Google Analyticsでコホート分析を実行する方法[ガイド]

測定できないものを制御および管理することはできません. ありがたいことに、Google Analyticsのレポートはあなたにとって完璧な知識メカニズムです。 Webキャンペーンの測定、計画、管理. 長い間、Google Analyticsでコホート分析を実行することしかできませんでした。 セグメンテーション 機能、これは公表されたWebハックに他ならない.

しかし、専用のコホート分析タブが利用可能になったことで、分析結果を提供する決定的な分析を実行できるようになりました。 活用できる必要な行動データ コンテンツ、キーワード、およびWebマーケティング戦略を微調整するため。あなたはできる あなたの個々のコホートレポートをすべて組み合わせる キャンペーンの有効性を高めるのに役立つ方法でデータを表示するために、それらを適切なPDFにマージします。.

前回の投稿「Google Analyticsでのコホート分析」で、コホート分析を実行することによるビジネス上の利点について詳しく説明しました。この第二部では、私は共有するつもりです 必須分析ステップ それ 正しいコホート分析を促進する.

独自のコホート分析を実行する

効果的なコホート分析を行うために、仕事を始める前に以下の点に注意することをお勧めします。

（1） 答える必要がある質問があることを確認してください.

これは、コホート分析の全体的なポイントが 実用的な情報を入手する のために 特定の目的, ビジネスプロセス、製品製造、さらには全体的なユーザーエクスペリエンスの向上に役立つデータを求めている企業などです。そのため、これらのプロセスを確実に最適化できるようにするには、次のことが不可欠です。 正しい解決策を見つけるために正しい種類の質問をする. もう一度 - お願いします右そして 精密な 質問.

（2） あなたがあなたの質問に対する正しい答えを見つけることを可能にするであろう測定基準を常に定義しなさい.

包括的なコホート分析では、あらゆるイベントの特定の特性を認識する必要があります。これらのイベントには、チェックアウトしたユーザーの記録と、ユーザーが支払った金額を知らせる事前測定基準が含まれます。.

（3） 状況固有のコホート（つまり、分析に関連するコホート）を特定します。）.

コホートを作成するプロセスには、すべてのリアルタイムユーザーを分析してそれらをターゲットにすること、または属性ベースの貢献を実行して特定のコホートとしての彼らの特性を強調する関連性のある差異を取得することが含まれます。.

（4） データがすべて揃ったら、コホート分析の実行に進むことができます。.

コホート分析が非常に商業的に普及している理由は、企業がその結果を使用して自社内の不足分を特定できるためです。.

正確なコホート分析を実行する方法

ステップ1：生データの抽出

一般的なシナリオでは、コホート分析を実行するために必要な情報は、何らかの物理データベースまたは仮想データベースに格納されています。 エクスポートする必要があります スプレッドシートベースのソフトウェアに。 MySQLやMicrosoft Excelなどのツールを使用してこれを実現できます。.

たとえば、消費者の購買行動を調査したい場合は、結果を次のようにします。 読みやすく提示された の形で データシートまたはデータ表 顧客購入ごとに単一のレコードが含まれる.

それに対応して、すべての個々のレコードには、通常一意の英数字タグまたは有効な電子メールアドレス、購入日、場所、購入時間、購入総額、顧客の最初の購入日などの顧客IDがあります。の “コホート日.” そしてあなたの一般的なケースでは、あなたはいつでもすることができます MySQLクエリを使って起動する そのような情報.

しかし、理想的には 追加の特性を含める 顧客の紹介元、最初の購入のSKUなど。そして、あなたの仕事をもっと簡単にするために、 メトリクスのようなツールを使う これらの属性に自動的にアクセスできるようにする.

2.コホート識別子を作成する

コホート識別子を作成するには、抽出したデータをExcelに開きます。あなたが引っ張った後 “コホート日” 特性として、あなたは彼らが彼らの最初の購入をした時に基づいて顧客のコホートを比較することのようなことをすることができるそれほど人気のあるコホート分析を行うことができます.

だから、あなたが彼らが実際に彼らの最初の購入をした特定の月に基づいてあなたのコホートをグループ化するかもしれないそのような場合、あなたは最初にしなければなりません あなたのそれぞれを翻訳しなさい “コホート日” 値 に 表現になる仮想バケット 顧客が最初に購入した年と月の.

3.ゲージライフサイクルステージ

あなたの顧客が属するコホートを確認した後、あなたはまたしなければなりません 規制する “ライフサイクルステージ” あなたの分析の その特定のコホートメンバーに発生したイベントで.

あなたの顧客がいつでも購入し、その後数ヶ月後に購入した場合、 彼らの最初の購入日のコホートに入ります. その結果、彼らの最初の購入もその最初のライフサイクル段階にあり、彼らの次の購入は2番目のライフサイクル段階に入るでしょう.

ライフサイクルの段階を正確に計算するためには、次のことも確認する必要があります。 経過した時間 顧客の最初の購入と指定した購入の間.

4.ピボットテーブルとグラフを作成する

コホート分析の最後のステップは、 ピボットテーブルを作成する. これらのテーブルはあなたを可能にするのであなたの分析にとって重要です。 集団を計算する 合計や平均のように, コホートデータの複数の次元にわたって.

あなたがあなたのビジネスのためにピボットテーブルを使っているなら、あなたはたいていそれを作る必要があるだろうようなものです 顧客の取引金額の合計を実行します。, 各コホートに対して1行、関連する期間ごとに1列.

データの表示に問題がある場合は、最も基本的なExcelの折れ線グラフで簡単に視覚化できます。.

要約

コホート分析は主に信頼されていますが ユーザー保持とユーザー行動の研究, 同じGoogle Analyticsのアバターは、Web分析の専門家が利用することができます。 ページビュー、セッション期間、目標完了数などの測定基準.

さらに、ユーザーごとの検索クエリ、グループごとのセッション期間、特定のユーザーのページビューなど、ユーザー選択に関するメトリックスも調査できます。.

そこに十分にあります ユーザーの行動をよりよく理解するのに役立ちます。, あなたのマーケティング戦略の有効性、そしてあなたのプロモーションミックスの成功。このガイドを信頼して、Google Analyticsで高度なコホート分析を始めてください。.

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