antidotul pentru valorile vanității atunci când aveți mai puțin de 1 oră / săptămână pentru analiza de marketing
la începutul acestui an, noi, cei de la Humanlytics, am intervievat peste 100 de întreprinderi mici și mijlocii (IMM-uri) pentru a afla despre cele mai mari puncte de durere în marketingul digital. Ceea ce am descoperit a fost că două teme recurente au continuat să apară din nou și din nou:
- timp limitat/lățime de bandă pentru analiză: majoritatea proprietarilor de afaceri mici și a comercianților au timp și lățime de bandă foarte limitate pentru a-și analiza datele. Sunt prea ocupați să-și conducă afacerile. După cum a spus un proprietar de afaceri, „utilizarea datelor este ca și cum ai încerca să salvezi un pian dintr — o cameră în flăcări-este plăcut să ai, dar am priorități mai mari.”Acest lucru se datorează faptului că este nevoie de mult timp și instruire pentru a transforma datele în informații de afaceri acționabile, adică pentru a răspunde la întrebări de afaceri și pentru a sprijini luarea deciziilor în afaceri.
- valorile vanității nu adaugă valoare afacerii: valorile vanității sunt valori care vă fac să vă simțiți bine în legătură cu afacerea dvs., dar nu vă ajută de fapt să luați decizii (nu pot fi acționate). Problema cu valorile vanității este că acestea pot fi de fapt mai rele decât să nu folosești analize. Ele nu sunt doar o pierdere de timp, ele pot induce în eroare de fapt deciziile de afaceri. Valorile agregate, cum ar fi” sesiunile noi ” de pe site-ul dvs. web, de exemplu, pot ascunde mai mult decât dezvăluie. De exemplu, dacă numărul dvs. de sesiuni noi crește, este acesta un lucru bun (obținerea tracțiunii cu utilizatorii noi) sau un lucru rău (retenția cu utilizatorii care revin scade)?
aici intervine analiza de cohortă. Funcția de analiză de cohortă din Google Analytics este antidotul ambelor probleme (timp limitat și valori de vanitate înșelătoare).
ce este o cohortă? Pe scurt, o cohortă este pur și simplu un subset de utilizatori grupați după caracteristici partajate. În contextul analizei de afaceri, o cohortă se referă de obicei la un subset de utilizatori segmentați în mod specific după data achiziției (adică prima dată când un utilizator vizitează site-ul dvs. web).
o „analiză de cohortă”, apoi, vă permite pur și simplu să comparați comportamentul și valorile diferitelor cohorte în timp. Puteți găsi apoi cele mai performante (sau cele mai puțin performante) cohorte și ce factori determină această performanță.
raportul de analiză a cohortei este una dintre cele mai subestimate funcții din Google Analytics. De ce? Deoarece vă ajută să izolați impactul diferitelor activități de marketing asupra unui anumit grup de destinatari, în loc de zgomot în date.
rularea unei analize de cohortă este una dintre cele mai simple modalități de a rula un experiment pentru afacerea dvs. În calitate de marketer, puteți rula o campanie legată de timp cu anumite caracteristici pe care doriți să le testați: conținut publicitar, canal de marketing, public țintă, design de pagină de destinație etc. Apoi, puteți compara valorile pentru acoperire, implicare și conversie pentru aceste campanii de marketing diferite, pentru a vedea ce factori ai campaniei au adăugat efectiv valoare afacerii dvs. și care nu.
aceasta este valoarea reală și scopul analizei de marketing în primul rând. Pur și simplu, analiza de marketing vă spune ce funcționează, ce nu funcționează și cum să vă ajustați activitățile de marketing pe baza acestui feedback. Analiza de cohortă face acest lucru concentrându-se pe efectul fiecărei activități de marketing sau modificări asupra unui anumit public în timp.
