Когортный анализ: зачем он нужен и как его грамотно провести

Когортный анализ позволяет владельцам бизнеса узнать много полезной информации, начиная от среднего чека на какой-то конкретной торговой площадке и заканчивая пиковым временем продаж. Для серьезных предпринимателей эти данные являются поистине бесценными: на их основе можно составить портрет идеального клиента, оптимизировать цикл продаж, скорректировать маркетинговую стратегию в целом.

Единственное, что пользоваться данным инструментом следует аккуратно и со знанием дела. Неполная и тем более неверная информация может привести к обратному эффекту: бизнес начнет нести определенные убытки. Чтобы избежать подобного, следует точно знать, что представляет собой когортный анализ и как именно он работает.

В чем суть когортного анализа

Для начала нужно определить, что такое когорта. Под этим термином подразумевают группу людей, объединенных особыми признаками. Понятием когорты часто оперируют экономисты, маркетологи и социологи.

С помощью когортного анализа можно проводить исследования различных групп, которые демонстрируют определенные общие признаки.

Чтобы лучше понимать потребности своей аудитории, ее состояние необходимо анализировать регулярно. Но так как это не однородная по составу масса людей (есть новички, постоянные клиенты, присоединившиеся в разное время), то она трудно подчиняется общему анализу.

Деление на когорты подразумевает группирование пользователей в соответствии с определенными признаками для упрощения анализа их поведения в разные периоды времени.

Наиболее часто основанием для объединения людей в когорту является временной промежуток, когда они начали пользоваться приложением. После разделения пользователей на когорты вы начинаете отслеживать их поведение и оценивать по ключевым метрикам. Проведя анализ показателей каких-либо когорт – например, марта и мая – можно дать объективную оценку соответствующих версий продукта.

Чтобы анализ был более полноценным и глубоким, из когорт нужно выделить более мелкие группы по общим критериям: источники трафика, платформа, страна и другие, которые характеризуют данный конкретный продукт.

Вероятно, вы заметите, что ключевые метрики разных групп отличаются своими значениями, так же как и изменения в продукте по-разному влияют на поведение пользователей разных сегментов.

Как показывает анализ, изменения так же касаются опыта, характеристик и других атрибутов целевой аудитории, которая к вам приходит. К примеру, один и тот же клиент в разные месяцы приобретает различные виды продукции. Так же различаются каналы трафика: в один день он зашел на платформу через мобильное приложение, а в другой – с ноутбука.

Итак, надеемся, вам понятно, что когортный анализ – сравнение поведения в течение времени разных групп пользователей, имеющих похожие характеристики и атрибуты.

Польза когортного анализа для маркетинга

Анализ групп целевых пользователей особенно полезен в тех видах бизнеса, которые очень зависимы от количества посетителей. В первую очередь это касается онлайн-проектов, где при уменьшении трафика сразу падает доходность. То же происходит, когда на сайт заходит меньше уникальных посетителей, снижается вовлеченность людей, клиенты отписываются от рассылок, отказываются от оплаты заявок и т.д.

В то же время увеличение количества посетителей указывает на правильную стратегию в маркетинге даже с учетом большого пула постоянных клиентов. Вот почему для онлайн-бизнеса так важно использовать когортный анализ, исследующий поведение посетителей сайта. Этот вид анализа успешно применяется:

• При формировании образа представителя ЦА

Анализируя разные когорты и систематизируя сведения за определенный временной промежуток, гораздо проще представить, кто ваш идеальный клиент. Можно использовать показатели сезонности, лояльности клиентов, готовности приобретать товар через интернет и прочие.

• Для увеличения конверсии

Когортный анализ позволяет собрать больше информации, чем сплит-тестирование. В данном случае преимуществом является возможность отслеживать поведение разных групп ЦА, причем сведения здесь более точные и актуальные. Если вы помните, А/В тестирование позволяет провести анализ групп только по показателям конверсии, а когортный метод работает еще с двумя параметрами – время и место.

