Thành công lâu hơn đối với những doanh nghiệp không tức là chỉ thu hút được ai đó mua sắm và chọn lựa một lần hay sở hữu xuống ứng dụng mà còn khiến họ phải truy vấn lại, ngày càng tăng những lần mua sắm và chọn lựa tiếp theo. Điều đặc trưng trong sale mà mỗi chúng ta phải tiếp tục làm; chính là xác định, tìm hiểu và tìm thấy những nhu yếu tiềm ẩn của doanh nghiệp hay những nhân tố tác động buộc phải hành vi mua sắm và chọn lựa ấy.

Bạn đang xem: Cohort là gì

Cũng hoàn toàn có thể hiểu solo giản, đó đó là xác định ra những tại sao làm user xong lại khi sẽ trải nghiệm sắm sửa trên website của bạn. 

Làm sao xác minh được? Cohort Analysis sẽ là 1 trong cách khiến cho 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 bài toán phân tích hành động của một nhóm người dùng / quý khách hàng có bình thường một điểm lưu ý trong một khoảng thời hạn nhất định, từ bỏ đó mày mò những phát âm biết sâu sắc về yêu cầu của những khách hàng để nâng cấp những thử khám phá đó.

Lí do khiến cho cohort analysis trở lên quan liêu trọng nguyên nhân là nó góp marketer vượt thoát ra khỏi hạn chế của các chỉ số trung bình, góp marketer gồm insight cụ thể hơn và từ đó gửi ra những quyết định chính xác hơn. Nếu báo cáo trung bình cho ta biết thu nhập trung bình đầu bạn tại nước ta năm 2019 tăng đối với năm 2018 thì phép đối chiếu cohort analysis góp ta tất cả cái quan sát (insight) ví dụ hơn về mức độ tăng của từng vùng miền, thức giấc thành. Bằng bài toán so sánh những chỉ số với cohort không giống nhau trong và một phép phân tích, chúng ta sẽ phát hiện ra được những khu vực có chuyển biến khác hoàn toàn (không tăng hoặc thậm chí là giảm) đối với xu thế tăng tầm thường trên cả nước. (Theo adbrix)

*

Có thể nói, so với tổ hợp là một công chũm để tính toán mức độ thúc đẩy của người dùng theo thời gian. Nó giúp biết liệu nút độ cửa hàng của người dùng đang thực sự xuất sắc hơn theo thời hạn hay chỉ bao gồm vẻ cải thiện do tăng trưởng.

Phân tích tổng hợp được chứng minh là có giá trị vì chưng nó giúp bóc các chỉ số tăng trưởng ngoài chỉ số ảnh hưởng vì tăng trưởng rất có thể dễ dàng làm các bạn không thấy những vấn đề về những công dụng cụ thể về sự việc tương tác của công ty cũ với yêu thương hiệu. Trên thực tế, sự can dự của người dùng cũ hiện giờ đang bị xáo trộn với con số tăng trưởng tuyệt hảo của người tiêu dùng mới, điều đó dẫn tới sự việc bạn không hình dung rõ được sự gia nhập của người dùng đã mua hàng bên bạn như thế nào.

-> Đến đây bạn đã hiểu tại sao tại sao có cohort Analysis chưa?

Ví dụ ví dụ về phân tích theo Cohort

Hãy hiểu cách áp dụng phân tích theo team với một ví dụ như – nhóm cohort hằng ngày gồm những người tiêu dùng đã khởi chạy ứng dụng trong đợt đầu và truy cập lại ứng dụng trong 10 ngày tới.

