Google Analytics Cohort Analysis ဆိုတာဘာလဲ။ သင်၏အသေးစိတ်လမ်းညွှန်

အလိုက်

Google Analytics သည်မကြာသေးမီက cohort analysis ဟုလူသိများသောသင်၏ of ည့်သည်များ၏နှောင့်နှေးသောအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက်အလွန်ကောင်းသည့် feature တစ်ခုကိုထည့်သွင်းခဲ့သည်။ ဒီဖြည့်စွက်ချက်အသစ်မတိုင်မီ webmaster များနှင့်အွန်လိုင်းလေ့လာသုံးသပ်သူများကသူတို့၏ဝက်ဘ်ဆိုက် visitors ည့်သည်များ၏နှောင့်နှေးတုံ့ပြန်မှုကိုစစ်ဆေးနိုင်လိမ့်မည်မဟုတ်ပါ။ တနင်္လာနေ့တွင် X visitors ည့်သည်များသည်သင်၏ site သို့လာပြီးနောက်နေ့သို့မဟုတ်နောက်တစ်နေ့တွင်မည်မျှရောက်ရှိသည်ကိုဆုံးဖြတ်ရန်အလွန်ခဲယဉ်းသည်။ Google ၏အသစ် ဆောင်များတွင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ ဒီဝက်ဘ်ဆိုက်ရဲ့လုပ်ဆောင်မှုကိုတိုးမြှင့်ဖို့ဒီအင်္ဂါရပ်ကဒီဒေတာကိုရယူပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့ကူညီလိမ့်မယ်။

"Cohort" ကဘာလဲ?

Cohort ဆိုတာကတူညီတဲ့ attribute ကြောင့်အတူတကွစုဝေးနေတဲ့လူအုပ်စုတစ်ခုကိုဖော်ပြဖို့အသုံးပြုတဲ့အသုံးအနှုန်း။ Google သည်“ cohort” ဟူသောစကားလုံးကို သုံး၍ နောက်ကျသောအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုသတ်မှတ်သည် analytics နှင့်အသုံးပြုသူအပြုအမူကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အချိန် - စမ်းသပ်ပြီး segment ၏အခြားအမျိုးအစားကိုဖန်တီးပါ။ ထိုအင်္ဂါရပ်ကိုဂူဂဲလ် Analytics တွင်မထည့်သွင်းမီနေ့စွဲရယူမှုအတွက်အဖွဲ့အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အလွန်ခဲယဉ်းသော်လည်းယခု၎င်းကို အသုံးပြု၍ ဖွင့်နိုင်သည် ထုံးစံ variable တွေကိုနှင့်ဖြစ်ရပ်များ.

အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုအသုံးပြုရန်

သင်၏ဘယ်ဘက် sidebar ရှိ Google Analytics တွင်ပြထားသောပရိသတ်ကဏ္ under အောက်ရှိခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအင်္ဂါရပ်ကိုသင်အလွယ်တကူရနိုင်သည်။ သင်ကလစ်သည်နှင့်တပြိုင်နက်ဇယားတစ်ခုနောက်လိုက်သည့်ဂရပ်တစ်ခုကိုတွေ့လိမ့်မည်။ ပထမတစ်ချက်မှာစားပွဲဟာနားလည်ဖို့ခက်ပေမယ့်စိတ်မပူဖို့ငါဘာလို့လဲဆိုတော့စိတ်မပူပါနဲ့။ ပုံမှန်ဂရပ်သည်ပြီးခဲ့သည့်ခုနစ်၊ ၁၄၊ ၂၁၊ ၃၀ ရက်အတွင်းသင်၏ထူးခြားသော visitors ည့်သည်များ၏ပျမ်းမျှထိန်းသိမ်းမှုနှုန်း (%) ကိုကိုယ်စားပြုသည်။