• В сфере SaaS

С помощью когортного анализа удобно оптимизировать циклы продаж для облачных проектов. К примеру, вы создали полноценную и триал-версию программного продукта с тарифными планами на подписку, определили доходы и расходы. Теперь можно собрать информацию, сравнить спрос на разные продукты. А так же проанализировать по когортам эти самые доходы и расходы за конкретное время.

Но более глубоко и подробно когортный анализ различных сфер бизнеса рассмотрим в других разделах.

Основные показатели когортного анализа аудитории

Анализ собственного сайта можно выполнить с помощью аналитической системы Google Analytics. В качестве параметра, объединяющего людей в когорту, удобно брать дату первого посещения сайта или первой сессии. От размера группы зависит продолжительность анализа. Собирают сведения за определенный срок: день, неделю или месяц. Так же интересно посмотреть, какие действия выполняют новые клиенты за какой-то отрезок времени.

Остановимся на оценочных маркерах, так как это тот показатель анализа, который является ключевым. Мы представляем перечень критериев для проведения исследования:

• Продолжительность нахождения всей когорты на сайте.

• Количество достигнутых группой целей

• Доход, полученный от этой группы.

• Колебания численности посетителей на сайте за отрезок времени.

• Изменение числа просмотров страниц.

• Определение общего количества посещений, а также выделение в отдельную ячейку показателей динамики посещений одним клиентом.

• График, демонстрирующий транзакции посетителей.

• Выведение в отдельную ячейку среднего показателя времени пребывания на сайте одним пользователем.

• Средний показатель достижения цели одним посетителем.

• Средняя цифра дохода для одного клиента.

• Средний показатель, отражающий просмотры сайта одним клиентом.

• Средний показатель, отражающий нахождение на сайте одним посетителем.

• Средняя цифра совершенных операций одним человеком.

Так же для специалистов интересен расчет коэффициента удержания пользователей – это процент посетителей, которые вернулись на вашу страницу повторно. С помощью когортного анализа можно получить множество полезных для вашего бизнеса данных. Например, изучая динамику посещений сайта, определяют, когда посетители заходят на него чаще. Время сеансов покажет, было ли их посещение случайным или у них есть определенная цель.

Простейший алгоритм проведения когортного анализа

Для когортного анализа выбирают разные категории посетителей и точки отсчета. В начале необходимо определиться с целью исследования. Данная методика многогранна и многозадачна, здесь нет единого решения, выявлять можно самые разные критерии и показатели. Но есть несколько основных направлений, на которые вы можете опираться.

Определение когорты. Выявите интересующие вас группы посетителей с общими критериями (дата, действие) в конкретное время:

• С общей датой первого посещения.

• Общей датой оформления заявки.

• Общей датой первой оплаты.

• Одной датой, когда клиенты окрыли письмо рассылки.

• Общей датой, когда было принято решение.

Сужение типа группы. Общие дата и действие у вас отмечены, теперь определите дополнительный критерий для характеристики когорты, если это необходимо:

• Сколько лет клиентам.

• Мужчины это или женщины.

• Где проживают.

• Кем работают.

• Откуда о вас узнали.

• На каком этапе сделки находятся.

• Имеют ли специальный купон или скидку.

• Почему не завершили сделку.

• Что стало причиной возврата.

• К какому типу лидов относятся.

Цель анализа. Решите, какие показатели вас интересуют.

• Цифры продаж.

• Показатели выручки.

• Изменение прибыли.

• Величина себестоимости.

• Показатели среднего чека.

Определите интересующий вас отрезок времени для анализа.

• Сутки.

• Неделя.

• Месяц.

• Год.

Все цифровые данные обычно собирают в СRМ-систему (в Битриксе24 или Мегаплане), на любом аналитическом онлайн-сервисе (например, в Гугле) или используются сервизы сквозной аналитики. Затем просматривать цифры можете в используемых системах аналитики, также весь когортный анализ удобно выполнять в Еxcel. Единого требования тут быть не может. Главное, выбрать качественные сервисы с адекватными внутренними фильтрами.

