تحلیل کوهورت چیست و چرا مفید است؟


وقتی صحبت از SaaS و معیارهای آن می شود، تجزیه و تحلیل کوهورت یکی از داغ ترین موضوعات است. تقریباً در تمام مشاغل، مقایسه گروهی از مشتریان می تواند در ارزیابی پیشرفت یک شرکت بسیار مفید باشد. همانطور که کارآفرینان و صاحبان مشاغل تجزیه و تحلیل می کنند که چگونه گروه های مختلف در یک دوره زمانی استاندارد رفتار می کنند، می توانند الگوهایی را کشف کنند و از آن اطلاعات برای شناسایی بهتر مشکلات، پاسخگویی به نیازهای مشتری و طراحی استراتژی های تعامل استفاده کنند.

آیا مشتریانی که ماه گذشته به شما ملحق شدند با مشتریانی که دو ماه پیش ثبت نام کرده اند متفاوت عمل می کنند؟ آیا مصرف کنندگانی که به تخفیف یا تبلیغات پاسخ دادند رفتار متفاوتی با مشتریانی که قیمت کامل را پرداخت کردند، دارند؟

تجزیه و تحلیل کوهورت به چنین سؤالاتی پاسخ می دهد و به شرکت اجازه می دهد تا الگوهای واضحی را در بین گروه های مختلف مشتریان شناسایی کند. این ابزار بهترین راه برای درک واقعی عملکرد اشتراک‌های شما در طول عمرشان است. تجزیه و تحلیل کوهورت شما را از دردسرهای معمول صرف ساعت ها کار با مقادیر و متغیرها در اکسل رها می کند.

تحلیل کوهورت چیست؟

در SaaS، از تجزیه و تحلیل کوهورت استفاده می شود تا ببیند چه اتفاقی برای گروهی از مشتریان افتاده است که در یک دوره زمانی به پایگاه مشتریان یک شرکت اضافه شده اند. سپس رفتار گروه های مختلف (کوهورت ها) را در طول زمان ارزیابی می کنند.

در واقع می توان گفت که تحلیل کوهورت که در فارسی به «تحلیل کوهورت» نیز ترجمه می شود، نوعی تحلیل رفتاری است که در درجه اول مشتریان را به گروه های مرتبط تقسیم کنید شناسایی می شود تا درک بهتری از رفتار آنها به دست آورد.

تجزیه و تحلیل مشارکتی یک ابزار تجاری بسیار مفید است. این ابزار بر اساس دسته بندی مشتریان بر اساس الگوریتم های خاصی مانند دوره عضویت، شروع عضویت (مانند نوروز بایرم، اول پاییز و …)، رفتار و عادات خرید و غیره کار می کند. به طور دقیق تر، گروه گروهی از مشتریان است که در یک دوره زمانی مشخصه مشترکی دارند. پارامترهای این گروه معمولاً بر اساس سؤالی که می‌خواهید تحلیل کوهورت به آن پاسخ دهد و معیارهای در حال تعریف انتخاب می‌شوند.

یک گروه، دسته، یا گروه، به معنای کلی، می تواند هر گزاره ای باشد. حتی به اندازه «متولدین 1360 که کوررنگی دارند». با این حال، برای اهداف تجزیه و تحلیل وابستگی تجاری، گروه ها معمولاً از کاربرانی تشکیل می شوند که اقدامات خاصی را در یک دوره زمانی انتخاب شده انجام داده اند. برای مثال، برای دیجی کالا، دانلود برنامه دیجی کالا بین اول مارس تا اول آوریل ممکن است بیانیه مناسبی برای تحلیل رفتار مشتریانی باشد که در آن بازه زمانی این کار را انجام داده اند. جستجو و یافتن محصولات از طریق شبکه های اجتماعی در یک هفته معین می تواند عامل دیگری در ایجاد دسته جدیدی از مشتریان باشد.

در یک تحلیل کوهورت، عزم ضرب الاجل یک پارامتر کلیدی است. مشتریانی که بر اساس رفتارشان اما بدون پارامتر زمان گروه بندی می شوند، بخش نامیده می شوند، نه گروه.

