Kohortos analizė Reikšmė
Kohortos analizė yra procesas, kai duomenys suskirstomi į mažas grupes, vadinamas kohortomis, ir naudojami analizei. Tai gali būti klientų duomenys iš elektroninės prekybos svetainių, žaidimų naudotojų duomenys arba duomenys apie srautinių paslaugų abonentus.
Paaiškinimas
Grupės yra susijusios viena su kita, turi apibrėžtą laiko tarpą ir turi bendrą statistinį bruožą. Kohortos analizė gaunama iš elgesio analizės. Todėl jie padeda tirti klientų elgseną ir gerinti savo patirtį.
Pavyzdžiui, „YouTube“ galite rasti tinkamų rekomendacijų, nes kažkas analizuoja jūsų žiūrėjimo nuostatas. Tai padeda įmonei jus gerai aptarnauti.
Kohortos analizės pavyzdys
Panagrinėkime keletą išsamių kohortos analizės pavyzdžių. Šiandien jis tapo labai aktualus, nes įmonės priartėjo prie savo klientų. Todėl rinkodaros tyrimuose dažnai naudojamos tokios analizės priemonės.
Naudojant kohortos analizę, rinkodaros kampanijos leidžia įmonėms palyginti savo klientus pagal skirtingus veiksnius. Veiksniai gali būti klientų išlaidų modeliai, produktų apžvalgos, pageidavimai ir kt. Palyginimas padeda priimti strateginius rinkodaros sprendimus.
1 pavyzdys
Imkime elektroninės prekybos verslo pavyzdį, kuris generuoja didžiulius duomenis apie savo klientus. Duomenys svyruoja nuo įsigytų produktų, klientų išlaidų, paspaudimų rodiklio, produktų įvertinimų, produktų grąžinimo ir kitos metrikos.
El. Prekybos įmonių atlikta kohortos analizė parodys jiems elgsenos modelius kliento gyvenimo cikle. Tai padeda parengti strategijas, skirtas geriau orientuotis į klientus, kad padidėtų klientų išlaikymas ir įsitraukimas.
2 pavyzdys Kitas pavyzdys yra tai, kai esami vartotojai yra stebimi ir lyginami skirtingais laikotarpiais. Nepainiokite kohortų su segmentais. Segmentai nėra apibrėžti pagal tam tikrą laikotarpį.
Peržiūrėkite šią iliustraciją:
Šiame pavyzdyje tinklalapio savininkas nori įvertinti srautą savo tinklalapyje ir jo sukurtas pajamas. Toliau pateikiami keli žymėjimai:
- 1 serija - naujų vartotojų pajamos
- 2 serija - senų vartotojų pajamos
- 3 serija - mėnesio pajamos (pridėkite pirmąją ir 2 serijas)
Pateiktoje iliustracijoje tinklalapio savininkas atlieka analizę klasifikuodamas kohortas pagal laiką.
Tada, remdamasis savo analize, jis suskirsto šias klasifikacijas.
- Rugpjūčio – spalio mėn. Kohortos sukaupė didžiausias pajamas naujų vartotojų segmente (kaip mėnesinių pajamų dalis)
- Sausio – kovo mėn. Kohortos turi mažiausias pajamas naujų vartotojų segmente.
- Nepaisant didesnių pajamų iš naujų vartotojų kohortų, mėnesinės pajamos nedidėjo dėl mažo senų vartotojų mokėjimo.
Ši diagrama suteikia tinklalapio savininkui naudingų modelių, kurie gali padėti jam atlikti strateginius verslo pokyčius.
Kaip atlikti kohortos analizę?
Ją galima užpildyti toliau aprašytu būdu.
# 1 - nustatykite analizės tikslą
Kaip ir daugumoje analizių, kohortos analizėje taip pat reikia apibrėžti tam tikrus tikslus, kuriuos ji turi pasiekti. Pavyzdžiai gali būti rasti iš svetainės gautas pajamas. Arba sudėtingi klausimai, pavyzdžiui, tinklalapio srauto patobulinimo strategija.
# 2 - Išskirkite metriką, susiejančią su tikslais
Turėdamas nustatytą analizės tikslą, analitikas turėtų ieškoti tinkamos metrikos. Duomenys atskiriami naudojant metriką, kuri taip pat apibrėžia kohortų ypatybes. Keletas paprastų metrikos pavyzdžių yra sulaikytų klientų skaičius, parduotų bilietų skaičius, sukurtas vieno vartotojo mokestis ir kt.
# 3 - nustatykite, ar visos kohortos yra būtinos
Jei tyrimas susijęs su klientų išlaikymo rodiklio nustatymu tinklalapyje, analitikas turėtų tinkamai nustatyti, kuri klientų grupė geriausiai atitiktų tyrimo tikslą. Galimos parinktys gali apimti tam tikrus senus klientus, naujus klientus, vienkartinius klientus ir kt.
# 4 - atlikite analizę
Uoliai atlikęs aukščiau minėtus veiksmus, analitikas gali pradėti atlikti savo analizę. Pakartodamas tą patį pavyzdį. Tinklalapio savininkas gali įsitikinti, kaip jo tinklalapiui sekėsi pagal skirtingą metriką per tam tikrą laikotarpį. Tai gali būti kliento požiūris, klientų išlaikymas, raginimas veikti ir kt.
Atlikdamas šią analizę, analitikas turėtų būti atsargus nustatydamas tyrimo įžvalgas. Tyrimas visada duos tikrą vaizdą. Būkite atsargūs, nelaikykite jokių šališkumų, kurie galėtų trukdyti išvadų objektyvumui.
# 5 - Paruoškite ir pateikite rezultatus
Atitinkamu formatu užrašykite analizės rezultatus. Tai gali būti diagramos, lentelės ar apibendrintas tekstas. Analizės rezultatai turėtų būti aiškiai pranešami kitiems.
Privalumai
- Kohortos analizė suteikia vartotojams tikslumą ir efektyvumą, kai jie išskiria didelius duomenų rinkinius.
- Duomenys būna įvairūs, todėl sunku juos lengvai klasifikuoti. Pagal savo pobūdį ši analizė yra priemonė šiai problemai spręsti.
- Nuo verslo tikslo tai padeda rinkodaros ir pardavimo komandoms klasifikuoti. Jie gali lengvai klasifikuoti savo klientus pagal jų įsitraukimą per metus. Taigi, tai padeda lengvai ir greitai priimti sprendimus.
Apribojimai
- Šališkumas - dauguma analitikų turi tam tikrą šališkumą ar išankstinį nusistatymą. Tyrimas gali prarasti objektyvumą, jei jis taps analitikų prietarų auka. Šališkumas gali būti pasirinkimo šališkumas, sprendimo šališkumas, asmeninis šališkumas ir kt.
- Tokiai analizei gali būti naudojami tik tokie statistinio pobūdžio duomenys.
- Bruožai turi būti apibrėžti nustatytu laikotarpiu.
Pagrindiniai išsinešimai
- Kohortos analizė yra duomenų klasifikavimo procesas į skirtingas grupes, vadinamas kohortomis. Grupės turi bendrų bruožų ir jas apibrėžia fiksuotas laikotarpis.
- Po to grupės yra kruopščiai analizuojamos naudojant tam tikrą metriką.
- Kohortos analizė yra svarbi rinkodaros priemonė, naudojama geriau nukreipti klientus.