4 примера работы когортного анализа

Распределение посетителей сайта в когорты производится с помощью аналитических систем. Разберем, как выполняется исследование на конкретных примерах.

При помощи email-рассылки

Первый этап − исследуют, насколько эффективно проходит подписка на почтовую рассылку сайта. Предположим, что на трех онлайн-площадках размещается подписная форма: первая в виде конкурса в профиле Инстаграм, вторая − партнерского ресурса и третья в виде подписки на своем лендинге. После того, как прошла активная волна подписок в первый месяц зафиксировали такие цифры:

• через конкурс в Инстаграм пришли 800 человек;

• на партнерском сайте зарегистрировались 150;

• со своей платформы − 1110.

Теперь выявляем открываются или нет письма и какая отписка от рассылки по месяцам. Динамика может быть следующей: в течение последующих трех месяцев те, кто подписывался ради участия в конкурсе в Инстаграм, отказались от рассылки, а более заинтересованная аудитория пришла через сайт партнера. Вывод – конкурс наименее выгодное вложение средств. Более эффективно привлекать посетителей полезным контентом на сайте.

Использование лендинга

Начальный этап – по запущенной рекламе потенциальные клиенты переходят на страницу вашего лендинга. Вы видите большой поток трафика, посетители запрашивают прайс-листы на продукцию, и вы довольно потираете руки и готовитесь к большим доходам. Но бывает, что в конце месяца картина вас не очень радует − несмотря на увеличивающийся трафик и заявки, значительного роста продаж не произошло. А почему, спрашивается? Скорее всего, в вашей нише не стоит рассчитывать на мгновенный результат от рекламы. Поэтому нужно проводить рекламную кампанию несколько месяцев, чтобы понять ее эффективность.

Для оценки результативности рекламы полезно выполнить когортный анализ. Смотреть динамику необходимо за три, шесть месяцев или год, этот период наблюдения покажет цикл движения от момента оформления заявки до оплаты. По итогам можно определить, сколько времени нужно человеку, чтобы принять решение о покупке – месяц, два или полгода.

Распространение флаеров

Например, в честь праздника вы решили дарить каждому покупателю бутылку шампанского. Девочки с листовками вышли на улицу, предлагая участвовать в акции. Вполне возможно, что те, кто раньше только планировал приобрести ваш товар, пришли за покупкой и подарком. Вам кажется, что все супер, реклама сработала и маркетолог – герой нашего времени. Такую тактику можно повторять регулярно.

Идея в целом неплохая, только некоторые моменты вы могли не учесть. Иногда с подарочным купоном клиент приходит гораздо позже, даже через несколько месяцев, если на флаере нет даты окончания акции. И хотя эти люди тоже покупают, но получается, что акция сильно растягивается по времени. Как оценить ее эффективность, если листовки раздавали на Новый Год, а за покупкой клиент пришел в мае или сентябре?

Другой вариант ошибки анализа, когда листовки раздают в несколько заходов, например, в ноябре и декабре, а покупатель явился в июне. Как понять, какой момент раздачи флаеров сыграл решающую роль?

С помощью когортного анализа можно проанализировать весь процесс, начиная с даты получения флаера (дату указывать обязательно) и до момента покупки. Тогда вам хорошо будет видна динамика откликов на акцию за все месяцы до ее окончания.

Применение таргета в соцсетях

Например, для своей компании вы решили привлекать клиентов с помощью таргета во ВКонтакте и контекстной рекламы. Вложили туда и туда в течение месяца одинаковую сумму денег. Отслеживаете эффект в СRМ-системе: благодаря соцсети ВК вам оставили 130 заявок, а на контекстную отреагировали 240 человек. Что это означает? Эффект от таргета ниже?

Но это не совсем так. Эти цифры показывают, что по контекстной рекламе заявок действительно больше, но не ясно, сколько клиентов оплатило заказ.

Было и такое, когда согласно данным когортного анализа за полгода большинство заказов оплачивали клиенты, пришедшие по контекстной рекламе, но в долгосрочной перспективе картина менялась.

