O antídoto à vaidade métricas quando você tem menos do que 1 hora por semana, para análise de marketing
no início deste ano, nós da Humanlytics entrevistamos mais de 100 pequenas e médias empresas (SMBs) para aprender sobre seus maiores pontos de dor de marketing digital. O que descobrimos foi que dois temas recorrentes não paravam de aparecer.:
- escasso tempo/Largura de banda para análise: a maioria dos proprietários de pequenas empresas e comerciantes têm muito pouco tempo e largura de banda para analisar seus dados. Estão demasiado ocupados a gerir os negócios. Como um proprietário de empresa disse, ” usar dados é como tentar resgatar um piano de uma sala em chamas — é bom ter, mas eu tenho prioridades mais elevadas.”Isso ocorre porque é preciso muito tempo e treinamento para transformar dados em insights de negócios acionáveis, ou seja, para responder a perguntas de negócios e apoiar a tomada de decisões de negócios.
- Vanity Metrics Don’t Add Business Value: Vanity metrics are metrics that make you feel good about your business, but don’t actually help you make decisions (they are not actionable). O problema com as métricas da vaidade é que elas podem ser piores do que não usar análises. Eles não são apenas uma perda de tempo, eles podem realmente enganar suas decisões de negócios. Métricas agregadas como” novas sessões ” em seu site, por exemplo, podem obscurecer mais do que revelam. Por exemplo, se o seu número de novas sessões sobe, isto é uma coisa boa (ter tracção com novos utilizadores), ou uma coisa má (retenção com os utilizadores que retornam está a descer)?
é aqui que entra a análise da coorte. O recurso de análise de coortes no Google Analytics é o antídoto para ambos os problemas (tempo limitado e métricas enganadoras da vaidade).O que é uma coorte? Em poucas palavras, uma coorte é simplesmente um subconjunto de usuários agrupados por características compartilhadas. No contexto do business analytics, um grupo geralmente se refere a um subconjunto de usuários especificamente segmentado pela data de aquisição (ou seja, a primeira vez que um usuário visita seu site).
a “cohort analysis”, then, simply allows you to compare the behavior and metrics of different cohorts over time. Você pode então encontrar o mais alto desempenho (ou o mais baixo desempenho) coortes, e que fatores estão conduzindo este desempenho.
O relatório de análise de coorte é um dos mais subestimados funcionalidades do Google Analytics. Por quê? Porque ajuda você a isolar o impacto de suas diferentes atividades de marketing em um grupo específico de destinatários, em vez de ruído nos dados.Executar uma análise de coorte é uma das formas mais simples de executar uma experiência para o seu negócio. Como comerciante, você pode executar uma campanha com limite de tempo com certas características que você quer testar: conteúdo de ad, canal de marketing, público-alvo, projeto de página de destino, etc. Em seguida, você pode comparar as métricas de alcance, engajamento e conversão para estes diferentes campanha de marketing, para ver quais os fatores da campanha, na verdade, um valor acrescentado para o seu negócio, e que não.
este é, em primeiro lugar, o valor real e o objectivo da comercialização de análises. Simplificando, o marketing analytics diz-lhe o que está a funcionar, o que não está a funcionar, e como ajustar as suas actividades de marketing com base neste feedback. A análise de coorte faz exatamente isso concentrando-se no efeito de cada atividade de marketing ou mudança em um público específico no tempo.
quanto à questão da escassez de tempo para muitas empresas, passar pela sua análise de coorte típica todas as semanas levará menos de uma hora. Cada negócio tem diferentes necessidades de análise de marketing. Mas para muitas empresas, se você só tem tempo e largura de banda para olhar para um relatório do Google Analytics por semana, eu muitas vezes recomendo começar com o relatório de análise de coortes, em vez de perder tempo com métricas de vaidade.Neste artigo, vamos cobrir:
- o Que a Análise de Coorte é Bom Para
- Limitações da Análise de Coorte no Google Analytics
- Um Novato Primer para a Análise de Coorte Relatório do Google Analytics
- Alguns Exemplos de Coorte Análises para Você Começar
Como um business analytics técnica, uma Análise de Coorte permite-lhe comparar variáveis e mudanças entre suas campanhas de marketing digital.
por exemplo, como lojas de tijolos e argamassa reais, os sites mudam. Se você está fazendo bem, eles mudam muito e muitas vezes. Você pode usar uma análise de coorte para tentar isolar o efeito da modificação do site no comportamento do Usuário.
Aqui estão alguns fatores que podem influenciar o comportamento do usuário que você pode querer analisar com uma análise de coorte:
- público-Alvo
- conteúdo do Anúncio
- Canais
- Campanhas/experimentos
- Site reestrutura
- Novas linhas de produtos e ofertas de serviços
- Vendas, descontos, campanhas de promoção de
na web analytics, você pode comparar como coortes funcionam em métricas de tráfego (por exemplo, retornando usuários), métricas de engajamento (por exemplo, duração média da sessão), ou métricas de conversão (por exemplo, métricas de retorno). sessões com transacções).
embora possa, teoricamente, analisar qualquer um destes factores com uma análise de coorte, nem todas as ferramentas de análise (por exemplo, Google Analytics) lhe permitem analisar o impacto de todos estes factores no comportamento do utilizador.
limitações da análise de coortes no Google Analytics
embora a análise de coortes possa ser muito útil em teoria, o relatório de análise de coortes no Google Analytics tem muitas limitações na prática.
