Секреты применения когортного анализа

Если внимательно проанализировать вашу клиентскую базу, то сразу станет понятно, что пользователи ведут себя совершенно по-разному. Кто-то заказывает часто и помногу, а кто-то, наоборот, сделал одну покупку и пропал. При грамотном маркетинговом подходе эти различия можно обернуть на пользую вашему предприятию. Но чтобы это сделать, нужно правильно определить закономерности и особенности поведения той или иной группы людей. Помочь решить данную задачу призван такой инструмент, как когортный анализ. Он представляет собой маркетинговую модель, которая не рассматривает клиентов как единое целое, а делит их на несколько групп – когорт.

Суть и сфера применения когортного анализа

 

Для начала нужно объяснить, что такое когорта. Под этим термином в маркетинге понимается группа людей, совершивших целевое действие в течение определенного промежутка времени. Например, в одну когорту могут попасть пользователи, впервые посетившие ваш сайт в октябре, или пользователи, совершившие первую покупку в промежутке между 1 и 18 ноября. Именно использование временного маркера отличает когортное разделение от обычного сегментного. Это позволяет исследовать изменения поведения групп клиентов со временем, а также оценить влияние ваших маркетинговых усилий на такие основные показатели, как конверсии, жизненная ценность, ROI, САС и многие другие.

Вот лишь несколько примеров задач, которые можно решать с помощью когортного анализа:

  • Повысить точность оценки окупаемости рекламы. Когортный анализ позволяет устранить распространенную проблему, характерную для бизнесов с дорогой продукцией, длинным циклом продаж и отложенной конверсией. В таких случаях другие модели анализа могут неправильно распределить ценность от продажи между рекламными источниками.
  • Удерживать ценных клиентов. С помощью когортных отчетов вы сможете сегментировать наиболее лояльных пользователей, группировать их по каналу привлечения и, соответственно, перераспределять бюджет в пользу тех источников, которые приводят наиболее ценных клиентов.
  • Увеличивать жизненную ценность клиентов. Разделение посетителей на когорты позволяет прогнозировать LTV определенных групп. Если дополнительно сегментировать когорты по каналам привлечения, то становится возможным оценить срок окупаемости каждого из них.
  • Осуществлять А/В тестирование. Этот инструмент отлично подходит для быстрой оценки влияния каких-либо изменений на сайте на конверсию. Но чтобы экстраполировать результаты А/В теста на длительный период, нужно сочетать его с когортным анализом.

 

Как выполнять когортный анализ

 

Вне зависимости от того, какой инструмент вы будете использовать для построения когортного отчета, необходимо сначала определить 4 основных параметра, по которым будет осуществляться анализ:

  • Критерий формирования когорты. Это может быть любое действие, совершаемое пользователями – например, регистрация на сайте, первая покупка и пр.
  • Временной интервал совершения целевого действия. Чаще всего выбирается день, неделя или месяц.
  • Отчетный период. Это промежуток времени, в течение которого вам нужно проанализировать поведение клиентов.
  • Показатель для анализа. Это может быть ROI, LTV или другая метрика.

Осуществлять когортный анализ можно в системе веб-аналитики Google Analytics. Для этого нужно зайти в меню «Аудитория» и выбрать пункт «Когортный анализ». После этого необходимо задать вышеуказанные четыре критерия и получить требуемый отчет. Но здесь важно учесть, что функция когортного анализа в GA не запущена в полную силу, поэтому имеет ряд ограничений. Например, пока когорты можно формировать только по дате первого посещения, отсутствует возможность анализа нескольких метрик, невозможно задавать собственные отчетные периоды.

Если вас не устраивают подобные ограничения, рекомендуем воспользоваться сервисом OWOX BI Smart Data. Тут вы сможете формировать нужные вам отчеты по любым метрикам, размерам когорт и отчетным периодам. В качестве источника данных для анализа используется ваш проект на облаке Google BigQuery, куда загружается статистика из GA, CRM, ERP и рекламных сервисов.



Читайте также: