kõike ei saa mõistlikult esindada.

6. Katsetamine erinevate segmentidega
Sügavamate ülevaadete saamiseks võid proovida kombineerida või võrrelda erinevaid segmente. See võib aidata sul tuvastada spetsiifilisi kasutajakäitumisi. Pea meeles, et on mõistlik mängida saadaval olevate valikutega, et välja selgitada, millised infoallikad on sinu analüüsi jaoks kõige olulisemad.
Kokkuvõte
Kohortanalüüs võimaldab sul jälgida ja mõista oma kasutajate dünaamikat ajas. Õpid, kui palju kasutajad jäävad aktiivseks ning millised tegurid mõjutavad nende tagasipöördumise määra. Kohandades mõõdikuid ja katsetades segmentidega suudad lahti mõtestada vasturääkivad andmed ning lõpuks teha strateegilisi otsuseid põhinedes põhjalikel analüüsidel.
Sagedased küsimused
Mis on kohortanalüüs Google Analyticsis?Kohortanalüüs on meetod kasutajagruppide käitumise jälgimiseks ja analüüsimiseks kindla aja jooksul.
Kuidas ma saan kasutada kohortanalüüsi Google Analyticsis?Saad kasutada kohortanalüüse, et segmenteerida kasutajaid nende interaktsioonikuupäeva põhjal ja analüüsida nende tagasipöördumise määra ning kaasatust.
Milliseid mõõdikuid peaksin kohortanalüüsis vaatlema?Peaksite arvestama nii aktiivsete kasutajate arvu, nende tagasipöördumise määra kui ka tulusid või kaasatuse mõõdikuid.
Milline ajavahemik sobib paremini kohortanalüüsiks: päevane või nädalane?See sõltub sinu eesmärkidest. Päevased analüüsid on täpsemad, samas kui nädalased analüüsid võivad pakkuda paremat ülevaadet.
Kas ma saan luua individuaalseid segmente kohortanalüüsis?Jah, Google Analytics võimaldab luua individuaalseid segmente, et saada spetsiifilisemaid teadmisi andmetest.