דוגמה בדיונית: תא חסר אינו אפס
A ו־B מתחילות עם 100 אנשים כל אחת. כל תא סופר חזרה בתקופה הנפרדת של יום 7 או 30. A הגיעה לשתיהן, B ליום 7 אך טרם ל־30. המכנה נשאר 100 האנשים המקוריים.
| תא בדיוני | חוזרים / אוכלוסייה ראשונית | שיעור |
|---|---|---|
| A ביום 7 | 30 / 100 | 30 % |
| A ביום 30 | 20 / 100 | 20 % |
| B ביום 7 | 40 / 100 | 40 % |
| B ביום 30 | טרם ניתן לצפייה | — |
הפכו תאים לבני השוואה
- הגדירו חזרה וגבולות תקופה כולל אזור זמן. יום קלנדרי אינו בהכרח חלון נע של 24 שעות.
- מצבי GA4 Standard, Rolling ו־Cumulative סופרים שונה: תקופה יחידה, נוכחות בנוכחית ובכל הקודמות או חזרה מצטברת. אל תערבבו תאים.
- סמנו אופקים שטרם הושגו כלא ניתנים לצפייה. השוו גיל זהה ואוכלוסיות מתאימות; שינויי רכישה יכולים להסביר הבדלים.
תארו שינוי בלי לקבוע סיבה
40 % ב־B לעומת 30 % ב־A ביום 7 הם הפרש של 10 נקודות אחוז, לא הוכחת השפעת מוצר. בדקו מספרים, אי־ודאות ותנאי מעקב. שימור נצפה אינו תחזית ערך לקוח ודאית או ראיה סיבתית.
מקורות ראשוניים
השווה קבוצות באותו גיל
לקבוצות אחרונות היה פחות זמן לחזור מאשר לקבוצות ישנות יותר. הגדר אירוע כניסה, יחידה, מרווחי זמן ואירוע חזרה. סמן תקופות לא שלמות והפרד שמירה בנקודות, החזרה בתוך חלון ופעילות מצטברת; הגדרות אלה אינן ניתנות להחלפה.
- יישר קבוצות לפי הזמן שחלף מאז הכניסה.
- הגדר את אוכלוסיית המכנה של כל מרווח זמן.
- סמן חלונות שעדיין לא בשלים.
מדוע תא ריק לא אמור להפוך לאפס?
הוא יכול לייצג תקופה עתידית או לא שלמה ולא פעילות נעדרת. שמור מצב זה כדי להימנע מדיווח על ירידה בשמירה שטרם נמדדה.
מקור ראשוני: Google SRE — Data processing pipelines. שיטה קשורה: קריאת המדריך המעשי.
להשוות קבוצות לאחר משך מעקב זהה
דוגמה בדיונית: הנתונים אינם מתארים לקוח או תוצאה שנצפתה.
לקבוצה ותיקה היו חודשים לחזור, ואילו קבוצה חדשה עדיין לא הגיעה לאותו משך מעקב.
- הגדירו אירוע כניסה ואירוע חזרה. השוו בגיל קבוצה זהה ובאותם כללי החרגה, וסמנו תאים שתקופת המעקב שלהם טרם הושלמה.
- דחו השוואה של תקופות לא שלמות. שימור נמוך לכאורה עשוי לנבוע ממעקב קצר יותר.
מקור ראשוני: Google Analytics — Cohort exploration. שיטה קשורה: קריאת המדריך המעשי.