Cohort Analysis Là Gì

Thành công vĩnh viễn đối với những doanh nghiệp không có nghĩa là chỉ si được ai đó mua sắm một lần hay download xuống vận dụng mà còn khiến cho họ phải truy vấn lại, gia tăng những lần mua hàng tiếp theo. Điều đặc trưng trong marketing mà mỗi bọn họ phải thường xuyên làm; đó là xác định, tò mò và tìm thấy những nhu yếu tiềm ẩn của khách hàng hay những yếu tố tác động đề xuất hành vi mua sắm chọn lựa ấy.

Bạn đang xem: Cohort analysis là gì

Cũng hoàn toàn có thể hiểu solo giản, đó đó là xác định ra những nguyên nhân làm user xong xuôi lại khi vẫn trải nghiệm bán buôn trên trang web của bạn. 

Làm sao xác minh được? Cohort Analysis sẽ là 1 cách giúp bạn khám phá ra điều đó.


Mục lục


Cohort Analytics là gì?

Cohort Analysis (Phân tích tổ hợp) là một kỹ thuật đối chiếu trong marketing tập trung vào vấn đề phân tích hành vi của một nhóm người dùng / quý khách có tầm thường một điểm lưu ý trong một khoảng thời hạn nhất định, từ bỏ đó tìm hiểu những gọi biết sâu sắc về thử khám phá của những người tiêu dùng để nâng cấp những thử dùng đó.

Lí do khiến cho cohort analysis trở lên quan tiền trọng là do nó góp marketer vượt thoát khỏi hạn chế của các chỉ số trung bình, góp marketer gồm insight rõ ràng hơn và từ đó gửi ra các quyết định chính xác hơn. Nếu báo cáo trung bình mang lại ta biết thu nhập bình quân đầu người tại vn năm 2019 tăng đối với năm 2018 thì phép đối chiếu cohort analysis góp ta gồm cái chú ý (insight) cụ thể hơn về mức độ tăng của từng vùng miền, thức giấc thành. Bằng vấn đề so sánh những chỉ số cùng với cohort khác biệt trong và một phép phân tích, bọn họ sẽ phát hiện ra được những khu vực có chuyển biến khác hẳn (không tăng hoặc thậm chí còn giảm) đối với xu chũm tăng thông thường trên cả nước. (Theo adbrix)

*

Có thể nói, so sánh tổ hợp là một trong công nạm để đo lường mức độ liên quan của người tiêu dùng theo thời gian. Nó giúp biết liệu nấc độ can hệ của người dùng đang thực sự giỏi hơn theo thời gian hay chỉ bao gồm vẻ nâng cao do tăng trưởng.

Phân tích tổ hợp được chứng tỏ là có mức giá trị vì chưng nó giúp tách bóc các chỉ số tăng trưởng khỏi chỉ số ảnh hưởng vì tăng trưởng hoàn toàn có thể dễ dàng làm chúng ta không thấy các vấn đề về những kết quả cụ thể về việc tương tác của bạn cũ với mến hiệu. Bên trên thực tế, sự liên can của người tiêu dùng cũ đang bị xáo trộn với con số tăng trưởng tuyệt vời của người dùng mới, điều này dẫn đến sự việc bạn không hình dung rõ được sự thâm nhập của người tiêu dùng đã mua hàng bên bạn như thế nào.

-> Đến đây bạn đã hiểu lý do tại sao gồm cohort Analysis chưa?

Ví dụ ví dụ về phân tích theo Cohort

Hãy phát âm cách sử dụng phân tích theo team với một lấy ví dụ như – đội cohort mỗi ngày gồm những người dùng đã khởi chạy ứng dụng trong lượt đầu và truy cập lại ứng dụng trong 10 ngày tới.

*

Từ bảng tỷ lệ giữ chân ngơi nghỉ trên – Biểu thiết bị hình tam giác, chúng ta có thể suy ra đều điều sau:

1358 người dùng đã khởi chạy ứng dụng vào ngày 26 tháng 1. Phần trăm giữ chân ngày một là 31,1%, xác suất giữ chân ngày 7 là 12,9% và phần trăm giữ chân ngày 9 là 11,3%. Bởi vì vậy, vào ngày thứ 7 sau thời điểm sử dụng ứng dụng, 1 trong các 8 người dùng đã khởi chạy ứng dụng vào ngày 26 mon 1 vẫn là người tiêu dùng đang vận động trên ứng dụng.Trong số tất từ đầu đến chân dùng bắt đầu trong khoảng thời gian này (13.487 tín đồ dùng), 27% người tiêu dùng được giữ lại vào trong ngày 1, 12,5% vào ngày 7 với 12,1% vào ngày 10.