în ceea ce privește problema deficitului de timp pentru multe companii, parcurgerea analizei tipice de cohortă în fiecare săptămână vă va lua mai puțin de o oră. Fiecare afacere are nevoi diferite de analiză de marketing. Dar pentru multe companii, dacă aveți doar timpul și lățimea de bandă pentru a privi un raport Google Analytics pe săptămână, vă recomand adesea să începeți cu raportul de analiză a cohortei, în loc să pierdeți timpul cu valori de vanitate.
în acest articol, vom acoperi:
- ce analiză de cohortă este bună pentru
- limitările analizei de cohortă din Google Analytics
- un Primer pentru începători la raportul de analiză de cohortă din Google Analytics
- câteva exemple de analize de cohortă pentru a începe
ca tehnică de analiză de afaceri, o analiză de cohortă vă permite să comparați variabilele și modificările campanii de marketing.
de exemplu, cum ar fi magazinele reale de cărămidă și mortar, site-urile web se schimbă. Dacă o faci bine, se schimbă foarte mult și des. Puteți utiliza o analiză de cohortă pentru a încerca să izolați efectul modificării site-ului web asupra comportamentului utilizatorului.
iată câțiva factori care pot afecta comportamentul utilizatorului pe care poate doriți să îl analizați cu o analiză de cohortă:
- public țintă
- conținut publicitar
- canale
- campanii / experimente
- reproiectări site-uri
- noi linii de produse și oferte de servicii
- vânzări, reduceri, campanii de promovare
în analiza web, puteți compara performanța cohortelor în valorile de trafic (de exemplu, utilizatorii care revin), valorile de implicare (de exemplu, durata medie a sesiunii) sau valorile de conversie (de exemplu. sesiuni cu tranzacții).
deși teoretic puteți analiza oricare dintre acești factori cu o analiză de cohortă, nu toate instrumentele de analiză (de exemplu, Google Analytics) vă permit să analizați impactul tuturor acestor factori asupra comportamentului utilizatorului.
limitări ale analizei de cohortă în Google Analytics
deși analiza de cohortă poate fi foarte utilă în teorie, raportul de analiză de cohortă din Google Analytics are multe limitări în practică.
în primul rând, cohortele în general pot fi grupate tehnic după orice caracteristică comună. Cu toate acestea, raportul de analiză a cohortelor din Google Analytics (care este în versiune beta de ceva timp) poate defini în prezent cohorte numai în funcție de data achiziției (adică prima dată când un utilizator vizitează site-ul dvs. web).
în al doilea rând, urmărirea retenției și a utilizatorilor care revin pe site-ul dvs. web (pentru care se utilizează adesea analiza de cohortă) este în prezent un exercițiu imprecis pentru Google Analytics. De exemplu, Să presupunem că Pete este un utilizator pe site-ul dvs. și vă vizitează site-ul astăzi. Dacă vizitează din nou mâine, Google Analytics ar trebui să-l înregistreze ca utilizator care se întoarce.
cu toate acestea, dacă Pete face oricare dintre aceste lucruri, este posibil ca Google Analytics să nu poată urmări în mod corespunzător următoarea sesiune ca sesiune de întoarcere:
- ștergerea cookie-urilor browserului
- vizitarea site-ului pe un alt dispozitiv sau browser
- vizitarea site-ului în modul incognito
consumatorul digital tipic deține acum o medie de 3,64 dispozitive, iar 36% dintre americani dețin un smartphone, un computer și o tabletă. Această incapacitate de a urmări în mod constant utilizatorii pe dispozitive, browsere și sesiuni nu este o problemă banală.