Когортный анализ в Google Analytics

В настоящее время для проведения различных исследований Google предлагает пользоваться своим базовым когортным счетом. Благодаря этому аналитическому инструменту специалисты по маркетингу и аналитике получили возможность более просто и эффективно тестировать контент, рекламные объявления и другие продукты. С помощью когортного анализа удобно сравнивать две или более групп за конкретное время.

Для примера возьмем рекламную кампанию интернет-магазина, где маркетологи использовали email-рассылки. Реклама была запущена по трем каналам. Первый – через участие в конкурсе на странице Facebook, второй канал – здесь 50% людей, зашедших на сайт, видели призыв на всплывающем окне и третий вариант – приглашение было оформлено через статичную ссылку на странице сайта.

По истечение времени маркетологи тестируемого проекта смогут проанализировать динамику просмотров писем по каждой когорте: те, кто оформил подписку из-за конкурса, через всплывающее окно или постоянную ссылку. И, наконец, после сбора информации специалисты смогут дать заключение, какая группа людей действовала более осознанно. Как правило, подписчики, которые пришли по ссылке, просматривают все письма в отличие от первой и второй когорты. Причем эта группа демонстрирует лучшие показатели за весь тестовый период. Хотя это всего лишь гипотеза, однако основной смысл наверняка вы поняли.

Давайте теперь перейдем непосредственно к когортному анализу в Google Analytics. Выполняется он в разделе Audience. Ранее для создания собственных когортных отчетов более опытными пользователями Google Analytics использовались имеющиеся там инструменты сегментирования. Но теперь разобраться в сервисе сможет большее количество обычных людей.

Сервис Google Analytics позволяет работать с когортным отчетом, применяя разные виды групп, размеры, метрики, временные рамки:

• Типы когорт. Когда мы работали над этим материалом, в качестве критерия для объединения людей в когорту можно было взять только дату регистрации, это давало возможность наблюдать за их действиями на сайте за определенное время.

• Размеры когорт. Этот показатель зависит от того, какой период выбран для отчета, например, можно включить всех, кто пришел за сутки, 7 дней или в течение месяца. Выше мы рассматривали пример с email-рассылками и в каждую когорту объединяли посетителей, которые пришли в одном месяце. Будем надеяться, что в скором будущем Google Analytics предложит дополнительные размеры когорт.

• Метрики. Имеются в виду самые разные параметры, которые могут быть измерены. На данный момент можно использовать в качестве метрик соотношение конверсии и количества пользователей, число просмотренных одним человеком страничек сайта, число посещений сайта одним пользователем, число удержанных посетителей, величину конверсии, число оплаченных заказов и т.д.

• Отрезок времени. Здесь речь о моменте просмотра, т.е. относительном временном диапазоне.

Сервис позволяет создавать сегментированные когортные отчеты. Как пример, попробуйте провести сравнительный анализ величин средней продолжительности нахождения на сайте при использовании мобильного приложения и стационарного компьютера. Или можете посчитать количество людей, которые зарегистрировались за десять дней до новогодних праздников.

Благодаря этим исследованиям можно увидеть, сколько времени обычно проводят на сайте те, кто пользуется мобильным устройством и те, кто заходит с компьютера и насколько увеличивается трафик и продолжительность сеансов перед Новым Годом.

Когортный анализ с помощью других сервисов

Не только в Google Analytics можно пользоваться встроенным когортным отчетом, подобные возможности предоставляют и другие рекламные и аналитические сервисы. Так же они присутствуют в мобильных версиях систем аналитики.

Разработчики Apps Flyer позаботились о более гибких настройках, чем специалисты из GA, в первой есть возможность работы с несколькими фильтрами. Кроме того, установка минимального размера группы исключает слишком маленькие когорты.

Блоки систем для когортного анализа App Metrica (Яндекс.Метрика для использования в мобильных устройствах) и Adjust, чаще всего применяются с целью отслеживания возврата пользователей. Аdjust, кроме того, позволяет загрузить еще один критерий, к примеру время, которое посетитель проводит на сайте.

