АНАЛИТИКА

Когортный анализ в Google Analytics и GA4: пошаговая инструкция с примерами

Владимир

Аналитик

О возможностях когортного анализа знают не все, хотя эта методика оценки эффективности бизнеса точно заслуживает внимания. Рассмотрим, что она из себя представляет, как использовать когортный анализ в маркетинге и продажах, как осуществить настройку когортного анализа в Google Analytics и Google Analytics 4 и какие сведения можно извлечь из отчетов.

Содержание

Что такое когортный анализ
Сферы применения когортного анализа аудитории
Как сделать когортный анализ в Google Analytics
Как сделать когортный анализ в Google Analytics 4
Как получить максимум от когортного анализа
Вывод

Что такое когортный анализ

Когортный анализ — это изучение поведения групп посетителей сайта, совершивших нужное действие в выбранный временной интервал. К примеру, зашли в интернет-магазин 5 марта и купили товар 10 марта. Подобную группу называют когортой, ее отличие от сегмента целевой аудитории — привязка к временному интервалу.

Сферы применения когортного анализа аудитории

Он помогает оценивать эффективность разных источников трафика, рекламных объявлений, текстов и изображений, форм и ресурса в целом, сравнивать поведение разных групп посетителей ресурса, применяя сегментацию в отчетах Аналитикс. Благодаря этому когортный анализ незаменим в маркетинге и продажах.

Когортный анализ платного и бесплатного трафика

Когортный анализ в Google Analytics позволяет решать ряд важных задач:

1. Оценивать окупаемость рекламных кампаний

Не все посетители интернет-магазина делают покупки сразу, особенно в нишах с дорогими товарами. Пользователь может увидеть вашу рекламу, перейти на сайт, а затем пропасть на несколько дней или недель — думать, изучать предложения конкурентов, ждать зарплату и так далее. Объединив пользователей, которые пришли к вам на сайт с помощью рекламной кампании в когорту, можно более точно отследить ROI и оценить, сколько времени длится цикл от перехода на сайт до покупки.

2. Определить каналы привлечения лояльных клиентов

Можно создать когорту пользователей, посетивших сайт в определенный период, а затем сегментировать их по каналам. И определить для каждого канала коэффициенты удержания и повторных покупок. Канал с высокими показателями — более перспективный, а значит, можно сконцентрировать на нем усилия.

3. Прогнозировать доход от клиента

Показатель пожизненной ценности клиента (LTV) рассчитывается уже после того, как пользователь перестал делать покупки в вашем интернет-магазине. Но можно создать когорту, рассчитать ее LTV за определенный период и спрогнозировать доход за больший временной интервал. Можно сравнить и LTV когорт в зависимости от рекламного канала.

4. Оценить итоги сплит-тестирования

Обычный A/B тест позволяет сравнить конверсию разных вариантов страницы в моменте. А с использованием когортного анализа можно увидеть влияние изменений в долгосрочной перспективе.

Отправьте заявку на юзабилити-аудит сайта прямо сейчас и увеличьте конверсию минимум на 20%! Найдём точки роста конверсии и выявим барьеры на пути пользователей сайта.

Отправить заявку

Как сделать когортный анализ в Google Analytics

Зайдите в сервис.
Выберите представление.
Откройте отчеты.
Во вкладке «Аудитория» выберите «Когортный анализ».

Когортный анализ в Google Analytics

Для создания отчета нужно определить базовые параметры в меню:

1. Объединяющий признак когорты — первоначальный вход в интернет-магазин.

Тип когорты

2. Размер когорты — интервал (дни, недели, месяцы), для которого создается когорта.

Размер когорты

3. Метрика — анализируемый показатель. Всего их четырнадцать.

Метрики

Суммарные метрики в подгруппе «Итого»:

1. продолжительность сеанса;
2. достигнутые цели;
3. доход — можно увидеть при подключении расширенной электронной торговли;
4. число пользователей;
5. просмотры страниц;
6. сеансы;
7. транзакции.

