Из анализа действий клиентов можно получить много полезных знаний. Это средний чек, пиковое время продаж и многое другое. Но у разных целевых аудиторий эти данные могут быть разными. Поэтому имеет смысл рассматривать их отдельно для каждой группы. Для этого есть достаточно эффективный инструмент маркетинговой аналитики – когортный анализ.
Что такое когортный анализ
В основе такого анализа лежит понятие когорты. Когорта — группа людей, которую объединяет особый признак. Кроме маркетинга, понятие когорты можно встретить в эеономике, медицине и социологии.
Когортный анализ является методом исследования подобных групп. Суть метода – в наблюдении за группами людей с определенными общими признаками.
Клиент может относиться к нескольким когортам. Например, пользователь, который зашел на сайт в марте через Яндекс и купил там продукт X, входит в следующие когорты:
- Пользователи, пришедшие в марте. Анализ когорт по месяцам позволит выявить сезонность.
- Пользователи из Яндекса. Анализ этой группы позволит понять, отличается ли конверсия в разных ПС или других источниках.
- Пользователи из Яндекса, купившие продукт X. Анализ этой группы внесет ясность в то, отличается ли спрос в разных ПС.
Где и когда применяется анализ когорт
Анализ с исследованием групп людей по одинаковому признаку будет полезен везде, где бизнес зависит от численности клиентов. К онлайн бизнесу это относится особенно. Для него отток пользователей – самое страшное, что может произойти. Под оттоком понимается не только уменьшение уникальных пользователей на сайте. Сюда включается и отказ от рассылок, и снижение проведенного на сайте времени.
Обязательное условие успешности любого интернет-магазина – постоянный приток новых клиентов. Магазины работают так, что текучка пользователей будет постоянной, и зацикливаться только на LTV существующих клиентов нельзя. Именно поэтому анализ поведения новых посетителей для деятельности в интернете является эффективным инструментом аналитики.
Чтобы понимать, в каком русле двигаться, не обойтись без когортного анализа. Мониторинг поведения клиентов может очень сильно изменить положение интернет-магазина.
Ключевые показатели когортного анализа
Система аналитики Google Analytics имеет функционал для проведения подобного анализа для сайтов и интернет-магазинов. Исследовать можно клиентов, у которых дата первого посещения совпадает. Речь идет о дате первой сессии. Размер групп — это длительность исследования. Анализировать можно по дням, неделям или месяцам.
Исследовать можно деятельность новых клиентов за день или за больший промежуток.
На показателях для отслеживания стоит остановиться подробнее, так как именно эта настройка отчета является ключевой. Тут выбираются конкретные показатели, по которым будет проводиться анализ:
- Длительность всех сеансов выбранной группы.
- Количество достигнутых целей группы.
- Общее количество принесенного дохода.
- Изменение количества пользователей по времени.
- Количество просмотров страниц сайта.
- Можно узнать общее количество всех сеансов, а также динамику изменения сеансов в отдельной ячейке.
- Демонстрация количества транзакций пользователей.
- Среднее время посещения сайта для одного пользователя в отдельной ячейке.
- Среднее количество достигнутых целей у одного клиента.
- Средний доход по одному клиенту.
- Среднее число просмотров страниц сайта на одного клиента.
- Среднее число сеансов сайта на одного пользователя.
- Среднее число транзакций на одного человека.
Так же есть коэффициент удержания клиентов, который выражается в процентном соотношении людей из когорты, вернувшихся на сайт после первого посещения.
Все данные, полученные из когортного анализа, могут быть полезными, если научиться применять их с умом. По динамике изменения сеансов можно понять, в какие дни клиенты чаще всего заходят на сайт. По времени посещения на сайте можно понять, случайно они туда попадают или вполне осознанно.
Пример проведенного когортного анализа
Простейший пример: исследование эффективности подписки на e-mail рассылку. Допустим, на гипотетическую рассылку интернет-магазина можно подписаться тремя разными способами. Это всплывающее окно на сайте самого магазина, ссылка из статьи на стороннем сайте партнёра и конкурс в ВК, для участия в котором нужно подписаться. В феврале через окно на сайте подписалась 1000 человек, конкурс привёл 700 подписчиков, а блог партнёра – 150. Эти три группы – наши когорты.
Проанализируем, какая из групп дольше остаётся подписанной на рассылку. Для этого нам нужны данные открываемости писем за следующие месяцы.
