Аналіз когорт у Google Analytics 4: стратегії для підвищення клієнтської лояльності
Когортний аналіз є ключовою стратегією маркетингової аналітики. За допомогою звіту “Дослідження когорт” в Google Analytics 4 ви можете аналізувати спільні характеристики різних груп користувачів, щоб отримати більш глибоке розуміння їхньої поведінки.
Суть когортного аналізу: вивчення основних принципів
Когортний аналіз – це інструмент, який став значно більш гнучким та потужним у четвертій версії Google Analytics. Основна мета цього інструменту – аналізувати збереження та втрату користувачів з урахуванням рекламних джерел, кампаній та іншого.
Когорта – це група користувачів з однаковими характеристиками, такими як діапазони дат, вік, стать та інше. Наприклад, в одній когорті можуть бути користувачі, які встановили додаток протягом одного місяця.
Поведінка користувачів – це дії, які вони виконують на сайті або в додатку, такі як покупки, додавання товарів у кошик тощо. За допомогою аналізу когорт можна вивчати поведінку користувачів протягом певного періоду часу, таку як кількість повторних покупок певною когортою протягом кількох місяців після першого контакту.
Дослідження когорт допомагає виявити фактори, які сприяють збереженню користувачів, або навпаки – втраті їх. Утримання існуючих клієнтів виявляється більш вигідним, ніж залучення нових. Повертаючись клієнти мають вищу лояльність, купують частіше і витрачають більше.
Також аналіз когорт дозволяє виявити високоцінні когорти та ефективніше розподілити маркетинговий бюджет.
Як розпочати аналіз когорт у Google Analytics 4
Створення дослідження когорт на основі даних з Google Analytics 4 вимагає кількох кроків. Ось як розпочати:
1. Увійдіть у свій обліковий запис Google Analytics 4.
2. У лівому меню перейдіть до розділу “Дослідити” (Explore).
3. Клікніть на кнопку “Галерея шаблонів” (Template gallery).
4. У “Галереї шаблонів” оберіть “Дослідження когорт” (Cohort exploration).
5. Тепер ви отримаєте доступ до конструктора дослідження когорт зі стандартними даними.
Щоб отримати більш точні результати, слід налаштувати параметри дослідження згідно з власними потребами.
Конфігурування аналізу когорт
Аналіз когорт – це інструмент з великою гнучкістю, який дозволяє маніпулювати різноманітними параметрами для отримання різноманітних даних.
У звіті є три вкладки: «Змінні» (Variables), «Налаштування» (Settings) та «Дослідження когорт» (Cohort exploration). У вкладці “Дослідження когорт” дані відображаються з урахуванням параметрів, налаштованих у двох попередніх вкладках.
Вкладка “Змінні” (Variables)
Цей звіт має широкий спектр параметрів, сегментів та показників, які можна легко налаштувати для отримання різноманітних даних.
У вкладці “Змінні” можна вибрати ті параметри, з якими ви плануєте працювати.
Усі додані показники, сегменти та параметри спочатку відображаються лише у цій вкладці. Щоб їх включити до звіту, їх потрібно перетягнути у вкладку “Налаштування”.
Давайте розглянемо детальніше елементи вкладки “Змінні” та як з ними працювати:
Назва дослідження (Exploration name)
Призначте вашому дослідженню зрозумілу та чітку назву, щоб легко знайти його в майбутньому. Google Analytics 4 автоматично зберігає назви досліджень та їх зміни, тому немає потреби у кнопках для збереження.
Діапазон дат
Тут вибирається діапазон дат для вашого дослідження. Наприклад, вказавши період з 1 листопада 2023 року по 29 лютого 2024 року, ви можете дізнатися, скільки користувачів, які вперше відвідали ваш сайт у березні, продовжували заходити на нього протягом наступних місяців.
Сегменти (Segments)
Використання сегментів дозволяє вам створити власні групи користувачів. Наприклад, ви можете згрупувати користувачів за тим, чи вони виконали певну дію на вашому сайті або в додатку, демографічними характеристиками, інтересами, джерелом трафіку тощо.
Параметри (Dimensions)
Цей елемент дозволяє вам поглиблено аналізувати дані, розбиваючи когорти на підгрупи. Наприклад, ви можете досліджувати, як змінюється поведінка користувачів в залежності від віку або міста проживання.
