Kohortanalys i Google Analytics – Identifiera användarbeteende

Kohortanalyserna är ett kraftfullt verktyg för att förstå användarbeteenden över tiden. De ger insikter som går utöver enkla metriker och hjälper till att upptäcka trender och mönster i specifika användargrupper. Den här handledningen kommer att hjälpa dig att effektivt utföra kohortanalyser i Google Analytics så att du kan utnyttja hela potentialen i dina data.

Viktigaste insikter

• Kohortanalys möjliggör spårning av användargrupper över olika tidsperioder.
• Historisk data ger information om användarengagemang och bindning.
• Anpassning av segment och värden i analysen kan leda till mer detaljerade insikter.

Förståelse av Kohortanalys

Kohortanalys är ett specifikt område inom explorativ dataanalys. Det låter dig gruppera användare baserat på kriterier som registreringsdatum eller första köp och följa deras beteende under en satt tidsperiod. Det är särskilt användbart för att ta reda på hur många användare som är aktiva på din plattform vecka för vecka och hur deras aktiviteter utvecklas.

Steg för att utföra en kohortanalys

1. Öppna kohortanalysen

För att starta kohortanalysen i Google Analytics, öppna det relevanta instrumentpanelen. Navigera till det område där kohortanalysen är tillgänglig. Du kan välja mellan olika mallar som ger dig en översikt över användargrupperna.

2. Val av metriker och tidsperioder

Efter att ha öppnat kohortanalystillbehören, kan du bestämma om du vill analysera användardata veckovis eller dagligen. I vårt fall väljer vi daglig analys och begränsar oss till ett visst antal rader per dimension. Detta beslut påverkar dataanalysens laddningstider.

3. Analys av användaraktiviteter

I kohortanalysen kan du se aktiva användare under en viss tidsram. Till exempel visar data hur många användare som var aktiva på din sida den 18 augusti. Dessa siffror illustrerar hur många användare som interagerade den dagen och vilka procentandelar som återvände under följande dagar.

4. Förståelse för procentandelar

Kohortanalysen visar inte bara de absoluta antalen aktiva användare, utan också procentandelen återvändare över tiden. Det låter dig ta reda på hur väl din plattform binder användare på lång sikt. Det kräver att du analyserar data veckovis för att få en klarare bild av trenderna.

5. Anpassning av metriker

En viktig egenskap hos kohortanalysen är möjligheten att anpassa vilka värden du vill analysera. Förutom antalet användare kan du också ha koll på andra metriker som intäkter eller händelsetal. Dock bör du vara försiktig med vilka nyckeltal du väljer att använda, eftersom inte allt är meningsfullt att representera.

6. Experimentera med olika segment

För att få djupare insikter kan du försöka kombinera eller jämföra olika segment. Detta kan hjälpa dig att upptäcka specifika användarbeteenden. Kom ihåg att det är meningsfullt att leka med de tillgängliga alternativen för att ta reda på vilken information som är mest relevant för din analys.

Sammanfattning

Kohortanalysen låter dig följa och förstå dynamiken hos dina användare över tiden. Du lär dig hur många användare som förblir aktiva och vilka faktorer som påverkar återvändandefrekvensen. Genom att anpassa metrikerna och experimentera med segment kan du bryta ned motstridiga data och slutligen fatta strategiska beslut baserade på välskapta analyser.