în cele din urmă, există problema confundării variabilelor. Așa cum am discutat mai devreme, poate fi util să suprapuneți valorile de cohortă cu calendarul dvs. de marketing pentru a vedea cum se schimbă valorile cu activitățile dvs. de marketing.
dar orice asociere între o campanie de marketing și o creștere a valorilor este o corelație, nu o cauzalitate. Poate că ați început acea nouă campanie publicitară Facebook lunea trecută, dar creșterea retenției utilizatorilor poate fi atribuită cu adevărat calității anunțurilor dvs. Facebook? Sau ar putea fi faptul că una dintre postările dvs. de blog mai vechi începe să obțină tracțiune?
cu excepția cazului în care executați studii randomizate controlate (RCT) în care atribuiți aleatoriu utilizatori unui grup de control sau unui grup de tratament, nu puteți stabili definitiv cauzalitatea între o campanie de marketing și modificările metrice. Acest lucru este valabil mai ales dacă aveți mai multe campanii care rulează în același timp.
acestea fiind spuse, chiar și cu limitările sale, raportul de analiză de cohortă din Google Analytics poate fi în continuare corect din punct de vedere direcțional pentru luarea deciziilor bazate pe date, mai ales dacă vă testați campaniile de marketing și modificări precum experimente separate (de exemplu, dacă difuzați anunțuri Facebook doar în ianuarie, anunțuri Twitter în februarie, campanii Adwords în martie etc.).
Iată o prezentare a modului de utilizare a funcției de analiză de cohortă în Google Analytics.
un Primer pentru începători la raportul de analiză de cohortă în Google Analytics
puteți găsi raportul de analiză de cohortă sub audiență.
în partea de sus a raportului de analiză a cohortei, puteți ajusta setările pentru tipul de cohortă, dimensiunea cohortei, valoarea și intervalul de date.
- tip cohortă: în prezent, singura opțiune este data achiziției (data primei sesiuni a utilizatorului)
- Dimensiune cohortă: puteți alege să definiți cohortele în funcție de zi, săptămână sau lună. De exemplu, dacă selectați după lună, atunci fiecare cohortă reprezintă utilizatorii achiziționați într-o anumită lună (de exemplu, cohorta din ianuarie include toți utilizatorii care au avut prima sesiune în ianuarie)
- interval de Date: fereastra de timp pe care doriți să o examinați (de exemplu, ultimele 6 săptămâni)
- metrică: datele pe care le veți vedea în raport. Valoarea implicită este retenția utilizatorului, care măsoară procentul de utilizatori care revin.
puteți alege, de asemenea, aceste valori „per utilizator” și „total” valori:
apoi puteți selecta ce cohorte să afișați pe grafic.
de asemenea, puteți adăuga segmente suplimentare (de exemplu, trafic mobil/tabletă etc.) pentru comparație, la fel ca în cazul oricărui alt raport, făcând clic pe butonul plus de lângă „toți utilizatorii” din partea de sus a raportului. Puteți găsi tutorialul nostru despre utilizarea segmentelor Google Analytics pentru a vă analiza publicul aici:
cu toate acestea, carnea reală a raportului de analiză a cohortei este harta căldurii chiar sub acest grafic. De exemplu, mai jos comparăm toți utilizatorii cu segmentul de trafic plătit.
această hartă de căldură vă permite să identificați rapid cele mai mari (și cele mai mici) valori performante în funcție de cohortă și săptămână după data achiziției. Săptămâna 0 reprezintă săptămâna în care utilizatorii acelei cohorte au avut prima sesiune. Această hartă de căldură de cohortă nu poate fi exportată, deci este posibil să trebuiască să copiați/lipiți sau să capturați graficul.
să presupunem că am rulat o nouă campanie de remarketing Adwords în săptămâna 9/11 pentru a redirecționa utilizatorii care mi-au vizitat site-ul. După cum puteți vedea în raportul de analiză de cohortă de mai sus, retenția mea de utilizatori a crescut semnificativ în acea săptămână. Aceasta poate fi o dovadă că campania mea de remarketing crește gradul de păstrare a utilizatorilor, pe care o pot explora în continuare în raportul Adwords (în curs de achiziție).
acesta este motivul pentru care vă recomand să vă trageți calendarul de marketing într-o fereastră separată pentru a suprapune harta căldurii de cohortă cu contextul activităților dvs. de marketing. Dacă doriți doar să urmăriți datele campaniilor dvs. de marketing, vă sugerez să încercați funcția de adnotări încorporate în rapoartele Google Analytics.