Moderni liiketoiminta on mahdotonta käyttämättäInternetissä. Ei ole väliä jos myyt jotain tai tuottaa sitä. Kuluttajat tarvitsevat tietoa, ja helpoin tapa saada se on etsiä verkkoa. Lisäksi erilaisten viestintäkanavien tehokkuutta ei aina ole helppo oppia, mutta Internetissä on melko helppo tehdä. Yksi suosituista ja visuaalisista menetelmistä katsotaan kohorttianalyysiksi. Kuten muut menetelmät syy-seuraussuhteiden tutkimiseksi kuluttajien käyttäytymisessä, se edellyttää tilastotietojen kertymistä. Internetin avulla voit tehdä tämän "huomaamatta" esittäjälle. Loppujen lopuksi sivuston kävijän lähes kaikki toiminnot rekisteröidään täällä - ensimmäisestä vierailusta alkaen kullekin sivulle kuluneen ajan määrästä.

kohorttianalyysi

Markkinoijat palvelevat tilastot

On epätodennäköistä, että tänään on vielä asiantuntijoita,jonka sanan "markkinointi" tulkitaan "mainonnaksi" ja "myynniksi". Tietenkin nämä ovat kaksi tärkeätä osaa markkinointitoiminnasta. Mutta perustana on edelleen kuluttajien kysynnän ja käyttäytymisen tutkimus. Ja sitten kaikki muuttuu etsimään mahdollisuuksia vastata näihin tarpeisiin.

Ja koska on puhuttu opiskelusta ja analysoinnista, niin -tilastot auttavat meitä. Tietokannan varovainen kertyminen asiakkaiden ominaisuuksiin mahdollistaa perusteellisen tutkimuksen kysynnästä ja analyysin tulosten hyödyntämisen mahdollisimman kannattavaksi itsellesi.

Useimmiten markkinoijat käyttävätkorrelaatio- ja regressioanalyysi; he ovat kiinnostuneita kuvailevista ja ennakoivista menetelmistä kuluttajille. Kaikki tämä edellyttää joidenkin indikaatioiden jakamista joihinkin asiakkaiden edustavimmista (tai mielenkiintoisimmista) ryhmistä. Tämä yhdistelmä tarjoaa meille kohorttianalyysin.

kohorttianalyysi google analyticsissa

Tilastollinen analyysi ja kaupankäynti

Myyntiä on ymmärrettävä melko selvästisyy-seuraussuhde asiakkaiden toimintaan. Kohortin analyysin avulla voit tehdä tämän ryhmittelemällä kuluttajia useilla perusteilla. Yleisin segmentti on yleinen ominaisuus (ostos, osto jne.) Yhdistettynä tapahtuman päivämäärään. Tilastoissa on tavallista puhua ryhmästä ihmisiä (aiheita), joilla on samanlainen käyttäytyminen ja merkkejä. Yksinkertainen esimerkki kohortista ovat vierailijat, jotka vierailivat ensin myymälässä viikkoa ennen uutta vuotta. Tutkittuaan heidän käyttäytymistään on mahdollista tehdä johtopäätöksiä mainonnan tehokkuudesta ja kaupallisista ponnisteluista.

kohorttianalyysi on

analytiikka

Auttamaan markkinoijia on jo pitkään tullut kehittäjilleGoogle. Ne tarjoavat erilaisia ​​palveluja sähköisen kaupankäynnin tilastojen tutkimiseen. Nyt voit tehdä Google Analyticsin kohorttianalyysin. Aikaisemmin se oli tehtävä yleisön pakollisella segmentoitumisella. Se oli melko työlästä ja hankalaa. Nyt kuitenkin kohorttianalyysi suoritetaan automaattisesti. Analyytikko voi vain säätää raporttiparametrit hänen vaatimustensa mukaisesti.

Raportitiedot näkyvät aikajanalla ja taulukossa. Asetuksissa voit muuttaa neljä parametriryhmää, jotka käyttävät kohorttianalyysia.

cohort analyysi cltv yksikkö taloustiede

Kohorttityyppi on yleinenOminaisuus, joka yhdistää tietyn ryhmän vierailijoille. Koko voidaan ryhmitellä ajan mukaan: tarkka päivä, viikko, kuukausi. Jos valitset esimerkiksi "Viikko" -vaihtoehdon, raportti ryhmittelee ensimmäistä kertaa sivuston vierailijat tietylle viikolle yhdeksi kohortiksi.