Показники (Metrics)
Тут ви можете побачити різноманітні показники, такі як активні користувачі, загальний дохід чи кількість виконаних трансакцій, які допоможуть вам отримати більше інформації про ваші когорти.
Вкладка “Налаштування” (Settings)
Давайте коротко розглянемо елементи вкладки “Налаштування” та як з ними працювати.
Порівняння сегментів (Segment comparisons)
Щоб порівняти раніше створені сегменти, їх необхідно перетягнути з колонки “Змінні” – “Сегменти” у колонку “Налаштування” – “Порівняння сегментів”. Наприклад, якщо обрати два сегменти за віковими категоріями, можна побачити, як відрізняється відсоток утримання користувачів залежно від їхнього віку.
Включення когорти (Cohort inclusion)
Щоб стати частиною когорти, користувач сайту або додатку повинен виконати певну дію протягом визначеного періоду. Користувачі, які це зробили, будуть відображені у першій колонці дослідження когорт під назвою “Місяць 0”. У наступні місяці вибірка також буде складатися виключно з користувачів, які увійшли до цієї когорти.
При обранні критеріїв включення користувачів до когорти вам потрібно вибрати один із наступних:
1. “Перший дотик” (First touch (acquisition date)): Включає користувачів, у яких зафіксований перший контакт з сайтом або додатком.
2. “Усі події” (Any event): Включає користувачів, які вперше виконали будь-яку подію на сайті або у додатку за вказаний проміжок часу.
3. “Усі трансакції” (Any transaction): Включає користувачів, які вперше здійснили будь-яку трансакцію на сайті або у додатку за вказаний проміжок часу.
4. “Усі конверсії” (Any conversion): Включає користувачів, які вперше здійснили будь-яку конверсію на сайті або у додатку за вказаний проміжок часу.
5. “Інші” (Other): Включає самостійно створені дії, такі як додавання товару у кошик, перегляд сторінки, старт сесії, трансакція нового користувача тощо.
Критерії повернення (Return criteria):
Критерієм повернення є будь-яка подія, трансакція або конверсія, яку здійснив користувач протягом вказаного періоду. Вибірка враховує лише користувачів, які вже входять до складу когорти.
Наприклад, якщо вам потрібно визначити, скільки користувачів з когорти виконали будь-яку конверсію протягом певних місяців, ви повинні вибрати критерій повернення “Усі конверсії” (Any conversion).
Деталізація когорти (Cohort granularity):
Ця функція дозволяє вам визначити, як часто збираються дані для когорти. Вам доступні такі варіанти: щоденно, щотижнево і щомісячно.
Обчислення (Calculation)
Цей параметр у налаштуваннях має значний вплив на обчислення даних і має три типи.
1. Стандартний (Standard): Включає до обчислення лише тих користувачів, які відповідають критеріям повернення за вказаний період. Дії, здійснені у попередні періоди, не враховуються.
2. За періодами (Rolling): Включає до обчислення користувачів, які відповідають критеріям повернення за вказаний період і за попередні періоди.
3. Сукупно (Cumulative): Включає до обчислення користувачів, які відповідають критеріям повернення протягом будь-якого періоду дослідження.
Розподіл (Breakdown)
Цей аспект використовується для порівняння змін в когорті за допомогою більш детальних підгруп. Можна обрати один із параметрів для глибшого аналізу даних, таких як стать, інтереси, місце проживання, кампанія, тип пристрою та інші.
Параметри вибираються і додаються у розділі “Змінні” – “Параметри”. Їх можна перетягнути з панелі “Змінні” або вибрати зі списку, натиснувши на випадаюче меню.
Наприклад, вибравши розподіл за параметром “Категорії пристрою” (Platform), досліджується поведінка когорти користувачів протягом визначеного періоду, залежно від пристрою, яким вони користувалися.
Рядків на параметр (Rows per dimension)
Актуально для параметрів, які мають велику кількість варіантів. Наприклад, для міст певної країни. При деталізації когорти можете обрати 5, 10 або 15 рядків.
