¿Qué es el análisis de cohorte?
Consideremos en detalle la definición de "análisis de cohorte". El concepto de "cohorte" se remonta al siglo II a. C. Designaron una de las principales unidades tácticas del ejército romano. La traducción literal de la palabra es un lugar vallado.
En el contexto de este artículo, se refiere a un segmento de la audiencia objetivo o un grupo de personas que realizaron una acción en un determinado período de tiempo (por ejemplo, 1 o 5 de julio). El rasgo temporal es muy importante, ya que es lo que distingue a una cohorte de un segmento simple.
Los usuarios se agrupan en un grupo basado en características comunes, experiencia y tiempo. Pero debemos entender que con el tiempo, los atributos generales de las personas pueden cambiar mucho. Por ejemplo, hoy un cliente compró galletas de jengibre, una semana después ordenó llantas de automóviles y un mes después compró un bote.
Las cohortes en marketing no representan un público objetivo homogéneo: recién llegados a un sitio o servicio, usuarios habituales, visitantes temporales, etc. A primera vista, parece que estos son grupos completamente diferentes, pero utilizando esta herramienta, los especialistas en marketing los combinan en varias cohortes (el ejército romano constaba de 10).
Por ejemplo, un usuario llegó al sitio por publicidad contextual el 17 de julio y compró una ventana. Se puede incluir en tres grupos a la vez:
- Usuarios que vinieron de publicidad contextual. Ayuda a determinar la efectividad del contexto en comparación con otros canales de adquisición de clientes.
- Clientes que compraron una ventana en julio. Le permite determinar la estacionalidad de las ventas.
- Compradores de los bienes "ventana". Ayuda a determinar la demanda de un producto específico de diferentes grupos de audiencia objetivo.
La esencia del análisis de cohortes es combinar clientes (usuarios, visitantes) en grupos de acuerdo con las mismas características o atributos y rastrear su comportamiento a lo largo del tiempo.
¿Qué se puede hacer con el análisis de cohorte?
Analizar el comportamiento del usuario a lo largo del tiempo proporciona información valiosa sobre la efectividad de las campañas publicitarias. En particular, es posible determinar el impacto de diferentes herramientas de marketing en los indicadores clave del negocio: LTV, conversiones, ROI, tasa de retención, CAC, etc. Veamos algunos ejemplos ilustrativos de la práctica de lo que se logró mediante el análisis de cohortes.
Evaluación precisa de la efectividad publicitaria.
No todas las personas toman la decisión de comprar rápidamente. Alguien duda, alguien no ha decidido completamente si realmente necesita el producto o no, alguien quiere considerar opciones alternativas en otras tiendas, etc. Es decir, un cliente potencial que ha venido hoy, por ejemplo, de la publicidad contextual, puede no tomar inmediatamente la acción específica.
Debido al largo ciclo de ventas, los especialistas en marketing no siempre pueden evaluar objetivamente la efectividad y el retorno de la inversión de los canales publicitarios. Veamos un pequeño ejemplo del valor del uso del análisis de cohortes.
Por ejemplo, en febrero de 2020, lanzamos publicidad contextual en Yandex. Pasado un mes, decidimos analizar los primeros resultados, calculamos el ROI y resultó ser inferior al 100%. Un vendedor sin experiencia decidirá "enrollar" el anuncio o rediseñar los anuncios.
Pero si combina los clientes potenciales que vinieron de esta campaña publicitaria en una cohorte y mira los resultados después de unos meses, puede ver números completamente diferentes:
¡A algunos compradores les tomó 5 meses tomar una decisión! El seguimiento del comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo permitió evaluar con mayor precisión la efectividad de una campaña publicitaria. Tal "imagen" es más típica para una empresa con un ciclo de ventas largo y / o productos caros.
Encontrar y retener clientes leales
Puede averiguar qué canales de publicidad están generando los clientes más leales. Por ejemplo, creemos una cohorte de usuarios con la primera autorización de febrero a julio y dividámosla en grupos más pequeños según el canal de adquisición. Luego, cada mes, evaluamos los grupos de acuerdo con la tasa de retención o las tasas de compra repetida.
Estos datos facilitan la identificación de las mejores fuentes de clientes leales. Por lo tanto, podemos continuar invirtiendo más dinero en ellos y hacer crecer nuestra base de clientes leales más rápido.