အောက်ပါဇယားတွင်၊ ၀ က်ဘ်ဆိုက်ကို ၂၀၁၅၊ 1ပြီ ၁ ရက် (တတိယတန်း) တွင် ၀ င်ရောက်ကြည့်ရှုသူ ၁၇၄ ယောက်တွေ့ရလိမ့်မည်။ ၎င်းသည်နေ့ ၀ ရက်ကိုကိုယ်စားပြုလိမ့်မည်။ ယခုတတိယကော်လံရှိ ၁ ရက်ကိုကြည့်ပါ။ လာရောက်လည်ပတ်သူ ၁၇၄ ဦး အနက်မှထိုဝက်ဘ်ဆိုက်သည်နောက်ပိုင်းတွင်ဖြစ်သည်။ ၂၀၁၅၊ 2015ပြီ ၂ ရက်တွင် ၉.၂% ပြန်လာပြီး ၄.၀၂% သာ174ပြီ ၃၊ ၂၀၁၅ တွင်0ပြီ ၃ ရက်၊ websiteပြီ ၃ ရက်၊ 1ပြီ ၄ ရက်၊ websiteပြီလ ၃ ရက်နေ့တွင် ၀ က်ဘ်ဆိုက်သို့ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုသူပေါင်း ၁၆၀ အနက်မှမည်မျှရှိသည်ကိုစတုတ္ထတန်းအဖြစ်သင်စစ်ဆေးနိုင်သည်။ , နောက် ... ပြီးတော့။

Google Analytics အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနေ့စွဲများ

အပေါ်ဆုံးဂရပ်တွင်ဖော်ပြထားသောပထမတန်းတွင် 1,124, ည့်သည်ပေါင်း ၁,၁၂၄ ယောက်ရှိသည့်ပျမ်းမျှခုနစ်ရက်ပတ်လုံးကြည့်ရှုနိုင်သည်။

Google Analytics အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

ယခုတိုင်အောင်ကျွန်ုပ်သည်ဤ ၀ က်ဘ်ဆိုက်များစွာတွင်ပြုလုပ်သောဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုမြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များတွင်ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိသော ၀ က်ဘ်ဆိုက်များသို့မဟုတ်အသွားအလာထုတ်လုပ်ရန်အတွက်အခြားအထူးချန်နယ်လိုင်းများသည်ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းနိမ့်ကျသည်ဟုကောက်ချက်ချပြီးပါပြီ။ ပိုမိုတည်ငြိမ်သောအသွားအလာကိုအမှတ်တံဆိပ်ပြုလုပ်သော ၀ က်ဘ်ဆိုက်များသည်ထိန်းသိမ်းထားနှုန်းမြင့်မားသည်။ သင်၏ ၀ က်ဘ်ဆိုက်၏ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းကိုယခုသင်ဆန်းစစ်နိုင်လိမ့်မည်ဟုကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ပါသည်။ သို့သော်နောက်မေးခွန်းမှာဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုမည်သည့်နေရာတွင်အသုံးပြုနိုင်မည်နည်း။ အဖြေကတော့ဝက် (ဘ်) ဆိုဒ်များနှင့်မိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းများကိုဆန်းစစ်ရာတွင်အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။

မိုဘိုင်း Applications ကိုအပေါ်အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

လူအများစု၏ရာခိုင်နှုန်းသည်ယခုအခါသူတို့၏စမတ်ဖုန်းသို့မဟုတ်တက်ဘလက်ကိုအင်တာနက်ရှာဖွေရန်အတွက်အသုံးပြုသောကြောင့်မိုဘိုင်း application များသည်ယနေ့ခေတ်တွင်တိုးတက်လျက်ရှိသည်။ ၎င်းသည်မိုဘိုင်း application များအတွက်အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်ကြီးထွားမှုကိုဆက်လက်ပြုလုပ်ရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။ သင်၏မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းနှင့်မည်မျှကြာအောင်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်သည်၊ တစ်ရက်တွင်အသုံးပြုသူများသည်အက်ပ်ကိုမည်မျှကြာကြာဖွင့်သည်၊ သို့မဟုတ်အက်ပလီကေးရှင်းသည်မည်မျှကြာသည်ကိုသင်စဉ်းစားလျှင်ဆန်းစစ်လေ့လာခြင်းအားဖြင့်သင်၏အဖြေများကိုရှာနိုင်သည်။ ထို့နောက်သင်၏ကုမ္ပဏီတည်ရှိမှုကိုတိုးမြှင့်စေသောအဓိကမဟာဗျူဟာတိုးတက်မှုများကိုပြုလုပ်ရန်ဗဟုသုတရှိလိမ့်မည်။

အလားတူပဲ၊ သင်သည်သင်၏မိုဘိုင်း application သို့မွမ်းမံမှုများပြုလုပ်တိုင်းတိုးတက်မှု၏အကျိုးဆက်များကိုမြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင်၏ retention နှုန်းနိမ့်ပါကသင်တစ်ခုခုလွဲချော်ပြီးနောက်ဆုံးရလဒ်များကိုမကြိုက်ပါကပြလိမ့်မည်။ သို့ဖြစ်လျှင်သင်သည်သင်၏နောက်လာမည့် update ကိုအများကြီးပိုကောင်းစေရန်အသုံးပြုသူအပြုအမူနှင့်ပတ်သက်ပြီးသင်၏နားလည်မှုကိုသုံးနိုင်သည်။ မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်း၏သုံးစွဲသူအပြုအမူအပေါ်မည်သည့်ပြောင်းလဲမှုမဆိုအလွယ်တကူခြေရာခံနိုင်သည်။

အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်မှာအပတ်စဉ်အသုံးပြုသူ ၈,၉၀၈ နှင့်အတူမိုဘိုင်းအပလီကေးရှင်းတစ်ခုတွင်ပြုလုပ်ခဲ့သည့်အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်မြင်သည့်အတိုင်း ၁ ရက်တွင်ပျမ်းမျှထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းသည် ၃၂.၃၅% ရှိပြီးတစ်နေ့ချင်းစီကိုလျော့နည်းစေသည်။ ဒီအချက်အလက်တွေနဲ့အတူသင်ဟာနေ့စဉ်အက်ပလီကေးရှင်းကိုဖွင့်လှစ်လိုက်တဲ့သုံးစွဲသူများနဲ့ retention rate တိုးလာဖို့အတွက် application နဲ့စေ့စပ်ထားတဲ့သုံးစွဲသူများကိုဘယ်လိုထိန်းသိမ်းရမလဲဆိုတာကိုစပြီးအာရုံစိုက်သင့်တယ်။ ထလာသည်နှင့်တပြိုင်နက် new ည့်သည်အသစ်များ ၀ င်ရောက်ခြင်းသည်ပိုမိုမြင့်မားသောပြောင်းလဲမှုဖြစ်လာလိမ့်မည် ပါးစပ်လူသိရှင်ကြား.

Google Analytics အစည်းအဝေးများအလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

အဆိုပါအလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအစီရင်ခံစာပြုပြင်ခြင်း

သင်၏ Google Analytics အားသင်၏ဆန်းစစ်မှုကိုပြုလုပ်ရန်သင်ဖွင့်သောအခါအစီရင်ခံစာသည်အလိုက်အမျိုးအစား၊ အလိုက်အရွယ်အစား၊ မက်ထရစ်နှင့်ရက်စွဲအလိုက် အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်နိုင်သည်ကိုသင်တွေ့လိမ့်မည်။

  • အလိုက်အမျိုးအစား - ယခုလက်ရှိ beta ဗားရှင်းသည်သင်ဝယ်ယူသည့်နေ့ရက်ကိုသာ ၀ င်ရောက်ခွင့်ပြုသည်။ သို့မှသာဆိုက်တစ်ခုကိုသတ်သတ်မှတ်မှတ်ရက်စွဲတစ်ခုအတွင်းလာရောက်ကြည့်ရှုသူများ၏အပြုအမူနှင့်အချိန်ကာလတစ်ခုအတွင်းမည်သို့ပြုမူသည်ကိုသင်မြင်တွေ့နိုင်သည်။
  • အလိုက်အရွယ်အစား - ဤသည်ရက်သတ္တပတ်များ၊ ရက်သတ္တပတ်များသို့မဟုတ်လများအလိုက်အလိုက်အရွယ်အစားပြောင်းလဲမှုကိုရည်ညွှန်းသည်။ အလိုက်သင့်အရွယ်အစားပေါ် မူတည်၍ သင်၏အစီရင်ခံစာကိုပြင်ဆင်သတ်မှတ်ခြင်းသည်ဇန်နဝါရီလအတွင်းလာရောက်လည်ပတ်သူနှင့်ဖေဖော်ဝါရီလအတွင်းပြန်လည်ရောက်ရှိလာသူအရေအတွက်မည်မျှရှိသည်ကိုသင်တွေ့ရှိနိုင်သည်။ အလိုက်အရွယ်အစားကိုရွေးချယ်သည့်အခါရက်သတ္တပတ်၏အရွယ်အစားကိုရွေးချယ်စဉ်ခုနှစ်ရက်၊ ခုနှစ်၊ ၁၄၊ ၂၁ ရက်သို့မဟုတ်ရက် ၃၀ ကိုရွေးချယ်နိုင်သည်။

အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအရွယ်အစား

  • မက်ထရစ် - ဒါကသင်တိုင်းတာရန်တစ်ခုတည်းသောအရာပဲ။ time ည့်သည်တစ်ယောက်၏စာမျက်နှာများ၊ customer ည့်သည်တစ်ယောက်၏အစည်းအဝေးများ၊ သုံးစွဲသူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက် app အမြင်များ၊ သုံးစွဲသူသိမ်းဆည်းမှု၊ ရည်မှန်းချက်ပြီးဆုံးခြင်း၊ ပြောင်းလဲခြင်းစသည်တို့ပါဝင်နိုင်သည်။
  • ရက်စွဲအပိုင်းအခြား - ဤသို့ဖြင့်သင်သည်သင်၏အဖွဲ့လိုက်အရွယ်အစားပေါ် မူတည်၍ ရက်၊ ရက်၊ လနှင့်လများအကြားရက်စွဲအတိုင်းအတာကိုပြောင်းလဲနိုင်သည်။

အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေ့စွဲ Range

သငျသညျကွဲပြားခြားနားသောအစိတ်အပိုင်းများကိုဖြတ်ပြီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု run ဖို့အတှကျဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းရှိ visitors ည့်သည်များအတွက် desktop ကွန်ပျူတာသုံးသော versus ည့်သည်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်ကြည့်လျှင်ပျမ်းမျှ session အချိန်ကိုကြည့်ရှုနိုင်သည်။ သို့မဟုတ်၊ ၂၀၁၄ ခုနှစ်ခရစ်စမတ်မတိုင်မီအပတ်ကဲ့သို့သောရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အတွင်း visit ည့်သည်အသစ်ဝယ်ယူမှုအသစ်များအပေါ် အခြေခံ၍ အစီရင်ခံစာကိုပြုပြင်နိုင်သည်။ ဤသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်သင်၏ဝက်ဘ်ဆိုက်၏ visitors ည့်သည်များသည်အထူးသဖြင့်ခရစ္စမတ်မတိုင်မီ desktop ကွန်ပျူတာကို အသုံးပြု၍ ထို site ပေါ်တွင်အချိန်ပိုပေးကြောင်းဖော်ပြနိုင်သည်။

အဲဒါကို Up ကို summing

အလိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုပထမ ဦး ဆုံးအကြိမ်နားလည်ဖို့ခက်မယ်ဆိုရင်စိတ်ဓာတ်မကျပါနဲ့ဘာလို့လဲဆိုတော့မင်းကအချိန်နဲ့အတူရှိနေမှာပါ။ ၎င်းသည်သုံးစွဲသူများ၏နှောင့်နှေးနေသောတုန့်ပြန်မှုကိုသင်၏ Google Analytics tool မှတစ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ခွင့်ပြုသည့်အလွန်အသုံးဝင်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအချက်အလက်အချက်အလက်ကိုဖြတ်တောက်ခြင်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သောပြောင်းလဲမှုများအတွက်သင်၏ ၀ က်ဘ်ဆိုဒ်နှင့် / သို့မဟုတ်မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းသစ်အတွက်စိတ် ၀ င်စားစရာကောင်းသောတိုးတက်မှုများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။

3 မှတ်ချက်

  1. 1
  2. 2

    Cohort ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့အား ရှင်းပြရန် အချိန်ပေးသည့်အတွက် Shane ကို အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်။ တကယ်ကို ဖတ်လို့ကောင်းတယ်။ ဤအဖွဲ့အစည်းအကြောင်းမေးသော အီးမေးလ်နှစ်စောင်ကို လက်ခံရရှိခဲ့သော်လည်း ယခုအခါ ၎င်းတို့ကို သင့်လင့်ခ်ကို ပေးနိုင်ပြီ 😉

  3. 3

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.