Значення (Values)
У цьому розділі ви можете вибрати показник, який буде відображатися у клітинках когорт. Є чотири варіанти:
– “Активні користувачі” (Active users);
– “Кількість подій” (Event count);
– “Трансакції” (Transactions);
– “Дохід від покупок” (Purchase revenue).
Наприклад, якщо ви виберете значення “Активні користувачі”, в клітинках когорт буде відображена кількість активних користувачів за вказаний період. При виборі “Дохід від покупок” відобразиться загальна сума доходу від покупок, зроблених користувачами когорт протягом цього періоду часу.
Якщо для вашого дослідження потрібні додаткові показники, їх можна імпортувати в розділі “Змінні” (Variables) – “Показники” (Metrics).
Тип показника (Metric type)
У аналізі когорт існують два типи показників.
1. Сума (Sum). Наприклад, це може бути фактична кількість активних користувачів протягом визначеного періоду часу.
2. На групу відвідувачів (Per cohort user). Цей тип відображає відсоткове значення показника відносно загальної кількості користувачів у когорті.
Для перегляду даних цих типів достатньо навести курсор на відповідну комірку в аналізі когорт.
Створення звіту з налаштуваннями: покроковий процес
Дозвольте показати вам, як налаштувати звіт “Дослідження когорт”.
Мене цікавить аналіз когорти користувачів, які взаємодіяли з сайтом в певний проміжок часу:
1. Обираю період.
2. Налаштовую деталізацію когорти на щомісячний інтервал. При необхідності можна змінити інтервал на більш короткий.
3. Створюю сегменти користувачів з джерелами сеансів Google та Instagram:
– У розділі “Змінні” натискаю на “+”, біля “Сегменти”.
– Вибираю елемент “Джерело/канал сеансу”.
– Додаю фільтр з умовою “Містить значення Google/CPC будь-коли”.
– Надаю зрозумілу назву сегменту, наприклад, “Джерело сеансу Google”.
– Застосовую включення користувачів та зберігаю сегмент.
Таким самим чином створюю сегмент з умовою джерела сеансу “Містить значення Instagram будь-коли”.
4. Переношу раніше створені сегменти у “Налаштування” -> “Порівняння сегментів”. Тепер у звіті можна побачити порівняння когорт за джерелом сеансу при першому взаємодії.
5. В розділі “Включення когорт” вибираю “Перший дотик (дата залучення)”. Тепер можна переглянути вибірку користувачів, які вперше взаємодіяли з сайтом з березня по травень.
6. У “Критеріях повернення” вказую “Усі трансакції”. Це дозволить відображати кількість трансакцій користувачів у нульовий місяць (при першому взаємодії) та їх утримання протягом наступних місяців у звіті.
7. Вибираю тип обчислення “Стандартний”, оскільки мене цікавить кількість трансакцій, виконаних безпосередньо протягом періоду 0, 1, 2 місяців після першого взаємодії, а не їх загальна кількість.
8. Вказую значення “Трансакції”. У комірках звіту буде відображатися кількість виконаних трансакцій. Перевіряю доступність цього варіанту у “Змінних” -> “Показники”. Якщо він недоступний, можна додати його на рівні “Змінних” та подальше перетягнути у “Значення”.
9. Обираю тип показника “Сума”. Таким чином, буде відображатися фактична кількість трансакцій, а не їх відсоткове значення.
Вітаю! Дослідження когорт успішно налаштовано!
Висновки і результати звіту
Спочатку проведу порівняння когорт користувачів, що перейшли на сайт з Google та Instagram в період з 1-го листопада 2023 року по 29 лютого 2024.
За джерелом Google виявлено позитивну динаміку у зміні кількості трансакцій із грудня 2023 року по лютий 2024, з 72 до 90 відповідно. Оскільки приріст загальної кількості нових користувачів коливається, можна припустити, що збільшення кількості трансакцій не викликане лише зростанням бюджету, але й ефективною роботою над рекламними кампаніями.
Когорта користувачів з джерела Google, яка вперше взаємодіяла у грудні, має менші показники повторних трансакцій на наступні місяці. Нові користувачі з реклами у січні наступного місяця здійснили 11 трансакцій, у той час як нові користувачі з реклами у грудні виконали менше трансакцій — 6. Ця інформація була проаналізована, та було прийнято рішення про запуск маркетингових розсилок та акцій для повернення клієнтів та збільшення кількості повторних трансакцій на майбутні періоди.