El análisis se lleva a cabo constantemente para determinar los puntos de "calentamiento" de la audiencia. Por ejemplo, uno de los coeficientes de una fuente popular comenzó a disminuir. Se envía una carta a los usuarios del grupo con un descuento personal (cualquier otra acción es posible) y el coeficiente vuelve a crecer. Es difícil realizar tal truco con alta precisión sin un análisis de cohorte.
Pronosticar y aumentar el LTV
LTV (Valor de por vida) es el valor de por vida del cliente o los ingresos recibidos de él durante todo el período de cooperación Por lo general, este indicador se calcula después del final del trabajo conjunto.
Pero nada le impide estimar el LTV para cohortes individuales durante un cierto período de tiempo (por ejemplo, durante un mes) y predecir el indicador para períodos posteriores.
También puede comparar el valor de por vida de los clientes y el costo de adquirirlos a través de canales publicitarios. Por lo tanto, recibirá información sobre los períodos de recuperación de la inversión de los canales y comprenderá en cuál vale la pena invertir más recursos.
Pruebas A / B
Las pruebas A / B se utilizan para probar ideas e hipótesis. Por ejemplo, supongamos que decidió actualizar el texto de una página de ventas. Como parte de las pruebas, realiza dos opciones (con el contenido anterior y el nuevo) y envía una parte de la audiencia a la versión actualizada para evaluar la conversión. Vea en qué caso es más alto y tome una decisión sobre otras acciones.
Los problemas de las pruebas A / B en esta situación son la incapacidad de predecir a largo plazo. El análisis de cohorte puede ayudar a eliminar la brecha. Un mes después del final de las pruebas, cree un informe sobre los usuarios que ingresaron por primera vez al sitio a través de la página de destino actualizada y compare las métricas con la cohorte de personas que no vieron el nuevo texto.
La diferencia resultante es el impacto real del texto actualizado en las conversiones. Esto lo ayudará a comprender el efecto a largo plazo de su decisión.
Análisis de la efectividad de una aplicación móvil.
El análisis de cohortes se usa ampliamente cuando se implementan nuevas versiones de aplicaciones. Se utiliza para estimar la tasa de retorno del usuario (tasa de retención). Además, los especialistas en marketing utilizan una herramienta para analizar los canales publicitarios más efectivos. Y estos no son los únicos ejemplos del uso de cohortes en el trabajo en aplicaciones móviles: todo está limitado por la imaginación y las habilidades analíticas.
¿Dónde se usa el análisis de cohorte?
La sección anterior describió algunos ejemplos del uso de la herramienta, pero ¿en qué áreas se usa más comúnmente? Es principalmente útil en empresas vinculadas a la cantidad de clientes. La rotación de usuarios afecta más su rentabilidad.
No se niegue a utilizar análisis de cohortes y organizaciones con una gran cantidad de clientes habituales. Lo envían a evaluar acciones de marketing, cuyos resultados permiten mejorar las campañas publicitarias y reasignar correctamente el presupuesto.
En general, el uso del análisis de cohortes es útil para cualquier negocio. Pero además, consideraremos varias de las aplicaciones más populares.
Formación de un retrato del cliente objetivo.
Al recopilar información de diferentes cohortes sobre usuarios, con el tiempo puede construir un retrato preciso de su público objetivo. Evaluación de lealtad, estacionalidad, preparación para compras en línea, etc. - Todo esto le permite comprender quién está interesado en el producto y lo compra con mayor frecuencia.
Aumento de conversión
A menudo, la prueba dividida se usa para probar hipótesis e ideas. Sí, da ciertos resultados para tomar decisiones objetivas, pero el análisis de cohortes en este sentido es mejor y proporciona datos más precisos, ya que se consideran diferentes grupos de la audiencia objetivo.
La prueba A / B también es una herramienta útil, pero evalúa un indicador, y el análisis de cohortes "trailer" extrae información sobre dos parámetros más: tiempo y lugar.
Por ejemplo, determinamos el color óptimo de un botón en una página de destino de venta. Las pruebas divididas han demostrado que el 45% de los clientes tienen más probabilidades de hacer clic en verde y el 55% en azul.
Conectamos la cohorte por mes (hora) y lugar y descubrimos que es mejor que los clientes potenciales de Sochi hagan clic en el botón verde, porque ya están cansados del color azul del mar, lo han estado viendo toda su vida.