em primeiro lugar, as coortes em geral podem tecnicamente ser agrupadas por qualquer característica partilhada. No entanto, o relatório de análise de coortes no Google Analytics (que está em beta há algum tempo) só pode atualmente definir coortes com base na data de aquisição (ou seja, a primeira vez que um usuário visita seu site).
em segundo lugar, rastrear a retenção e devolver os usuários em seu site (que é o que a análise de coortes é frequentemente usado para) é atualmente um exercício impreciso para o Google Analytics. Por exemplo, digamos que Pete é um usuário em seu site e visita seu site hoje. Se ele voltar amanhã, o Google Analytics deve registrá-lo como um usuário de retorno.
no Entanto, se Pete faz qualquer uma dessas coisas, o Google Analytics pode não ser capaz de registar correctamente a sua próxima sessão como um retorno sessão:
- Limpar os cookies do navegador
- Visitar o site em outro dispositivo ou navegador
- Visitando o site em modo de navegação anónima
o consumidor digital típico agora possui uma média de 3,64 dispositivos, e 36% dos americanos possuem um smartphone, um computador e um tablet. Esta incapacidade de rastrear consistentemente os usuários através de dispositivos, navegadores e sessões não é um problema trivial.
finalmente, há o problema de confundir variáveis. Como discutimos anteriormente, pode ser útil sobrepor as métricas de coorte com o seu calendário de marketing para ver como as métricas mudam com as suas actividades de marketing.
mas qualquer associação entre uma campanha de marketing e um aumento nas métricas é uma correlação, não uma causa. Talvez você tenha começado a nova campanha de publicidade no Facebook na segunda-feira passada, mas o aumento na retenção de usuários pode realmente ser atribuído à qualidade dos seus anúncios no Facebook? Ou poderia ser que um de seus posts mais antigos está começando a ganhar força?
a menos que execute ensaios controlados aleatórios (RCTs) em que atribua aleatoriamente utilizadores a um grupo de controlo ou a um grupo de tratamento, não pode estabelecer definitivamente a causalidade entre uma campanha de marketing e as alterações métricas. Isto é especialmente verdadeiro se você tem várias campanhas executando ao mesmo tempo.
dito isso, mesmo com suas limitações, a análise de coorte relatório do Google Analytics ainda pode ser direcional correto para dados orientado a tomada de decisão, especialmente se você testar suas campanhas de marketing e alterações como experimentos (por exemplo, se você executar apenas Facebook ads, em janeiro, Twitter anúncios em fevereiro, campanhas do google Adwords em Março, etc.).
aqui está uma passagem de como usar o recurso de análise de coortes no Google Analytics.
um iniciante do Relatório de Análise de coortes no Google Analytics
pode encontrar o relatório de Análise de coortes sob audiência.
No topo da análise de coorte de relatório, você pode ajustar as configurações para a coorte de tipo, tamanho de coorte, métrica, e por intervalo de datas.
- Cohort type: currently, the only option is acquisition date (the date of user’s first session)
- Cohort size: you can choose to definite cohorts by day, by week, or by month. Por exemplo, se você selecionar por mês e, em seguida, em cada geração representa os usuários adquiridas em um determinado mês (exemplo: janeiro de coorte inclui todos os usuários que tiveram a sua primeira sessão em janeiro)
- intervalo de datas: a janela de tempo que você deseja examinar (e.g. as últimas 6 semanas)
- Resultado: os dados que você vai ver no relatório. A métrica padrão é a retenção do usuário, que mede a porcentagem de usuários que retornam.
pode também escolher estas métricas “por Utilizador” e métricas “total”:
em seguida, Você pode selecionar quais grupos para exibir no gráfico.
Você também pode adicionar outros segmentos (e.g. mobile/tablet tráfego, etc), para fins de comparação, assim como com qualquer outro relatório, clicando clicando no botão do sinal de mais ao lado de “Todos os Usuários” na parte superior do relatório. Você pode encontrar o nosso tutorial usando segmentos do Google Analytics para analisar o seu público aqui:
no entanto, a carne real do relatório de análise de coorte é o mapa de calor logo abaixo deste gráfico. Por exemplo, abaixo eu comparo todos os usuários com o segmento de Tráfego Pago.
Este mapa de calor permite-lhe identificar rapidamente o maior (e menor) a realização de métricas e de coorte semana após a data de aquisição. A semana 0 representa a semana em que os usuários do grupo tiveram sua primeira sessão. Este mapa de calor coorte não pode ser exportado, por isso poderá ter de copiar/colar ou fotografar o gráfico.Digamos que fiz uma nova campanha de remarketing de Adwords na semana do 11 de setembro para os utilizadores que visitaram o meu site. Como podem ver no relatório de análise da coorte acima, a minha retenção de utilizadores subiu significativamente nessa semana. Isto pode ser uma prova de que minha campanha de remarketing está aumentando a retenção do usuário, que eu posso explorar mais em meu relatório Adwords (sob aquisição).
é por isso que eu recomendo puxar o seu calendário de marketing em uma janela separada para sobrepor o seu mapa de calor coorte com o contexto de suas atividades de marketing. Se você só quer acompanhar as datas de suas campanhas de marketing, eu sugiro tentar o recurso de anotações Embutidas nos relatórios do Google Analytics.