Hơn nữa, hai lợi ích chính của bài toán đọc bảng nghỉ ngơi trên là:

Thời gian tồn tại của thành phầm (như được miêu tả theo chiều dọc củ trong bảng) – so sánh các cohort không giống nhau ở và một giai đoạn trong khoảng đời của họ – chúng ta cũng có thể thấy% số fan trong team sẽ quay lại ứng dụng sau 3 ngày, v.v. Rất nhiều chỉ số thể hiện trong số những ngày đầ cho mình thấy chất lượng của từng trải của tín đồ dùng. Thời hạn tồn tại của người dùng (như được trình bày theo chiều ngang sống bên đề xuất của bảng) – xem mọt quan hệ lâu bền hơn với mọi bạn trong bất kỳ nhóm nào – để xác định xem mọi người trở lại trong bao lâu và nhóm kia mạnh đến mức nào hoặc có giá trị như thế nào. Điều này rất có thể được link với một số thứ như unique của sản phẩm, hoạt động và cung cấp khách hàng.

Dù bạn xác minh các chỉ số bao gồm đánh giá cho khách hàng như cầm nào, so với theo nhóm chất nhận được bạn xem những chỉ số phạt triển ra làm sao trong thời hạn tồn tại của người sử dụng cũng như trong thời hạn sản phẩm.

2 nhiều loại Cohort Analytics

Acquisition cohortsBehavioral cohorts

Acquisition cohorts – Nhóm tổng hợp chuyển đổi

Nhóm Cohort này phân chia người dùng dựa trên thời khắc họ đã có được hoặc đk một sản phẩm. Tùy ở trong vào thành phầm của bạn, biến đổi người dùng hoàn toàn có thể được theo dõi mặt hàng ngày, hàng tuần hoặc mặt hàng tháng.

Ví dụ: một ứng dụng dành cho thiết bị di động cầm tay dành cho những người tiêu sử dụng về năng suất có thể theo dõi những nhóm thay đổi của nó sản phẩm ngày. Khía cạnh khác, một vận dụng di hễ B2B cùng với nhóm người dùng tập trung sẽ tập trung vào việc chọn mua lại sản phẩm tháng.

Một cách để trực quan liêu hóa thông tin này là vẽ biểu đồ mặt đường cong xác suất giữ chân, cho biết tỷ lệ giữ chân của các nhóm này theo thời gian. Biểu đồ dùng giúp bạn dễ ợt suy ra khi nào người sử dụng rời khỏi sản phẩm của bạn.

*
*

Đường cong bảo trì này ngay mau lẹ phản ánh một thông tin chi tiết quan trọng – khoảng 75% bạn dùng kết thúc sử dụng áp dụng sau ngày đầu tiên. Sau mức bớt lớn ban đầu đó, mức giảm tốc khá nhanh thứ hai xẩy ra sau ngày trang bị 5 – xuống dưới 12%, trước lúc đường cong bắt đầu chững lại sau ngày trang bị 7, khiến cho khoảng 11% người dùng lúc đầu vẫn hoạt động trong ứng dụng vào trong ngày thứ 10.

Đường cong tỷ lệ giữ chân nghỉ ngơi trên cho biết rằng người tiêu dùng không nhanh lẹ đạt giá tốt trị chủ quản của ứng dụng, dẫn đến sự việc bỏ qua. Vị đó, việc nâng cao trải nghiệm tích hợp là vấn đề hiển nhiên để mang người sử dụng đến với cái giá trị cốt lõi nhanh nhất có thể có thể, cho nên vì vậy thúc đẩy phần trăm giữ chân bạn dùng.

Do đó, đội acquisition cohort tốt nhất để xác định xu hướng và thời điểm, tuy vậy thật khó để đưa ra hồ hết thông tin cụ thể hữu ích như – để hiểu lý do tại sao bọn họ rời đi – điều này yêu cầu sử dụng một nhiều loại nhóm thuần tập khác, nhóm thuần tập hành vi

Behavioral cohorts – Nhóm tổng hợp về hành vi

Nhóm tổ hợp hành vi người tiêu dùng dựa bên trên các hoạt động mà họ thực hiện trong ứng dụng trong một khoảng thời gian nhất định.