Este es un ejemplo simple pero claro de una mejor comprensión del público objetivo mediante el uso de análisis de cohortes. Los datos más profundos lo ayudan a generar más ideas y hacer crecer su negocio más rápido.
SaaS
En proyectos en la nube, el análisis de cohortes se utiliza para optimizar el ciclo de ventas. Digamos que hay un servicio con un período de prueba, una versión de prueba y tarifas pagadas. La gerencia de la compañía monitorea métricas clave: ingresos y gastos. Las cohortes están formadas por usuarios del período de prueba y la versión de prueba.
Luego, un analista ingresa al trabajo, quién determina: quién a menudo cambia a versiones pagas, qué tarifas eligen, salidas de usuarios por ciertos períodos, etc. Todo esto es información valiosa para ayudarlo a optimizar el ciclo de ventas y maximizar los ingresos de su servicio SaaS.
Indicadores clave del análisis de cohorte
A medida que aprenden a usar el análisis de cohortes, se alienta a los analistas a considerar todas las métricas posibles para obtener experiencia práctica. Pero en el trabajo real, para lograr la máxima eficiencia, se centran en los indicadores objetivo (más importantes).
No existe un conjunto universal de métricas; la elección de la lista depende del producto específico y de la industria empresarial. Sin embargo, hay una serie de indicadores que se consideran en la mayoría de los casos:
- Punto de control (Stick Point). El monto de la compra, después del cual es más probable que el cliente pase a la categoría "permanente".
- Canales de atracción. Determine las fuentes más efectivas de nuevos clientes potenciales.
- Los usuarios cambian de una versión de prueba de un producto a una versión paga. El análisis de cohorte ayuda a determinar los grupos de los que los clientes "gratuitos" más a menudo se convierten en "pagos".
- Repetir compras. El indicador indica que al usuario le gustó la calidad del producto y está listo para pagarlo en el futuro.
El trabajo del analista no es solo organizar el análisis de cohortes y evaluar los resultados obtenidos, sino también determinar los indicadores objetivo. Si elige métricas que son irrelevantes para un negocio en particular, los datos recopilados serán inútiles y no se utilizarán para mejorar el rendimiento de la organización.
¿Qué se necesita para un análisis de cohorte?
Antes de realizar un análisis de cohorte, se determinan cuatro parámetros:
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- : ROI, Retention Rate, LTV ..
Estos cuatro parámetros son los pilares del análisis de cohortes y se determinan cuando se trabaja en cualquier sistema.
Tenga en cuenta que el primer y el último parámetro están interconectados: el atributo se determina después de la selección del indicador clave analizado. Por ejemplo, al evaluar la tasa de repetición de compras, la "primera compra" se selecciona como una característica.
Pero, de nuevo, no te metas en un marco rígido, porque cada proyecto es individual. El analista se guía por su propia experiencia, conocimiento y herramientas de trabajo.
Por cierto, puede haber varios signos. Las cohortes se crean de acuerdo con las necesidades actuales de la empresa y el próximo análisis. El analista también determina los parámetros segundo y tercero en función de las tareas que se le asignan.
¿Cómo realizar análisis de cohorte en Google Analytics?
Hablemos de una herramienta que lo ayuda a realizar análisis de cohorte. El más adecuado para los novatos es Google Analytics. Para comenzar, vaya a la página del sistema -> "Audiencia" -> "Análisis de cohortes".
En la parte superior, puede configurar los cuatro parámetros principales, que se discutieron en la sección anterior del artículo.
Hasta ahora, el sistema está en pruebas beta, por lo que las funciones están disponibles con restricciones:
- las cohortes se forman solo en la primera visita (signo);
- un análisis: un indicador (14 disponibles en total);
- tamaño de la cohorte: día, semana, mes (estándar);
- período de informe por días - 30 días, por semanas - 12 semanas, por meses - 3 meses (no puede elegir la duración usted mismo);
- no puede filtrar datos por parámetros, solo está disponible el uso de segmentos.
A pesar de las limitaciones significativas, el sistema ya es adecuado para su uso completo. Una vez finalizadas las pruebas beta, los analistas podrán realizar análisis de cohortes de proyectos en línea de manera automatizada.
También está disponible una visualización del indicador analizado: en la configuración del proyecto hay un gráfico para todos los usuarios y tres grupos para elegir.
