Marketer Team mAPP
Team mAPP

Digital Marketer @ Solazu Ltd.

Phân tích theo nhóm trong Google Analytics

Bạn có thể thấy một số tính năng trong bản Beta ở Tab đối tượng. Một trong những tính năng Beta đó là phân tích theo nhóm. Vì tò mò tôi đã bắt đầu xem thử phân tích này. Thông thường với Google Analytics, tính năng này sẽ không dễ dàng để hiểu ngay lập tức. Đó là lý do tôi nghĩ, tôi sẽ nghiên cứu nó kỹ hơn để có thể giải thích cho bạn.

Nhóm thuần tập là gì?

Trước khi tôi có thể giải thích một cách rõ ràng phân tích theo nhóm của Google Analytics là gì, thì có lẽ sẽ thông minh hơn khi bắt đầu giải thích nhóm thuần tập là gì. Và đây là câu trả lời tôi nhận được khi hỏi Google về ‘nhóm thuần tập là gì’:

fPXHcECyUhK  aRM mVeI cGMc6S25TBGrD9SLLhVLFEntNx

Ở đây, định nghĩa chúng tôi đang tìm kiếm là định nghĩa thứ 2. Nhóm thuần tập là bất kỳ nhóm người nào có 1 đặc điểm với nhau. Tôi nghĩ nhóm thuần tập được biết đến nhiều nhất hiện nay là nhóm ‘Millennials’. Trong trường hợp của Google Analytics, đặc điểm duy nhất được chia sẻ mà bạn có thể chọn ngay lúc này là chuyển đổi ngày.

Phân tích theo nhóm:

Vậy, phân tích theo nhóm là phân tích một nhóm người. Ở trường này, những người đã tương tác với trang Web của bạn vào cùng 1 ngày hoặc trong phạm vi ngày. Và khi nhấp vào phân tích theo nhóm trong Google Analytics, sẽ hiện ra bảng như sau:

39hEnyEc4q eZgMA8IUelqO2QCwGMPIW1qGvro9Z ni20KVT

Tôi không biết với bạn như thế nào, nhưng với tôi nó thật sự khó để hiểu. Vậy nên, hãy để tôi hướng dẫn bạn cách xem xét phần bảng trên như thế nào. Biểu đồ ở trên cùng là biểu cảm trực quan về tỷ lệ giữ chân người dùng trung bình ( phần trăm khách truy cập quay lại) trong phạm vi ngày với mặc định là 7 ngày.

Tuy nhiên, phần bảng bên dưới mới là phần thú vị. Bảng này cung cấp cho chúng ta thông tin chi tiết về tỷ lệ phần trăm người dùng đã quay lại trang web trong vòng 7 ngày kể từ khi truy cập trang web lần đầu tiên. Ngày 0 tương ứng với ngày trong cột đầu tiên. Ngày 1 là ngày đầu tiên sau khi một ai đó truy cập vào trang web của bạn lần đầu tiên. Vậy nên, 6.08% tại ngày 1 trong hàng 29 tháng 8 có nghĩa là 6.08% người đã truy cập vào trang web example.com lần đầu tiên vào ngày 29.08 , sau đó đã truy cập lại web example.com vào ngày tiếp theo (30.08). Ngày 2 là ngày tiếp theo và như vậy.

Lưu ý: Đây là bảng phân tích về những người dùng mới, vì vậy mặc dù nó báo rằng có nội dung của tất cả các phiên, nhưng điều này chỉ bao gồm những người đã truy cập trang web của bạn lần đầu tiên.

Tôi có thể làm gì với Phân tích nhóm ?

Đây là câu hỏi mà ngay từ đầu tôi đã tự hỏi. Tôi không hiểu rõ nó ngay từ đầu, vì vậy tôi có thể hơi chậm hoặc không thật sự chắc chắn. Tôi sẽ để bạn là người đánh giá nó.

