CONDIVIDI
Google Analytics: che cos'è l'Analisi coorte

Chi controlla spesso i dati relativi al proprio sito web su Google Analytics, si sarà accorto che è disponibile, nel menu relativo al Pubblico, la versione beta di una funzionalità quanto mai criptica: l'Analisi Coorte. Se sei curioso di sapere di che si tratta, non devi far altro che seguirmi in questo articolo...

Cosa vuol dire Analisi Coorte

Avrai capito senz'altro che la coorte di cui si sta parlando non ha  nulla a che fare con gli eserciti dell'antica Roma (lo ammetto: ci ho giocato un po' nell'immagine che illustra questo articolo).
Cosa vuol dire allora coorte, in ambito statistico?
Una coorte, o pannello, non è altro che un gruppo di persone selezionate all'interno di una popolazione sulla base di una caratteristica che esse condividono in un determinato periodo.
Una coorte può essere dunque l'insieme delle persone nate in un determinato anno, o in un determinato luogo; può essere un insieme di persone accomunate dal fatto di aver avuto un'esperienza in comune (ad esempio, essere partiti dall'aeroporto di Fiumicino nell'anno 2010, o aver fatto uso di droghe pesanti almeno una volta nella vita).
Le coorti vengono utilizzate spesso in statistica per confrontare come si evolvono determinate grandezze in gruppi omogenei (pensa ad esempio al confronto sul dato della mortalità per cancro al polmone sulla popolazione esposta ad un certo inquinante, in confronto alla popolazione che non ha subito la stessa esposizione). Si tratta, pertanto, di una metodologia di analisi molto importante, che ovviamente può portare a risultati interessanti anche nel marketing e, soprattutto, nel marketing digitale.

L'Analisi Coorte di Google Analytics

Per accedere all'analisi di coorte messa a disposizione di Google Analytics devi disporre di un account che si è già convertito a Universal Analytics. In caso positivo, aprendo il menu laterale alla voce Pubblico, troverai in seconda posizione, subito dopo Panoramica, la voce Analisi Coorte, che risulta essere attualmente in versione beta.
 Google Analytics: che cos'è e come usare l'Analisi Coorte
Mediante questa analisi, ti sarà possibile comprendere il comportamento di gruppi omogenei dei tuoi visitatori e confrontarlo con l'intera popolazione che genera traffico sul tuo sito web.
Vediamo in che modo.

Come usare l'Analisi Coorte di Analytics

Accedendo alla schermata relativa all'Analisi Coorte ti verrà subito mostrato un menu che ti metterà in grado di selezionare la coorte sulla quale vuoi stringere l'analisi.
Analisi Coorte di google analytics: una guida. il menu
Le voci riguardano:
  1. Il tipo di coorte - ossia, la dimensione sulla base del quale segmentare e costituire un gruppo omogeneo. Attualmente, l'unico tipo di coorte a disposizione dell'utente di Google Analytics è relativo alla data di acquisizione.
  2. La dimensione della coorte - corrisponde al valore della dimensione che hai selezionato nel tipo di coorte. Ad esempio, nella segmentazione per data di acquisizione potrai decidere se creare un gruppo sulla base degli utenti che sono stati acquisiti nello stesso giorno, nella stessa settimana o nello stesso mese.
  3. La metrica - ossia, ciò che stai misurando come tratto distintivo all'interno della coorte, e che confronterai con la popolazione in generale o con quella di un'altra coorte. Ad esempio, se selezioni Durata sessione per utente, troverai il tempo medio trascorso dai membri della coorte sul tuo sito web; con Fidelizzazione utenti, invece, vedrai la percentuale di utenti che hanno effettuato visite di ritorno nel dato di periodo di tempo.
  4. Intervallo date, infine, corrisponde al periodo di tempo oggetto di analisi. Varia in funzione dei valori che hai indicato nella dimensione della coorte.
È da notare, peraltro, che l'analisi coorte consente all'utente di effettuare preliminarmente le consuete segmentazioni per canale o per caratteristiche dell'utente (eventi, tipo di traffico ecc.).