Когортные отчеты могут создаваться в Mixpanel и Kissmetrics. Отличие этих аналитических систем в том, что с их помощью удобно обследовать работу сайта или мобильного приложения с ориентацией на пользователя, а не просто подсчитывая просмотры и посещение страниц. Между настройками отчета этих сервисов и Google Analytics есть отличия, но в целом они похожи.

В программе Kissmetrics при создании когорты используются два признака. К примеру, берете число пользователей, посетивших страницу, и подписавшихся на рассылку. Также в качестве объединяющего признака, кроме традиционной настройки на даты, есть возможность применить другие критерии: сумму заказа, место локации, источник трафика.

Для когортного исследования вполне подходит популярный сервис Exсel. Ведь его специально создавали для аналитических целей. Понятно, что всегда найдутся критики и недовольные, которые будут считать этот сервис неудобным и слабым. Однако множество специалистов по маркетингу и сейчас продолжают предоставлять свои отчеты в Excel. Их приверженность объясняется наглядностью и возможностью выстраивать модели в ручном режиме. Но может именно для когортного анализа в этом кроется единственный плюс.

Использование когортного анализа в разных направлениях маркетинга

Суть когортного анализа в том, что он наглядно демонстрирует изменения поведения группы в течение какого-то времени. Что нужно определить перед его выполнением? Какие данные содержит когортный анализ аудитории?

1. Общий критерий или качество, единое для всех членов когорты.

2. Величина группы – время формирования когорты.

3. Отчётное время– период наблюдения за изменениями поведения людей в когорте.

4. Критерий, которым в конечном счете будут оперировать.

Составление прогноза LTV

Под пожизненной ценностью клиента или LTV понимают сумму денежных поступлений от какого-то конкретного человека за все время пользования вашим сервисом. Только вряд ли кто соберется предсказать, сколько времени данный человек будет покупать ваши продукты или пользоваться услугами. Но этот показатель имеет значение для расчета инвестиций в рекламу и маркетинг.

Возможно ли прогнозирование LTV при помощи когортных исследований? Безусловно! Вот как это делается:

• Определяете когорту, члены которой произвели оплату в конкретный месяц, например, пусть будет январь 2020 г.

• Смотрите, как долго продолжаются оплаты от этой когорты.

• Для удобства все цифры собираете в таблице и рассчитываете данные за каждый месяц, для чего всю поступившую сумму дохода делите на численность группы.

• В завершение отчета выводите медиану покупателей, входящих в разные когорты, за предыдущие периоды – это помогает оценке прогноза LTV.

Сравнение каналов поступления клиентов

Когортный анализ помогает определить, какие источники приводят более ценных клиентов и разработать дальнейшую стратегию в плане вложения денежных средств в рекламу. Поясним с помощью примера:

• в общую когорту вписывают всех, кто посещал онлайн-площадку в определенный период времени;

• группа делится на сегменты в зависимости от канала привлечения;

• делают сравнительный анализ по месяцам коэффициентов удержания и повторных заказов;

• в зависимости от коэффициента выявляют самые перспективные источники, поставляющие лояльных к вам клиентов.

Для расчета коэффициента применяются следующие формулы:

Оценка ROI рекламы

Конечно, если бы клиент, едва зайдя на страницу сайта, сразу делал покупки, мы бы с вами не знали горя! Однако это не так. Человек сначала изучает информацию, затем уже принимает решение покупать или отложить на потом. Бывает, что этот период слишком затягивается, поэтому становится трудно оценить эффективность рекламной кампании. Или выводы бывают слишком поспешными и неверными. Использование когортного анализа помогает оценить эффективность рекламы:

• Определяется группа людей, которые откликнулись на одну рекламу.

• Высчитывается показатель эффективности рекламного канала.

• Делается анализ динамики за несколько месяцев.