Sitten voit muuttaa "indikaattoria". Muuttuvuus koskee sivun selaamista, istunnon kestoa, käyttäjien lukumäärää jne. Ja viimeinen parametri on "ajanjakso". Tämän toiminnon ansiosta analyytikolla on mahdollisuus seurata kohortin toimintaa ajanjaksona vakiintuneesta lähtöpisteestä nykyiseen päivämäärään. Valitsemalla ryhmittymä päivää, on muistettava, että kohortin muodostetaan riveihin, ja dynamiikka kävijöiden käyttäytymistä - sarakkeissa.

Kuinka käyttää analyysituloksia

Kun olet tutkinut raportteja, voit jäljittää taajuudenkuluttajien palautus sivustoon. Kvantitatiivisten indikaattorien vertailu sisällön ulkoasuun sivuston sivuilla tarjoaa mahdollisuuden ymmärtää, mitä etuja ja houkuttelee asiakkaita.

Esimerkiksi analyysin mukaan ryhmäkävijöitä, jotka palaavat sivustoon "kadehdittava vakavuus". Otettuaan esille suunnitelma mainosmateriaalin sijoittamisesta osuuksien hallitsemiseen tai uusien tuotteiden esittelyyn, kun asiakkaasi vierailivat sivuillasi, on mahdollista tehdä johtopäätöksiä potentiaalisten asiakkaiden kiinnostuksesta. Nämä tiedot mahdollistavat yrityksen tehokkuuden lisäämisen. Näin kohortin analyysiä käytetään markkinoinnissa. Se antaa mahdollisuuden entistä tarkoituksellisempaan ja laadullisempaan jakeluun mainosbudjetista ja luoda tehokkaita viestintäkanavia.

kohortin analyysi markkinoinnissa

Mitä etsiä

Jokaisen tilastollisen välineen tehokas käyttö edellyttää valmistelevaa työtä. Loppujen lopuksi ongelman oikein esitetty kysymys takaa sen nopean ratkaisun.

Mitä sinun tarvitsee tehdä ennen kohorttitutkimuksen käyttöä? Kysy itseltäsi muutamia kysymyksiä:

  • Miksi tällainen myynti-dynamiikka havaitaan?
  • Mikä on ajanjakso (esimerkiksi mainoskampanjalle)?
  • Kuinka määritän uutiskirjeen ajankohdan suuren vastauksen saamiseksi?

Kehittyneet hypoteesit auttavat määrittämään paremmin kohorttianalyysin parametrit.

johtopäätös

Perehtyminen peruskohortin mahdollisuuksiinanalyysi Google Analyticsin, ja saada käsitys sen toiminnallisia ominaisuuksia, markkinoijat pystyvät mainiosti paitsi lisää liikennettä sivuston, mutta myös kääntää potentiaalinen asiakas (satunnaiselle vierailija) kuluttajalle.

Yksittäisten raporttien muodostaminen antaavisuaalinen esitys kohdeyleisön erityispiirteistä, jonka avulla voit ymmärtää sen reagoinnin toimintaan riippumatta siitä, sijoitatko tiedotusartikkelin tai myynninedistämistarjouksen sivustoon. Markkinointitoiminnan olisi oltava taloudellisesti kannattavaa. Kohorttianalyysi, CLTV, Unit Economics - millä tahansa menetelmillä kuluttajien käyttäytymisen tutkimiseen pyritään tunnistamaan kustannus-hyöty-suhde ja optimointi.

Mutta älä mene liian pitkälle. Päivittäinen seuranta antaa väärinkäsityksen syistä, jotka koskevat yhtiön verkkosivujen vierailua. Se on pitkän aikavälin havainto yhdestä kohortin edustajista, joiden avulla voidaan seurata ja tulkita oikein asiakkaiden käyttäytymisen muutoksia.

</ p>