Comment effectuer une analyse de cohorte avec Google Analytics [Guide]

Vous ne pouvez pas contrôler et gérer ce que vous ne pouvez pas mesurer. Heureusement, les rapports de Google Analytics constituent votre mécanisme de connaissances idéal pour mesure, planification et gestion de campagnes Web. Pendant longtemps, vous ne pouviez effectuer une analyse de cohorte sur Google Analytics que via le logiciel segmentation fonctionnalité, qui n'était rien de plus qu'un hack web publicisé.

Mais avec la disponibilité d'un onglet d'analyse de cohorte dédié, vous pouvez maintenant effectuer une analyse concluante qui vous fournit les données comportementales nécessaires que vous pouvez exploiter pour affiner votre contenu, vos mots clés et vos stratégies de marketing Web. Vous pouvez combinez tous vos rapports de cohorte individuels et les fusionner dans un fichier PDF approprié afin de présenter les données de manière à augmenter l'efficacité de la campagne..

Dans mon dernier post - A Look into: Analyse de cohorte dans Google Analytics -, j'ai détaillé plusieurs avantages commerciaux de la réalisation d'analyses de cohorte. Dans cette seconde partie, je vais partager le étapes d'analyse essentielles cette faciliter une analyse de cohorte correcte.

Effectuer votre propre analyse de cohorte

Afin de mener une analyse de cohorte efficace, nous vous recommandons de noter les points suivants avant de commencer le travail:

(1) Assurez-vous que vous avez une question à laquelle vous devez répondre.

C'est parce que le but d'une analyse de cohorte est de obtenir des informations exploitables pour un but spécifique, comme une entreprise à la recherche de données susceptibles d'améliorer ses processus métier, la fabrication de ses produits et même l'expérience globale de ses utilisateurs. Donc, pour que ces processus puissent être optimisés, il est essentiel que vous poser le bon type de question afin de trouver la bonne solution. Encore une fois - demandez au droite et précis question.

(2) Toujours définir les métriques qui vous permettront de trouver la bonne réponse à votre question.

Une analyse de cohorte complète nécessite la reconnaissance des propriétés spécifiques de tout événement. Ces événements peuvent inclure des enregistrements d'utilisateurs en cours de vérification, avec des métriques avancées qui vous permettent de savoir combien un utilisateur a payé..

(3) Identifiez votre cohorte spécifique à la situation (c'est-à-dire les cohortes pertinentes pour votre analyse)).

Le processus de création d'une cohorte implique l'analyse de tous les utilisateurs en temps réel et leur ciblage, ou la réalisation de contributions basées sur des attributs pour obtenir des différences pertinentes qui mettront en évidence leurs caractéristiques en tant que cohorte spécifique..

(4) Une fois que vous avez toutes vos données, vous pouvez maintenant procéder à l'analyse de votre cohorte..

La raison pour laquelle l'analyse de cohorte est si populaire sur le plan commercial est que les entreprises peuvent utiliser les résultats pour identifier les lacunes au sein de leur entreprise..

Comment effectuer une analyse de cohorte précise

Étape 1: extraire les données brutes

Dans un scénario général, les informations nécessaires pour effectuer une analyse de cohorte sont stockées dans une base de données physique ou virtuelle doit être exporté dans un logiciel basé sur un tableur. Vous pouvez utiliser des outils tels que MySQL ou Microsoft Excel pour y parvenir..

Par exemple, si vous souhaitez étudier le comportement d’achat des consommateurs, vous voudriez que vos résultats soient lisible et présenté sous une forme de fiche technique ou tableau de données qui comprend un seul enregistrement par achat client.

De même, chaque enregistrement individuel possède un identifiant client qui est généralement une étiquette alphanumérique unique ou une adresse électronique valide, la date, le lieu et l'heure de l'achat, la valeur totale de l'achat et la première date d'achat du client, généralement appelée la “date de cohorte.” Et dans vos cas généraux, vous pouvez toujours utiliser la requête MySQL pour faire apparaître ces informations.

Vous voudriez cependant idéalement inclure des caractéristiques supplémentaires comme une source de référence client, le numéro de référence de leur premier achat. Et pour faciliter votre travail, vous pouvez utiliser des outils comme des métriques pour vous donner un accès automatique à ces attributs.

2. Créer des identifiants de cohorte

Pour créer un identifiant de cohorte, vous allez ouvrir les données que vous avez extraites dans Excel. Après avoir tiré le “date de cohorte” caractéristiques, vous pouvez effectuer une analyse de cohorte toujours aussi populaire dans laquelle vous pouvez faire des choses comme comparer des cohortes de clients en fonction du moment où ils ont fait leur premier achat.

Ainsi, dans un tel cas où vous pourriez regrouper vos cohortes en fonction d'un mois spécifique au cours duquel elles ont réellement effectué leur premier achat, vous devez d'abord: traduire chacun de vos “date de cohorte” valeurs dans une seau virtuel qui sera une représentation de l'année et du mois de l'achat initial de votre client.

3. Étapes du cycle de vie de la jauge

Après avoir déterminé la cohorte à laquelle votre client attribue, vous devez également réglementer la “Etape du cyle de vie” de votre analyse à l'événement qui s'est produit pour ce membre de la cohorte en particulier.

Si vos clients effectuent un achat à un moment donné et après quelques mois, ils le feraient. rentrer dans la cohorte de la date d'achat initiale. Par conséquent, leur premier achat serait également dans cette phase du cycle de vie initial et leur prochain achat tomberait dans la deuxième phase du cycle de vie.

Afin de calculer précisément l’étape du cycle de vie, vous devez également déterminer le quantité de temps qui s'est écoulé entre le premier achat de votre client et l'achat que vous spécifiez.

4. Créer un tableau croisé dynamique et un graphique

La dernière étape de votre analyse de cohorte consiste à créer des tableaux croisés dynamiques. Ces tableaux sont essentiels à votre analyse car ils vous permettent de calculer un collectif comme une somme ou même une moyenne, à travers plusieurs dimensions de vos données de cohorte.

Si vous utilisez le tableau croisé dynamique pour votre entreprise, vous devez généralement en créer un qui effectue une somme du montant de la transaction des clients, qui montre une ligne pour chaque cohorte et une colonne par période pertinente.

Si vous ne parvenez pas à visualiser vos données, vous pouvez facilement les visualiser à l’aide du plus simple des graphiques linéaires Excel..

Emballer

Bien que les analyses de cohorte soient principalement utilisées pour rétention des utilisateurs et études de comportement des utilisateurs, l'avatar de Google Analytics peut être exploité par des experts en analyse Web pour étudier les indicateurs tels que les pages vues, les durées de session, les objectifs atteints.

De plus, les mesures en termes de sélection d'utilisateurs, telles que les requêtes de recherche par utilisateur, la durée de session par groupe et les vues de page pour un utilisateur particulier, peuvent également être étudiées..

Il y en a assez pour vous aider à mieux comprendre le comportement de vos utilisateurs, l'efficacité de vos tactiques de marketing et le succès de votre combinaison de promotions; faites confiance à ce guide et commencez vos analyses de cohorte avancées avec Google Analytics.

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