حتما بخوانید: SaaS چیست و چه پارامترهایی دارد؟

چرا تحلیل کوهورت مفید است؟

در یک نگاه، تجزیه و تحلیل همگروهی به شما امکان می‌دهد تصویر کامل‌تری از نحوه تکامل اشتراک‌هایتان در طول عمرشان ببینید. تجزیه و تحلیل همبستگی به جای بررسی اعداد کلی مانند نرخ ریزش، راهی برای نشان دادن نرخ ریزش مادام العمر گروهی از مشتریانی که در همان دوره زمانی (معمولاً یک ماه خاص) ریزش کرده اند، ارائه می دهد. چنین رویکردی به شما این امکان را می‌دهد که بهتر به سوالاتی مانند “در چه مقطعی از عمر یک اشتراک به اوج خود می‌رسد؟” یا “آیا ریزش پس از مدتی تثبیت می‌شود؟”

این نوع تحلیل به دلیل خاص بودن اطلاعاتی که ارائه می دهد ارزشمند است. این ویژگی به شرکت ها این امکان را می دهد که تنها با تجزیه و تحلیل داده های مربوطه، پاسخ سؤالات هدف خود را بیابند. تجزیه و تحلیل مشارکتی می تواند از بسیاری جهات به کسب و کارها کمک کند.

1. درک می کنید که چگونه رفتار مصرف کننده بر کسب و کار شما تأثیر می گذارد. تجزیه و تحلیل انسجام به شما امکان می دهد تا ببینید که چگونه اقداماتی که افراد در یک دسته انجام داده اند یا انجام نداده اند به تغییرات در معیارهای کسب و کار تبدیل می شوند.

2. درک بهتری از فرآیند ریزش مشتری به دست می آورید. با تجزیه و تحلیل کوهورت، می‌توانید داده‌ها را برای ارزیابی فرضیه‌های خود در مورد اینکه آیا یک اقدام یا ویژگی مشتری منجر به عملکرد یا ویژگی دیگری می‌شود، پردازش کنید. به عنوان مثال، اینکه آیا ثبت نام های مرتبط با تبلیغات خاص منجر به ریزش بیشتر می شود یا خیر.

3. ارزش طول عمر مشتری را محاسبه می کنید. تجزیه و تحلیل دسته ها بر اساس دوره زمانی، مانند گروه بندی مشتریان بر اساس ماه ثبت نام، به شما این امکان را می دهد تا ببینید که مشتریان در طول زمان چقدر برای شرکت ارزشمند هستند. سپس می‌توانید این گروه‌ها را بر اساس زمان، بخش و اندازه تقسیم کنید تا ارزیابی کنید کدام کانال‌های جذب به بهترین ارزش طول عمر مشتری (CLV) منجر می‌شوند.

4. شما قیف تبدیل خود را بهینه می کنید. مقایسه مشتریانی که در زمان‌های خاص، به روش‌های مختلف، با فرآیند فروش شما با شما تعامل داشته‌اند، می‌تواند به شما این امکان را بدهد که ببینید چگونه تجربه مشتری در طول قیف بازاریابی دیجیتال برای مشتریان شما ارزش دارد.

5. تعامل موثرتری با مشتری ایجاد می کنید. با مشاهده الگوهایی در نحوه تعامل دسته های مختلف با شرکت، وب سایت SaaS و محصول خود، می توانید برای تشویق همه مشتریان به انجام وظایف و تعامل موثرتر اقدام کنید.

نحوه انجام تحلیل کوهورت

نحوه انجام تحلیل همبستگی به سوالی که می خواهید به آن پاسخ دهید بستگی دارد. از هر سیستم مدیریت داده ای که استفاده می کنید، اطلاعات زیر ممکن است مفید باشد:

  • ویژگی های دسته: آنچه که دسته را تعریف می کند.
  • معیار پذیرش: اقدامی که باعث ورود به گروه می شود.
  • معیارهای بازگشت: آنچه می خواهید بدانید.

تجزیه و تحلیل کوهورت SaaS – مثال 1

برای مثال تجزیه و تحلیل گروهی SaaS، فرض کنید که شما یک توسعه دهنده بازی های موبایل هستید و می خواهید تعیین کنید که آیا کاربران دستگاه های iOS در سه ماهه گذشته سود بیشتری نسبت به کاربران دستگاه های Android داشته اند یا خیر. از آنجایی که تا این لحظه از منابع یکسانی برای تبلیغ برنامه در هر دو پلتفرم استفاده شده است، تصمیم می‌گیرید ارزش کاربران را در هر پلتفرم با مقایسه میانگین درآمد هر کاربر (ARPU) بین کاربران دستگاه‌های iOS و دستگاه‌های Android اندازه‌گیری کنید.