Показники когорти з джерела Instagram у порівнянні з когортами Google, мають меншу частку трансакцій на загальну кількість користувачів. Однак такі результати за кількістю повторних трансакцій для цього проекту мають непогану статистику, так як канал Instagram виступає додатковим каналом інформування і не є комерційним (не рекламується).
Далі замінюю значення на “Активні користувачі”. При цьому зміні результати можуть відрізнятися, оскільки один активний користувач може здійснити кілька трансакцій.
Виокремлю когорту нових користувачів з Instagram у грудні, оскільки вони мають рекордний відсоток трансакцій за нульовий місяць, що є надзвичайним досягненням для цього джерела. Рекомендується звернути увагу на зміни у налаштуваннях кампанії або акційних пропозиціях, які діяли у грудні, та спробувати повторити цей успіх.
Після цього проводжу розподіл когорт за категорією пристрою. Для цього додаю в “Змінні” -> “Параметри” категорію пристроїв та перетягую цей параметр у “Налаштування” -> “Розподіл”.
Загалом, мобільні пристрої мають переважну кількість активних користувачів. Проте, desktop показує вдвічі більше трансакцій на нульовий місяць та краще подальше утримання. Це підтверджується співвідношенням активних користувачів, які виконали трансакцію, до загальної кількості користувачів з відповідною категорією пристроїв.
Варто враховувати, що дослідження когорт не враховує можливість того, що один користувач може заходити на сайт з різних пристроїв. Тому для отримання повної картини рекомендується досліджувати інші звіти в Google Analytics 4.
Обмеження використання даних у звіті про дослідження когорт
Хоча звіт про дослідження когорт є дуже гнучким, він має свої обмеження.
1. Одне з обмежень – це порогові значення обсягу даних. Оскільки Google дотримується політики конфіденційності, деякі дані можуть бути недоступні. Для забезпечення анонімності невеликих когорт користувачів застосовуються визначені системою порогові значення даних.
2. Інше обмеження – максимальна кількість рядків параметру для розподілу, яка становить 15. Це може бути недостатньо, якщо перелік значень дуже великий.
3. Максимальна кількість доступних когорт обмежена до 60.
4. У визначенні когорти не враховується ID користувача. Обчислення статистики когорти базується лише на ідентифікаторі пристрою користувача.
5. Доступ до звіту для інших користувачів ресурсу GA4 доступний лише на рівні перегляду, що може бути незручним для команди спеціалістів.
На щастя, більшість цих обмежень можна обійти, створивши звіт за допомогою BigQuery.
Доступ до звітів і можливості їх обміну
Для знаходження раніше створеного дослідження використовуйте розділ “Дослідження когорт” в Google Analytics 4. Перейдіть у “Дослідити” і шукайте за назвою серед списку.
Є кілька способів поділитися результатами з колегами та керівниками:
1. Відкрийте доступ до дослідження в Google Analytics 4, натиснувши на іконку “Надати доступ” у правому верхньому куті. Користувачі GA4 матимуть доступ тільки у режимі перегляду.
2. Використовуйте функцію експорту дослідження, якщо потрібно показати його людині, яка не має доступу до Google Analytics 4. Натисніть на іконку “Експорт даних” у відкритому дослідженні і оберіть формат експорту, наприклад, Google Sheets. Це дозволить надавати доступ до даних через інші сервіси.
Функція експорту також дозволяє доповнити дослідження розрахунками, наприклад, розрахувати показники ROAS або CRR. При цьому варто використовувати обчислення за періодами для коректних результатів.
Висновки
Аналіз когорт є ключовою стратегією маркетингової аналітики, спрямованою на вивчення збереження клієнтів. За допомогою звіту про дослідження когорт, можна отримати більш глибоке розуміння клієнтів та повніше уявлення про ефективність рекламних кампаній. Основна мета – покращення збереження клієнтів і, в результаті, збільшення прибутку компанії. Для досягнення кращих результатів звіту важливо порівнювати ефективність різних когорт, оптимізувати стратегії та постійно моніторити результати, перевіряючи зміни у показниках дослідження.
