Analisis kohor adalah alat yang kuat untuk memahami perilaku pengguna dari waktu ke waktu. Mereka memberikan wawasan yang lebih dari sekadar metrik sederhana dan membantu mengidentifikasi tren dan pola dalam kelompok pengguna tertentu. Tutorial ini akan membantu Anda melakukan analisis kohor secara efektif di Google Analytics, sehingga Anda dapat memanfaatkan sepenuhnya potensi data Anda.
Temuan Utama
- Analisis kohor memungkinkan pelacakan kelompok pengguna selama periode waktu yang berbeda.
- Data historis memberikan informasi tentang keterlibatan pengguna dan retensi.
- Penyesuaian segmen dan nilai dalam analisis dapat menghasilkan wawasan yang lebih rinci.
Pemahaman Analisis Kohor
Analisis kohor adalah area khusus dalam analisis data eksploratif. Ini memungkinkan Anda mengelompokkan pengguna berdasarkan kriteria tertentu seperti tanggal pendaftaran atau pembelian pertama dan melacak perilaku mereka selama periode waktu yang ditetapkan. Ini berguna untuk mengetahui berapa banyak pengguna yang aktif di platform Anda dari minggu ke minggu dan bagaimana aktivitas mereka berkembang.

Langkah-langkah Melakukan Analisis Kohor
1. Memulai Analisis Kohor
Untuk memulai analisis kohor di Google Analytics, buka dashboard yang sesuai. Navigasikan ke area di mana analisis kohor tersedia. Anda dapat memilih antara berbagai template yang memberikan gambaran kelompok pengguna.

2. Memilih Metrik dan Rentang Waktu
Setelah menjalankan alat analisis kohor, Anda dapat menentukan apakah ingin menganalisis data pengguna secara mingguan atau harian. Dalam kasus kami, kami memilih analisis harian dan membatasi jumlah baris per dimensi tertentu. Keputusan ini mempengaruhi waktu pemuatan analisis data.

3. Analisis Aktivitas Pengguna
Dalam analisis kohor, Anda dapat melihat pengguna aktif dalam rentang waktu tertentu. Misalnya, data menunjukkan berapa banyak pengguna yang aktif di situs Anda pada 18 Agustus. Angka-angka ini menggambarkan berapa banyak pengguna yang berinteraksi pada hari itu dan persentase berapa yang kembali dalam beberapa hari berikutnya.

4. Memahami Persentase
Analisis kohor tidak hanya menunjukkan angka absolut pengguna aktif, tetapi juga persentase pengembalian dari waktu ke waktu. Ini membantu Anda menentukan seberapa baik platform Anda mempertahankan pengguna dalam jangka panjang. Ini memerlukan analisis data mingguan untuk mendapatkan pemahaman yang jelas tentang tren.

5. Menyesuaikan Metrik
Fitur penting dari analisis kohor adalah kemampuan untuk menyesuaikan nilai yang ingin Anda analisis. Selain jumlah pengguna, Anda juga dapat memantau metrik lain seperti pendapatan atau jumlah kejadian. Namun, Anda perlu berhati-hati dalam menggunakan metrik-metrik tersebut karena tidak semuanya dapat diwakili dengan tepat.

6. Bereksperimen dengan Segmen yang Berbeda
Untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam, Anda dapat mencoba menggabungkan atau membandingkan berbagai segmen. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi perilaku pengguna spesifik. Ingatlah bahwa bermain-main dengan opsi yang tersedia berguna untuk menemukan informasi yang paling relevan untuk analisis Anda.
Ringkasan
Analisis kohor memungkinkan Anda untuk melacak dan memahami dinamika pengguna dari waktu ke waktu. Anda akan mempelajari berapa banyak pengguna yang tetap aktif dan faktor-faktor apa yang memengaruhi tingkat kembali. Dengan menyesuaikan metrik dan bereksperimen dengan segmen, Anda dapat memecahkan data yang bertentangan dan pada akhirnya membuat keputusan strategis berdasarkan analisis yang solid.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa itu analisis kohor di Google Analytics?Analisis kohor adalah metode untuk melacak dan menganalisis perilaku kelompok pengguna selama periode waktu tertentu.
Bagaimana cara menggunakan analisis kohor di Google Analytics?Anda dapat menggunakan analisis kohor untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan tanggal interaksi mereka dan menganalisis tingkat kembali serta keterlibatan mereka.
Metrik apa yang harus saya perhatikan dalam analisis kohor?Anda harus memperhatikan jumlah pengguna aktif serta tingkat kembali mereka serta metrik pendapatan atau keterlibatan.
Interval waktu mana yang lebih baik untuk analisis kohor: harian atau mingguan?Ini tergantung pada tujuan Anda. Analisis harian lebih akurat, sementara analisis mingguan mungkin memberikan gambaran yang lebih baik.
Bisakah saya membuat segmen individu dalam analisis kohor?Iya, Google Analytics memungkinkan pembuatan segmen individu untuk mendapatkan wawasan yang lebih spesifik dari data tersebut.