Ví dụ: tất cả những người tiêu dùng đã đọc các bài review trước lúc mua một sản phẩm. Điều này có thể trả lời các câu hỏi thú vị, như,

Những người dùng đọc bài reviews có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn những người dùng không gọi bài đánh giá hay.Người dùng tất cả tương tác nhiều hơn thế nữa không – các phiên lâu năm hơn, nhiều thời hạn hơn vào ứng dụng, ít bỏ qua hơn

Một người tiêu dùng ứng dụng, sau khi cài đặt và / hoặc khởi chạy ứng dụng, gửi ra hàng trăm quyết định và mô tả vô số hành vi bé dại dẫn đến đưa ra quyết định ở lại hay đi. Hồ hết hành vi này có thể là bất cứ điều gì, ví dụ như sử dụng nhân kiệt cốt lõi Y tuy thế không sử dụng tài năng cốt lõi Z, chỉ cửa hàng với các thông báo loại X, v.v.

Hãy đánh giá hành vi của tín đồ dùng bằng phương pháp so sánh tỷ lệ giữ chân giữa các nhóm bên dưới đây:

Cả nhì phân đoạn người dùng đều sở hữu ý định giao dịch thanh toán trên áp dụng của bạn. Mà lại một bộ phận người cần sử dụng đã chọn tiếp tục thanh toán, bộ phận còn lại lựa chọn từ bỏ áp dụng của bạn. Chúng ta có thể làm gì nhằm giảm vấn đề bỏ qua giỏ hàng?

*

Phân tích theo nhóm rất có thể nhận được câu vấn đáp cho các câu hỏi như:

Khi nào là thời điểm rất tốt để liên can lại với người tiêu dùng của bạn? khi nào là thời điểm tốt nhất có thể để tiếp thị lại?

Tỷ lệ biến đổi người dùng bắt đầu là từng nào để bảo trì (nếu không tăng) tỷ lệ đổi khác ứng dụng của bạn?

Từ những bảng xác suất giữ chân làm việc trên, bạn có thể kết luận rằng đa số người cần sử dụng đã từ vứt giỏ hàng đang không tương tác lại cùng với ứng dụng, thậm chí không quá 1 ngày tiếp theo ngày đưa đổi. Do vậy, các bạn có ít hơn 24 giờ nhằm nhắm kim chỉ nam lại họ với ưu đãi new và tăng cơ hội nhận được doanh thu.

Từ tài liệu này, chúng ta có thể phát triển một cách thức tiếp cận định lượng, có hệ thống để biết phương pháp người dùng có thể yêu ứng dụng của người sử dụng – và tiếp nối làm cho điều này xảy ra lặp đi lặp lại. Không tính ra, chúng ta cũng có thể đưa ra những chiến lược để tăng phần trăm giữ chân của mình sau khi xác minh được điều gì kết quả và điều gì không.

Sức mạnh của phân tích theo nhóm nằm tại chỗ, nó không chỉ có thể chấp nhận được xem quý khách nào tách đi và lúc nào họ tránh đi, mà hơn nữa hiểu được tại sao tại sao người sử dụng rời bỏ ứng dụng của chúng ta – để bạn có thể khắc phục. Đó là cách tín đồ ta hoàn toàn có thể xác định nấc độ giữ chân người tiêu dùng và cũng xác minh các nguyên tố chính ảnh hưởng sự tăng trưởng, mức độ xúc tiến và lệch giá cho ứng dụng.

Xem thêm: Concerned Đi Với Giới Từ Gì Và Cấu Trúc Từ Concern Trong Câu Tiếng Anh

Cả nhị phân đoạn tín đồ dùng đều phải sở hữu ý định thanh toán trên áp dụng của bạn. Tuy thế một phần tử người sử dụng đã chọn thường xuyên thanh toán, phần tử còn lại chọn từ bỏ ứng dụng của bạn. Chúng ta có thể làm gì để giảm vấn đề bỏ qua giỏ hàng?