*

Từ bảng xác suất giữ chân ở trên – Biểu đồ hình tam giác, bạn có thể suy ra mọi điều sau:

1358 người tiêu dùng đã khởi chạy ứng dụng vào trong ngày 26 mon 1. Phần trăm giữ chân ngày một là 31,1%, tỷ lệ giữ chân ngày 7 là 12,9% và tỷ lệ giữ chân ngày 9 là 11,3%. Do vậy, vào trong ngày thứ 7 sau khoản thời gian sử dụng ứng dụng, một trong 8 người tiêu dùng đã khởi chạy ứng dụng vào ngày 26 mon 1 vẫn là người dùng đang chuyển động trên ứng dụng.Trong số tất từ đầu đến chân dùng new trong khoảng thời gian này (13.487 tín đồ dùng), 27% người tiêu dùng được duy trì lại vào trong ngày 1, 12,5% vào ngày 7 cùng 12,1% vào ngày 10.

Hơn nữa, hai tiện ích chính của bài toán đọc bảng làm việc trên là:

Thời gian vĩnh cửu của sản phẩm (như được miêu tả theo chiều dọc củ trong bảng) – so sánh những cohort khác nhau ở và một giai đoạn trong khoảng đời của mình – chúng ta cũng có thể thấy% số bạn trong nhóm sẽ quay lại ứng dụng sau 3 ngày, v.v. Phần đông chỉ số thể hiện trong những ngày đầ cho chính mình thấy unique của yên cầu của tín đồ dùng. Thời gian tồn trên của người tiêu dùng (như được diễn tả theo chiều ngang làm việc bên nên của bảng) – xem mối quan hệ lâu dài hơn với mọi fan trong bất kỳ nhóm làm sao – để xác định xem gần như người quay lại trong bao lâu cùng nhóm đó mạnh đến mức nào hoặc có mức giá trị như thế nào. Điều này có thể được links với một trong những thứ như quality của sản phẩm, chuyển động và cung ứng khách hàng.

Dù bạn xác định các chỉ số thiết yếu đánh giá cho bạn như cầm cố nào, so sánh theo nhóm cho phép bạn xem các chỉ số phân phát triển như thế nào trong thời gian tồn tại của người sử dụng cũng như trong thời gian sản phẩm.

2 loại Cohort Analytics

Acquisition cohortsBehavioral cohorts

Acquisition cohorts – Nhóm tổng hợp chuyển đổi

Nhóm Cohort này phân chia người tiêu dùng dựa trên thời gian họ giành được hoặc đk một sản phẩm. Tùy thuộc vào thành phầm của bạn, thay đổi người dùng có thể được theo dõi mặt hàng ngày, mặt hàng tuần hoặc sản phẩm tháng.

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

Một cách để trực quan hóa tin tức này là vẽ biểu đồ con đường cong phần trăm giữ chân, cho thấy thêm tỷ lệ giữ chân của các nhóm này theo thời gian. Biểu đồ vật giúp bạn dễ dàng suy ra lúc nào người cần sử dụng rời khỏi thành phầm của bạn.

*
*

Đường cong gia hạn này ngay mau lẹ phản ánh một thông tin chi tiết quan trọng – khoảng 75% người dùng xong sử dụng ứng dụng sau ngày đầu tiên. Sau mức sút lớn ban sơ đó, mức sụt giảm nhanh thứ hai xảy ra sau ngày lắp thêm 5 – xuống bên dưới 12%, trước lúc đường cong bước đầu chững lại sau ngày sản phẩm 7, khiến cho khoảng 11% fan dùng lúc đầu vẫn chuyển động trong ứng dụng vào ngày thứ 10.

Đường cong phần trăm giữ chân ngơi nghỉ trên cho thấy thêm rằng người dùng không nhanh chóng đạt được giá trị cốt lõi của ứng dụng, dẫn đến việc bỏ qua. Vì chưng đó, việc nâng cao trải nghiệm tích hợp là vấn đề hiển nhiên để mang người cần sử dụng đến với mức giá trị cốt lõi nhanh nhất có thể có thể, vì thế thúc đẩy xác suất giữ chân bạn dùng.

