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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 connaissance idéal pour mesurer, planifier et gérer des campagnes Web . Pendant longtemps, vous ne pouviez effectuer une analyse de cohorte sur Google Analytics via la fonction de segmentation, qui n'était rien de plus qu'un hack publicitaire 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 combiner tous vos rapports de cohorte individuels et les fusionner dans un fichier PDF approprié afin de présenter les données de manière à accroître l'efficacité d'une campagne.

Dans mon dernier article - Un regard sur: Analyse de cohorte dans Google Analytics - J'ai détaillé plusieurs avantages pour l'entreprise de réaliser une analyse de cohorte. Dans cette deuxième partie, je vais partager les étapes d'analyses essentielles qui facilitent 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 .

En effet, le but d'une analyse de cohorte est d' obtenir des informations exploitables dans un but spécifique, comme une entreprise cherchant des données qui peuvent aider à améliorer son processus métier, la fabrication de produits et même l'expérience utilisateur globale. Donc, pour vous assurer que ces processus peuvent être optimisés, il est essentiel que vous posiez le bon type de question afin de trouver la bonne solution . Encore une fois - posez la bonne question et précise .

(2) Définissez toujours 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 effectuant un paiement, avec des statistiques anticipées qui vous permettent de savoir combien un utilisateur a payé.

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

Le processus de création d'une cohorte implique d'analyser tous les utilisateurs en temps réel et de les cibler, ou d'effectuer des 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 commercialement est parce 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 requises pour effectuer une analyse de cohorte sont stockées dans une base de données physique ou virtuelle et doivent être exportées dans un logiciel basé sur des tableurs. Vous pouvez utiliser des outils tels que MySQL ou Microsoft Excel pour y arriver.

Par exemple, si vous souhaitez étudier le comportement d'achat des consommateurs, vous souhaiterez que vos résultats soient lisibles et présentés sous la forme d'une feuille de données ou d'un tableau de données comprenant un seul enregistrement par achat de client.

En conséquence, chaque enregistrement individuel possède une identification de client qui est généralement une étiquette alpha-numérique unique ou une adresse e-mail valide, date, lieu et heure d'achat, valeur d'achat totale, et la première date d'achat du client, généralement la «date de cohorte». Et dans vos cas généraux, vous pouvez toujours utiliser la requête MySQL pour afficher ces informations.

Cependant, vous voudriez idéalement inclure des caractéristiques supplémentaires telles qu'une source de référence client, le SKU de leur premier achat. Et pour faciliter votre travail, vous pouvez utiliser des outils tels que les 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. Une fois que vous avez tiré les caractéristiques de la «date de cohorte», vous pouvez effectuer l'analyse de cohorte si 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 précis dans lequel ils ont réellement effectué leur premier achat, vous devez d'abord traduire chacune de vos valeurs de «date de cohorte» dans un seau virtuel qui sera une représentation de l'année et le mois de l'achat initial de votre client.

3. Étapes du cycle de vie des jauges

Une fois que vous avez déterminé la cohorte à laquelle votre client attribue, vous devez également régler la «phase de cycle de vie» de votre analyse à l'événement survenu pour ce membre de cohorte particulier.

Si vos clients font un achat à n'importe quel moment et le suivant après quelques mois, ils tomberaient sous la cohorte de leur date d'achat initiale . Par conséquent, leur premier achat serait également dans cette phase initiale du cycle de vie et leur prochain achat tomberait sous la deuxième étape du cycle de vie.

Afin de calculer avec précision l'étape du cycle de vie, vous devrez également déterminer le temps qui s'est écoulé entre le premier achat de votre client et l'achat que vous avez spécifié.

4. Créez un tableau croisé dynamique et un graphique

La dernière étape de l'analyse de votre 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, sur plusieurs dimensions de vos données de cohorte .

Si vous utilisez le tableau croisé dynamique pour votre entreprise, vous allez plutôt devoir en créer un qui réalise une SOMME du montant de la transaction des clients, qui affiche une ligne pour chaque cohorte et une colonne pour chaque période pertinente.

Si vous avez des difficultés à visualiser vos données, vous pouvez facilement les visualiser sur le plus simple des graphiques linéaires Excel.

Emballer

Bien que les analyses de cohorte aient principalement été utilisées pour la rétention des utilisateurs et les études de comportement des utilisateurs, les experts en analyse Web peuvent exploiter l'avatar de Google Analytics pour étudier des paramètres tels que les pages vues, les durées de session et les objectifs .

De plus, les métriques en termes de sélections d'utilisateurs, telles que les requêtes de recherche par utilisateur, la durée de session par groupe et les pages vues 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 vos promotions. faites confiance à ce guide et commencez vos analyses de cohorte avancées avec Google Analytics.

Lisez maintenant: Regard sur: Analyse de cohorte dans Google Analytics

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