新版 GA4 的後台報表目前約莫有 30 張報表，比起通用型 GA 的 200 張以上，大幅減少了許多，因為 Google 認為有很多報表都不是必要的，還好你可以透過自訂報表來重現需要的報表，本篇文章會帶你認識新版 GA4 的預設報表模組 - 同類群組分析報表，並且介紹該報表可以如何使用。
注意：通用型 GA 即將在 2023 年 6 月 30 日的時候關閉資料收集服務，並且預計在年底關閉整個後台，屆時將無法再使用，還沒轉移的小夥伴，趕緊轉移到 GA4 吧！（完整資訊還是以官方公布為主，想獲得最新消息，請洽圖靈數位）
文章目錄
一、認識 GA4 的同類群組分析報表
１. 何謂同類群組分析
２. 理解 GA4 的同類群組分析報表設定
３. 理解數字代表的意義
４. 觀察 Cohort Analytics 的三種方式
二、同類群組分析的三種使用模式
１. 標準模式 (standard)
２. 累計模式 (rolling)
３. 累積模式 (cumulative)
三、同類群組分析可以如何使用
１. 觀察微趨勢
２. 同類群組間的一致性，以及成效提升或下降程度
３. 主動參與、留存率和轉換量
４. 對短期行銷活動的反應
一、認識 GA4 的同類群組分析報表
１. 何謂同類群組分析
以下為維基百科的定義：
Cohort analysis is a kind of behavioral analytics that breaks the data in a data set into related groups before analysis.
翻譯成中文：依照使用者某些特定行為、特徵，將其區分為不同的群組，並觀察他們的後續行為從中獲得洞察。
簡單來說「同類群組」可圈出一群有相同體驗的用戶，並進行後續分析。
２. 理解 GA4 的同類群組分析報表設定
以上圖來說：
・藍色框框為「同類群組納入」設定：會影響到右邊藍色框框，接下來將會以設定為「首次接觸」的使用者為大家介紹。
・紅色框框為「回訪條件」設定：會影響到右邊紅色框框，接下來會以設定為「任何條件」為大家介紹。
３. 理解數字代表的意義
左邊紅框框內代表著有 8,099 位使用者在 10/25 – 10/31 首次來訪，右邊紅框框則代表，8,099 位使用者中，有 1,320 位使用者在一週後有回訪；有 877 位使用者在兩週後有回訪，以此類推。
４. 觀察 Cohort Analytics 的三種方式
這邊我們舉一個例子跟大家說明，此表格設定為標準模式，同類群組設定為「新使用者」，回訪條件設定為「任何事件」：
・左邊直欄 - 藍色框框，可以觀察出各週新使用者的次數，可以藉此去比對網站的行銷活動表現。
・上面橫欄 - 紅色框框，可以觀察出使用者在每週後續的表現，算出一個用戶留存的估值。
・斜箭頭深 - 紅色框框，可以觀察同一期的使用者表現。
二、同類群組分析的三種使用模式
在 2021/1/22 官方更新了兩種計算方式 cumulative 和 rolling。以下將解釋計算方式的背後數字的意義。
１. 標準模式 (standard)
先來看看 GA4 官方對 Standard 的定義：
Standard calculation lets you identify users that return in each specific period after being included in the cohort.
讓我們用實際案例解釋比較好懂：
如上圖紅框框，可以看到 12/1 - 12/5 有來訪過的 20,122 位使用者中，其中有 5,424 位使用者「在第三週」再次回訪。
２. 累計模式 (rolling)
先來看看 GA4 官方對 Rolling 的定義：
Rolling calculation lets you identify users that return in every period after being included in the cohort.
讓我們用實際案例解釋比較好懂：
當使用累計方式計算時，如上圖右邊的紅框框，可以看到 12/1 - 12/5 有來訪過的 20,122 位使用者中，「連續三週」都有來訪的有 2,988 位使用者。
３. 累積模式 (cumulative)
先來看看 GA4 官方對 Cumulative 的定義：
Cumulative calculation lets you cumulate the selected metric for users who have returned in any period after being included in the cohort.
讓我們用實際案例解釋比較好懂：
當使用累積方式計算時，如上圖右邊紅框框，可以看到 12/1 - 12/5 有來訪過的 20,122 位使用者中，這「三週內總共累積」消費了 $14,300,964.23 元。
三、同類群組分析可以如何使用
１. 觀察微趨勢
觀察網站表現的短期變化，例如：遊戲Ａ的每月資料顯示玩家在 2 月的活躍度很高，但再進一步深入這個大型資料集分析每一週的同類群組，就會發現第一週到第三週的活躍度很穩定，但是到第四週的時候就會明顯下滑，代表廠商必須在第四週採取行動再次吸引使用者搏感情，以便改善每段微趨勢期間的成效，進而向上拉抬總體趨勢。
２. 同類群組間的一致性，以及成效提升或下降程度
直接比較單一資料欄的值，您就能得知同類群組間的行為是否一致，或是成效是否有所改善。例如：從上方的圖表可以得知所有的同類群組在首次拜訪隔一週之後會再度來網站拜訪的使用者都在 1,100 人上下。
你也可以查看同一個資料欄，就能得知所有的同類群組歷經相同的體驗期間後，表現是否大概一致，或是資料是否呈現成效上揚/下降的趨勢。例如：從上方的圖表可以得知首次拜訪隔一週之後會再度來網站拜訪的使用者在隔兩週或是隔三週的情況下幾乎都會再度來拜訪網站，你就可以從中去找出原因，可能是有行銷活動，或是有每週活動吸引使用者每週都來拜訪網站。
３. 主動參與、留存率和轉換量
瞭解使用者通常在何時失去興趣（例如工作階段量、網頁瀏覽量變少，或是收益降低），有助您找出以下兩個癥結：
・可能只要略加修正就能改善的常見使用者流失點
・適當的新客招攬率 （用來彌補無法避免的使用者流失量）
找出無可避免的客戶流失模式 （假設是每月 10%）之後，您就能據此判斷出合適的新客招攬速度，進而達成您需要的業務成長率。
假設你發現完成轉換的客戶所產生的收益通常會從第 3 或第 4 週開始降低，可以考慮放送再行銷或電子郵件廣告活動再次與這群人接觸，提供折扣訊息或宣傳你剛剛上架的新產品。
您也可以根據他們初次來店購買的產品，放送動態再行銷廣告宣傳其他周邊商品，重新喚起這群老顧客的注意力。
４. 對短期行銷活動的反應
若你正在曝光短期的行銷活動 （如一日快閃優惠下殺活動），可以透過這份報表追蹤該段期間內接觸到的新使用者，瞭解這群用戶的行為。假設您在年節前夕，依序放送了「購物享 7 折優惠」、「購物享 75 折優惠」和「購物享 8 折優惠」廣告活動，即可在這份報表上針對自己在各廣告活動放送期間招攬到的不同客群，查看並比較「每個使用者的收益」和「每個使用者的交易」等指標。
文章總結
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延伸閱讀
【 GA4 導入與轉移 】
【 Google Analytics 】
【 Google Analytics 4 Property 】
【 Google Tag Manger 】
【 Google Looker Studio 】
【 實際應用 】
本篇文章參考資料：