Come leggere il grafico

Il grafico che vedi qui sotto è relativo alla fidelizzazione utenti su base settimanale in un intervallo di sei settimane.
analisi coorte di google analytics: il grafico
La prima colonna del grafico rappresenta, le coorti e il numero di utenti in ciascuna coorte - nel nostro caso, gli utenti acquisiti in ogni periodo di tempo nel sito web di esempio di cui stiamo vedendo i dati. Le colonne successive indicano invece gli incrementi dei valori che hai selezionato quando hai stabilito la dimensione della coorte. Ad esempio, se hai indicato un incremento per settimana, vedrai i dati relativi alla prima, seconda, terza settimana e così via.
Le celle identificano invece i valori oggetto di analisi (la metrica che hai scelto al punto 3) per ogni coorte in ogni periodo di tempo da te indicato.
Nell'esempio che ho utilizzato, vediamo che mediamente c'è un tasso di fidelizzazione medio dell'intera popolazione degli utenti del 4% nella seconda settimana (quella successiva alla settimana 0, che identifica le coorti), del 3% nella terza settimana e così via. All'interno di ogni singola cella, puoi invece trovare lo stesso valore relativo alla sola coorte identificata: dal confronto del dato di ogni cella in relazione a quelli delle altre coorti nello stesso periodo e della popolazone nel suo complesso è possibile ottenere indicazioni molto importanti rispetto al comportamento degli utenti che visitano il nostro sito.

A che serve l'analisi coorte, e come usarla al meglio

Con l'analisi coorte è possibile capire meglio i comportamenti di gruppo omogenei di utenti del proprio sito web in relazione alla popolazione nel suo complesso (il cui comportamento è visibile nella prima riga del grafico).
Che tipo di comportamenti?
Ad esempio, mediante questa analisi potrai verificare in che modo alcune offerte speciali a breve termine sui clienti acquisiti o una specifica campagna di acquisizione di nuovi clienti abbiano inciso sul tasso di retention dei tuoi visitatori.
Oppure, potrai usare le coorti per verificare se l'introduzione di un nuovo plugin (ad esempio, un pugin che mostra gli articoli correlati di un blog) abbia avuto effetto o meno sul numero medio di pagine visualizzate per utente (PVV), o verificare se l'introduzione di una particolare metodologia di distribuzione dei contenuti abbia provocato una maggiore propensione al ritorno da parte di utenti sollecitati mediante post su Facebook.
Ancora, potrai verificare la qualità del nuovo traffico generato a seguito di una campagna specifica tesa all'acquisizione di nuovi clienti, confrontando le performance nel tempo di questi ultimi in rapporto al resto della popolazione nello stesso periodo di tempo.
Soprattutto, mediante l'analisi coorte puoi verificare se il tuo sito web si sta progressivamente avvicinando o allontanando dai tuoi obiettivi di conversione. Con l'analisi coorte è infatti possibile valutare settimana dopo settimana o mese dopo mese gli andamenti  di lungo periodo del tuo sito web, meglio di quanto possa essere fatto con qualsiasi altra analisi disponibile su Google Analytcs.
Per questo motivo, ti invito a perdere un po' di tempo per cercare di capire al meglio come funziona  questo meraviglioso strumento, e a inserirlo senz'altro tra i tuoi report preferiti. Vedrai: ne varrà la pena.

CIAO! Grazie per essere arrivato a leggere fino a qui.

Porto avanti questo blog solo per passione, senza voler fare altro se non avviare un confronto con chi condivide con me l'interesse per tutto ciò che è marketing. Se ti è piaciuto questo post, la soddisfazione più grande che potrai darmi sarà quella di condividerlo sui social media e di lasciare un tuo commento.

Se poi vuoi rimanere sempre aggiornato, iscriviti subito alla newsletter!

Inserisci qui il tuo indirizzo e-mail:

Delivered by FeedBurner

2 COMMENTS

  1. Ciao Fabio
    concordi con me che, al momento, con i parametri selezionabili, questo tipo di analisi è pressoche’ inutile ? Ci sono delle potenzialita’ ma sino a quando l’analisi verte solo sulla data di acquisizione non riesco a vederci troppi sviluppi.

    Namastè

    Melchiorre

    • Ciao Melchiorre. No, inutile direi di no. Limitata, senz’altro. C’è di buono che finalmente Google si è decisa a impostare nativamente un’analisi che altrimenti richiederebbe molto lavoro. Naturalmente ci aspettiamo sviluppi, del resto già anticipati dalla Guida all’uso (che promette già ciò che l’analisi effettiva poi non mantiene).
      Fabio

LEAVE A REPLY