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Seit einiger Zeit ist die Funktion „Kohortenanalyse“ in Google Analytics als Beta Version vorhanden. Wir haben uns das angeschaut und waren begeistert!

Was sind Kohorten?

Der Begriff „Kohorte“ kommt aus der Soziologie und bezeichnet eine Gruppe von Menschen, die ein gemeinsames Merkmal teilen, anhand dessen ein Unterschied zu einer anderen Gruppe von Menschen gemacht werden soll. Dieses gemeinsame Merkmal kann eine Eigenschaft der Gruppe sein (Alter, Kaufabschluss, Schuhfarbe) oder sich auf den Zeitpunkt der Messung beziehen (Alle Nutzer zum Zeitpunkt t, alle Wahlberechtigten zum Zeitpunkt t1, etc..).

In Google Analytics ist es grundsätzlich immer möglich, eine Kohortenanalyse manuell einzurichten. Wie das funktioniert, erklärt der Googler Justin Cutroni hier: Cohort Analysis with Google Analytics.

Die Beta-Funktion der Kohortenanalyse führt eine Analyse wie im Beitrag vom Justin Cutroni automatisch durch. Was man mit den Ergebnissen anstellen kann, wollen wir euch zeigen.

Voreingestellte Kohortenanalyse

Wir gehen in Google Analytics auf Zielgruppe -> Kohortenanalyse Beta.

kohortenanalyse_start

 

Wir fangen einfach an und lassen in den Segmenten die Voreinstellung „Alle Nutzer“ und als Messwert die „Nutzerbindung“. Gemessen wird, wie viele der Nutzer eines Tages in den nächsten Tagen zurückkehren.

Der Cookie im Browser der Nutzer hat sozusagen einen Zeitstempel, wie er in der manuellen Einrichtung einer Kohortenanalyse durch den Code „_gaq.push([’setCustomVar‘, 1,’FPD‘, ‚YYYYMMDD‘, 1]);“ gesetzt wird.

 

kohortenanalyse_alle_nutzer

 

Das ist natürlich nicht sehr spannend – wir sehen, wie viele der Nutzer eines Tages, in den darauf folgenden Tagen wieder auf unsere Seite gekommen sind.

Kohortenanalyse über Konversionen

Interessanter wird es, wenn wir in den Segmenten „Haben einen Kauf getätigt““ und als Messwert „Transaktionen pro Nutzer“ angeben. Also wie viel % der Nutzer, die etwas gekauft haben, in den nächsten Tagen eine weitere Transaktion tätigen.

 

kohortenanalyse_kauf_getaetigt

 

Kohortenanalyse über Channels

Ebenfalls interessant sind die Segmentierungen nach Quellen. So läuft in diesem Beispiel der Traffic über AdWords weit besser als der organische Traffic. Als Messwert ist die „Nutzerbindung“ eingestellt.

 

kohortenanalyse_channels

 

Fazit

Die Kohortenanalyse kann schon Einiges; beispielsweise lassen sich Email oder Social Media Kampagnen auf ihre Effektivität hin untersuchen, das Verhalten der Nutzer von mobilen Endgeräten und Desktop-PCs vergleichen oder Tage mit besonders hohen wiederkehrenden Käuferzahlen besser analysieren.

Die Beta-Version hat noch ein paar Schwächen. Zu den meisten Messwerten und Einstellungen gibt es noch keine ausführliche Dokumentation und bei größeren Datenmengen stürzt Analytics gerne ab. Dennoch lohnt es sich, einen gezielten Blick auf die Funktion zu werfen – wir freuen uns auf die endgültige Version!

 



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