Como executar uma análise de coorte com o Google Analytics [Guia]
Você não pode controlar e gerenciar o que não pode medir. Felizmente, os relatórios do Google Analytics são seu mecanismo de conhecimento perfeito para medição, planejamento e gerenciamento de campanhas na Web. Durante muito tempo, você só pôde realizar uma análise de coorte no Google Analytics por meio do segmentação recurso, que nada mais era do que um hack público divulgado.
Mas com a disponibilidade de uma guia de análise de coorte dedicada, você pode agora realizar uma análise conclusiva que fornece a você dados comportamentais necessários que você pode alavancar para ajustar seu conteúdo, palavras-chave e estratégias de marketing na web. Você pode combinar todos os seus relatórios de coorte individuais e mesclá-los em um PDF adequado para apresentar os dados de uma maneira que ajude a aumentar a eficácia de uma campanha.
Em meu último post - Uma análise sobre: análise de coorte no Google Analytics - eu detalhei vários benefícios comerciais da realização de uma análise de coorte. Nesta segunda parte, vou compartilhar o etapas de análises essenciais naquela facilitar uma análise de coorte correta.
Executando sua própria análise de coorte
Para realizar uma análise de coorte eficaz, recomendamos que você tome nota dos seguintes pontos antes de continuar com o trabalho:
(1) Certifique-se de que você tem uma pergunta que precisa ser respondida.
Isso porque todo o objetivo de uma análise de coorte é obter informações acionáveis para propósito específico, como uma empresa que busca dados que podem ajudar a melhorar o processo de negócios, a fabricação de produtos e até mesmo a experiência geral do usuário. Portanto, para garantir que esses processos possam ser otimizados, é essencial que você fazer o tipo certo de pergunta para encontrar a solução certa. Mais uma vez - pergunte ao certo e preciso questão.
(2) Sempre defina as métricas que permitirão encontrar a resposta certa para sua pergunta.
Uma análise de coorte abrangente requer o reconhecimento das propriedades específicas de qualquer evento. Esses eventos podem incluir registros de usuários fazendo check-out, com métricas avançadas que informam quanto um usuário pagou.
(3) Identifique sua coorte específica da situação (isto é, coortes que são relevantes para sua análise).
O processo de criação de uma coorte envolve a análise de todos os usuários em tempo real e sua segmentação, ou a realização de contribuições baseadas em atributos para obter diferenças relevantes que destacarão suas características como uma coorte específica..
(4) Depois de ter todos os seus dados, você pode prosseguir com a análise de coorte.
A razão pela qual a análise de coorte é tão popular comercialmente é porque as empresas podem usar os resultados para identificar deficiências dentro de sua empresa..
Como executar uma análise de coorte precisa
Etapa 1: extrair dados brutos
Em um cenário geral, as informações necessárias para realizar uma análise de coorte são armazenadas em um banco de dados físico ou virtual de algum tipo e tem que ser exportado em software baseado em planilhas. Você pode usar ferramentas como MySQL ou Microsoft Excel para fazer isso.
Por exemplo, se você deseja estudar o comportamento de compra do consumidor, deseja que seus resultados sejam legível e apresentado em alguma forma de folha de dados ou tabela de dados que inclui um único registro por compra do cliente.
De forma correspondente, cada registro individual possui um ID do cliente que normalmente é uma tag alfanumérica exclusiva ou um endereço de e-mail válido, data, local e hora da compra, valor total de compra e a primeira data de compra do cliente, normalmente conhecida como a “data de coorte.” E em seus casos gerais, você sempre pode usar consulta MySQL para abrir tal informação.
Você gostaria, no entanto, idealmente incluir características adicionais como uma fonte de referência do cliente, o SKU de sua primeira compra. E para facilitar muito o seu trabalho, você pode usar ferramentas como métricas para lhe dar acesso automático a esses atributos.
2. Criar Identificadores de Coorte
Para criar um identificador de coorte, você abrirá os dados extraídos no Excel. Depois de ter puxado o “data de coorte” características, você pode conduzir a tão popular análise de coorte em que você pode fazer coisas como comparar coortes de clientes com base em quando eles fizeram sua primeira compra.
Então, nesse caso, onde você pode agrupar suas coortes com base em um mês específico em que elas realmente fizeram a primeira compra, você precisa primeiro traduzir cada um dos seus “data de coorte” valores dentro de balde virtual que será uma representação do ano e mês da compra inicial do seu cliente.
3. Estágios do Ciclo de Vida do Medidor
Depois de determinar a coorte a qual seu cliente atribui, você também precisa regular o “estágio do ciclo de vida” da sua análise no evento que ocorreu para aquele membro da coorte em particular.
Se seus clientes fizerem uma compra a qualquer momento e a seguinte depois de alguns meses, eles cair sob a coorte de sua data de compra inicial. Conseqüentemente, sua primeira compra também estaria nesse estágio inicial do ciclo de vida e sua próxima compra cairia no segundo estágio do ciclo de vida..
Para calcular com precisão a etapa do ciclo de vida, você também precisará verificar quantidade de tempo que expirou entre a primeira compra do seu cliente e a compra que você especificar.
4. Crie uma tabela dinâmica e um gráfico
A etapa final de sua análise de coorte é criar tabelas dinâmicas. Essas tabelas são críticas para a sua análise porque elas permitem que você calcular um coletivo como uma soma ou até mesmo uma média, em várias dimensões de seus dados de coorte.
Se você está usando a tabela dinâmica para o seu negócio, é mais provável que você tenha que criar uma que realiza uma soma do valor da transação dos clientes, que mostra uma linha para cada coorte e uma coluna por período de tempo relevante.
Se você tiver problemas para visualizar seus dados, poderá visualizá-los facilmente nos gráficos de linha mais básicos do Excel..
Embrulhar
Embora as análises de coorte tenham sido usadas principalmente para retenção de usuários e estudos de comportamento do usuário, o avatar do Google Analytics do mesmo pode ser aproveitado por especialistas em análise da web para métricas de estudo, como exibições de página, durações de sessão, conclusões de meta.
Além disso, as métricas em termos de seleções de usuários, como consultas de pesquisa por usuário, duração da sessão por grupo e visualizações de páginas para um usuário específico, também podem ser estudadas..
Há o suficiente lá para ajudar você a entender melhor o comportamento de seus usuários, eficácia de suas táticas de marketing e sucesso de seu mix de promoções; confie neste guia e comece suas análises avançadas de coorte com o Google Analytics.
Agora leia: uma análise: análise de coorte no Google Analytics
