Как извлечь максимальную пользу из когортного анализа

Никаких куки для вас.

Поскольку сторонние данные уступают место додо, маркетологи ищут способы обойтись без файлов cookie. Назовите это «данной диетой». Но что-то должно заменить эти биты и байты сторонней сладости. Если вы не можете оставить файл cookie, отследите когорту.

Любая группа клиентов, взаимодействующих с вашим веб-сайтом, может считаться когортой, если вы отслеживаете их действия. Доходят ли они до целевой страницы? Они заполняют корзину, но не выписывают? Они покупали что-то раньше, но не делали покупки в последнее время?

Отток, уход, пожизненная ценность клиента — все это можно отслеживать как когорты. Но онлайн-продавец должен знать, какие меры наиболее важны для его бизнеса, чтобы максимально использовать когортный анализ.

(Сегмент [группа]): Понятно?

Термины «сегменты» и «когорты» иногда используются взаимозаменяемо, но это было бы неправильно.

Google определил когорту следующим образом: когорта — это группа пользователей, которые имеют общие характеристики. «Например, все пользователи с одинаковой датой приобретения принадлежат к одной когорте. Отчет о когортном анализе позволяет изолировать и анализировать поведение когорты».

Напротив, сегментация означает организацию групп пользователей по общим характеристикам, таким как демография, география, личность или ценность. Он также может группировать клиентов по нескольким характеристикам.

«Когорта — это форма сегмента. Все когорты — это сегменты, но не все сегменты — это когорты», — сказал Эрик Слоан, директор по стратегии агентства Thrive Digital по перфоманс-маркетингу. Когорты можно понимать как «сегменты, основанные на времени», например, набор пользователей, заходящих на веб-сайт в определенное время.

Иногда эти два термина смешиваются из-за аналитического инструмента, используемого поставщиком или аналитиком, отмечает Адам Греко, евангелист продукта для платформы цифровой оптимизации Amplitude. Когорта — это «группа похожих пользователей по интересам», — сказал он. Сегментация «похожа на фильтр», — продолжил Греко. Сегмент — это действие. Когорты — это люди. И «когорта зависит от разрешения личности», сказал он.

Просто определить когорту недостаточно. Аналитику придется углубиться в детали, чтобы определить причинно-следственную связь. «Это единственный способ сделать когортный анализ значимым», — сказал Слоан. Самая большая ошибка заключается в предположении, что «когорта, основанная на времени, вызвала то, на что вы смотрите», — сказал он.

Задавайте правильные вопросы

Что приводит к данным. Где-то там есть ответ, если вы зададите правильный вопрос, чтобы получить его.

«Мы тратим время на использование данных, чтобы определить когорту, значимую для бизнеса», — сказал Греко. Возьмем пример когорты, определяемой поведением — клиенты проходят многоэтапный процесс для завершения транзакции.

«Вам нужны правильные данные, чтобы создать правильную когорту», ​​— сказал Греко. Вам не нужно беспокоиться об отслеживании людей, которые добавляют товары в корзину. «То, что вы можете что-то отслеживать, не означает, что вы должны это делать». Добавил он. «Слишком мало компаний начинают с мысли о конце». Если вы начнете с перечисления релевантных когорт, которые хотите отслеживать, и пойдете в обратном направлении, то у вас больше шансов на успех, отметил он.

Для Слоана когорта является неотъемлемой частью анализа первопричин. «[Когда] вы видите изменение KPI, вы рассматриваете все различные факторы, вызвавшие это изменение». Опять же, корреляция не является причинно-следственной связью, подчеркнул он, но вы продолжаете углубляться в циклы и задаете интуитивные или логические вопросы, находя данные, которые отвечают на вопрос.

«Начните с когорты. Посмотрите, основано ли оно на времени». — сказал Слоан. Определите падение от периода к периоду. Добавляйте новых посетителей по мере ухода старых. Посмотрите на номинальную стоимость всех действий и событий, проходящих через начальный период, а затем через 30, 60 и 90-дневные приращения. «Когорта — это первый шаг к устранению некоторого шума», — сказал он, когда аналитик пытается измерить качество обслуживания клиентов на веб-сайте.

Греко предлагал другие пути. Один подход использует данные для изоляции групп идентифицированных пользователей, чтобы можно было сравнивать группы. Он назвал это «постоянной когортой». Например, отслеживание количества онлайн-покупателей за семидневный период. Новые пользователи естественным образом войдут в эту когорту, а другие покинут ее по истечении установленного времени. Те, кто покупает, учитываются, а те, кто не покупает, считаются выбывшими.

Затем Греко обрисовал «прогностическую когорту». Одним из примеров является просмотр количества покупателей, которые посещают веб-сайт, чтобы совершить еще одну покупку. Может быть группа, которая с вероятностью 90% купит что-нибудь на следующей неделе; другая группа с вероятностью 80-90% совершит покупку, еще одна группа с вероятностью 70-80% приобретет товар. Маркетолог может использовать эти данные, чтобы предлагать скидки каждой группе, увеличивая скидку только для того, чтобы побудить покупателей из следующей группы с меньшей вероятностью что-то купить. «Вы используете когорту в сочетании с маркетингом и продвижением, чтобы заставить людей конвертироваться», — объяснил он.

Максимальное использование данных

Когортный анализ — это подход, который требует, чтобы маркетологи изменили свое мышление, чтобы максимально использовать свои данные. У наших экспертов одинаковая отправная точка, но они преследуют свои цели по разным направлениям.

Чтобы использовать когортный анализ, «начните с вопроса». — сказал Слоан. «Привяжите к бизнес-результатам, на которые можно ответить… Поймите, где и как детализировать… Убедитесь, что ключевые показатели эффективности имеют смысл». Он добавил, что убедитесь, что данные, которые вы анализируете, отражают реальность. Он предупредил, что данные могут быть искажены, если один и тот же онлайн-покупатель заходит на один и тот же веб-сайт с разных устройств в разное время.

Греко сформулировал когортный анализ как конкурентную необходимость. Он отметил, что в сфере электронной коммерции каждый онлайн-покупатель — это просто «щелчок или пролистывание». На маркетологе лежит бремя «выяснить, как они теряют людей, и вернуть их». Чем быстрее будут решены и устранены проблемы, тем больше вероятность того, что онлайн-сайт будет успешным.