什么是同类群组分析？
让我们详细考虑“队列分析”的定义。 “群组”的概念可以追溯到公元前二世纪。他们指定了罗马军队的主要战术单位之一。这个词的字面翻译是用围栏围起来的。
在本文的上下文中，是指在一定时间段（例如7月1日或5日）内执行某项操作的目标受众群体或一群人。时间特征非常重要，因为正是这将同类与简单片段区分开。
根据共同的特征，经验和时间将用户分为一组。但是我们必须了解，随着时间的流逝，人们的一般属性会发生很大变化。例如，今天一位客户买了姜饼曲奇，一个星期后，他订购了车圈，一个月后，他买了一条船。
营销团队并不代表同质的目标受众：网站或服务的新用户，常规用户，临时访问者等。乍一看，这似乎是完全不同的群体，但营销人员使用此工具将其分为几个队列（罗马军队由10人组成）。
例如，7月17日，一个用户从上下文广告中来到该网站并购买了一个窗口。它可以一次分为三组：
- 来自内容相关广告的用户。与其他客户获取渠道相比，有助于确定上下文的有效性。
- 七月份购买窗户的客户。使您可以确定销售的季节性。
- 买家的商品“窗口”。帮助确定不同目标受众群体对特定产品的需求。
同类群组分析的实质是根据相同的特征或属性将客户（用户，访问者）分组，并跟踪其随时间的行为。
队列分析能做什么？
随着时间的推移分析用户行为可提供有关广告活动有效性的宝贵见解。特别是，可以确定不同的营销工具对关键业务指标的影响：LTV，转化，ROI，保留率，CAC等。让我们从实践中使用队列分析获得的一些说明性示例中进行考察。
准确评估广告效果
并非所有人都决定快速购买。有人怀疑，某人尚未完全决定他是否真的需要该产品，某人想考虑其他商店的替代选择，等等。也就是说，例如今天从上下文广告中获得的潜在客户可能不会立即采取有针对性的行动。
由于销售周期长，营销人员并不总是能够客观地评估广告渠道的有效性和投资回报率。让我们看一个使用同类群组分析的价值的小例子。
例如，在2020年2月，我们在Yandex中启动了内容相关广告。一个月过去了，我们决定分析第一个结果，计算出ROI，结果证明低于100％。没有经验的营销人员将决定“汇总”广告或重新设计广告。
但是，如果将来自该广告系列的潜在客户合并到一个队列中，并在几个月后查看结果，您会看到完全不同的数字：
一些买家花了5个月的时间做出决定！随着时间的推移跟踪用户行为，可以更准确地评估广告活动的有效性。对于拥有长销售周期和/或昂贵产品的公司来说，这样的“图片”更为典型。
寻找并留住忠实客户
您可以找出哪些广告渠道吸引了最忠实的客户。例如，让我们创建一个从2月到7月获得第一授权的用户群组，然后根据获取渠道将其分成较小的组。然后，我们每个月根据保留率或重复购买率评估这些组。
这些数据可以轻松确定忠实客户的最佳来源。因此，我们可以继续向其中投资更多资金，并更快地发展忠实的客户群。
不断进行分析以确定“加热”观众的观点。例如，流行来源的系数之一开始下降。一封带有个人折扣的信件会发送给该组的用户（可能采取其他任何措施），并且系数再次增大。如果没有队列分析，很难以高精度执行这种技巧。
预测和增加LTV
LTV（终生价值）是客户在整个合作期间的终生价值或从他那里获得的收入。通常，该指标是在联合工作结束后计算的。
但是，没有什么可以阻止您在特定时间段（例如，一个月）内针对各个群组估算LTV，并预测后续时段的指标。
您还可以比较客户的生命周期价值和通过广告渠道获得客户的成本。因此，您将收到有关渠道投资回收期的信息，并了解哪些渠道值得投资更多资源。
A / B测试
A / B检验用于检验思想和假设。例如，假设您决定更新销售页面的文本。作为测试的一部分，您可以选择两个选项（包含旧内容和新内容），然后将部分受众群体发送到更新版本以评估转化。看看哪种情况更高，然后对进一步的行动做出决定。
