Совсем недавно Google Analytics представил новый отчет — «когортный анализ» и я еще в январе обещал нашим читателям рассказать о нем подробнее. Новый отчет уже сейчас доступен в большинстве аккаунтов, несмотря на режим Бета. Итак, давайте рассмотрим, что это такое и какую пользу принесет когортный анализ для интернет-магазина.
Пример отчета когортного анализа в Google Analytics
В рунете данный вид анализа не популярен, хотя на практике он способен внести дополнительную ясность для сравнения эффективности источников рекламы. А также помочь спрогнозировать успешность новой рекламы, которую запускают впервые.
Алексей Куличевский в своем блоге OnMyStats подробно рассказывал об этом виде анализа. Честно говоря, мы даже расстроились после закрытия сервиса в прошлом году. И вот, Google Analytics наконец-то появилась возможность полноценных отчетов для когортного анализа! Для начала, давайте разберемся, что вообще означает малознакомый термин «Когорта».
Когорта – это группа пользователей, перешедших на ваш сайт в один день. К примеру, вы разместили баннер на форуме вашей тематики и 8 февраля на ваш впервые перешли 100 человек. 9 февраля – 100 новых пользователей, и 10 февраля – еще 100. Это и есть 3 когорты, за которыми мы можем наблюдать. Пользователи переходят на ваш сайт, но практически ничего не покупают, и вы меняете баннер. После замены проходит еще какое-то время и продажи увеличиваются. Однако, возникает вопрос, что в итоге привело к продажам: новый дизайн баннера, или же ваши покупатели просто «созрели»? Ответ на данный вопрос даст нам когортный анализ.
Пример транзакций в когортах
На скрине показан пример, как выглядит когортный анализ для тестируемого источника. Собрав статистику и проанализировав 4 когорты, отчетливо видно, что смена баннера никак не повлияла на совершаемые покупки. Вторая когорта перешла по первому баннеру, четвертая – по обновленному. В каждом случае транзакция совершалась на 7-8 день.
Допустим, протестировав различные форматы баннера на более длинном отрезке времени, мы утвердились, что средний цикл сделки доходит до одной недели. Теперь мы получили новые полезные знания! Размещая тот же баннер уже на других форумах, мы знаем, когда получим ответ об эффективности площадки. А значит, нет никакого смысла для теста выкупать целый месяц размещения. Достаточно одной недели, и за 1 месяц примерно с тем же бюджетом можно протестировать 4 разных источника.
Когортный анализ очень полезен и для сравнения рекламных кампаний между собой. Начиная от отдельно взятых кампаний в контекстной рекламе, заканчивая ретаргетингом и тизерными системами. В Google Analytics для данного вида отчета, как и во всех других, имеется поддержка сегментов. А значит, можно получить море информации не только по каналам и источникам, но и по технологиям, демографии, группе конкретных товаров и т.п.
Сегменты в Google Analytics
Другой пример в своем блоге приводит PracticalEcommerce.
Представим себе, что ваш интернет-магазин запускает мероприятия по стимулированию подписки на рассылку по электронной почте. Вы разрабатывает три кампании: конкурс в Facebook, всплывающее окно на сайте и статическая ссылка на сайте партнера, которая предлагает подписаться на вашу рассылку.
Со временем маркетинговая команда могла бы рассмотреть открываемость писем с этих трех источников:
Гипотетический когортный анализ переходов на сайт для подписчиков на рассылку
Какой вывод можно сделать на основании этого набора данных? Пользователи, которые при регистрации использовали ссылку (Link), открывают и читают письма в течение более длительного времени, чем пришедшие с других источников.
Так, Google Analytics предоставил очередной полезный инструмент, позволив получать полезные сведения без использования дополнительных инструментов. Надеюсь, что этот небольшой обзор поможет вам оценить нововведение от Google Analytics и начать применять его в работе.
А вы уже начали использовать этот отчет?
Андрей Пунегов
ген. директор
