تجزیه و تحلیل گروه

تجزیه و تحلیل کوهورت یک روش تحلیلی است که داده ها را به گروه هایی با خصوصیات مشترک قبل از تجزیه و تحلیل تقسیم و تقسیم می کند. این روش به طور معمول برای آسانتر کردن ، تجزیه و تحلیل و تشخیص الگوهای در چرخه عمر کاربر ، بهینه سازی حفظ مشتری و درک بهتر رفتار کاربر در یک گروه خاص ، برای سازمانها آسان تر می شود.

تجزیه و تحلیل کوهورت چیست؟

یک گروه گروهی از افراد است که در یک دوره زمانی خاص یک ویژگی مشترک را به اشتراک می گذارند ، مانند کاربرانی که تقریباً در همان زمان مشتری می شوند ، یک کلاس فارغ التحصیل دانش آموزان یا ردیابی افراد در هنگام بیماری همه گیر.

تجزیه و تحلیل کوهورت مطالعه ای است که بر فعالیت های یک نوع گروه خاص متمرکز است. از جدول تجزیه و تحلیل گروهی برای نمایش بصری داده های گروهی به منظور کمک به تحلیلگران در مقایسه گروه های مختلف کاربران در همان مرحله از چرخه عمر خود و دیدن رابطه طولانی مدت بین ویژگی های یک گروه کاربر خاص استفاده می شود.

نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل کوهورت

ابزارهای تجزیه و تحلیل کوهورت برای متخصصان بازاریابی ، ارائه شده توسط خدماتی مانند Google Analytics ، یک گزارش تجزیه و تحلیل گروهی را در قالب جدول گروهی با محدوده تاریخ خرید وب سایت با نرخ نگهداری کاربر تهیه می کنند. نمونه هایی از معیارهای محبوب که برای تجزیه و تحلیل یک گروه شامل: نرخ تبدیل ، تکمیل هدف در هر کاربر ، بازدید صفحه برای هر کاربر ، درآمد برای هر کاربر ، جلسات برای هر کاربر ، مدت زمان جلسه در هر کاربر و معاملات برای هر کاربر است.

ابزارهای تجزیه و تحلیل کوهورت پیشرفته همچنین گزینه های تقسیم بندی بیشتری را ارائه می دهند ، مانند گروه های دستیابی به گروه های رفتاری یا کاربران تلفن همراه در مقابل کاربران دسک تاپ ، برای محدود کردن بیشتر گروه های داده. دامنه تاریخ و اندازه گروه کاملاً قابل تنظیم است و بسته به دامنه پروژه قابل تنظیم است.

مراحل به طور معمول در فرایند تجزیه و تحلیل شامل موارد زیر است:

• استخراج داده های خام: داده های خام با استفاده از MySQL از یک پایگاه داده بیرون می آیند و به نرم افزار صفحه گسترده صادر می شوند ، جایی که می توان به ویژگی های کاربر پیوست و بیشتر تقسیم شد.
• ایجاد شناسه های گروهی: داده های کاربر گروه به سطل های مختلف ، مانند تاریخ پیوستن ، تاریخ خرید اول ، سال فارغ التحصیلی ، کلیه دستگاه های تلفن همراه در یک مکان و زمان خاص و غیره.
• محاسبه مراحل چرخه عمر: هنگامی که کاربران به گروه ها تقسیم شدند ، مدت زمان بین وقایع منتسب به هر مشتری به منظور محاسبه مراحل چرخه عمر اندازه گیری می شود.
• ایجاد جداول و نمودارها: جداول و نمودارهای محوری بازنمودهای بصری از مقایسه داده های کاربر را ایجاد می کنند و به محاسبه تجمع ابعاد متعدد داده های کاربر کمک می کنند.

چه زمانی از تجزیه و تحلیل گروه استفاده کنید

تجزیه و تحلیل گروهی مشتری به ویژه در موارد استفاده از تجارت و تلاش های بازاریابی مفید است. تجزیه و تحلیل روند در هزینه های گروهی از دوره های مختلف در زمان می تواند به تحلیلگران کمک کند تا آیا کیفیت مشتری متوسط در طول چرخه عمر مشتری در حال بهبود است یا خیر. این فرآیند به عنوان تجزیه و تحلیل گروهی با ارزش طول عمر شناخته می شود.

تجزیه و تحلیل کوهورت برای نگهداری همچنین می تواند بینش عمیق در مورد رفتار کاربر و همچنین عملکرد وب سایت ارائه دهد. در مقایسه گروه های مختلف کاربر ، تحلیلگران می توانند روندها و الگوهای را شناسایی کنند و مشخص کنند که چه تغییرات رفتاری باعث نتایج متفاوتی می شود.

تجزیه و تحلیل حفظ گروه و تجزیه و تحلیل گروهی کسب و کار شیوه های مفیدی برای کاهش زودرس مشتری است. نمودارهای تجزیه و تحلیل کوهورت دوره زمانی را نشان می دهد که مشتریان آن را فریب می دهند. اگر چرن در چند هفته اول اتفاق بیفتد ، مقصرین معمولی ممکن است باشند: محصول انتظارات مشتریان را برآورده نمی کند. فرآیندهای حمل و نقل ضعیف ؛و/یا یک مدل کسب کاربر ضعیف.

مورد استفاده دیگر ردیابی تماس است. ترکیبی از داده های ارائه شده توسط شرکای داده های قابل اعتماد ، مانند قابلیت های تجزیه و تحلیل گروه های اجتماعی Supegraph و X-Mode Social و مکانی ، می تواند به مقامات یا متخصصان بهداشت کمک کند تا افراد خاصی را از طریق دستگاه های تلفن همراه خود در طی یک فاجعه یا همه گیر ردیابی کنند. گروهها ممکن است در سطل هایی که توسط مکان ها ، زمان ها و دستگاه های خاص در بازه های زمانی مشخص مشخص می شوند ، تقسیم شوند.

آیا Heavy. ai یک راه حل تجزیه و تحلیل گروهی ارائه می دهد؟

Heavy. ai Immerse قابلیت های تجزیه و تحلیل گروهی مکانی و مکانی را ارائه می دهد که تحلیلگران و دانشمندان داده را قادر می سازد تا به راحتی با مجموعه داده های گروهی گسترده ، به راحتی تجسم ، بخش ، جمع و تعامل داشته باشند. با غوطه وری ، تحلیلگران می توانند چندین سطح از داده های جغرافیایی و زمانی را جمع کنند ، و الگوهای دانه ای زندگی را برای گروههای مختلف کاربران در سطل های خاص فضایی مکانی مشاهده و نظارت کنند. Immerse همچنین می تواند ده ها تجسم داده مجزا را در همان داشبورد یکسان نشان دهد بدون اینکه به جداول زیرین بپیوندد ، که باعث صرفه جویی در زمان آماده سازی داده ها می شود و روابط چند عاملی کشف نشده را نشان می دهد.