Оценка эффективности медиаисточников

Специалисты, которые анализируют работу мобильных приложений, часто сталкиваются с такой проблемой: довольно легко можно посчитать количество скачиваний, но неизвестно, откуда пришел поток наиболее активных клиентов. Как это узнать? Проблема решается с помощью когортного анализа. Посмотрите на примере:

• Выделяют группу людей, которые используют интересующую вас версию мобильного приложения.

• Затем ее разделяют на сегменты в зависимости от того, по какому каналу пришел клиент.

Проведение А/Б-тестов

Сопоставление данных по А/Б-тестам не представляет из себя ничего сложного. Во-первых, производят замену необходимого элемента на своей онлайн-площадке, делают дубль страницы с каким-либо одним изменением, пользователей информируют об этом и наблюдают за динамикой эффективности. Но долгосрочный анализ такими тестами проводить не удастся. Лучше воспользоваться когортным исследованием. Таким образом, например, тестируют внимание посетителей к обновленным кнопкам на лендинге:

• Выделяют какой-то период на тестирование, затем в одной группе объединяют тех, кто в первый раз перешел на обновленную версию сайта.

• В другую собирают людей, которые продолжали пользоваться старым сайтом.

• Анализируем показатели эффективности.

Надеемся, вы убедились на примерах в преимуществах, доступности и эффективности когортного анализа по сравнению с другими тестами. Кроме того, изучение данного метода не займет много сил и времени.

Когортный анализ для SaaS

Разберем теперь подробнее когортный анализ для SaaS. Здесь с помощью такого анализа легче выполняется оптимизация ситуаций, связанных с воронкой продаж. И речь не только о наблюдении за действиями когорты в течение месяца, так же можно собирать и анализировать другие данные, чтобы в дальнейшем улучшить работу системы.

1. Эффективность бесплатных пробных версий продукта

   В настоящее время такой маркетинговый ход стал очень популярен и выполнение когортного анализа поможет оценить результаты данной стратегии. Чтобы понять, насколько эффективно предоставлять посетителям бесплатно пользоваться сервисом, людей делят на когорты. Для одной группы тестовый период будет длиться, предположим, 10 дней, а для другой − 20. А после этого проводят наблюдение 30, 60, 90 дней. Таким образом можно выяснить, какой бесплатный период даст лучший результат по проценту конверсии? Сколько покупателей вы получите и сколько они будут готовы платить за дальнейшее пользование.

С помощью когортного анализа вы отвечаете на многие вопросы: что повлияло на решение пользователя купить ваш продукт, в результате каких действий он пришел к нужному для вас шагу. По результатам анализа можно понять, какой сегмент усилить, а что исключить.

2. Формирование цен

   Сфера ценообразования представляет большой интерес для аналитиков и маркетологов, причем разработаны разные варианты исследований. Например, можно проанализировать группу, состоящую из тех, кто предпочитает пользоваться дорогим тарифным планом. Цель – обнаружить, распознать наличие общих характеристик и черт, которые повлияли на их выбор. Возможно, была проведена удачная маркетинговая кампания или сработало что-то еще.

   По такому же принципу можно сделать анализ когорты пользователей, которые выбрали оплатить услуги вперед на год, по сравнению с теми, кто привык оплачивать ежемесячно. Соберите информацию о действиях клиентов в разные периоды времени, выявите общие черты, не оставляйте без внимания самые незначительные факты.

3. Получение дохода

   Если вам важно оптимизировать такой критерий как удержание пользователя (retention), то нужно выявить все отличительные черты тех клиентов, которые оплачивают все расширения и дополнительные продукты, тем самым принося вам хороший доход.

   Самыми ценными в итоге оказываются клиенты, приобретающие приложения, дополнения и улучшенные версии. Будет неплохо, если вы узнаете, по каким каналам они пришли, сколько времени уже «хранят верность», планируют ли остаться, что предпочитают и т.д.

   После сбора информации вам станет ясно, имеет ли смысл вкладывать еще в привлечение подобных клиентов, насколько это выгодно.