Phân tích theo nhóm rất có thể nhận được câu vấn đáp cho các thắc mắc như:

Khi nào là thời điểm cực tốt để liên can lại với người dùng của bạn? lúc nào là thời điểm cực tốt để tiếp thị lại?Tỷ lệ thay đổi người dùng mới là bao nhiêu để bảo trì (nếu không tăng) tỷ lệ thay đổi ứng dụng của bạn?

Từ các bảng phần trăm giữ chân sinh sống trên, chúng ta có thể kết luận rằng phần lớn người sử dụng đã từ vứt giỏ hàng dường như không tương tác lại với ứng dụng, thậm chí không quá 1 hôm sau ngày chuyển đổi. Vì vậy, bạn có ít hơn 24 giờ nhằm nhắm phương châm lại họ với ưu đãi mới và tăng thời cơ nhận được doanh thu.

Từ tài liệu này, chúng ta có thể phát triển một phương pháp tiếp cận định lượng, có hệ thống để biết cách người dùng rất có thể yêu ứng dụng của công ty – và tiếp nối làm cho điều ấy xảy ra lặp đi lặp lại. Kế bên ra, bạn có thể đưa ra các chiến lược để tăng xác suất giữ chân của chính mình sau khi xác định được điều gì công dụng và điều gì không.

Tại sao cần áp dụng Cohort Analysis?

Những ví dụ trên cũng dã cho bạn thấy, so với theo nhóm là 1 trong những cách giỏi hơn để xem xét tài liệu và không giới hạn trong một ngành hoặc tính năng duy nhất.

Ví dụ: các công ty dịch vụ thương mại điện tử rất có thể sử dụng Cohort nhằm phát hiện những sản phẩm có nhiều tiềm năng tăng trưởng doanh số hơn. Vào Digital Marketing, nó hoàn toàn có thể giúp xác minh các trang web vận động tốt dựa vào thời gian giành riêng cho trang web, đổi khác hoặc đăng ký. Trong tiếp thị sản phẩm, so sánh này có thể được sử dụng để khẳng định sự thành công xuất sắc của tỷ lệ đồng ý tính năng và cũng để giảm xác suất churn.

Phân tích theo đội được sử dụng rộng rãi trong những ngành dọc sau:

E-commerce (Thương mại năng lượng điện tử)Mobile apps (Ứng dụng di động)Cloud software (Phần mềm đám mây)Digital marketingOnline gaming

Trong toàn bộ các ngành này, đối chiếu cohort thường được sử dụng để khẳng định lý chính vì sao quý khách hàng rời đi và đầy đủ gì hoàn toàn có thể làm để chống họ rời đi. Điều kia đưa chúng ta đến việc đo lường và tính toán Customer Retention Rate – phần trăm giữ chân khách hàng (Viết tắt là CRR).

Tỷ lệ giữ lại chân người sử dụng được tính bởi phương pháp này: CRR = ((E-N) / S) X 100

Công thức có ba thành phần:

E – Số lượng khách hàng cuối thực hiện vào cuối kỳ của khoảng tầm giai đoạn.N – Số lượng khách hàng có được vào khoảng thời hạn đó.S – số lượng khách bậc nhất kỳ (hoặc đầu kỳ).

Để tính toán tỷ lệ giữ chân người sử dụng (Retention), họ cần tra cứu sự khác biệt giữa số lượng khách hàng có được nhìn trong suốt khoảng thời gian đó đối với số lượng quý khách hàng còn lại vào thời điểm cuối kỳ. Điều này có lại cho chính mình một bức tranh sống động về những quý khách hàng được giữ lại. Để tra cứu tỷ lệ xác suất những người sử dụng đã được duy trì lại kể từ đầu, shop chúng tôi chia hiệu quả với số lượng quý khách lúc đầu. Điều này đem đến tỷ lệ giữ chân khách hàng.

CRR càng tốt có nghĩa là sự việc trung thành của bạn càng lớn. Bằng phương pháp so sánh điểm chuẩn CRR của bạn với mức trung bình trong ngành, bạn cũng có thể thấy vị trí của bản thân về xác suất giữ chân khách hàng hàng. Trường hợp CRR cho biết thêm một bức tranh không mấy tốt, phương án khắc phục được thực hiện với sự hỗ trợ của phân tích dữ liệu – đây là cách phân tích theo nhóm có thể giúp ích.