Do đó, đội acquisition cohort cực tốt để khẳng định xu hướng với thời điểm, mà lại thật khó để đưa ra phần nhiều thông tin cụ thể hữu ích như – nhằm hiểu lý do tại sao bọn họ rời đi – vấn đề này yêu cầu thực hiện một một số loại nhóm thuần tập khác, nhóm thuần tập hành vi

Behavioral cohorts – Nhóm tổ hợp về hành vi

Nhóm tổng hợp hành vi người tiêu dùng dựa trên các chuyển động mà họ tiến hành trong vận dụng trong một khoảng thời hạn nhất định.

Ví dụ: toàn bộ những người dùng đã đọc các bài đánh giá trước khi mua một sản phẩm. Điều này có thể trả lời các thắc mắc thú vị, như,

Những người tiêu dùng đọc bài review có tỷ lệ thay đổi cao hơn những người tiêu dùng không đọc bài review hay.Người dùng gồm tương tác nhiều hơn không – các phiên nhiều năm hơn, nhiều thời hạn hơn vào ứng dụng, ít làm lơ hơn

Một người dùng ứng dụng, sau khi thiết đặt và / hoặc khởi chạy ứng dụng, đưa ra hàng trăm quyết định và mô tả vô số hành vi nhỏ tuổi dẫn đến đưa ra quyết định ở lại xuất xắc đi. Hầu như hành vi này hoàn toàn có thể là bất cứ điều gì, ví dụ như sử dụng chức năng cốt lõi Y nhưng lại không sử dụng anh tài cốt lõi Z, chỉ shop với các thông báo loại X, v.v.

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

Cả nhị phân đoạn bạn dùng đều phải sở hữu ý định thanh toán trên ứng dụng của bạn. Nhưng mà một thành phần người dùng đã chọn tiếp tục thanh toán, bộ phận còn lại lựa chọn từ bỏ ứng dụng của bạn. Chúng ta có thể làm gì nhằm giảm câu hỏi bỏ qua giỏ hàng?

*

Phân tích theo nhóm hoàn toàn có thể nhận được câu trả lời cho các thắc mắc như:

Khi như thế nào là thời điểm cực tốt để liên hệ lại với người dùng của bạn? bao giờ là thời điểm tốt nhất để tiếp thị lại?

Tỷ lệ biến hóa người dùng bắt đầu là từng nào để gia hạn (nếu ko tăng) tỷ lệ đổi khác ứng dụng của bạn?

Từ các bảng tỷ lệ giữ chân ngơi nghỉ trên, bạn có thể kết luận rằng phần lớn người sử dụng đã từ quăng quật giỏ hàng dường như không tương tác lại với ứng dụng, thậm chí không quá 1 bữa sau ngày chuyển đổi. Vì vậy, bạn có thấp hơn 24 giờ nhằm nhắm phương châm lại họ với ưu đãi new và tăng thời cơ nhận được doanh thu.

Từ tài liệu này, bạn có thể phát triển một phương thức tiếp cận định lượng, có hệ thống để biết phương pháp người dùng rất có thể yêu ứng dụng của bạn – và tiếp nối làm cho điều này xảy ra lặp đi lặp lại. Xung quanh ra, bạn có thể đưa ra những chiến lược để tăng tỷ lệ giữ chân của mình sau khi xác minh được điều gì kết quả và điều gì không.

Sức mạnh mẽ của phân tích theo nhóm nằm ở chỗ, nó ko chỉ cho phép xem người sử dụng nào tránh đi và khi nào họ tách đi, hơn nữa hiểu được tại sao tại sao quý khách hàng rời quăng quật ứng dụng của khách hàng – để bạn cũng có thể khắc phục. Đó là cách fan ta rất có thể xác định nấc độ giữ chân người dùng và cũng khẳng định các yếu tố chính can dự sự tăng trưởng, nấc độ xúc tiến và lệch giá cho ứng dụng.

