Разбираемся в данных по методу группового анализа

В данной лекции мы познакомимся с отчетами Google Analytics по методу группового анализа в разделе "Аудитория". Этот отчет интересен и имеет важную область применения. Так как здесь все довольно сложно и неочевидно, в первой части данного раздела мы обсудим получение и понимание этих данных, а в следующей поговорим о паре областей их применения.

Что такое группа? В общем случае, это набор пользователей. Группа пользователей, определяемая конкретной характеристикой. К примеру, в аэропорту имеется одна группа людей, которые являются сотрудниками аэропорта, и другая - людей, которые являются пассажирами в различные пункты назначения. Другой пример: в магазине вы видите группу людей, которые покупают только мясо и овощи, в то время как другая группа покупает готовую еду. Этот признак формирует из двух групп покупателей две различные группы для исследования. Также может быть группа тех, кто покупает оба типа продуктов.

В контексте веб-сайтов, группировать можно многими различными способами. К примеру, сгруппировать всех пользователей c одностраничными просмотрами, пользователей, которые осуществили какие-либо транзакции на веб-сайте, создать группы тех, кто приобрел на веб-сайте какой-то определенный продукт. Существует множество способов группировки на основе формирования продольных и поперечных срезов данных. Мы посмотрим, как Google Analytics предоставляет нам эти данные и возможности для их обработки. Данный отчет все еще находится в бета-версии. В будущем в него могут добавить очень многое, но сейчас мы попытаемся понять, что представляет собой метод когортного анализа в терминах Google Analytics. Найдите "Когортный анализ" в разделе "Аудитория", и "бета" под ним.

Внутри отчета вы обнаружите два больших раздела. Первый раздел - график, имеющий форму тупого угла, который вы видите здесь; мы обсудим его подробно; также здесь имеется таблица с количеством всех пользователей сайта.

Смысл данного отчета вовсе не очевиден, и чтобы понять, для чего он нужен, придется прибегнуть к примеру. Предположим, мы хотим провести анализ работы веб-сайта за одну неделю по когортному методу. Мы проанализируем сколько пользователей заходили на веб-сайт в каждый из дней с воскресенья по субботу, как новых, так и заходивших повторно.

Предположим, в воскресенье, данный веб-сайт посетило около сотни НОВЫХ пользователей (таких, кто никогда прежде не заходил). В понедельник таких набралось еще 200, во вторник и среду их было по 50, в четверг еще 150, в пятницу 200, в субботу 250. Всего за неделю, таким образом, набралось около 1000 новых пользователей. Для каждого из них день их первого посещения данного веб-сайта стал нулевым днем.

Теперь я хочу посмотреть, сколько из этих пользователей зашли на сайт повторно, за следующие семь дней. Смотрим пользователей за воскресенье. Некоторые из них повторно зашли на сайт в этот же день. Т.е. для них нулевой день стал и днем 1. Предположим, таких набралось 40 человек, и таким образом, мы имеем 40% таких пользователей.

Из 200 пользователей, впервые пришедших на сайт в понедельник, 60 повторно зашли во вторник, для них вторник стал днем 1. Мы отметим это здесь, в уголке, буквой "T". Для пользователей, впервые пришедших в воскресенье, а повторно в понедельник, понедельник стал днем 1. То же самое верно и для вторника. Из 50 пользователей, впервые пришедших во вторник, 40 повторно пришли в среду. В четверг повторно зашли 10 новых пользователей, заходивших в среду, и т.д. Это все абстрактные числа. В субботу пришли 250 новых пользователей. Я не учитываю их в следующий день, ставлю здесь крест, так как день 1 для этих пользователей - воскресенье уже следующей недели, а не анализируемого нами периода. Около 330 пользователей из общего кол-ва (1000) повторно зашли на сайт через день после первого посещения. Посмотрим, сколько пришли на второй день. Для тех, у кого нулевой день - воскресенье, таких набралось 30 человек. Сейчас нам не важно, входят ли они в те 40, кто уже заходил повторно. Это может быть комбинация из тех, кто заходил в день 0 и 1, а также в день 0 и сразу в день 2. Смотрим то же для понедельника, вторника.

Отметим, что днем 2 для новых пользователей вторника станет четверг этой же недели, а пользователей пятницы - это уже воскресенье следующей недели; снова ставим здесь крест. Суббота снова выпадает, итого получается 190. Если мы продолжим высчитывать это до дня 6, мы получим здесь везде цифры.

Обратите внимание на суммы количества всех этих пользователей с нулевого дня по день 6. 1000, 330, 190, 90, 70, 10 и 5. Это суммарный трафик данного веб-сайта за неделю. Для чего это может нам пригодиться? Вносим эти данные вот сюда. Теперь, если построить зависимость от количества всех пользователей веб-сайта, за каждый из дней недели, мы получим график, подобный этому.

Ваш график будет выглядеть похоже. Вы не находите, что он похож на тот, который мы видели на вкладке метода группового анализа в Google Analytics? Мы имеем здесь такой же график в виде тупого угла. Давайте зайдем в нашу учетную запись Google Analytics, чтобы увидеть смысл данного отчета. Мы видим здесь таблицу за семь дней, с ежедневным количеством пользователей веб-сайта. Вы обнаружите, что Google Analytics использует здесь процентные величины, а в нашем примере мы использовали абсолютные. Если нужно, можете преобразовать абсолютные значения в проценты, но таблица, в целом, останется прежней, как и график, который точно повторяет наш с вами в примере. У нас в верхней части было 100% пользователей в нулевой день (1000 пользователей), в день 1 их стало 330; здесь это 2.97%, у нас это было 33%.

Также вот тут имеем другие опции, например, тип когорты. Здесь у нас пока только одна опция, скорее всего потому, что это бета-версия, и потом их станет больше. Также замечу, что, если вы не уверены, что означает тот или иной термин в Google Analytics, стоит навести курсор на вот этот знак вопроса; при этом он выдаст вам определение. Посмотрим, что такое тип когорты. Выдает, что это измерение, на основе которого формируется когорта. Для группировки может быть выбрано только одно измерение. Типу когорты соответствует столбец, в котором указано общее количество пользователей, принадлежащих такой когорте. Если выбрать "Дата первого посещения", пользователи группируются на основе даты создания их первого сеанса.

"Дата первого посещения", пока что, единственная доступная опция. Можно было бы получить различные типы группировки, основанные, например, на отказах, или на количестве просмотренных за сеанс страниц. Мы наверняка вернемся к этому отчету позднее, когда Google реализует все эти возможности, но пока что мы имеем для выбора только одну опцию.

Затем, у нас есть выбор размера когорты; по дням, неделям, либо месяцам. Если щелкнуть на "по неделям", то будет видно, как выставленный диапазон дат сменится на последние шесть недель.

Есть также метрика, которая предлагает отобразить пользователей по уровню их удержания, а это одна из самых распространенных опций. О, вот и повторные просмотры, а вот и по просмотрам страниц: для пользователей, которые просмотрели определенное количество страниц на нулевой неделе, сколько просмотров у них было на наделе 1, 2, и т.д. Также необходимо выбрать диапазон дат.