Kohortas analīze Nozīme
Kohortas analīze ir process, kurā dati tiek sadalīti mazās grupās, ko sauc par kohortām, un tiek izmantoti analīzei. Tie var būt klientu dati no e-komercijas vietnēm, spēļu lietotāju dati vai dati par straumēšanas pakalpojumu abonentiem.
Paskaidrojums
Grupas ir savstarpēji saistītas, tām ir noteikts laika grafiks un tām ir kopīga statistikas iezīme. Kohortas analīze nāk no uzvedības analīzes. Rezultātā viņi palīdz izpētīt klientu uzvedību un uzlabot savu pieredzi.
Piemēram, vietnē YouTube atrodat atbilstošus ieteikumus, jo kāds analizē jūsu skatīšanās preferences. Tas palīdz uzņēmumam jums labi kalpot.
Kohortas analīzes piemērs
Ieskatīsimies dažos detalizētos kohorta analīzes piemēros. Mūsdienās tas ir ieguvis lielu nozīmi, jo uzņēmumi ir tuvinājušies saviem klientiem. Tāpēc mārketinga pētījumos bieži tiek izmantoti šādi analīzes rīki.
Izmantojot kohorta analīzi, mārketinga kampaņas ļauj uzņēmumiem salīdzināt klientus, pamatojoties uz dažādiem faktoriem. Faktori varētu būt klientu tēriņu modeļi, produktu apskats, preferences utt. Salīdzinājums palīdz pieņemt stratēģiskus mārketinga lēmumus.
1. piemērs
Kā piemēru var minēt e-komercijas biznesu, kas ģenerē milzīgus datus par saviem klientiem. Dati svārstās no iegādātajiem produktiem, klientu tēriņiem, vidējā klikšķu skaita, produktu vērtējumiem, preču atgriešanas un citiem rādītājiem.
E-komercijas uzņēmumu veiktā kohorta analīze viņiem parādīs uzvedības modeļus klienta dzīves ciklā. Tas palīdz sagatavot stratēģijas, kas labāk orientētas uz klientiem, lai veicinātu klientu noturēšanu un iesaistīšanos.
2. piemērs Vēl viens piemērs ir tas, kad esošie lietotāji tiek izsekoti un salīdzināti dažādos periodos. Nejauciet kohortas ar segmentiem. Segmenti nav definēti pēc laika perioda.
Apskatiet šo ilustrāciju:
Šajā piemērā tīmekļa lapas īpašnieks vēlas novērtēt trafiku savā tīmekļa vietnē un tā radītos ieņēmumus. Daži apzīmējumi ir šādi:
- 1. sērija - ieņēmumi no jauniem lietotājiem
- 2. sērija - veco lietotāju ieņēmumi
- 3. sērija - mēneša ieņēmumi (pievienojiet pirmo un 2. sēriju)
Šajā attēlā tīmekļa lapas īpašnieks veic analīzi, klasificējot kohortas pēc laika.
Pēc tam viņš, pamatojoties uz savu analīzi, veic šādas klasifikācijas.
- Kohorti laika posmā no augusta līdz oktobrim ir uzkrājuši lielākos ieņēmumus jauno lietotāju segmentā (proporcionāli mēneša ienākumiem)
- Jaunākajiem lietotājiem segmentā laika posmā no janvāra līdz martam ir viszemākie ieņēmumi.
- Neskatoties uz lielākiem ieņēmumiem no jauno lietotāju kohortām, mēneša ienākumi nepieauga, jo vecie lietotāji maksāja maz.
Šī diagramma sniedz tīmekļa vietnes īpašniekam noderīgus modeļus, kas var palīdzēt viņam veikt stratēģiskas uzņēmējdarbības izmaiņas.
Kā veikt kohortas analīzi?
To var aizpildīt tālāk aprakstītajā veidā.
# 1 - nosakiet analīzes mērķi
Tāpat kā lielākajai daļai analīzes, arī kohorta analīzei ir jādefinē noteikti mērķi, kas tai jāpilda. Piemēri varētu būt vietnes radīto ieņēmumu atrašana. Vai arī sarežģīti jautājumi, piemēram, tīmekļa lapu trafika uzlabojumu stratēģēšana.
# 2 - Izstrādājiet metriku, kas saistīta ar mērķiem
Pēc noteiktā analīzes mērķa sasniegšanas analītiķim jāmeklē piemērota metrika. Dati tiek atdalīti, izmantojot metriku, kas nosaka arī kohortu pazīmes. Daži vienkārši metrikas piemēri ir paturēto klientu skaits, pārdoto biļešu skaits, radītā maksa par lietotāju utt.
# 3 - nosakiet, vai visi kohorti ir nepieciešami
Ja pētījums ir par klientu noturēšanas līmeņa noteikšanu tīmekļa vietnē, analītiķim būtu atbilstoši jānosaka, kura klientu grupa vislabāk atbilstu pētījuma mērķim. Pieejamās iespējas var būt no noteiktiem veciem klientiem, jauniem klientiem, vienreizējiem klientiem utt.
# 4 - Veikt analīzi
Pēc rūpīgas iepriekš minēto darbību veikšanas analītiķis var sākt veikt savu analīzi. Atkārtoti ņemot to pašu piemēru. Tīmekļa lapas īpašnieks var pārliecināties, kā viņa tīmekļa lapai veicies dažādos rādītājos noteiktā laika periodā. Tie varētu būt klienta viedokļi, klientu noturēšana, aicinājums uz darbību utt.
Veicot šo analīzi, analītiķim jābūt uzmanīgam, nosakot pētījuma praktisko ieskatu. Pētījums vienmēr sniegs patiesu priekšstatu. Esiet piesardzīgs un neuzņemieties nevienu aizspriedumu, kas varētu kavēt atradumu objektivitāti.
# 5 - Sagatavojiet un pasniedziet rezultātus
Pierakstiet analīzes rezultātus atbilstošā formātā. Tie var būt diagrammas, tabulas vai apkopots teksts. Analīzes rezultāti skaidri jāpaziņo citiem.
Ieguvumi
- Kohortas analīze piešķir lietotājiem precizitāti un efektivitāti, kad viņi nošķir lielus datu kopumus.
- Dati nāk ar dažādu šķirni, kas apgrūtina to vieglu klasifikāciju. Pēc savas būtības šī analīze ir līdzeklis šīs problēmas risināšanai.
- No uzņēmējdarbības mērķa tas palīdz mārketinga un pārdošanas komandām klasifikācijā. Viņi var viegli klasificēt savus klientus, pamatojoties uz viņu iesaistīšanos gadu gaitā. Tātad tas palīdz viegli un ātri pieņemt lēmumus.
Ierobežojumi
- Aizspriedumi - lielākajai daļai analītiķu piemīt kāda veida aizspriedumi vai aizspriedumi. Pētījums var zaudēt objektivitāti, ja tas kļūst par analītiķu aizspriedumu upuri. Aizspriedumi varētu būt izvēles neobjektivitāte, lēmumu neobjektivitāte, personiskā aizspriedumi utt.
- Šāda veida analīzei var izmantot tikai statistikas datus.
- Īpašības jānosaka noteiktā laika periodā.
Key Takeaways
- Kohorta analīze ir datu klasificēšanas process dažādās grupās, ko sauc par kohortām. Grupām ir kopīgas iezīmes, un tās nosaka noteikts laiks.
- Pēc tam grupas tiek rūpīgi analizētas, izmantojot noteiktus rādītājus.
- Kohortas analīze ir svarīgs mārketinga rīks, kas tiek izmantots, lai labāk mērķētu klientus.