Cả nhị phân đoạn fan dùng đều phải có ý định thanh toán trên vận dụng của bạn. Tuy nhiên một thành phần người cần sử dụng đã chọn liên tục thanh toán, bộ phận còn lại chọn từ bỏ vận dụng của bạn. Chúng ta có thể làm gì để giảm vấn đề bỏ qua giỏ hàng?

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

Khi như thế nào là thời điểm cực tốt để hệ trọng lại với người tiêu dùng của bạn? khi nào là thời điểm tốt nhất để tiếp thị lại?Tỷ lệ thay đổi người dùng new là bao nhiêu để duy trì (nếu không tăng) tỷ lệ đổi khác ứng dụng của bạn?

Từ các bảng tỷ lệ giữ chân ở trên, bạn cũng có thể kết luận rằng phần lớn người sử dụng đã từ vứt giỏ hàng đang không tương tác lại cùng với ứng dụng, thậm chí không thật 1 bữa sau ngày gửi đổi. Vì chưng vậy, các bạn có ít hơn 24 giờ nhằm nhắm mục tiêu 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 phương thức tiếp cận định lượng, có khối hệ thống để biết phương pháp người dùng có thể yêu ứng dụng của bạn – và kế tiếp làm cho điều này xảy ra lặp đi lặp lại. Không tính ra, bạn cũng có thể đưa ra các chiến lược nhằm tăng xác suất giữ chân của chính bản thân mình sau khi xác định được điều gì tác dụng và điều gì không.

Tại sao cần áp dụng Cohort Analysis?

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

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

Phân tích theo team được sử dụng rộng rãi trong các ngành dọc sau:

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

Trong tất cả các ngành này, phân tích cohort hay được áp dụng để khẳng định lý chính vì sao người tiêu dùng rời đi và phần nhiều gì hoàn toàn có thể làm để ngăn họ tách đi. Điều kia đưa họ đến việc giám sát và đo lường Customer Retention Rate – phần trăm giữ chân khách hàng (Viết tắt là CRR).

Tỷ lệ giữ lại chân quý khách được tính bởi bí quyết này: CRR = ((E-N) / S) X 100

Công thức có tía thành phần:

E – Số lượng quý khách hàng cuối sử dụng vào thời điểm cuối kỳ của khoảng tầm giai đoạn.N – Số lượng người tiêu dùng có được vào khoảng thời hạn đó.S – số lượng khách bậc nhất kỳ (hoặc đầu kỳ).

Để giám sát tỷ lệ giữ chân người sử dụng (Retention), chúng ta cần tìm sự khác hoàn toàn giữa số lượng quý khách có được trong suốt khoảng thời hạn đó đối với số lượng người tiêu dùng còn lại vào thời điểm cuối kỳ. Điều này có lại cho bạn một bức tranh chân thực về những người sử dụng được giữ lại. Để tra cứu tỷ lệ xác suất những quý khách đã được giữ lại tính từ lúc đầu, chúng tôi chia công dụng với số lượng người sử dụng lúc đầu. Điều này đem về tỷ lệ duy trì chân khách hàng hàng.

CRR càng cao có nghĩa là việc trung thành của doanh nghiệp càng lớn. Bằng cách so sánh điểm chuẩn CRR của người sử dụng với mức vừa đủ trong ngành, chúng ta cũng có thể thấy vị trí của chính mình về tỷ lệ giữ chân khách hàng. Ví như CRR cho biết một tranh ảnh không mấy tốt, phương án khắc phục được tiến hành với sự giúp đỡ của phân tích tài liệu – đấy là cách phân tích theo nhóm hoàn toàn có thể giúp ích.

Sử dụng Cohort Analytics để đo lường và thống kê Retention

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

Một số lợi ích của so với theo nhóm bao gồm:

Dự đoán hành động của người tiêu dùng trong sau này với dữ liệu hiện tạiXác định các tính năng, vận động hoặc chuyển đổi để giữ lại chân khách hàngChủ hễ lập kế hoạch cho các chuyển động tương tác với quý khách hàng dựa trên việc vận dụng tính năngTất cả các vận động này phần đông giúp ích mang lại việc gia hạn khách mặt hàng một cách tối đa.

Thực hiện đối chiếu Cohort bằng Google Analytics

Google Analytics là công cụ cần thiết của ngẫu nhiên một tín đồ đang làm kinh doanh để khai thác dữ liệu về lưu lượng truy cập trang web, những v cùng cả gửi đổi. Nó cũng có thể có một hỗ trợ phân tích thuần tập gọn gàng (ở chế độ beta ngay bây giờ) mà bạn có thể sử dụng tức thì cả khi bạn không đề nghị là người dùng thành nhuần nhuyễn của GA.

Để bước đầu với phân tích theo nhóm bởi Google Analytics, hãy chuyển đến ĐỐI TƯỢNG> phân tích theo nhóm.

*

Ở đầu báo cáo, bạn sẽ tìm thấy một số thiết lập nhóm Cohort có thể được tinh chỉnh và điều khiển để tạo report nhóm. Các cài đặt mà bạn có thể điều chỉnh bao gồm loại đội thuần tập, kích cỡ nhóm, số liệu với phạm vi ngày.

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

Cohort Type: Nhóm quý khách / nhóm dữ liệu bạn có nhu cầu phân tích. Hiện tại tại, google analytics chỉ cung ứng một một số loại Acquisition Cohort, đó là lần đầu tiên người dùng tương tác với nội dung của bạn.Cohort Size – quy mô nhóm: quy mô nhóm đề cập đến khoảng thời gian mà bạn có nhu cầu thực hiện phân tích theo nhóm. Đây rất có thể là một ngày, một tuần lễ hoặc một tháng.Date Range – Phạm vi ngày: Khoảng thời gian mà bạn có nhu cầu thực hiện so sánh theo nhóm được để trong phạm vi ngày. Google Analytics cung cấp phạm vi ngày cho 1 tháng, “2 mon qua” cùng “3 mon qua”.Metric – Chỉ số: report phân tích theo team Cohort hoàn toàn có thể được triệu tập vào những chỉ số vắt thể cho từng người dùng. Chỉ số mặc định được để trong google analytics là tỷ lệ giữ chân người dùng (User Retention). Những chỉ số không giống mà chúng ta cũng có thể chọn bao gồm:Goal completions per user – Số lần ngừng mục tiêu trên mọi người dùngPageviews per user – số lần xem trang trên mọi người dùngRevenue per user – doanh thu trên mỗi người dùngSession duration per user – Số phiên trên mọi cá nhân dùngSessions per user – thanh toán giao dịch trên mọi cá nhân dùngTransactions per user

Mẹo: Để tận dụng buổi tối đa so sánh theo nhóm, hãy thêm những phân đoạn hơn (segment) vào phân tích. Ví dụ: bạn cũng có thể xác định nhiều phần người dùng của bản thân mình đến trường đoản cú đâu bằng phương pháp thêm phân đoạn trang web / trang bị di động.

Xem thêm: Chuyển Động Cơ Học Là Gì, Lấy Ví Dụ Của Chuyển Động Cơ, Chuyển Động Cơ Học Là Gì, Lấy Ví Dụ Minh Họa

Kết luận,

Sức mạnh của phân tích tổ hợp Cohort analysis nằm sinh hoạt chỗ, nó ko chỉ được cho phép xem khách hàng nào tách đi và lúc nào họ tách đi, bên cạnh đó hiểu được vì sao tại sao khách hàng rời quăng quật ứng dụng của chúng ta – để bạn có thể khắc phục. Đó là cách fan ta có thể xác định mức độ duy trì chân người tiêu dùng và cũng xác định các nguyên tố chính shop sự tăng trưởng, mức độ liên hệ và lợi nhuận cho ứng dụng.