Google Analytics ile Kohort Analizi Nasıl Uygulanır? Ölçemediğiniz bir şeyi kontrol edemez ve yönetemezsiniz. Neyse ki, Google Analytics raporları ölçme, planlama ve web kampanyaları yönetmek için harika bir bilgi mekanizmasıdır. Uzun zamandır segmentasyon özelliği sayesinde yalnızca Google Analytics üzerinden kohort analizi uygulayabiliyorduk. Kendi Kohort Analizini Uygulamak Etkili bir kohort analizi yürütmek için, işe koyulmadan önce aşağıda birbirini izleyen maddeleri not etmenizi öneriyoruz : Cevaplanması gereken bir sorunuz olduğundan emin olun. Sorunuzun doğru cevabını bulmanızı sağlayacak metrikleri tanımlayın. Durumunuzu belirli gruplarla tanımlayın. (analiziniz ile ilgili gruplar) Tüm müşteri verilerine sahipseniz, artık kohort analizinizi uygulamayla devam edebilirsiniz. 1. Adım : Ham Veriyi Ayıklayın. Genel senaryoya göre, bir kohort analizi uygulamak için gerekli olan bilgi fiziksel ya da sanal veritabanında depolanmaktadır ve özet tablo tabanlı yazılım (MySQL ya da Microsoft Excel gibi) aracılığı ile çıkarılmalıdır. Örneğin; tüketici satış davranışları çalışması yapmayı planlıyorsanız, sonuçlarınızın okunaklı ve her müşteri satışını basitçe kayıt edilmiş veri sayfası formunda sunulmasını istersiniz. Paralel olarak, her özgün kayıt eşsiz alfanumerik olarak etiketlenmiş ya da mail adresi, tarih, satış yeri ve zamanı, toplam satış tutarı ve müşterinin ilk satın alım tarihi gibi tipik “kohort tarihi” olarak bilinen şahsi müşteri bilgilerini içerir. Bununla birlikte, müşteri yönlendirme kaynağı, ilk satın alımlarının stok kodu gibi ek karasteristikler içermesini de isteyebilirsiniz. İşinizi daha da kolaylaştırmak için, tüm bu özelliklere otomatik erişim sağlayan metrikler gibi araçlar kullanabilirsiniz. 2. Kohort Kimlikleyici Oluşturun Bir kohort kimlikleyici oluşturmak için, Excel’e çıkarmış olduğunuz veriyi açmalısınız. Kohort tarihi karakteristiklerini çektikten sonra, ilk satın alımlarını yaptıklarında, müşteri temelli karşılaştırmalar yapabileceğiniz en popüler kohort analizini yürütebilirsiniz. Böyle bir durumda, kohortunuzu belirli bir ay temelinde gruplandırdığız zaman kohort tarihi değerlerinizin her birini, müşterinizin ilk satın alım yaptığı yılı ve ayı temsil eden sanal bir çember içine almanız gerekmektedir. 3. Yaşam Döngüsü Alan Ölçer Müşterilerinize dayandırılmış kohortu saptadıktan sonra, yaşam döngüsü alanını düzene sokmanız gerekecek. Eğer müşterileriniz herhangi bir zamanda satın alım gerçekleştiriyorsa ve bir sonraki satn alım aylar sonra yapılıyorsa onları ilk satın alım tarihleri kohortu altında toplarsınız. Bu nedenle, ilk satın alımları aynı zamanda onların ilk yaşam döngüsü alanları da olur ve bir sonraki satın alımları ikinci yaşam döngüsü alanı altında toplanır. Doğru hesaplandığından emin olduğunuz bir yaşam döngüsü alanı için, müşterinizin ilk satın alımı ile sizin belirlediğiniz satın alımı arasındaki zaman aşımı süresini netleştirmelisiniz. 4. Özet Tablo ve Grafiklerden Yardım Alın Kohort analizinizin son adımı özet tablo oluşturmak. Bu tablolar analiz açısından biraz kritik olabilmektedir; çünkü kohort verinizin çoklu boyutları çapında özet ya da ortalama gibi toplu hesaplama yapmaya izin vermektedirler. Eğer işlerinizi yaparken genelde özet tablo kullanıyorsanız, her kohort için bir satır ve her ilgili zaman periyodu için bir sütun gösteren müşteri işlemlerinin bir özetini sık sık yönetmek durumunda kalıyorsunuzdur. Eğer verilerinizi görmekte hala sıkıntı yaşıyorsanız, Excel üzerinde oluşturacağınız temel grafiklerle onları kolayca sanallaştırabilir, çok daha kolay inceleyebilirsiniz. Sonuç Olarak… Özellikle e-ticaret siteleri için etkileyici tespitler yapmaya yarayan ve faydalı sonuçlar elde etmeyi sağlayan kohort analizi, müşterilerinizi gruplar halinde incelemenize ve kıyaslamalar yaparak kampanyalarınızı yön vermenize rehberlik eder. Müşteri gruplarınızın zaman içindeki davranış değişimlerini izleyebileceğiniz kohort analizi ile rapor hazırlamak artık kabus değil.