در این حالت، ویژگی های گروه ها توسط سیستم عامل موبایلی که هر کاربر دارد (iOS یا Android) تعیین می شود. ملاک پذیرش هر دو دسته از کاربران، فعال بودن آنها در 3 ماه گذشته است. معیار بازگشت برای هر دو ARPU یا میانگین درآمد هر کاربر خواهد بود.

فرض کنید معیار پذیرش شما به شما می گوید که گروه iOS 400000 کاربر و گروه Android 500000 کاربر دارد. معیار پذیرش نشان می دهد که گروه iOS دویست هزار کاربر فعال در 3 ماه گذشته و گروه اندروید دویست و پنجاه هزار کاربر فعال داشته است. معیار بازگشت نشان می دهد که گروه iOS دارای ARPU سه دلار است، در حالی که این پارامتر برای گروه Android دارای ARPU دو دلار است.

از این تجزیه و تحلیل، ممکن است به این نتیجه برسید که کاربران iOS کمتر یک بازی را دانلود می کنند، اما سود هر کاربر کمی بیشتر از کاربران اندروید است. بنابراین، ممکن است انتخاب کنید که بودجه بازاریابی شرکت خود را در 3 ماه آینده به تبلیغ نسخه iOS برنامه اختصاص دهید.

تجزیه و تحلیل کوهورت SaaS – مثال 2

به عنوان مثالی دیگر، فرض کنید یک برنامه ردیابی زمان مبتنی بر ابر دارید. دسامبر است و می‌خواهید نرخ حفظ مشتریانی را که از دو کمپین بازاریابی جداگانه به دست آورده‌اید مقایسه کنید: آن‌هایی که پس از یک کمپین ایمیل خودکار در آوریل ثبت‌نام کردند و آن‌هایی که در طول کمپین Google Adwords در ماه می ثبت‌نام کردند.

ویژگی های دسته شما توسط کمپین بازاریابی اختصاص داده شده به مشتری جدید (ایمیل یا AdWords) تعیین می شود. معیار پذیرش برای هر دو تکمیل مراحل ثبت نام است. معیار بازگشت برای هر دو دسته از مشتریان، وضعیت ثبت نام (فعال یا غیرفعال) در ماه دسامبر خواهد بود.

فرض کنید معیار اولیه به شما می گوید که گروه ایمیل 200 مشتری دارد، در حالی که گروه AdWords دارای 300 مشتری است. معیار بازگشت نشان می دهد که گروه ایمیل دارای 100 مشتری فعلی باقی مانده در ماه دسامبر است، در حالی که گروه Adwords دارای 250 مشتری است. نرخ نگهداری برای ثبت نام کمپین های ایمیلی 50٪ و برای ثبت نام کمپین های Adwords 83٪ است.

از این تجزیه و تحلیل، می توانید نتیجه بگیرید که میزان حفظ مشتریانی که برای کمپین AdWords ثبت نام کرده اند، به طور قابل توجهی بالاتر از مشتریانی است که از طریق بازاریابی ایمیلی ثبت نام کرده اند. بنابراین، می توانید انتخاب کنید که کمپین های بازاریابی آینده را بر روی Adwords متمرکز کنید یا حتی با ترکیبی از بازاریابی موتورهای جستجو (SEM) و نمایش استراتژی های بازاریابی برای تجزیه و تحلیل های آینده آزمایش کنید.

اکنون با این اطلاعات، می توانید این تجزیه و تحلیل را با داده های دیگر ارجاع دهید تا بفهمید چرا تفاوت بین دسته ها بسیار زیاد است. برای مثال، ممکن است بخواهید همان تجزیه و تحلیل را روی گروه‌های ثبت‌نام در ماه‌های فوریه، مارس و ژوئن اجرا کنید، یا ببینید افراد در آن دسته‌ها چگونه به مشتری تبدیل شدند.

بینش برای رشد آینده

تجزیه و تحلیل کوهورت می تواند بینش مفیدی را در مورد اینکه چه چیزی برای تعامل، تبدیل و حفظ مشتری بهترین کار می کند، ارائه دهد. این روشی است که صاحبان مشاغل هوشمند باید اغلب به آن مراجعه کنند زیرا به آنها کمک می کند به سؤالات اساسی و پیچیده در مورد پیشرفت و رشد شرکت خود پاسخ دهند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

مطالعه مطالب بیشتر