Часто задаваемые вопросы: что такое когортный анализ и как его проводить?

14 октября 2021 г.

На веб-сайте бренда может быть важно оценить, насколько успешно веб-страницы привлекают целевую аудиторию. Маркетинговые аналитики часто проводят когортный анализ, чтобы распознать закономерности в том, как потребители реагируют на рекламные сообщения в онлайн-пространстве. Изучение компонентов когортного анализа может позволить вам проводить всестороннее отслеживание и собственные измерения, где вы сможете узнать, как улучшить кампании в будущем. В этой статье мы определяем цель когортного анализа, объясняем шаги по его проведению с помощью аналитического программного обеспечения и обсуждаем обстоятельства опроса групп пользователей веб-сайта.

Что такое когортный анализ?

Когортный анализ — это аналитический инструмент, который разделяет данные на определенные категории до проведения оценки. Профессионалы определяют категории в соответствии с общими чертами, которые разделяют фрагменты данных, которые составляют когорты. Это позволяет маркетинговой команде изучать действия определенной группы потребителей, которые совершали аналогичные действия на веб-сайте компании. Анализ может предложить перспективу для создания маркетинговых методов, которые могут лучше привлечь пользователей, которые демонстрируют определенное поведение.

Например, вы работаете в мебельном магазине, где недавно была праздничная распродажа со скидкой 50%. Ваша цель — отслеживать клиентов, которые просматривают веб-страницу со всеми товарами со скидкой, поэтому вы проводите когортный анализ. Результаты показывают, что 75% пользователей приобрели товары, которые они просматривали, что указывает на то, что рекламный баннер на целевой странице успешно привлекал посетителей. Рассмотрите возможность использования определенных групп в методе маркетинговой аналитики, чтобы выявить закономерности среди потребителей и применить отзывы к следующей рекламной кампании.

Как вы проводите когортный анализ?

Выполните следующие действия, чтобы провести когортный анализ данных на веб-сайте:

1. Создайте электронную таблицу необработанных данных

Первым шагом является перенос необработанных данных из аналитического программного обеспечения в электронную таблицу, что упрощает просмотр и интерпретацию действий пользователей. Вы также можете увидеть общие черты между клиентами, что поможет вам понять, как вы хотите развивать когорты. Например, если вы хотите изучить только тех потребителей, которые купили дорогие товары, вы можете создать когорту на основе суммы их покупок. Если вы хотите изучить потребителей определенной демографической группы, например возраста, пола или города проживания, вы можете сгруппировать категории в соответствии с их личными характеристиками.

Подумайте о тенденциях, которые вы хотите осветить среди своих потребителей, прежде чем проводить анализ. Вы можете убедиться, что результаты помогут вам лучше понять определенную группу. Также может быть полезно сравнить тенденции двух разных когорт, чтобы понять, к каким сегментам аудитории маркетинговая кампания привлекла больше внимания. Присвойте своим когортам точные имена, чтобы вы и члены вашей команды могли определить категории потребителей, которых вы изучаете.

2. Назначьте период времени группе

Второй шаг — обдумать период времени, за который вы хотите изучить действия потребителей на сайте. Глядя на электронную таблицу, обратите внимание на даты, когда пользователи обращались к веб-странице или приложению. Вы можете фильтровать данные в соответствии со случаем, который хотите проанализировать. Например, если интернет-магазин выпустил новый продукт, то вы можете провести когортный анализ, начиная с даты дебюта продукта на его веб-сайте, что может показать интерес, который проявили потребители.

Обозначение времени может сделать результаты вашей оценки более конкретными, и вы сможете понять, как содержимое вашего веб-сайта работало в течение определенного периода. Другой вариант — упорядочить данные по дате, когда пользователи присоединились к онлайн-сообществу веб-сайта или создали учетную запись пользователя в приложении. Например, вашей целью может быть анализ молодых совершеннолетних пользователей в возрасте от 18 до 23 лет, которые загрузили приложение в первый месяц года. Прикрепите период времени к названию когорты, чтобы еще больше сузить необработанные данные из электронной таблицы.

3. Определите продолжительность оценки

Третий шаг — определить, как долго вы хотите изучать поведение пользователей с начальной даты начала, которая является периодом запаздывания. Указание продолжительности исследования может позволить вам распознать жизненный цикл пользователя. Вы также можете подтвердить, насколько эффективно ваш веб-сайт или приложение поддерживали интересы потребителей в течение этого периода. Например, если вы анализируете пользователей, создавших личную учетную запись в первом месяце года, вы можете просмотреть их поведение до конца второго месяца. Срок отсрочки составляет два месяца.

Укажите точную дату окончания анализа. Вы можете убедиться, что собранные вами результаты отражают конкретный случай, который вы намеревались изучить, и не пересекаются с данными за другие периоды времени. Например, если вы запланировали период отставания на два месяца, добавьте дату и год в конце второго месяца, чтобы завершить измерение поведения.

4. Дизайн визуальных представлений

Последним шагом является компиляция результатов когортного анализа в визуальные представления, которые могут быть гистограммами, линейными диаграммами или круговыми диаграммами. Графики могут помочь вам сделать выводы об эффективности сайта или приложения. Вы также можете проиллюстрировать, как поведение потребителей в одной и той же когорте менялось на протяжении их жизненного цикла. Например, если вы изучали клиентов, совершивших дорогие покупки в течение одного месяца, линейный график может показать, что сумма их покупок неуклонно росла. Подумайте о том, чтобы поделиться графиками со своей командой, чтобы получить представление о наиболее успешных методах.

Когда следует использовать когортный анализ?

Вот три случая, когда может быть полезно провести когортный анализ:

Измерение удержания клиентов

Удержание клиентов — это практика привлечения новых клиентов для бизнеса и поощрения их к тому, чтобы они продолжали покупать и использовать продукты. Профессионалы могут стремиться к высоким показателям удержания, чтобы показать, что компания добивается стабильных успехов. Когортный анализ может определить, обеспечивает ли веб-сайт или приложение высокие показатели вовлеченности с течением времени. Вы можете сделать так, чтобы пользователи, к которым вы обращаетесь, захотели посетить веб-сайт, войти в приложение или совершить повторные покупки.

Снижение показателей оттока клиентов

Показатель оттока клиентов — это процент потребителей, которые прекратили поддержку бизнеса по истечении определенного периода времени. Проведение когортного анализа по конкретному случаю может позволить вам определить уровень оттока и разработать стратегию его снижения. Вы можете просмотреть области веб-сайта, чтобы увидеть, какой контент влияет на решение клиента уйти или остаться. Результаты могут помочь вам изменить структуру продукта, чтобы повысить долговечность взаимодействия.

Выявление успехов в работе веб-сайта и приложений

Когортный анализ может указать на сильные стороны ваших маркетинговых усилий и области, в которых вы можете улучшить. Вы можете интерпретировать результаты, чтобы узнать, какие части веб-сайта или приложения принесли положительные результаты для бизнеса, например, увеличение количества покупок и подписок. Может быть полезно провести когортный анализ после окончания маркетинговой кампании. Вы также можете ссылаться на результаты во время будущих маркетинговых мероприятий.