Để tôi lấy một ví dụ:

izlIlHj1UHPY6JaEEZ7VblZFlJNQjN4JpaEo6wjbOKDgZr9S8XyBX82WVSUUeYzK

Vậy điều gì đã xảy ra vào 1.9 khiến người truy cập trang web này lần đầu sẽ truy cập lại vào ngày hôm sau ít đi? Tỷ lệ duy trì thấp hơn khoảng 2%. Có thể họ đã thực hiện sai chiến dịch? Hoặc trang web gặp lỗi kỹ thuật? Hoặc mỗi ngày họ đều đăng bài mới trừ ngày này? Đây có thể là một cách hữu hiệu để kiểm tra xem nội dung mới, chiến lược mới…. có đang hoạt động tốt hay không.

Chia nhỏ các nhóm

Nếu bạn cần một cái nhìn tổng quát về những gì đang xảy ra, hoặc bạn không biết vì sao tỷ lệ giữ chân lại giảm/tăng hoặc vì bạn là người đam mê dữ liệu, thì bạn là người may mắn. Bạn thực sự có thể chia nhỏ phân tích theo nhóm của mình bằng cách sử dụng các phân đoạn. Ví dụ: tôi sử dụng phân đoạn lưu lượng truy cập trên thiết bị di động và máy tính bảng trên dữ liệu có sẵn.

UUYdTvrJXfNz8O 71h9zt4WivetU4infsPobfLamG9KBzks PQxOoVPjEkIj aqz9OB6 1I85TRE9kVUAXSFgTJJTGsccW5 o PjpKlIQ0gqEKkwJ2k84oIKfql7KDk

Google Analytics sẽ cung cấp báo cáo thuần tập này:

iqTm5IDxEtRUvq2FQz4ffNeh7FylpIB39aWVoaIP22dgQM9b60NV5LTNOyXDacYmyCRQlYOFrIu7qXqCq4Iuga gig2 YZzHJUHK

Bảng này hiển thị dữ liệu những người không chỉ truy cập trang web của bàn lần đầu tiên trong khung thời gian đã đặt mà còn trên điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng khi xem trang web. Bạn có thể có tối đa 4 phân đoạn như vậy hoạt động cùng một lúc. Bằng cách này, bạn có thể xem liệu hiệu ứng có xảy ra cho tất cả mọi người, chẳng hạn như người sử dụng điện thoại di động, những người từ công cụ tìm kiếm hoặc khách truy cập trực tiếp…

Các chỉ số khác

Bạn có thể chọn một số chỉ số, sẽ giúp cho phân tích nhóm hữu ích hơn nhiều so với chỉ chọn một chỉ số khách truy cập quay lại.

UWV RNHoiFbil6gt0TV1NzA68i H4flD YObYgcAuTXH1yZYMees7spQAx47Jc9FL2yt5lHiCvc2o vcWjroVLeHSY3onzjXQzzibMaWXiGMQUhTbzPk44O6mhLbAw5WVnHDL5Bo

Mặc dù ở loại nhóm thuần tập có một list lựa chọn thả xuống, nhưng nó có một tuỳ chọn là Chuyển đổi ngày. Kích thước nhóm thuần tập có thể được sắp xếp “theo ngày”,”theo tuần” hoặc “theo tháng” và phạm vi ngày sẽ thay đổi tương ứng. Tuy nhiên, thú vị nhất là list lựa chọn thả xuống ở phần Chỉ số. Bạn có thể chọn nhiều chỉ số trên mỗi người dùng (doanh thu, số lần xem trang, giao dịch…) hoặc tổng số (doanh thu, số lần xem trang…) ngoài chỉ số, tỷ lệ giữ chân tôi đã sử dụng ở các ví dụ trên.

Bằng cách này, bạn có thể thấy rất nhiều hiệu ứng, chẳng hạn như doanh thu tổng thể của bạn hoặc doanh thu trên mỗi người dùng có tăng lên sau bài post hoặc một chiến dịch mới hay không?

