Význam kohortové analýzy
Kohortová analýza je proces rozdělení dat na malé skupiny zvané kohorty a jejich použití pro analýzu. Mohou to být údaje o zákaznících z webových stránek elektronického obchodování, údaje o uživatelích her nebo údaje o předplatitelích streamovacích služeb.
Vysvětlení
Skupiny spolu souvisejí, mají definovaný časový rámec a sdílejí společnou statistickou vlastnost. Kohortová analýza vychází z behaviorální analýzy. Ve výsledku pomáhají při studiu chování zákazníků a zlepšování jejich zkušeností.
Například na YouTube najdete vhodná doporučení, protože někdo analyzuje vaše předvolby sledování. To pomáhá společnosti dobře vám sloužit.
Příklad kohortové analýzy
Pojďme se ponořit do několika podrobných příkladů kohortní analýzy. Dnes získal velký význam, protože podniky se přiblížily svým zákazníkům. Marketingové studie proto často používají tyto analytické nástroje.
Pomocí kohortové analýzy umožňují marketingové kampaně firmám porovnávat své zákazníky na základě různých faktorů. Faktory mohou být výdajové vzorce zákazníků, recenze produktů, preference atd. Porovnání pomáhá při strategických marketingových rozhodnutích.
Příklad č. 1
Vezměte si příklad podnikání v oblasti elektronického obchodování, které generuje obrovská data o svých zákaznících. Data sahají od zakoupených produktů, výdajů zákazníků, míry prokliku, hodnocení produktů, návratnosti produktů a dalších metrik.
Kohortová analýza prováděná podniky elektronického obchodování jim ukáže vzorce chování v životním cyklu zákazníka. To pomáhá při přípravě strategií pro lepší zacílení na zákazníky, aby se podpořilo udržení a zapojení zákazníků.
Příklad č. 2 Dalším příkladem je, když jsou stávající uživatelé sledováni a porovnáváni napříč různými obdobími. Nezaměňujte kohorty se segmenty. Segmenty nejsou definovány časovým obdobím.
Podívejte se na tento obrázek:
V tomto příkladu chce vlastník webové stránky vyhodnotit provoz na jeho webové stránce a příjmy, které vytváří. Následuje několik označení:
- Řada 1 - Příjmy nových uživatelů
- Série 2 - Výnosy pro staré uživatele
- Série 3 - Měsíční výnosy (Přidejte sérii 1 a sérii 2)
Na uvedeném obrázku provádí vlastník webové stránky analýzu klasifikací kohort podle času.
Na základě své analýzy poté provede následující klasifikace.
- Skupiny v časovém období srpen-říjen nashromáždily nejvyšší tržby v segmentu nových uživatelů (v poměru k měsíčnímu příjmu)
- Skupiny v časovém období leden – březen mají nejnižší tržby v segmentu nových uživatelů.
- I přes vyšší příjmy z kohort nových uživatelů se měsíční příjem nezvýšil kvůli nízké platbě od starých uživatelů.
Tento graf poskytuje majiteli webové stránky užitečné vzory, které mu mohou pomoci provádět strategické obchodní změny.
Jak provést kohortovou analýzu?
Lze jej vyplnit níže popsaným způsobem.
# 1 - Určete cíl analýzy
Stejně jako většina analýz musí i kohortní analýza definovat určité cíle, které musí splňovat. Příkladem může být zjištění příjmu generovaného webovou stránkou. Nebo složité problémy, jako je vytváření strategií pro vylepšení provozu webových stránek.
# 2 - Vyčleňte metriky spojené s cíli
Po stanovení stanoveného cíle analýzy by analytik měl hledat vhodné metriky. Data jsou oddělena pomocí metrik, které také definují vlastnosti kohort. Některé jednoduché příklady metrik jsou počet udržených zákazníků, počet prodaných vstupenek, generovaný poplatek za uživatele atd.
# 3 - Zjistěte, zda jsou všechny kohorty nezbytné
Pokud se studie týká zjištění míry udržení zákazníků na webové stránce, měl by analytik vhodně určit, která kohorta zákazníků by nejlépe posloužila cíli studie. Dostupné možnosti se mohou pohybovat od určitých starých zákazníků, nových zákazníků, jednorázových zákazníků atd.
# 4 - Proveďte analýzu
Po pečlivém provedení výše uvedených kroků může analytik začít provádět svou analýzu. Opakování stejného příkladu. Vlastník webové stránky může zjistit, jak se jeho webové stránce po určitou dobu dařilo v různých metrikách. Mohou to být například názory zákazníků, udržení zákazníka, výzva k akci atd.
Během této analýzy by analytik měl být opatrný při určování použitelných poznatků výzkumu. Výzkum vždy poskytne věrný obraz. Dávejte pozor, abyste nezachytili předsudky, které by mohly bránit objektivitě nálezů.
# 5 - Příprava a prezentace výsledků
Poznamenejte si výsledky analýzy ve vhodném formátu. Mohly by to být grafy, tabulky nebo souhrnný text. Výsledky analýzy by měly být jasně sděleny ostatním.
Výhody
- Kohortová analýza poskytuje uživatelům přesnost a efektivitu, když oddělují velké soubory dat.
- Data přicházejí s různou rozmanitostí, takže je obtížné je snadno klasifikovat. Tato analýza je ze své podstaty nástrojem k řešení tohoto problému.
- Z hlediska podnikání pomáhá marketingovým a prodejním týmům při klasifikaci. Mohou snadno klasifikovat své klienty na základě jejich angažovanosti v průběhu let. Pomáhá tedy při snadném a rychlém rozhodování.
Omezení
- Předpětí - Většina analytiků má nějakou formu předsudků nebo předsudků. Studie může ztratit objektivitu, pokud se stane kořistí předsudků analytiků. Předpětí může být zkreslení výběru, zkreslení rozhodnutí, osobní zkreslení atd.
- Pro tento druh analýzy lze použít pouze taková data, která jsou statistické povahy.
- Vlastnosti musí být definovány definovaným časovým obdobím.
Klíčové jídlo
- Kohortová analýza je proces klasifikace dat do různých skupin zvaných kohorty. Skupiny mají společné rysy a jsou definovány pevným časovým obdobím.
- Poté jsou skupiny důkladně analyzovány pomocí určitých metrik.
- Kohortová analýza je důležitý marketingový nástroj, který se používá k lepšímu cílení na zákazníky.