在这种情况下，A / B测试的问题是无法长期预测。队列分析可以帮助消除差距。测试结束后一个月，针对首次通过更新的登录页面进入该网站的用户生成报告，并将指标与未看到新文本的人群进行比较。
由此产生的差异是更新后的文字对转化产生的实际影响。这将帮助您了解决策的长期影响。
移动应用有效性的分析
推出新版本的应用程序时，同类群组分析被广泛使用。它用于估计用户返回率（保留率）。此外，营销人员使用一种工具来分析最有效的广告渠道。这些并不是在移动应用程序工作中使用同类群组的唯一示例：一切都受想象力和分析能力的限制。
队列分析在哪里使用？
上一节介绍了该工具的一些使用示例，但最常在哪些领域使用？它主要用于与客户数量相关的公司。用户流失对他们的获利影响最大。
不要拒绝使用具有大量常规客户的同类群组分析和组织。他被派去评估营销活动，其结果可以改善广告活动并正确地重新分配预算。
通常，同类群组分析对任何企业都是有用的。但此外，我们将考虑几种最受欢迎的应用程序。
形成目标客户的肖像
通过收集来自不同群组的有关用户的信息，随着时间的流逝，您可以准确地了解目标受众。忠诚度，季节性，在线购物准备度等评估 -所有这些使您能够了解谁对该产品感兴趣，并且最常购买该产品。
转化次数增加
通常，拆分测试用于测试假设和想法。是的，它为做出客观决策提供了一定的结果，但是由于考虑了不同的目标受众群体，因此在这一方面的队列分析更好，并且提供了更准确的数据。
A / B测试也是一种有用的工具，但是它可以评估一个指标，而“预告片”同类群组分析可以提取关于另外两个参数的信息-时间和地点。
例如，我们确定销售目标网页上按钮的最佳颜色。拆分测试显示，有45％的客户点击绿色的频率更高，有55％的客户点击蓝色的频率更高。
我们按月（时间）和地点来连接队列，并发现来自索契的潜在客户最好不要单击绿色按钮，因为他们已经厌倦了蓝色的海洋，他们一生都在看到它。
这是一个简单而清晰的示例，可以通过使用同类群组分析更好地了解目标受众。更深入的数据可帮助您产生更多的想法并更快地发展您的业务。
SaaS
在云项目中，队列分析用于优化销售周期。假设有一项具有试用期，试用版和已付费资费的服务。该公司的管理层监控关键指标：收入和支出。同类群组由试用期和试用版的用户组成。
接下来，分析人员进入工作，由他确定：谁经常切换到付费版本，他们选择哪种资费，一段时间内用户外流等。所有这些都是有价值的信息，可帮助您优化销售周期并最大化SaaS服务收入。
队列分析的关键指标
在他们学习使用同类群组分析时，鼓励分析人员考虑所有可能的指标以获取实践经验。但是在实际工作中，为了实现最高效率，他们专注于目标（最重要的）指标。
没有通用的度量标准集；列表的选择取决于特定的产品和商业行业。但是，大多数情况下会考虑许多指标：
- 控制点（Stick Point）。购买金额，在此之后，客户更有可能进入“永久”类别。
- 吸引渠道。确定新的潜在客户的最有效来源。
- 用户从产品的试用版切换到付费版。同类群组分析有助于确定最常将“免费”客户转变为“付费”客户的群体。
- 重复购买。指示器指示用户喜欢产品的质量，并准备在将来为产品付款。
分析人员的工作不仅是组织队列分析和评估获得的结果，还在于确定目标指标。如果选择与特定业务不相关的指标，则收集的数据将是无用的，并且不会用于提高组织的绩效。
队列分析需要什么？
在进行同类群组分析之前，需要确定四个参数：
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- : ROI, Retention Rate, LTV ..
