Сегментация в Google Analytics это способ выделения различных групп пользователей или их поведения для того чтобы сравнивать их сходства и различия. Это поможет вам понять характеристики и поведение денежных пользователей и продавать ваше приложение потенциальным пользователям с подобными характеристиками. В следующем видео Justin Cutroni, эксперт Google Analytics рассуждает о концепции сегментации. В видео рассказывает о desktop measurement, но концепция также применима и для mobile:
Введение в сегментацию
Один из важнейших инструментов Google Analytics, который можно использовать для детального анализа это segmentation. Когда вы выделяете сегмент вы в основном фильтруете ваши данные в режиме реального времени. Сегментация позволяет вам изолировать и сравнивать подмножества данных Analytics, так вы можете видеть бесперспективные сегменты.Сегментирование пользователей vs. сессии
Вы можете сегментировать пользователей или сессии в Google Analytics. Пользовательские сегменты могут охватывать множество сессий в выбранном диапазоне дат такие как все goals которые завершили пользователи, или все доходы полученные пользователем. Например, вы можете выделить в сегмент пользователей которые совершили покупку и сравнить их с сегментом пользователей которые не совершали покупок. Этот анализ поможет вам лучше понять что побуждает пользователей покупать.При сегментации сессий, данные ограничиваются поведением пользователя в рамках сессии, goals которые пользователи завершили или количество дохода которое пользователь сгенерировал в течение сессии. Например вы можете сегментировать сессии основываясь на источнике трафика, типа сессии порожденные из оплаченного поиска и сравнить их с сессиями порожденными email кампаниями.
Использование сегментов
Сегменты пользователей и сессий могут быть построены используя dimensions, metrics, session dates, и даже последовательности пользовательских действий. Когда вы смотрите на отчет типа Audience Overview, обратите внимание что сегмент “All Sessions” уже применен и включает каждую сессию в рамках выбранного диапазона дат. Чтобы добавить дополнительные сегменты кликните на серую стрелку и откройте segment builder. Вы увидите список в основном используемых сегментов и описывающие их имена.Вы можете сравнивать до 4 сегментов за раз кликая на метке сегмента или перетянув его в пустые поля вверху отчета. Вы можете удалить сегменты просто кликая сервый значок “x” в верхнем правом углу сегмента. После того как сегменты для сравнения выбраны нужно нажать кнопку “Apply”. Вы можете видеть каждый из ваших сегментов представленный на временном графике и в таблице внизу. Однажды активированные сегменты можно использовать в последующих отчетах.
Настройка сегментов
В то время как Google Analytics предлагает некоторое количество полезных сегментов по умолчанию, вы можете также создавать свои собственные настраиваемые сегменты. Просто кликните “Create New Segment”.Чтобы создать собственный сегмент, сначала придумайте имя для сегмента. Потом выберите различные критерии из категорий слева чтобы отфильтровать ваши данные. Например, вы можете выбрать Language из категории Demographics чтобы отфильтровать данные так чтобы оставить только тех кто говорит на французском.
Сегменты на основе последовательностей
Для более специфической фильтрации вы можете создать сегменты на основе последовательностей пользовательских взаимодействий. Вы можете создать сегмент показывающий пользователей которые начали с секции Footwear в online магазине, и потом перешли в секцию Men’s Hiking Boots. Вы можете определить любую последовательность пользовательских действий таких как просмотр страницы, а затем видео, или просмотрел size chart и затем добавил сапоги в online shopping cart.Заключение
Как только вы столкнетесь с поиском ответов на сложные вопросы о ваших клиентах и их поведении, вы можете использовать сегменты для отделения корректных подмножеств данных и поиска возможностей для улучшения вашей online производительности.Анализ демографии и интересов
Теперь когда вы лучше понимаете сегментацию, давайте создадим сегменты помогающие на понять демографию и интересы ценных пользователей приложения Go Fish!, с тем чтобы The Great Outdoors могло привлечь больше подобных пользователей.https://analyticsacademy.withgoogle.com/course04/unit?unit=2&lesson=4
Так как мы ходим больше узнать об аудитории приложения The Great Outdoors’, кликните на Audience отчеты и затем выберите Overview.
Во первых мы создадим custom segment для денежных пользователей The Great Outdoors’. Кликните Add Segment. Вместо того чтобы использовать один из заготовленных сегментов мы создадим свой собственный custom segment. Кликните New Segment.
Назовем этот сегмент: “Monetized.” Потом мы установим количество транзакций больше 0 на одного пользователя. Этот создаст сегмент всех пользователей кто зашел в приложение в выбранные диапазон дат и совершил минимум одну транзакцию. Чтобы сохранить сегмент кликните Save.
Настроим еще один подобный сегмент - “Not Monetized,” но количество транзакций на пользователя установим в “0.” Это создаст сегмент пользователей посетивших приложение в заданный диапазон дат, не не совершивших ни одной транзакции.
Now that we have both segments enabled, let’s look at the “New versus Returning Visitor” pie charts for these two segments. As you can see, users who made purchases had a much higher percentage of return sessions than non-purchasers. This implies that users who spend money on the game are more likely to be return visitors.
If we look at the other metrics on the Audience Overview, we can see that monetized users are also more engaged than non-monetized users with higher screens per session and higher average session duration.
By scrolling down within the Overview report, we can see the performance for our monetized and non-monetized audiences broken out even further. For instance, we can see that a larger percentage of monetized users have their browsers set to Spanish than non-purchasers.
This would suggest an opportunity for The Great Outdoors to reach more Spanish-speaking users through targeted marketing or by creating a separate version of the app in Spanish for a localized, more user-friendly experience.
Now, click Country/Territory. Notice that the segments we created are still applied to this report. Segments will be applied across all of your reports for the duration of your Google Analytics session until you deactivate them.
Using these segments, we can see that, in the same way that most purchasers favored one language, a larger proportion of purchasers visits from the US than from other markets, while non-purchasers are mainly from India and the United Kingdom.
The Great Outdoors should examine issues with the user experience for these regions and test whether changes improve performance. For example, they might find that the fishing terms being used in the game are too regionally specific and test whether renaming the game elements in these countries creates new customers.
Now, click Demographics. Then click Overview. Here we can see how purchasers range by age and gender. Notice that over 40% of purchasers are in the 25 to 34 year age age range. Comparing this to non-purchasers, we can see that this age range converts at a higher rate than other age groups. In particular, the 18 to 24 age group shows a much lower propensity to convert with over 30% of non-purchasers in this group.
Looking at the demographic breakdown between purchasers and non-purchasers, we can also see that males are more likely to convert than females. We can use these demographic insights to make better audience targeting decisions for our advertising campaigns.
Now click Interests. Then click Overview. You can see that while both purchasers and non-purchasers are considered to be Technophiles and Sports lovers, there are a higher percentage of purchasers in these categories. Again, we can use these attributes to target advertising towards audiences more likely to convert.
By reviewing the audience reports, we can see that the majority of Go Fish! purchasers speak English, live in the U.S., and tend to be 25 to 34 year-old males with interests in Technology and Sports. Since The Great Outdoors targets ads based on specific audience characteristics, they could design future ads around these demographic insights.
Segmenting your audience and digging more deeply into the data can help you discover common attributes of your most valuable users. You can use these attributes to deliver better advertising and app experiences to your customers.
--
