• E-mail
    wordt gesponsord door

Analyseer het indirecte gedrag van je bezoekers met Google Analytics Cohorts

Analyseer het indirecte gedrag van je bezoekers met Google Analytics Cohorts

Google Analytics heeft het afgelopen jaar veel verschillende nieuwe features gekregen. Een van deze nieuwe features is de mogelijkheid om eenvoudig cohorten toe te passen. Een webanalyticscohort is een groep bezoekers die een gemeenschappelijk kenmerk deelt over een bepaalde tijdsperiode. Daarmee kun je het effect van een campagne of actie analyseren, waarbij je de periode na de actie ook meeneemt. Hiermee kun je een sterker resultaat aantonen.

Cohort als segment

Segmenteren is belangrijk want door te segmenteren, vergaar je oorzaken voor trendveranderingen. Zoals Avinash Kaushik het stelt: “segment or die”. Wanneer je alleen op top niveau gecombineerde gegevens analyseert, mis je de onderliggende redenen van de trendveranderingen. Met segmenten maak je de verdiepingsslag waarmee je cruciale knelpunten kunt aanwijzen. Met cohorten (bezoekers segmenten met een begin periode) kun je aanwijzen welke groep het beste presteert, zoals:

  1. Welke campagne zorgt voor meer betrokken bezoekers?
  2. Welke nieuwsbrief zorgt voor meer conversie op de lange termijn?
  3. Welke promotie zorgt voor meer terugkerende klanten?

Hoe maak je een cohort aan in Google Analytics?

Google Analytics biedt de mogelijkheid om geavanceerde segmenten toe te passen op je data. Met behulp van geavanceerde segmenten kun je een cohort maken. Je maakt een nieuw cohort via het geavanceerde segmenten menu. Klik op '+ nieuw segment', kies vervolgens de 'datum van de eerste sessie' en vul de datum of datum bereik in. Vervolgens kun je andere criteria invoeren om een specifiekere selectie van bezoekers te maken. Na dat je jouw cohort getest hebt, pas je deze toe en kun je het resultaat gaan analyseren. Houd rekening met de volgende punten wanneer je een cohort aanmaakt:

  1. Er is een limiet van 90 dagen voor het toepassen van een cohort op bezoekers
  2. Je analyse periode moet lang genoeg zijn om ook de nasleep van de cohort te bevatten
  3. Als een bezoeker zijn cookies verwijdert na een bezoek aan de site, worden zijn vervolg bezoeken niet opgenomen in de cohort

Google Analytics Cohort

Voorbeeld van een cohort

In het volgende voorbeeld worden twee cohorten met elkaar vergeleken. Er zijn twee verschillende e-mails gestuurd met verschillende inhoud. Hierbij was de vraag welke e-mail op bezoekersniveau het beste presteerde. Door gebruikt te maken van cohorten kunnen de groepen bezoekers vanuit de verschillende e-mails met elkaar vergeleken worden. Hieruit blijkt dat de tweede verzonden e-mail procentueel meer terugkerende bezoeken oplevert.

Echter blijkt ook dat de eerste mailing meer transacties heeft opgeleverd. Op basis hiervan kan besloten worden om een derde e-mail qua opzet laten lijken op de eerste e-mail.

Google Analytics Cohort voorbeeld

Conclusie

Door het toepassen van cohorten vergaar je diepere inzichten in het gedrag van bezoekers in de periode nadat ze mee hebben gedaan aan een campagne of actie. Hiermee maak je het indirecte resultaat van je campagne of actie op bezoekers niveau inzichtelijk. Heb jij ook ervaring met het toepassen van cohorten in Google Analytics? Laat het weten in een reactie, zodat we van elkaar kunnen leren.

Credits afbeelding: Minerva Studio, licentie: CC BY-ND (Commercieel hergebruik)

Delen

0
8


Er zijn 2 reacties op dit artikel

  • Dank voor je kennisdeling m.b.t. cohort-segmenten

    Suggestie: dien je bovenstaande data niet te koppelen aan de multi-channel trechter rapporten, zodat je ook de ondersteunende conversies hierin mee kan nemen?

    Je bent nu de mailing namelijk puur op basis van het laatste indirecte interactie model aan het afrekenen.

    Daarnaast vind ik de aantallen wel vrij gering. Kun je aan bovenstaande gegevens geen micro-doelen koppelen. Bijvoorbeeld producttoevoegingen aan de winkelwagen? Dan krijg je wat diepgaandere inzichten m.b.t. mailings.

    P.S. De spelling van Avinash Kaushik is niet correct.

    geplaatst op
  • Hi Gerard,

    Bedankt voor je aanvulling. Goede suggesties.

    Een koppeling met multi-channel trechter rapportages is zeker mooi voor een vervolg analyse.

    Wat betreft de aantallen, is de focus op micro-conversies een goede methode om de impact van de mailings te analyseren, zie ook mijn blogpost over micro en macro conversies.

    geplaatst op

Plaats zelf een reactie

Log in zodat je (in het vervolg) nóg sneller kunt reageren

Vul jouw naam in.
Vul jouw e-mailadres in. Vul een geldig e-mailadres in.
Vul jouw reactie in.

Herhaal de tekens die je ziet in de afbeelding hieronder


Let op: je reactie blijft voor altijd staan. We verwijderen deze dus later niet als je op zoek bent naar een nieuwe werkgever (of schoonmoeder). Reacties die beledigend zijn of zelfpromotioneel daarentegen, verwijderen we maar al te graag. Door te reageren ga je akkoord met onze voorwaarden.