这四个参数是同类群组分析的基础，在任何系统中工作时都需要确定。
请注意，第一个和最后一个参数是相互关联的：该属性是在选择分析的关键指标之后确定的。例如，当评估重复购买率时，选择“首次购买”作为特征。
但同样，不要将自己置身于一个僵化的框架中，因为每个项目都是独立的。分析师以自己的经验，知识和工作工具为指导。
顺便说一下，可能有几个迹象。根据公司当前的需求和即将进行的分析创建同类群组。分析人员还根据分配给他的任务确定第二和第三参数。
如何在Google Analytics（分析）中进行同类群组分析？
让我们来讨论一个可以帮助您进行同类群组分析的工具。最适合新手的是Google Analytics（分析）。首先，请进入系统页面->“受众群体”->“同类群组分析”。
在顶部，您可以配置四个主要参数，在本文的上一节中已进行了讨论。
到目前为止，该系统处于beta测试中，因此该功能的使用受到限制：
- 队列仅在第一次访问时形成（签名）；
- 一种分析-一种指标（总共14种）；
- 同类群组人数-日，周，月（标准）；
- 报告天数-30天，数周-12周，数月-3个月（您不能自行选择持续时间）；
- 您无法按参数过滤数据，只能使用细分。
尽管有很大的限制，该系统已经适合全面使用。 Beta测试结束后，分析师将能够以自动化方式对在线项目进行同类群组分析。
还提供了可视化的分析指标：在项目设置下，有一个图形供所有用户和三组用户选择。
根据该图，我们了解到，总体客户保留率为1.49％，而5月31日至6月6日之间首次访问该网站的用户组为1.75％。图表下方是汇总表，其中包含整个报告期内每个同类群组的数据。它与本文开头显示的相同，只是在这里它是自动生成的，而不是由Excel中的“笔”生成的。
在开发的这个阶段，该系统适合分析小型项目。您可以更改服务，提高对客户的报价等。并跟踪客户保留率。如果增长，那么将做出正确的决定。
有哪些服务可用于汇总队列报告？
让我们考虑其他生成同类群组分析报告的服务。在许多广告和分析系统中都可以找到它们，因此对于新手分析师来说，通常很难选择最佳选择。AppsFlyer
为移动营销提供了更灵活的设置（与Google Analytics（分析）相比）-报表中可以一次包含多个过滤器，使您可以获得更多有价值的信息。为了不花费大量时间分析小组，他们对用户数量设置了限制。 应用程序开发人员使用AppMetrica和Adjust来分析新的用户回报。在第二项服务中，可以在报告中添加第二个指示符（例如，每个用户的会话数）：
另一个流行的应用程序和网站同类分析系统是Kissmetrics。一个显着的特征是能够同时基于两个特征组成一个队列。例如，访问过该站点并购物金额达到或超过1000卢布的客户。
同样在Kissmetrics中，可以根据各种标准（不仅按时间），例如按居住地，交通来源等进行分组。此系统中的报告示例：
如您所见，有许多用于处理同类群组报告的系统。但是由于这个方向只是越来越流行，所以许多人都在beta模式下工作并受到限制。因此，大型项目中的分析师必须与自动化程度较低的工具进行交互，下面将讨论其中之一。
Google表格
您可以使用数据透视表基于Google表格中的数据构建同类群组报告。为此，您需要收集初始数据并将其以以下格式添加到Google表格中：
遵守指定的格式：第一列-同类群组的形成时期（注册周），第二列-后续时期（交易周），第三列-所考虑指标的数据（购买次数）。
数据透视表
数据透视表是基于原始数据构建同类群组报告的最简单，最快的方法，顺便说一句，您应该已经将其添加到Google表格中。
选择所需的数据范围，打开“数据”选项卡，然后选择“数据透视表”。设置面板将显示在右侧：
进行以下设置：
- “字符串”-注册一周；
- “栏”-交易的星期；
- “价值”是购买。
应用条件格式以使报告“可读”。您应该获得类似以下数据透视表的内容：
创建报告需要花费几分钟，但它确实提供了大量有价值的信息。然后，分析师进入工作，“读取”数据，得出结论并做出决定。
队列分析是现代分析人员必不可少的工具。它的使用为产品开发提供了比A / B测试更有价值的信息。但是总的来说，同类群组的应用范围非常广泛，有能力的分析人员可以针对不同任务调整其用途。
进行队列分析不需要特殊工具和特殊知识。大多数现代分析系统可自动执行数据收集和报告。分析人员可以正确解释收到的数据并将其用于产品开发。
如果无法与任何分析系统进行交互，请使用可用的工具-Google表格和数据透视表。本文提供了有关如何在其帮助下准备报告的详细说明。