Как видно из таблицы, самые лояльные читатели рассылки – подписавшиеся с сайта партнёра. Они дольше всех читают рассылку, за полгода отписалась только половина. А конкурс в ВК не принёс ничего – все отписались сразу после проведения.
Отсюда можно сделать вывод – ресурсы лучше не тратить на конкурсы в соцсетях. Выгоднее сосредоточиться на продвижении у партнёров.
Заключение
Выбор конкретных когорт зависит от конкретного бизнеса, а также от проблем, которые наблюдаются в нем. Может появиться соблазн применить сразу все параметры, но это сделает воспринимаемость самого анализа невозможной. Кроме этого, некоторые параметры могут быть просто бесполезными в отдельном случае.
Следует с умом расставить приоритеты. Наиболее важными когортами являются те, которые позволяют выполнить оценку каналов привлечения. То есть, параметры, по которым можно определить эффективность способов увеличения посетителей сайта.
Можно перед началом анализа поставить перед собой вопросы, на которые нужно найти ответы. Например, приносят ли доход те клиенты, которые впервые появились на сайте после распродажи. На этом и нужно концентрироваться.
Источник: www.insales.ru
Что такое когортный анализ и почему нужно использовать его в маркетинге
Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Сегодня я хочу поговорить с вами об одном из способов аналитики данных в маркетинге. Рассказываю о когортном анализе: что это такое, как применять и провести. Приведу примеры.
Приятного чтения.
4506 просмотров
Маркетинговые кампании с мгновенной отдачей — мечта маркетологов и даже реальность для простых товаров, которые можно купить спонтанно и в один клик. Но для сложных и дорогих продуктов такая ситуация — фантастика, и затраты на рекламу окупаются дольше. Как оценивать эффективность таких кампаний? Учитывать фактор времени и детализировать по нему ваших клиентов. Для этого существует когортный анализ, про который мы расскажем в статье.
Что такое когортный анализ
Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. Такой способ позволяет смотреть на действия пользователей в динамике.
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков:
- действие (покупка, регистрация, клик), которое они совершили;
- промежуток времени, когда это случилось.
Именно привязка ко времени отличает когорту от сегмента — более широкого и общего понятия.
Например, выпускники Гарварда 2012 года — одна когорта, выпускники 2018 года — другая, но все они относятся к сегменту «выпускники Гарварда».
По действиям когорты делят на два типа:
- Вовлечение — установка приложения, первый клик, регистрация в сервисе.
- Монетизация — покупка, оплата и другие.
Когортный метод учитывает следующие признаки для анализа:
- Действие, которое объединяет пользователей в когорту: подписка, регистрация, покупка и другие.
- Время, за которое действие произошло: день, неделя или месяц, возможны и большие периоды.
- Интервал исследования, в течение которого происходит наблюдение за когортой.
- Показатель, который влияет на бизнес: ROI, удержание клиента, конверсия, LTV и другие.
Когортные исследования помогают понять, как ключевые метрики отличаются для разных сегментов. Увидеть более подробную картину по рекламной кампании или другим маркетинговым действиям, например, ребрендинга, тестирования нового сайта и так далее.
Как применять когортный анализ
Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей. Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе (их действий). Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки.
Что помогает оценить когортный анализ:
Эффективность каналов привлечения
Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи. Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать. Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили? Не всё так просто.
Например, с рекламы в Facebook в сервис перешло и зарегистрировалось 2000 пользователей. Маркетолог доволен — результат есть. Но 90% пользователей перестали заходить в сервис уже через месяц. Параллельно мы привлекали пользователей с помощью рассылки, и пришло 1000 человек, через месяц перестали пользоваться сервисом всего 15%. Если бы мы оценивали результат сразу после кампании, то решили бы, что Facebook — самый эффективный канал, а на самом деле там оказалась нецелевая аудитория.
Для долгого цикла покупки возврат инвестиций в рекламу — дело не быстрое. В крупных B2B сделках, в недвижимости, для электронных сервисов, которые могут трансформировать весь бизнес, принять решение о покупке нельзя сразу после первой рекламы. Надо набраться терпения и смотреть результаты через некоторое время.
Например, рекламная кампания прошла в январе, тогда пользователь K впервые узнал про сервис Altcraft Platform и впервые зашёл на сайт. Для изучения возможностей и принятия решений в компании, где работает пользователь K, нужно время. Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор. Если бы мы считали ROI за следующий месяц после кампании, то решили бы, что она провальная. Когортный анализ показал, что это не так.