Sử dụng Cohort Analytics để đo lường Retention

Là một Marketer, bạn sẽ tham gia vào nhiều công việc như – chạy chiến dịch, điều chỉnh quy trình tiếp cận khách hàng hàng, trình làng các tính năng thành phầm mới, v.v. So sánh theo nhóm giúp reviews mức độ thành công xuất sắc của từng vận động này.

Một số ích lợi của phân tích theo đội bao gồm:

Dự đoán hành vi của người tiêu dùng trong sau này với tài liệu hiện tạiXác định các tính năng, hoạt động hoặc biến hóa để duy trì chân khách hàng hàngChủ rượu cồn lập chiến lược cho các vận động tương tác với khách hàng dựa trên việc áp dụng tính năngTất cả các vận động này phần đa giúp ích mang đến việc bảo trì khách mặt hàng một phương pháp tối đa.

Thực hiện đối chiếu Cohort bởi Google Analytics

Google Analytics là công cụ cần thiết của ngẫu nhiên một bạn đang làm marketing để khai thác dữ liệu về lưu lượng truy cập trang web, những v cùng cả chuyển đổi. Nó cũng có thể có một cung cấp phân tích thuần tập nhỏ gọn (ở cơ chế beta ngay bây giờ) mà bạn có thể sử dụng ngay cả khi chúng ta không nên là người dùng thành thuần thục của GA.

Để ban đầu với so sánh theo nhóm bởi Google Analytics, hãy chuyển đến ĐỐI TƯỢNG> đối chiếu theo nhóm.

*

Ở đầu báo cáo, các bạn sẽ tìm thấy một số thiết đặt nhóm Cohort hoàn toàn có thể được điều khiển để tạo report nhóm. Các cài đặt mà bạn có thể điều chỉnh bao gồm loại team thuần tập, size nhóm, số liệu cùng phạm vi ngày.

Đây là tất cả những gì mỗi thuật ngữ này viết tắt:

Cohort Type: Nhóm khách hàng / team dữ liệu bạn có nhu cầu phân tích. Hiện nay tại, web analytics chỉ cung ứng một các loại Acquisition Cohort, chính là lần đầu tiên người dùng liên hệ với nội dung của bạn.Cohort Size – đồ sộ nhóm: quy mô nhóm đề cập mang đến khoảng thời gian mà bạn muốn thực hiện phân tích theo nhóm. Đây hoàn toàn có thể là một ngày, một tuần hoặc một tháng.Date Range – Phạm vi ngày: Khoảng thời gian mà bạn muốn thực hiện so sánh theo nhóm được để trong phạm vi ngày. Google Analytics cung ứng phạm vi ngày cho 1 tháng, “2 mon qua” cùng “3 mon qua”.Metric – Chỉ số: report phân tích theo đội Cohort có thể được tập trung vào những chỉ số thay thể cho mỗi người dùng. Chỉ số khoác định được để trong google analytics là tỷ lệ giữ chân người dùng (User Retention). Những chỉ số khác mà chúng ta cũng có thể chọn bao gồm:Goal completions per user – Số lần hoàn thành mục tiêu trên mọi người dùngPageviews per user – số lần xem trang trên mọi cá nhân dùngRevenue per user – lệch giá trên mọi người dùngSession duration per user – Số phiên trên mỗi cá nhân dùngSessions per user – giao dịch trên mọi người dùngTransactions per user

Mẹo: Để tận dụng tối đa phân tích theo nhóm, hãy thêm nhiều phân đoạn hơn (segment) vào phân tích. Ví dụ: bạn có thể xác định đa số người dùng của bản thân mình đến từ bỏ đâu bằng phương pháp thêm phân đoạn website / đồ vật di động.

Kết luận,

Sức mạnh mẽ của phân tích tổng hợp Cohort analysis nằm sinh hoạt chỗ, nó ko chỉ chất nhận được xem khách hàng nào rời đi và lúc nào họ rời đi, ngoại giả hiểu được vì sao tại sao người tiêu dùng rời quăng quật ứng dụng của người sử dụng – để bạn có thể khắc phục. Đó là cách tín đồ ta có thể xác định nút độ giữ lại chân người dùng và cũng khẳng định các yếu tố chính shop sự tăng trưởng, mức độ can dự và lệch giá cho ứng dụng.