В подгруппе «На каждого пользователя» показаны средние показатели:

8. продолжительность сеанса;
9. число достигнутых целей;
10. доход;
11. число просмотров страниц;
12. число сеансов;
13. число транзакций.

В подгруппе «Удержание»:

14. коэффициент удержания — сколько посетителей возвращается.

Что именно измерять определяют вопросы, на которые вам нужен ответ — например, в какой период лучше запустить рассылку, новую рекламу или сделать ремаркетинг.

4. Отчетный период — временной интервал выполнения анализа. Для размера когорты по дням можно получить данные за неделю, две, три или месяц. Для размера по неделям — за 1, 3, 6, 9, 12 недель. Для размера по месяцам — 1, 2, 3 месяца. Чем больше когорта, тем больший диапазон данных следует устанавливать.

Диапазон дат в когортном анализе

Также можно выбрать число отображаемых когорт (максимум четыре).

Сейчас анализ производится в формате BETA-тестирования, поэтому есть ограничения:

когорты можно сделать только по дате первоначального входа на ресурс;
в отчете анализируется одна метрика;
существует три размера когорты — день, неделя и месяц;
от размера зависит максимальный отчетный интервал;
для фильтрации показателей по параметрам используются сегменты.

Какие сведения включает когортный анализ в отчете GA

Отчет, отображающий когорты по дате первоначального посещения и показателю удержания, выглядит так:

Отчет в когортном анализе

Изначально будут показываться когорты с общими значениями метрик. В выпадающем меню можно указать до трех когорт на выбор.

Под диаграммой расположена таблица когортного анализа. В столбце (0) показаны когорты и число пользователей. Остальные показывают приращение по выбранному интервалу времени. В нашем случае каждый столбец включает показатели за сутки. Всего столбцов может быть тринадцать (0-12).

В первой строке отображено общее значение по когортам для столбцов. Сейчас выбрана метрика «Коэффициент удержания клиентов». В остальных строках видим значения для когорт.

В ячейках содержатся соответствующие показатели приращения времени.

Оттенки цветов показывают относительные величины метрик — чем насыщеннее оттенок, тем выше значения.

При сегментации отчета сведения по сегментам отобразятся в отдельных таблицах когортного анализа:

Таблицы когортного анализа

Можно использовать фильтры, чтобы исключать сеансы за нулевой день.

Пример когортного анализа в GA

Предположим, у нас такие вводные.

Тип: дата первоначального посещения.
Размер: по дням.
Показатель: транзакции.
Диапазон дат: за последние семь дней.
Также определили сегмент — все пользователи.

В итоге получаем таблицу:

Пример отчета «Когортный анализ»

В столбцах у нас дни, а в строках — когорты по дням (с 2 по 8 апреля).

В нулевой день показаны действия посетителей, зашедших впервые. Затем можно оценить эффект от повторных посещений интернет-магазина. Сконцентрируемся на посетителях, которые пришли в интернет-магазин впервые 5 апреля. Они сделали больше всего покупок в нулевой день — 178, в первый — 27, во второй — 20, в третий — 10. Итого — 235 транзакций.

Часть посетителей из первой когорты пришли в интернет-магазин на следующий день и оформили 27 заказов. Возможно, это повторные заказы, а возможно пользователь посещал другие интернет-магазины и определялся с выбором.

Также стоит внимательнее изучить вторую когорту, в которой покупатели на следующий день оформили 49 заказов.

Если мы вернемся к настройкам и добавим сегмент «Платный трафик», то сможем оценить поведение пользователей, зашедших в интернет-магазин по рекламе. Тогда ниже появится еще одна таблица для сопоставления сегментов.

Пример сравнения сегментов в отчете

Во второй таблице по числу заказов снова побеждает когорта 5 апреля.