Отслеживание и прогноз LTV
LTV (пожизненная ценность клиента) считает доход от клиента за весь период, пока он пользуется нашими продуктами или услугами. Метрика показывает, оправдывают ли себя расходы на привлечение новых клиентов. Когда мы знаем, как долго остаётся с нами пользователь и сколько на нас тратит, то можем рассчитать эти данные для похожих когорт.
Результаты тестирования
Когортный анализ покажет, как поменяется конверсия после обновлений для А/Б-тестов не за время тестирования, а в долгой перспективе. Может оказаться, что удачный элемент привлёк больше пользователей, но они не совсем целевые: случайно кликнули, прошли регистрацию, но не стали использовать сервис.
Повысить активность пользователей
Когортное исследование поможет узнать, через какое время клиент перестаёт активно пользоваться продуктом или вообще уходит. Предупреждён — вооружён: с данными о «критических» точках можно заранее поработать с пользователем.
Например, анализ показал, что 70% пользователей теряют интерес к сервису через 3 месяца. Тогда компании нужно обратить внимание на этот период: сделать рассылку с реактивацией, предложить бонус и так далее.
Как провести когортный анализ
1. Определяем цель и связанную с ней метрику, которую будем отслеживать за время анализа. Метрики — это основа для когортного анализа.
Источник: vc.ru
Для чего нужен когортный анализ?
Когортный анализ. Признаться, меня сбивает с толку то количество предпринимателей, которые впервые слышат этот термин. Можно предположить, что выборка нерепрезентативна, но речь идет о сотнях владельцах. Пусть некоторые из них — представители мелкого бизнеса, но основная часть — средний бизнес.
Эта статья нацелена на знакомство с понятием (не даром она относится к разделу «Шпаргалка»). Тут не будет откровений для знающих людей, но для систематизации знаний она необходима.
Что такое когортный анализ?
Для того, чтобы в дальнейшем у нас не возникало разночтений, дадим определение когортному анализу.
Когортный анализ — исследование поведения пользователей на некотором временном отрезке.
Те, кто только слышал про когортный анализ, могут легко спутать когорту и сегмент. Это хоть и близкие по смыслу понятия, но объединять их не правильно. Дело в том, что сегмент — это более общее понятие, чем когорта.
Сегментом, по сути, может быть любое корректирование исследуемой группы, в то время как когорты имеют обязательные параметры. Всего таких параметра четыре. Это:
- действие, объединяющее людей (покупка, средний чек, показатель отказов и тд.);
- временной интервал — день, неделя, месяц или другой промежуток действия, объединяющий когорту;
- период исследования — отчетный период наблюдения за когортой;
- оцениваемый показатель — эффективность канала, процент вернувшихся пользователей, конверсия и тд.
Получается, что когорта — это частный случай сегмента.
Для того, чтобы лучше понять о чем идет речь, приведем пример показателей на основе списка, представленного выше:
- регистрация;
- весна;
- год;
- платная подписка.
Другими словами, мы с вами анализируем поведение тех пользователей, которые зарегистрировались весной и на протяжении года оформили платную подписку.
Это именно тот минимальный набор, позволяющий сегменту называться когортой.
Почему важен когортный анализ в маркетинге?
Такой вопрос справедливо возникает у тех, кто впервые сталкивается с этим. Ведь есть другие виды анализа, удовлетворяющие, казалось бы, все необходимые требования. Для того, чтобы прояснить ситуацию, немного отвлечемся от темы.
Когда поисковая система Яндекс начала персонализировать свою выдачу на основе интересов пользователей, очень быстро стало понятно, что интересы могут быть не только постоянными, но и временными (в Яндексе, если не ошибаюсь, их назвали «сиюминутным»).
Вас не должно смущать слово «сиюминутный», подразумевается именно временный интерес.
- если вы собственными руками производите ремонт в квартире, то после окончания этого ремонта (если его возможно закончить) вы не будете интересоваться ни стройматериалами, ни нюансами проведения, например, отделочных работ;
- весной и осенью автомобилисты, живущие в регионах с ярко выраженной сменой сезона, активно взаимодействуют с шинными центрами, что вовсе не означает, что интерес сохраняется на протяжении года;
- днем совершается большое количество переходов на сайты, продающие автомобили, но конверсия гораздо выше с девяти до двенадцати часов дня и с пяти до девяти часов вечера.
