Когортный анализ в Google Sheets

  1. Структурирование ваших данных
  2. Расширенный когортный анализ в Google Sheets
  3. Завершение

Глава 4

В этом разделе руководства мы собираемся создать когортный анализ в Google Sheets.

Мы начнем с некоторых подтверждений и предостережений.

Прежде всего, мы должны указать, что часть этого руководства вдохновлена этими отличными слайдами нашими друзьями в GoSquared , Мы использовали другую технику, но прокрутите вниз до раздела Advanced, чтобы увидеть, почему нам понравилось то, что они сделали здесь.

Мы также должны добавить, что, хотя мы ведем почти весь наш бизнес в Google Sheets, он не идеален для когортного анализа. На самом деле, это даже не идеально. Вам понадобятся некоторые хорошо структурированные данные и веская причина, чтобы не использовать инструменты когортирования, доступные в программном обеспечении, такие как Mixpanel и Amplitude (см. Следующий раздел руководства), прежде чем пытаться выполнить приведенное ниже.

Но вы умный куки, который не боится ссориться, верно? Да? Давайте погрузимся в ...

Структурирование ваших данных

В этом руководстве мы собираемся предположить, что вы хотите построить график удержания, поскольку это, вероятно, самая узнаваемая форма когортного анализа, а также самая сложная для расчета. Так что, если вы хотите присоединиться к чему-то другому (например, к маркетинговому каналу), в любом случае следуйте руководству, и к концу вы будете переоценены за то, что вы хотите сделать ...

Мы собираемся использовать дамп данных БД из Mockaroo , ни по каким другим причинам, кроме как это крутой инструмент с классным именем. Мы извлекли данные со следующими полями, которые предназначены для того, чтобы повторить способ внутреннего хранения событий в Nickelled:

Глава 4   В этом разделе руководства мы собираемся создать когортный анализ в Google Sheets

Мы будем сопоставлять пользователей с их последними датами регистрации, чтобы увидеть, какие месяцы имели самый длительный срок хранения.

Для простоты все пользователи зарегистрировались за последний календарный год, и мы отслеживаем только одну дату входа (последнюю). Более сложная форма когортного анализа может учитывать несколько последовательных дат входа (об этом мы поговорим чуть позже).

Давайте начнем с получения наших данных CSV Mockaroo в Google Sheets, используя File> Import:

Хорошо, это привело всех наших пользователей вместе с датой регистрации и датой последнего входа в систему:

Далее мы собираемся переформатировать эти данные, чтобы сгруппировать их. Поскольку мы группируемся по месяцам, давайте добавим четыре новых столбца рядом с существующими данными:

Поскольку мы группируемся по месяцам, давайте добавим четыре новых столбца рядом с существующими данными:

Из-за того, как работает Google Sheets, нам нужно немного разбить данные, прежде чем мы сможем их проанализировать. Для этого мы будем использовать встроенные функции MONTH и YEAR. Каждый по сути возвращает ТОЛЬКО месяц или год с определенной даты.

Так, например, если вы введете формулу = MONTH (01.01.1970) в Google Sheets, она вернет 1, чтобы представить январь в этом случае, и так далее.

Таким образом, в ячейку D2 мы введем = MONTH (B2), чтобы вернуть месяц даты регистрации в B2, в ячейку E2 мы вернем год с = YEAR (B2). Аналогично, в ячейке F2 мы вернем месяц последней даты входа в систему с = MONTH (C2), а в ячейке G2 мы вернем год с = YEAR (C2).

Вставьте эти формулы до конца, и у вас должно получиться что-то похожее на это:

Супер! Наша обработка данных завершена, и мы можем построить сводную таблицу, которая будет выполнять когортный анализ. Выберите весь диапазон данных и нажмите «Сводная таблица» в меню «Данные»:

Вы должны получить пустую сводную таблицу с открытым редактором сводных таблиц:

Теперь мы просто скажем, что нужно поворачивать. Нажмите «Добавить» в разделе «Строки» редактора сводных таблиц и добавьте год регистрации:

Затем снова нажмите «Добавить» в разделе «Строки» и добавьте месяц регистрации.

Затем нажмите «Добавить» в разделе «Столбцы» и добавьте год входа. Сделайте то же самое снова и добавьте месяц входа в систему. Наконец, снимите все флажки «Показать итоги» в редакторе сводных таблиц, и ваша сводная таблица должна выглядеть примерно так:

Наконец, снимите все флажки «Показать итоги» в редакторе сводных таблиц, и ваша сводная таблица должна выглядеть примерно так:

То, что происходит выше, должно быть понятно, если вы прочитаете предыдущие разделы этого руководства - с левой стороны (строки) у вас есть дата регистрации, а сверху (столбцы) у вас есть дата последнего логина.

Теперь нам просто нужен изящный способ, который может анализировать наши данные на первой вкладке и заполнять цифры в пустых ячейках, верно?

Google Sheets делает это очень легко для нас - в разделе «Значения» редактора сводных таблиц просто нажмите «Добавить» и выберите user_id. Убедитесь, что вы выбрали «COUNT» в меню «Summarize by»; в противном случае Sheets добавит ваши идентификаторы пользователей вместо того, чтобы считать их!

Все хорошо, ваша сводная таблица должна выглядеть знакомо:

Эй, это когортный анализ в Google Sheets! Супер круто, правда?

Теперь мы видели несколько других способов сделать это онлайн, в том числе здесь и здесь. Подход сводной таблицы, описанный ниже, является, по нашему мнению, самым простым, поскольку он не требует каких-либо сложных (читай: легко ломающихся) формул и может быть достигнут с использованием только основных функций Google Sheets.

Однако, если ваш начальный набор данных является более сложным, вы можете рассмотреть некоторые передовые методологии Google Sheet для достижения той же цели.

Расширенный когортный анализ в Google Sheets

Идея первая

В этом простая для понимания презентация GoSquared, Хью Хопкинс (Hugh Hopkins) объясняет, как использовать SUMIFS для достижения результата, аналогичного тому, который мы описали выше. В его примере схема когортного анализа строится вручную, а не автоматически, и серия сцепленных операторов IF используется для проверки того, принадлежит ли рассматриваемая строка базы данных к данной ячейке или нет.

Идея вторая

В этот анализ Йеми Джонсон достигает того же эффекта, вычисляя разницу между двумя датами, а затем используя сводную таблицу для отображения данных. Анализ Йеми особенно стоит прочитать, потому что он учитывает наличие нескольких позиций с одним и тем же идентификатором пользователя (например, повторные покупки или повторные входы в систему) и автоматически находит последнюю для каждого идентификатора пользователя.

Идея три

Используйте шаблон, в котором для вас сделан когортный анализ, и вам просто нужно заполнить правильные данные в нужных ячейках, чтобы они заполнились. В следующем разделе этого руководства приведен один особенно хороший пример от Кристофа Янца.

Завершение

Вы можете получить доступ к шаблону Google Sheets, который мы использовали выше Вот :

В следующем разделе мы рассмотрим некоторые передовые инструменты когортного анализа - увидимся там.

Но вы умный куки, который не боится ссориться, верно?
Да?
Теперь нам просто нужен изящный способ, который может анализировать наши данные на первой вкладке и заполнять цифры в пустых ячейках, верно?
Супер круто, правда?