En nuestro caso, de acuerdo con el gráfico, entendemos que la tasa general de retención de clientes es de 1.49%, y para el grupo de usuarios que visitaron el sitio por primera vez entre el 31 de mayo y el 6 de junio, es de 1.75%. Debajo del gráfico hay una tabla de resumen con datos para cada cohorte para todo el período del informe. Es idéntico al que se muestra al principio del artículo, solo que aquí se genera automáticamente y no por "bolígrafos" en Excel.
En esta etapa de desarrollo, el sistema es adecuado para analizar pequeños proyectos. Puede realizar cambios en el servicio, mejorar las ofertas para los clientes, etc. y rastrear las tasas de retención de clientes. Si crece, entonces se están tomando las decisiones correctas.
¿Qué servicios hay para compilar informes de cohortes?
Consideremos otros servicios que generan informes sobre análisis de cohortes. Se encuentran en muchos sistemas publicitarios y analíticos, por lo que a menudo es difícil para un analista novato elegir la mejor opción. AppsFlyer
ofrece configuraciones más flexibles (en comparación con Google Analytics) para marketing móvil : se pueden incluir varios filtros en el informe a la vez, lo que le permite obtener información más valiosa. Para no perder mucho tiempo analizando grupos pequeños, establecen un límite en la cantidad de usuarios. Los desarrolladores de aplicaciones usan AppMetrica y Adjust para analizar las devoluciones de nuevos usuarios. En el segundo servicio, es posible agregar un segundo indicador al informe (por ejemplo, el número de sesiones por usuario):
Otro sistema popular para el análisis de cohortes de aplicaciones y sitios web es Kissmetrics. Una característica distintiva es la capacidad de formar una cohorte basada en dos características a la vez. Por ejemplo, los clientes que visitaron el sitio y realizaron una compra por un monto de 1,000 rublos o más.
También en Kissmetrics , las agrupaciones están disponibles de acuerdo con varios criterios (no solo por tiempo), por ejemplo, por lugar de residencia, fuente de tráfico, etc. Un ejemplo de un informe en este sistema:
Como puede ver, hay muchos sistemas para trabajar con informes de cohortes. Pero dado que esta dirección solo está ganando popularidad, muchos están trabajando en modo beta y con restricciones. Por lo tanto, los analistas en grandes proyectos tienen que interactuar con herramientas menos automatizadas, una de las cuales se discutirá a continuación.
Hojas de cálculo de Google
Puede crear un informe de cohorte basado en datos de Hojas de cálculo de Google utilizando una tabla dinámica. Para hacer esto, debe recopilar los datos iniciales y agregarlos a las Hojas de cálculo de Google en este formato:
Observe el formato especificado: en la primera columna - el período de formación de la cohorte (semana de registro), en el segundo - períodos posteriores (semanas de transacciones) y en la tercera - datos sobre el indicador en consideración (número de compras).
Tabla dinámica
La tabla dinámica es la forma más fácil y rápida de crear un informe de cohorte basado en los datos sin procesar, que, por cierto, ya debería haber agregado a Google Sheets.
Seleccione el rango de datos deseado, abra la pestaña Datos y seleccione Tabla dinámica. El panel de configuración aparecerá a la derecha:
Realice la siguiente configuración:
- "Cadenas" - una semana de registro;
- "Columnas": la semana de la transacción;
- Los "valores" son compras.
Aplique formato condicional para que el informe sea "legible". Debería obtener algo como la siguiente tabla dinámica:
Se tarda unos minutos en crear un informe, pero proporciona una gran cantidad de información valiosa. Luego, el analista ingresa al trabajo, "lee" los datos, saca conclusiones y toma decisiones.
El análisis de cohortes es una herramienta indispensable para el analista moderno. Su uso proporciona información más valiosa para el desarrollo de productos que, por ejemplo, las pruebas A / B. Pero, en general, el alcance de la aplicación de cohortes es bastante amplio y un analista competente puede adaptar su uso para diferentes tareas.
No se requieren herramientas especiales y conocimientos especiales para realizar análisis de cohortes. La mayoría de los sistemas analíticos modernos automatizan la recopilación de datos y los informes. Queda para que el analista interprete correctamente los datos recibidos y los use para el desarrollo del producto.
Si no es posible interactuar con ningún sistema de análisis, use las herramientas disponibles: Hojas de cálculo de Google y tablas dinámicas. Este artículo proporciona una descripción detallada de cómo preparar un informe con su ayuda.