Как сделать когортный анализ в Google Analytics 4

С осени 2020 года новые сайты работают с помощью сервиса Google Analytics 4. Важно знать: в нем анализируются события, а не сеансы — так проще понять, как пользователи взаимодействуют с интернет-магазином. Новый сервис веб-аналитики более быстрый, масштабируемый и гибкий.

Что касается когортного анализа, с 2021 года появились следующие значимые изменения:

скользящий расчет — дает возможность определить пользователей, посетивших сайт снова в любое время после добавления в когорту;
совокупный расчет — дает возможность суммировать определенную метрику для посетителей, вернувшихся в любое время после добавления в когорту;
метрика размера когорты — отображает сведения о размере когорты, что дает возможность сравнивать поведение пользователей когорт разных по величине.

Настройка когортного анализа

1. Зайдите в Google Analytics 4.
2. Выберите «Анализ».
3. Перейдите в «Галерею шаблонов»
4. Выберите «Когортный анализ».
5. Установите критерий добавления в когорту.
6. Определите критерий возврата — при каком условии пользователи остаются в когорте.

Когортный анализ в Google Analytics 4

Теперь вы можно наблюдать за изменением поведения посетителей в разные интервалы времени.

Изменение поведения посетителей

В Google Analytics 4 когорты создаются на базе сведений — о заказах, конверсиях, дате первоначального посещения ресурса, любом событии или определенных событиях, которые инициировал пользователь.

Статистика группируется по дням, неделям или месяцам — в таблице когортного анализа видно число посетителей, присутствующих в когорте за выбранный интервал времени.

В ячейках показано число посетителей, удовлетворяющих критерию возврата и выбранному показателю. Критерием возврата могут выступать: любое событие, транзакция, конверсия или определенное событие, вызванное пользователем.

Показатели в когортном анализе

Посетители включаются во все когорты при соответствии критерию добавления.

Уровень детализации когорты — временной интервал включения и возврата в когорту (день, неделя, месяц).

Когорты можно разбить на подгруппы по разным параметрам.

Разбивка по разным параметрам

Ограничения когортного анализа в GA 4:

можно получить сведения о шестидесяти и менее когортах,
при разбивке по параметрам отображается пятнадцать значений,
демографические показатели имеют пороговые значения — если посетителей мало, сведения не включаются в анализ из-за требований анонимности.

Какие сведения включает когортный анализ в отчете GA 4

Отчет представляет собой динамическую таблицу. Строки и столбцы можно упорядочивать на свое усмотрение. Также можно применять сегменты и фильтры.

В Google Analytics 4 пользовательский отчет заменяется отчетом об исследованиях с более продвинутым интерфейсом и новыми функциями.

Для изучения отчета:

Зайдите в «Отчетность» и нажмите «Анализ».
Выберите «Центр анализа».
Нажмите «+» для выбора пустого шаблона.

Выбор шаблона при когортном анализе

4. Откроется консоль со столбцами «Переменная», «Настройки вкладки», «Исследования».

Консоль с переменными, настройками вкладки и исследованиями

Во вкладке переменных можно изменять сегменты, параметры, показатели, диапазон дат и название отчета.

В столбце настроек вкладки можно настраивать метод отчета — исследование, когортный анализ, анализ пути. А также выбрать тип отображения — таблица, диаграмма, гистограмма.

Во вкладке исследований будут отображены данные.

5. Нажмите «Имя анализа» и назовите отчет.

Возможность назвать отчет когортного анализа

6. Выберите методику отчета во всплывающем окне. Нажав на «Когортный анализ» вы увидите пример когортного анализа в GA4.

Выбор методики отчета

7. Нажмите на стрелку, чтобы изменить диапазон дат.

8. Укажите диапазон дат во всплывающем окне.

Выбор диапазона дат

9. При желании, можете добавить сегменты в ваш отчет (до 4). Применить сегмент можно, щелкнув на его названии и нажав «Применить». Сегменты можно удалять и редактировать.