Bây giờ, bạn có thể xem doanh thu bạn nhận được là bao nhiêu từ những người đã truy cập trang web của bạn lần đầu tiên vào một ngày cụ thể và xem dữ liệu những khách hàng này có mua gì vào ngày đó hay những ngày tiếp theo hay không?Vì những dữ liệu này, bạn có thể thấy trong phạm vi toàn bộ ngày, nên bạn cũng có thể so sánh doanh thu cao hơn hay thấp hơn dự kiến.

Ví dụ về phân tích theo nhóm

Ví dụ: Giả sử gần đây bạn đã thay đổi trang chủ của mình để thuyết phục khách mới truy cập vào trang web của bạn mua sản phẩm. Bạn có thể xem doanh thu từ khách hàng mới và xem liệu nó có tăng không. Tuy nhiên, nếu một khách hàng truy cập vào trang web của bạn lần đầu tiên và chỉ quay lại vào ngày hôm sau để mua sản phẩm, Google Analytics sẽ không hiển thị đó là khách truy cập mới nữa. Đó là lý do tại sao các nhóm thuần tập này hoạt động : Khách hàng truy cập là người mới theo ngày đã định sẵn, vì vậy ngay cả khi họ mua sắm sau đó một hoặc 2 ngày, họ vẫn sẽ xuất hiện trong nhóm thuần tập này. Vậy nên, bạn không chỉ đo lường ảnh hưởng trực tiếp nữa mà còn đo cả các ảnh hưởng chậm trễ.

Nhân tiện, để đảm bảo bạn có riêng những khách hàng đã truy cập vào trang chủ đó, bạn có thể tạo một phân đoạn cho những khách này.

Nhược điểm

Trong khi xem phân tích theo nhóm cho yoast.com, tôi thấy rằng chỉ số tỷ lệ giữ chân khá khó khăn đối với miền của chúng tôi. Lưu lượng truy cập, ngay cả từ những khách hàng mới truy cập ,rất ổn định.Mô hình đều giống nhau, bất kể chúng tôi chọn phạm vi ngày nào. Điều này đưa đến một lượng khách mới truy cập ổn định cho chúng tôi, bất kỳ mức tăng nào ở đây cũng sẽ chỉ là một thay đổi nhỏ về tỉ lệ phần trăm.

Vì những thay đổi trong tỷ lệ phần trăm là quá nhỏ. Nếu mọi thứ nằm trong khoảng 3.5% – 4.5% sẽ có màu giống nhau, thì khá khó để phân biệt bất kỳ sự khác biệt nào. Tất nhiên, tôi có thể nhìn vào tỉ lệ phần trăm nhưng thực chất nó khá là bất tiện.

Điều quan trọng hơn là chúng tôi chỉ có thể tạo nhóm thuần tập dựa trên ngày chuyển đổi. Nghe có vẻ tuyệt, nhưng vẫn hy vọng họ sẽ bắt đầu thêm nhiều loại nhóm thuần tập hơn. Tính năng này đã được thử nghiệm trong một thời gian rất dài nên tôi vẫn đang tự hỏi, liệu họ có đang tiếp tục phát triển nó hay không.Cá nhân tôi, chỉ mỗi ngày chuyển đổi thôi là không đủ. Ví dụ, tôi muốn xem các nhóm người mua một sản phẩm cụ thể?

Tổng hợp

Phân tích theo nhóm thuần tập có thể cung cấp cho bạn một số thông tin mà trước đây không có sẵn. Tuy nhiên, vẫn sẽ đòi hỏi nhiều hơn là kiến thức cơ bản về Google Analytics và có thể sẽ gặp chút khó khăn khi bắt đầu. Vậy nên, tôi không hoàn toàn giới thiệu về tính năng này, nhưng công bằng mà nói, nó đang trong thời gian thử nghiệm, vì vậy ai lại biết được nó sẽ tốt hơn trong tương lai hay không?

Bạn có nghĩ ra cách hay ho nào để sử dụng tính năng phân tích theo nhóm không? Hay bạn có cảm thấy tôi có nói gì đó sai trong bài viết này? Hãy cho tôi biết nhé.

Nguồn: mAPP.vn.