Возвращаясь к теме статьи можно по аналогии сделать вывод, что главенствующей целью использования когортного анализа является необходимость разбивки по времени взаимодействия пользователя и ресурса (что редко применяют при более общем сегментировании).
Чем может помочь когортный анализ?
У вас могло сложится впечатление о том, что компании, применяющие когортный анализ, в основе своей — это бизнесы, жестко завязанные на сезонность. Не могу сказать, что оно неверное. Действительно подавляющее число сезонных бизнесов просто обязано пользоваться когортным анализом в силу своей специфики, но это не значит, что для других не будет пользы.
Повышение конверсии
При проверке гипотез проводят A/B тестирования, что, если говорить о интернет-маркетинге, вполне допустимо, Но гораздо эффективнее использовать сплит-тест в совокупности с когортным анализом.
Напомню, что при таких экспериментах небольшое изменение тестируется на части (чаще всего примерно половине) пользователей, в то время как оставшейся части показывают старую версию без изменений. Вариант A/B/C/ и тд. рассматривать не будем из-за общей малочисленности испытаний.
Одно и тоже изменение может показать себя крайне эффективно в одно время года, день недели или отрезок суток и быть провальным в другое. Для примера, никто же не тестирует новогодний дизайн сайта в мае.
Понятно, что пример утрирован, но думаю, мысль вы уловили. Даже не в таких очевидных примерах один и тот же рекламный материал может иметь разный успех даже в разное время суток, не говоря уже о более существенной разнице.
Повышения конверсии можно добиться для строго ограниченной группы пользователей, что очень полезно для того, чтобы отсечь общий мусорный трафик и сконцентрироваться на тех, кто заказывает, например, доставку на ночь. Особенно актуально не только для сервисов доставок еды, но и для других конкурентных ниш с вечерним и ночным спросом (эвакуаторы, медицинская помощь и тд.).
Портрет целевой аудитории
Учитывая предыдущий параграф становится понятно, что портрет ваших покупателей становится более подробным. Явно выделяются привычки и стремления вашей целевой аудитории. И я говорю не только о том, в какое время дня или ночи совершается больше конверсий.
Вполне может оказаться так, что при отсутствии явного длительного сезонного колебания портрет покупателя меняется кардинально. Как пример, отлично подойдет рынок вакансий, где летом значительное количество квалифицированных соискателей (нежелающих менять работу в ожидании отпуска) компенсируется выпускниками и студентами различных вузов.
При этом даже нет необходимости иметь опыт в соответствующей сфере — достаточно когортного анализа.
Когортный анализ в системах онлайн-статистики
В популярных системах статистики (таких как Google Analytics, Kissmetrics, продукция компании Яндекс) существует возможность проводить когортный анализ без осуществления сложных настроек. Это не тот случай, когда за информацию и статистику нужно выкладывать колоссальные средства.
Про когортный анализ в Google Analytics и другие возможности GA вы можете прочитать в статье по ссылке.
Мне кажется, что получение этих отчетов не вызовет у вас проблем. Интуитивно понятно. Если я ошибаюсь, то вы всегда можете написать на почту из раздела «Контакты» и я смогу дать краткие пояснения или поделюсь развернутым материалом на эту тему.
Что в итоге?
В зависимости от специфики вашего бизнеса способы и виды анализа могут меняться, но когортный анализ — прекрасная возможность узнать новую информацию или подтвердить ваши предположения.
Адаптация и конкретизация общих параметров согласно вашей тематике, как и при любом анализе, крайне важная задача, от которой во многом зависит итоговый успех работ. Использование этого метода позволит вам существенно уменьшить количество анализируемых данных, что при значительных количествах параметров является несомненным плюсом.
В конце добавлю несколько тезисов:
- при переизбытке информации нередко возникает проблема с ее корректной обработкой, двигайтесь от общего к частному;
- вам нужно помнить, что одни и те же показатели не всегда можно интерпретировать однозначно;
- нацеленность на эффективность привлечения клиентов диктует первостепенную задачу — оптимизация каналов;
- задавайте себе вопросы о том, что именно вы хотите узнать в результате анализа (это поможет сэкономить время и получить результат быстрее).
Источник: quokka.media