Добавление сегментов в отчет

10. Можно добавлять и создавать новые параметры для отчета, нажав на «+».

Добавление параметров в отчет

11. Можно добавлять и создавать новые показатели для отчета, нажав «+» в разделе «Показатели».

Добавление показателей в отчет

12. Используйте раздел «Настройка вкладок», чтобы изменить их конфигурацию.

Изменение конфигурации вкладок

13. Для добавления новой вкладки нажмите «+» на панели «Вкладки».

Добавление новой вкладки

Отправить заявку

Как получить максимум от когортного анализа

1. Изучайте микротенденции

Если разбить большой интервал на малые, можно лучше понять нюансы своего бизнеса. Например, данные за месяц могут просто показывать рост количества заказов, а если вы изучите данные за отдельные недели, то увидите, в какой период число заказов снижается и поймете, когда пора напомнить пользователям о себе.

2. Оценивайте динамику эффективности

В столбцах приводятся данные в хронологическом порядке. Если сравнить их, можно определить динамику эффективности и понять ситуацию — стабильная ли она, улучшается или ухудшается. И попытаться найти причину этого явления.

3. Отслеживайте потерю интереса

Если вы поняли, что пользователи теряют интерес, можно определить почему так происходит и попытаться исправить ситуацию — например, предложив скидку в рассылке. А также постараться привлечь новых пользователей, чтобы компенсировать потери.

4. Фиксируйте отдачу от маркетинговых рассылок

Если вы предлагаете краткосрочные скидки в рассылках, то когортный анализ позволит отследить действия подписчиков за временной период, рассчитать количество заказов и доход на одного пользователя, и понять, была ли кампания эффективной.

5. Используйте дополнительные сегменты

Чтобы лучше узнать аудиторию, можно использовать до четырех сегментов. Например, можно разделять мобильный и десктопный трафик и сравнивать разные показатели для этих двух сегментов.

Так можно применять любые сегменты, созданные в Гугл Аналитикс. Обращайте особое внимание на те, показатели которых сильно отличаются от показателей отчета по всем сеансам. Нужно понять причину такой разницы и устранить либо воссоздать ее в других сегментах — в зависимости от того, плохие или хорошие результаты у группы.

6. Изучите покупательские привычки

Для интернет-магазинов когортный анализ особенно ценен тем, что показывает доход на посетителя, заказы на посетителя, общий доход. Анализ заказов по дате посещения магазина дает возможность узнать, сколько времени нужно пользователю для совершения покупки. Если вы заметили снижение уровня удержания пользователей в определенные период, можно сверить данные с доходом на пользователя в отчете LTV и отсортировать их по каналам, источникам, кампании. Так можно понять, что улучшить, чтобы увеличить удержание пользователей и прибыль.

7. Делайте пометки для отслеживания факторов, которые могут повлиять на данные

Если на данные когортного анализа могут повлиять какие-то факторы — например, рекламные кампании, изменения на сайте, PR-активности, делайте пометки на диаграмме. Так вы не забудете учесть фактор и адекватно проанализировать данные.

8. Сохраняйте отчеты для важных когорт

Чтобы сохранить отчет, нажмите «Сохранить» в панели инструментов. Это позволит сэкономить время и быть уверенными, что вы постоянно просматриваете одинаковые наборы данных, и что настройки в отчетах идентичны.

Вывод

Когортный анализ — полезный инструмент в Google Analytics и GA4, благодаря которому можно принимать обоснованные решения, проверять их эффективность и концентрироваться на перспективных действиях. Надеемся, что статья помогла вам разобраться в нюансах настройки и интерпретации когортного анализа.

Получайте полезный контент от KISLOROD в любой из мессенджеров

При переходе в одну из указанных социальных сетей, вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Спасибо, что дочитали до конца.

Если информация была полезна, поделитесь статьёй. Вам не сложно, нам приятно ;)