4. Оптимизация продаж

   Над оптимизацией этих процессов работает множество маркетологов и целых отделов, так как продажи являются целью работы любой компании. Методы разработаны самые разные, один из малоизвестных, но в то же время эффективных, заключается в процессе выращивания лидов до соответствующей степени, которую можно назвать фразой из известного советского фильма «клиент созрел». Эту категорию называют подтвержденным отделом продаж потенциальным клиентом и обозначают SAL (англ. Sales Accepted Leads).

   За таких лидов и идет жесткая конкурентная борьба. Определите какие маркетинговые инструменты их привлекают, какие триггеры действуют на них, как «волшебная кнопка», и тогда можете рассчитывать на их расположение и… кошелек.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Когортный анализ для улучшения конверсии

Благодаря когортному анализу вы сможете получать сведения, которые при работе со сплит-тестами получить невозможно. При сплит-тестировании идет сравнение двух выборок генеральной совокупности на основании разных данных с целью получить конкретный результат. В методе когортного анализа дополнительно задействуют критерии места и времени.

Например, по вашему мнению СТА-кнопка красного цвета повышает конверсию по сравнению с синим цветом. Чтобы проверить предположение, организуется сплит-тестирование, во время которого одни люди видят блок, на котором красная кнопка, другие заходят на страницу, где она синяя. Этот тест показал, что страница с красной кнопкой показала лучшую конверсию.

При дальнейшем детальном исследовании когорты – той, которую привлекала красная кнопка – можно выяснить причину такой реакции. Интересно, что живущие на побережье клиенты, так привыкают к синим оттенкам (они их окружают постоянно), что присутствие красного повлияло на их выбор.

Для других категорий покупателей наличие того или другого цвета не играло особой роли. Поэтому без когортного исследования выводы могли быть неверными.

Надо сказать, что таким анализом пользуются не только для уточнения сплит-тестирования, он также подходит для более глубокого изучения поведения и действий пользователей и позволяет более точно оценить эффективность взаимодействия с ними.

Но от сплит-тестов тоже не следует отказываться, один метод логично дополняет другой. У когортного анализа много плюсов, но по сути это тоже обычное последовательное исследование, когда вы какое-то время проводите наблюдение за тем, как реагируют посетители на замену элементов на странице сайта. И как при этом меняется конверсия.

Анализ эффективности двумя методами одновременно позволит составить более реальное представление о вашем бизнес-проекте и вам будет понятно, где нужно доработать.

Когортный анализ для составления портрета идеального клиента

Наибольшую пользу когортный анализ приносит, когда необходимо составить подробный портрет клиента.

Первым делом определяются критерии образа, отрезок времени для наблюдения и цель исследования. Предположим, вы имеете собственную базу клиентов и вам необходимо вычислить своего идеального покупателя. Для этого нужно разделить всех покупателей на сегменты при помощи задаваемых вопросов по семи параметрам. Ниже приведены примеры направлений и групп:

1. Клиент готов к покупкам

   • Покупатели прошлого года, которые для решения не нуждались в многочисленных контактах и дожиме и проявили интерес уже на первых этапах воронки продаж.

   • Покупатели прошлого года, с которыми была проделана большая работа прежде, чем они оплатили пользование.

2. Добровольное решение (заинтересованность)

   • Клиенты прошлого года, которые оплатили продукт после работы с демо-версией.

   • Клиенты прошлого года, оплатившие продукт без дополнительного стимулирования и использования акций.

3. Уровень покупательской способности

   • Группа клиентов прошлого года, которые приобретали продукты за полную стоимость.

   • Группа прошлогодних клиентов, приобретавших продукты по предоплате.

4. Потенциал движения к успеху

   • Группа покупателей прошлого года, получивших первые результаты за конкретное время ХХ после оплаты заказа.

   • Клиенты прошлого года, которые оказались наиболее привержены продукту, и их NPS (индекс потребительской лояльности) равнялся 9 или 10.

