Когортный анализ: обзор
Оба типа пользователей имеют намерение совершить покупки на вашем сайте. Но одна группа пользователей нажимает «оформить заказ», а вторая нажимает кнопку выхода из корзины. Что вы можете сделать, чтобы уменьшить количество пользователей, которые покидают корзину?
Чем отличается поведение пользователей, которые пришли в день святого Валентина от поведения тех, которые приходят в другие дни?
Каков был средний чек заказов? Потратили ли они больше денег, чем обычные пользователи? Если да, то как мы можем привлечь таких же пользователей и в другие дни.
Когда лучшее время, чтобы повторно привлечь пользователей? Когда лучшее время для ремаркетинга? Какого темпа вы должны придерживаться, привлекая новых пользователей, чтобы удержать (если не увеличить) конверсию сайта?
С помощью когортного анализа мы можем получить ответы на эти вопросы.
Когортный анализ в маркетинге.
- Когорта «РБ» – пользователи сайта из Республики Беларусь
- Когорта «Трафик из Google» — пользователи, которые пришли из поисковой системы Гугл
- Когорта «Трафик из поиска» — пользователи, которые пришли на сайт из поисковых систем
- Когорта «Органическая выдача» — пользователи, которые пришли на сайт из результатов поиска.
- Когорта «Февраль» — пользователи, которые посетили сайт в феврале
- Когорта «20 февраля» — пользователи, которые посетили сайта 20 февраля
- Когорта «Продукт Х» — пользователи, которые купили продукт Х
Директор компании, SEO-специалист и интернет-маркетолог. Любит учить и учиться. Автор видео и статей по интернет-маркетингу, постоянный организатор и спикер на мастер-классах по юзабилити и отстройке от конкурентов.
Для чего нужен когортный анализ
С помощью когортного анализа определяют, как разные маркетинговые инструменты влияют на показатели бизнеса. Он помогает:
Оценить эффективность рекламных кампаний и распределить маркетинговый бюджет
Такой подход позволяет на раннем этапе оценивать результаты рекламных кампаний, даже с длинным циклом продаж. Например, у онлайн-магазина, который продает товары повседневного спроса, цикл продаж короткий, а у дилера автомобилей он будет гораздо длиннее, так как покупателю порой требуется не один месяц, чтобы принять решение.
Допустим, дилер автомобилей запустил рекламу, а спустя месяц компания решила оценить первые результаты. Может оказаться, что затраты на рекламу превысили доходы от нее. Но вместо того чтобы сразу свернуть рекламную кампанию, можно объединить потенциальных клиентов в когорту и спустя несколько месяцев увидеть, что те, кто увидел рекламу, решились на покупку только через три месяца.
Когортный анализ исследует изменения в поведении групп пользователей и выявляет закономерности. Эти данные потом помогают усовершенствовать маркетинговую стратегию, доработать путь, который проходит клиент, от появления потребности до покупки.
Проанализировать эффективность мобильного приложения
В аналитике мобильных приложений когортный анализ помогает оценить Retention Rate — коэффициент удержания клиентов.
Допустим, в сентябре мобильное приложение привлекло 500 тыс. пользователей, а в октябре — всего 200 тыс. Но общий результат по итогам второго месяца оказался вовсе на 700 тыс. пользователей, а всего 550. Получается, что, пока компания занималась привлечением новых клиентов, 150 тыс. пользователей стали неактивными.
Чтобы минимизировать последствия, можно проанализировать Retention Rate для когорт. Для этого используется формула:
где
R — общее число пользователей в конце текущего периода;
A — число пользователей, привлеченных за текущий период (когорта октября);
E — число активных пользователей в конце предыдущего периода (когорта сентября).
Когортный анализ показывает, что компания может удержать 70% пользователей. Полученные данные можно использовать для того, чтобы исправить ситуацию. Например, изменить маркетинговую стратегию, пересмотреть стоимость подписки или запустить новую рекламную кампанию.
Когортный анализ интернет-магазина: особенности и способы проведения когортного исследования
- пользователи, которые установили приложение;
- пользователи, которые подписались на рассылку со специальными предложениями;
- пользователи, которые перешли на сайт со статьи в блоге;
- первое посещение сайта пользователем.
Второй показатель – «Достигнутые цели». Отображает, какие цели по конкретной когорте были уже достигнуты в ходе анализа. Третий показатель называется «Доход» – выводит общую сумму денег, принесенную одной группой.
Метрика в анализе
В когортном анализе применяются две метрики: LTV и САС. Первая метрика (Life Time Value) показывает количество денежных средств, которые использует клиент для покупки и эксплуатации продукта фирмы. Это может быть как товар, так и услуга, предоставленная предприятием. Метрика показывает то, насколько ценен продукт для потребителей.
Используя эти две метрики, компания может разделить своих клиентов на сегменты и разработать для каждого из них свой уникальный подход для того, чтобы соотношение двух метрик по каждому сегменту со временем увеличивалось.
[expert_bq id=»1570″]Также в Kissmetrics доступны группировки по разным признакам не только по времени , например, по месту проживания, источнику трафика и т. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Когда предприятие запускает рекламную кампанию, сложно выяснить, насколько увеличилась выручка именно за счет проведения рекламы. Оценка эффективности рекламных мероприятий благодаря использованию доходности клиента в день, когда он был привлечен, не способна дать точного и правильного результата.Когортный анализ и как им пользоваться в интернет-магазине
Второй блок называется размер когорты. Этот показатель отражает временный интервал, который будет использоваться для каждой из когорт. В Google Analytics когортный анализ можно поострить в расчете на день, неделю или месяц. Третий блок – это диапазон дат. Он дает возможность определить суммарный период отчета.
