FAQ по когортному отчету

FAQ по когортному отчету

Раздел 1. Расширенные возможности

1. Можно ли сегментировать пользователей по времени и свойству?

Нет. Power Report — это наилучший способ сегментировать клиентов, используя несколько критериев.

2. Какая разница между подсчетом пользователей способами First Time и Every Time?

Обратимся к примеру когортного отчета, который показывает количество времени между посещениями пользователем сайта.

cohort-explanation

First Time: Мы смотрим только на дату следующего после первоначального посещения сайта. Каждый посетитель учитывается только один раз по тому посещению, которое было сразу после изначального.

Every Time: Мы ищем все даты за все разы, когда посетитель заходил на сайт. Каждый пользователь учитывается больше одного раза.

Разница будет особенно заметна, если вы переключите опцию Cumulative People на Cumulative Percentage — значения тогда можут превышать 100% посетителей, потому что пользователи учитываются несколько раз.

Раздел 2. Как интерпретировать результаты отчета?

Пошаговая инструкция по чтению образца отчета показана на скриншоте выше. Здесь приведен перевод.

  1. Ищем людей, которые посещали сайт в последние 90 дней.
  2. Группируем их в когорты за каждую неделю, базируясь на первой неделе, когда они посетили сайт.
  3. Для каждой когорты считаем, сколько людей посетило сайт снова.
  4. И для этих последующих событий посещения сайта считаем, сколько недель прошло между текущим визитом и изначальным визитом.

В конце мы показываем:

  • Сколько людей посетили сайт.
    Эти люди сгруппированы по той неделе, когда они зашли на сайт впервые (за эти 90 дней).
  • Сколько раз каждый посетитель заходил на сайт снова
  • …И сколько недель прошло между изначальным и последующими визитами.

Раздел 3. Сравнение результатов когортного отчета с другими отчетами Kissmetrics

1. Данные в столбце “People” в когортном отчете не совпадает с данными в Поиске пользователей (People Search) за ту же неделю или месяц.

Когортный отчет группирует людей на основе даты, когда событие произошло впервые. Поиск пользователей ищет всех, кто совершил событие, независимо от времени его совершения.

Вернемся к нашему скриншоту, как к примеру, и сосредоточимся на Неделе 4 января 2013 года (Week of Jan 4, 2013).

В отчете перечислены 8659 человек, которые посетили сайт на этой неделе. Помните о том, что это только те люди, которые впервые посетили сайт за период с 30 ноября по 27 февраля.

Именно поэтому в Поиске пользователей за 4-10 января может быть указано больше, чем 8659 человек. Эта разница — те люди, которые действительно заходили на сайт в эту неделю, но впервые посетили сайт ранее, между 30 ноября и 3 января.

2. Я запускаю этот отчет каждую неделю и данные за прошедшие недели меняются.

Вспомним снова ту знаковую неделю 4 января 2013 года нашего примера. Сосредоточим свое внимание на ячейке “В течении 1-2 недель от Недели 4 января, 2013” (5,2% пользователей посетили сайт снова на этой неделе).

“В течении 1-2 недель от Недели 4 января, 2013” выглядит довольно однозначно и соответствует 11-17 января. Рассмотрим двух пользователей:

Геннадия, который впервые посетил сайт 4 января, и
Всеволода, который впервые зашел 10 января.

Оба входят в неделю 4 января, но “1-2 недели от первого посещения” будут разными для них. 1-2 недели от первого посещения Геннадия — это 11-17 января. 1-2 недели от первого посещения Всеволода — это 17-23 января.

Таким образом, клетка “В течении 1-2 недель от Недели 4 января, 2013” может также охватывать 11-23 января, в зависимости от даты первого посещения пользователем сайта.

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>