   

5. Результативность маркетинга

   • Покупатели прошлого года, которые пришли к покупке за период менее XХ дней/недель.

   • Покупатели прошлого года, на привлечение которых была затрачена сумма ниже запланированной.

6. Потенциальные возможности расширения

   • Клиенты прошлого года, у которых за период пользования продуктом отмечено увеличение на определенную величину количества активно действующих аккаунтов.

   • Покупатели прошлого года, у которых произошло расширение компаний на 2 отдела или больше.

7. Потенциальные возможности продвижения бренда

   • Группа покупателей прошлого года, которые оставили не меньше одного положительного отзыва на другом онлайн-ресурсе.

   • Покупатели прошлого года, благодаря которым совершили покупку два и более новых пользователя.

   Сбор информации с помощью когортного анализа поможет составить портрет идеального клиента.

Об анализе каких когорт ни в коем случае нельзя забывать

Теоретически можно проводить одновременно несколько исследований, но практика показывает, что вашего времени и внимания на изучение всех когорт может не хватить. При выборе объекта наблюдения нужно следовать определенным правилам, и в первую очередь специальными вопросами выявить конкретные цели анализа. Так как в каждом бизнесе могут быть свои цели и показатели, то и набор вопросов может отличаться. Приведем примеры:

• Повлияет ли получение новых данных на разработку маркетинговой стратегии, выявление ресурсов и зон расширения?

• К каким целям надо прийти в конце года? Может ли данное исследование ускорить выполнение поставленных задач?

• Будет ли понятно после анализа, что повлияло на результат, а что не оказало влияния при разработке нового стратегического направления?

Иногда трудно противостоять соблазну проверить все, что можно. Однако это пустая трата ресурсов, следовательно, без определения приоритетов не будет эффективного анализа. Нужно отвечать на конкретные запросы своего бизнес-проекта. Бывает, что некоторым важным критериям не придают значение при анализе, а это непростительно.

Первый – значение контрольной точки – StickPoint. Такой точкой можно считать продолжительность пользования, стоимость продукта, сроки, действия и, достигая ее, покупателю намного проще перейти в разряд постоянных.

Второе – может это будет для вас новостью, но от самочувствия людей тоже очень много зависит. Здоровый, активный человек покупает быстрее и больше.

Третий – какую отрасль представляет компания, покупающая ваш продукт.

Четвертое – максимальный доход, который может приносить ваш бизнес-проект.

Также отметим, что большинство маркетологов к самым важным когортам относят те, которые дают возможность оценить канал привлечения. К примеру, когортный анализ выявил такую закономерность, что email- рассылка позволяет привлечь на сайт более «качественных» лидов. Поэтому в данный канал привлечения можно вложить больше внимания и средств, чем, например, в Google AdWords, который отличается низким коэффициентом удержания – этот критерий обозначается CAC (расходы на привлечение).

Итак, подведем основные итоги. Чтобы когортный анализ принес пользу вашему бизнесу, нужно подбирать такие группы, которые отвечают вашим целям. Слишком большое число измеряемых параметров сделает картину расплывчатой и неясной. А некоторые данные только повредят восприятию.

Задача номер один – правильно выбрать направления и критерии. Как показывает практика, самую важную информацию получают от когорт, дающих верную оценку каналам привлечения клиентов. Следует рассчитывать показатели, влияющие на увеличение количества пользователей ресурсом.

Прежде чем приступать к анализу, подумайте над вопросами, которые хотите прояснить. К примеру, сколько пришло новых клиентов по акции, остались ли они с вами после завершения распродажи. Не распыляйте свое внимание на мелочи, а концентрируйтесь на главном.

Автор статьи

Сергей Касьянов

Сооснователь компании «Генератор продаж»

Статья опубликована: 02.06.2020

Последние статьи этого автора:

• Анализ контента сайта: 9 этапов + сервисы помощники
• Про B2C маркетинг простыми словами
• СРА-маркетинг для рекламодателя: агрегаторы, запуск и схемы обмана

Забрать гарантированный подарок

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB