Bagaimana memanfaatkan analisis kohort?

Tidak ada cookie untuk Anda.

Dengan data pihak ketiga seperti burung dodo, pemasar digital mencari cara untuk melakukannya tanpa cookie. Sebut saja "diet data." Tetapi sesuatu harus menggantikan bit dan byte manis pihak ketiga itu. Jika Anda tidak dapat melepaskan cookie, lacak kohort.

Setiap kelompok pelanggan yang terlibat dengan situs web Anda dapat dihitung sebagai kelompok, asalkan Anda melacak apa yang mereka lakukan. Apakah mereka hanya pergi sejauh halaman arahan? Apakah mereka mengisi troli, tetapi tidak check out? Apakah mereka membeli sesuatu sebelumnya, tetapi belum berbelanja akhir-akhir ini?

Churn, drop-off, nilai umur pelanggan — semua dapat dilacak sebagai kelompok. Tetapi vendor online harus mengetahui tindakan apa yang paling relevan dengan bisnis mereka untuk memanfaatkan analisis kohort secara maksimal.

(Segmen [kelompok]): Mengerti?

"Segmen" dan "kelompok" adalah istilah yang terkadang digunakan secara bergantian, tetapi itu tidak benar.

Google mendefinisikan kelompok dengan cara ini: Kelompok adalah sekelompok pengguna yang memiliki karakteristik yang sama. “Misalnya, semua pengguna dengan Tanggal Akuisisi yang sama termasuk dalam kelompok yang sama. Laporan Analisis Kelompok memungkinkan Anda mengisolasi dan menganalisis perilaku kelompok.”

Sebaliknya, segmentasi berarti mengatur kelompok pengguna di sekitar karakteristik umum, seperti demografi, geografi, kepribadian, atau nilai. Itu juga dapat mengelompokkan pelanggan menggunakan lebih dari satu karakteristik.

“Kohort adalah bentuk segmen. Semua kohor adalah segmen, tetapi tidak semua segmen adalah kohor,” kata Eric Sloan, direktur strategi di agensi pemasaran kinerja Thrive Digital. Kelompok dapat dipahami sebagai "segmen berbasis waktu", misalnya, sekumpulan pengguna yang masuk ke situs web pada waktu tertentu.

Terkadang kedua istilah tersebut bercampur aduk karena alat analisis yang digunakan oleh vendor atau analis, kata Adam Greco, penginjil produk untuk platform pengoptimalan digital Amplitude. Kohort adalah “sekelompok pengguna serupa berdasarkan minat,” katanya. Segmentasi “seperti filter,” lanjut Greco. Segmen adalah sebuah aktivitas. Kohor adalah orang-orang. Dan “kelompok tergantung pada resolusi identitas”, katanya.

Mengidentifikasi kelompok saja tidak cukup. Analis harus menelusuri lebih jauh untuk mengidentifikasi sebab-akibat. “Ini satu-satunya cara untuk membuat analisis kohort bermakna,” kata Sloan. Perangkap terbesar hanya dengan mengasumsikan "kelompok berbasis waktu menyebabkan apa yang Anda lihat," katanya.

Mengajukan pertanyaan yang tepat

Yang mengarah ke data. Ada jawaban di sana di suatu tempat, asalkan Anda mengajukan pertanyaan yang tepat untuk mendapatkannya.

“Kami menghabiskan waktu menggunakan data untuk mengetahui kelompok yang berarti bagi bisnis,” kata Greco. Ambil contoh kelompok yang ditentukan oleh perilaku — pelanggan melalui proses multi-langkah untuk menyelesaikan transaksi.

“Anda memerlukan data yang tepat untuk membangun kelompok yang tepat,” kata Greco. Anda tidak perlu khawatir tentang pelacakan orang yang menambahkan item ke keranjang. "Hanya karena Anda dapat melacak sesuatu tidak berarti Anda harus melakukannya." Dia menambahkan. “Terlalu sedikit perusahaan yang memulai dengan tujuan akhir.” Jika Anda memulai dengan membuat daftar kelompok relevan yang ingin Anda lacak, dan bekerja mundur, maka kemungkinan besar Anda akan berhasil, katanya.

Bagi Sloan, kohort adalah bagian tak terpisahkan dari analisis akar penyebab. “[Ketika] Anda melihat KPI berubah, Anda melihat semua faktor berbeda yang menyebabkan perubahan.” Sekali lagi, korelasi bukanlah sebab-akibat, tegasnya, tetapi Anda terus menelusuri siklus dan mengajukan pertanyaan intuitif atau logis, menemukan data yang menjawab pertanyaan tersebut.

“Mulailah dengan kelompok. Lihat apakah itu berdasarkan waktu. ” kata Sloan. Temukan penurunan dari periode ke periode. Sertakan pengunjung baru saat pengunjung lama berhenti. Lihatlah nilai nominal dari semua perilaku dan peristiwa, melalui periode awal, kemudian ke peningkatan 30, 60 dan 90 hari. “Kohort adalah langkah pertama dalam menghilangkan beberapa kebisingan,” katanya, ketika analis mencoba mengukur pengalaman pelanggan dengan situs web.

Greco menawarkan jalan lain. Salah satu pendekatan menggunakan data untuk mengisolasi kelompok pengguna yang teridentifikasi sehingga kelompok dapat dibandingkan. Dia menyebut ini "kelompok yang gigih." Misalnya, melacak jumlah pembeli online untuk periode tujuh hari. Pengguna baru secara alami akan memasuki kelompok ini sementara yang lain keluar setelah waktu yang ditentukan. Mereka yang membeli dihitung sementara mereka yang tidak membeli dihitung sebagai drop-off.

Kemudian Greco menguraikan "kelompok prediktif". Salah satu contohnya adalah melihat jumlah pembeli yang mengunjungi situs web untuk melakukan pembelian lagi. Mungkin ada grup yang 90% kemungkinannya akan membeli sesuatu minggu depan; kelompok lain yang kemungkinannya 80-90% untuk melakukan pembelian, namun kelompok lain yang kemungkinannya 70-80% untuk memperoleh barang. Pemasar dapat menggunakan data tersebut untuk menawarkan diskon kepada setiap kelompok, hanya meningkatkan diskon untuk menarik pembeli di kelompok berikutnya yang cenderung tidak membeli sesuatu. “Anda menggunakan kohort dalam kombinasi dengan pemasaran dan promosi untuk membuat orang berkonversi,” jelasnya.

Memaksimalkan data

Analisis kohort adalah pendekatan yang mengharuskan pemasar mengubah pemikiran mereka untuk memanfaatkan data mereka sebaik-baiknya. Pakar kami memiliki titik awal yang sama, tetapi mengejar tujuan mereka di jalur yang berbeda.

Untuk menggunakan analisis kohort, “mulai dengan pertanyaan”. kata Sloan. “Ikat kembali ke hasil bisnis yang mungkin untuk dijawab…Pahami di mana dan bagaimana menelusurinya…Pastikan KPI bermakna.” Pastikan data yang Anda analisis mencerminkan kenyataan, tambahnya. Data bisa miring jika pembeli online yang sama mengakses situs web yang sama menggunakan perangkat yang berbeda pada waktu yang berbeda, ia mengingatkan.

Analisis kohort dibingkai Greco sebagai kebutuhan kompetitif. Di ranah e-commerce, setiap pembelanja online hanya dengan “klik atau sapuan”, katanya. Beban ada pada pemasar "untuk mencari tahu bagaimana mereka kehilangan orang dan membawa mereka kembali." Semakin cepat masalah diselesaikan dan diperbaiki, semakin besar kemungkinan situs web online akan berhasil.