Когортный анализ ― это один из способов исследования поведения клиентов. Он отражает анализ небольших групп пользователей, совершивших какое-то действие в определенный отрезок времени. К примеру, зарегистрировались на сайте с 5 июня по 24 июня. Они отметились одинаковым действием в одно и то же время, значит мы относим их к одной когорте. В этой статье мы разберемся, как когортный анализ помогает продвигать бизнес в интернете.
Он помогает увидеть полную картину результатов продвижения компании в интернете. Когортный анализ выявляет закономерности в поведении клиентов, открывает недочеты сайта, которые необходимо исправить.
Схожим образом действует другой прием — сегментация. Посетителей разбивают на сегменты по определенным признакам: возраст, пол, территориальное положение. Затем анализируют поведение каждого сегмента и на основе имеющихся данных редактируют стратегию продвижения сайта.
Когорты и сегменты имеют одно принципиальное отличие. В первом случае изучаются данные клиентов с разными характеристиками, но одинаковым поведением. Сегментация же ориентирована на похожих клиентов, но она подразумевает абсолютно разное поведение покупателей.
Функционал для когортного анализа присутствует в Яндекс.Метрике и Google Analytics.
Предположим, что сайт ведет свою деятельность в трех странах СНГ: России, Белоруссии и Армении. Покупателей разделяют на сегменты по территориальному признаку. Анализ показывает, что чаще всего покупают в России.
Мы хотим узнать причину и углубляемся в тему. Далее мы выясняем, что российских покупателей не объединяет какой-то признак, они даже зашли на сайт из разных источников. Почему же тогда в России лучшие продажи?
Применяем когортный анализ. В особенности нас интересует источник посещения интернет-магазина. Для этого создаем три когорты покупателей, к примеру, зашедших в августе. У нас получается:
Анализируем поведение когорт два месяца и наблюдаем, что большинство покупок получено от пользователей, пришедших из контекстной рекламы. Далее обнаруживаем, что она настроена только для России — отсюда и большие продажи. Подключаем контекстную рекламу в Белоруссии и Армении и наблюдаем улучшение продаж в этих странах.
Когортный анализ изучает конкретные действия клиентов и на основе этих данных определяет ошибки продвижения сайта. Это отличный способ оценить эффективность маркетинговых ходов компании.
Когортный анализ проводится в 3 этапа:
Для начала необходимо определиться, что мы будем изучать. Вариантов много — средний чек, приход трафика из соцсетей, время посещения сайта и т.п. Метрики разделяют на две группы:
Метрики тщеславия — количество подписчиков в соцсетях, просмотры страниц, лайки. По факту все эти показатели сами по себе не приносят прибыли, а лишь удовлетворяют эго владельца ресурса. Отсюда и такое название.
Действенные метрики — анализ действия, которое привело к определенному результату. К примеру, приход на сайт через соцсети и совершение покупки. Эти метрики отображают реальный результат маркетинговых действий компании.
При выборе метрики оценивайте, что принесет максимальную выгоду бизнесу. Не пренебрегайте метрикой тщеславия, потому что все эти показатели вполне реально реализовать в прибыль, монетизировать популярность сайта.
Когорта — группа людей, объединенная общим поведением. Как правило, отправной точкой выступают следующие признаки:
Денежные. Оплата товара, первое приобретение на сайте, оформление платной подписки.
Привлечение на сайт. Первое посещение сайта, регистрация на сайте, установка приложения компании.
Это финальный этап когортного анализа, состоящий из анализа собранных данных. Загружаем полученную информацию в Excel или Гугл Таблицы и сравниваем, как менялось поведение клиентов в обозначенной нами срок.
Разберем простой пример. Мы хотим понять, из какой соцсети приходит больше всего клиентов. Для этого отправляем рассылку подписчикам в Инстаграме, ВК и ОК с информацией о распродаже старой коллекции.
Смотрим метрики. В сентябре на сайт пришло 550 человек из ВК, 430 человек из ОК и 770 из Инстаграма. Формируем три когорты и отслеживаем в течение двух месяцев процент клиентов, оставшихся совершать покупки на сайте.
Источник |
Подписчики |
Сентябрь |
Октябрь |
Ноябрь |
ВК |
550 |
100% |
71% |
62% |
ОК |
430 |
100% |
33% |
16% |
Инстаграм |
770 |
100% |
87% |
80% |
550 подписчиков ВК — отправная точка, значит считаем это число за 100%. За два месяца показатель снизился, но 62% — достойный результат, и мы можем сделать вывод, что подписчики в ВК достаточно заинтересованы в покупках товара компании. По той же схеме делаем вывод о покупательской активности подписчиков в ОК и Инстаграме. Таким способом владельцы сайтов могут отсеивать неэффективные методы продвижения сайта.
Бизнес в интернете требует постоянного развития, улучшения действующих процессов и новых подходов. Когортный анализ — хороший способ проверить эффективность продвижения в сети, сделать акцент на самый выгодный источник трафика для сайта. Узнавайте новое и продвигайте свой бизнес в интернете вместе с UMI.CMS.