Для понимания целевой аудитории компания стремится разделить ее на группы и изучить отличительные особенности. Применяется сегментация: потенциальные покупатели делятся по географическому, возрастному признаку. Или — исходя из причин совершения покупки.
Но есть и другой, не менее практичный вид анализа — когортный анализ в маркетинге. Здесь покупатели делятся на основании периода, во время которого они взаимодействовали с брендом. Во время деления ЦА на сегменты они сравниваются между собой по одной итоговой метрике. При когортном анализе сравнивается изменение этой метрики.
Когортный анализ: основные определения в маркетинге
Когортой называют группу лиц, которая совершила одно и то же действие. Чтобы объединить людей в когорту, заранее задаются временные рамки. Действие должно происходить в заданный период, иначе человек не может быть отнесен к группе.
Главное отличие от сегмента — количество признаков, по которым объединяются люди в группу.
СЕГМЕНТ | КОГОРТА |
Все лица, купившие на сумму свыше 10 тысяч рублей в период с 1 до 31 января |
Все лица, совершившие покупку с 1 по 31 января |
Выбрав один временной интервал, объединив покупателей в группу, маркетолог фирмы работает с данными. Вот что он может сделать:
- выбрать иной признак. Вместо покупки в заданный период это может быть первое посещение магазина или сайта, регистрация, указание электронного почтового адреса для получения рассылки;
- выбрать период. Не обязательно формировать группу на основании одного календарного месяца. Это может быть неделя, день, квартал — в зависимости от общего количество продаж в фирме и ее целей;
- выбрать срок, во время которого проходит наблюдение за группой;
- выбрать показатели, которые будут анализироваться.
Для анализа используется один из сервисов Google — Google Analytics. Сервис делает подробную выборку. Он автоматически составляет таблицу с данными. Учитывают ключевые понятия:
- сумма прибыли от клиентов за период;
- средняя сумма, которую получил продавец с покупок одного человека;
- усредненное количество посещений сайта одним клиентом;
- среднее время, которое провел посетитель на сайте;
- примерное количество транзакций на каждого посетителя;
- общее число просмотров и заходов на сайт;
- изменение количества всех посетителей сайта внутри заданных временных рамок.
С помощью когортного анализа можно заметить, как с течением времени менялась частота покупок и средний чек. Например, можно понять, как меняется поведение новых клиентов после первой покупки — они возвращаются к продавцу, покупают больше или меньше.
Анализ необходим во всех сферах бизнеса, где доход зависит от количества клиентов. Для любого онлайн-бизнеса страшен отток клиентов: не только уменьшение числа уникальных посетителей сайта, но и сокращение времени, проведенного на сайта, отписки от рассылок.
Для чего нужен когортный анализ в Google Analytics
Зная, какие данные содержит когортный анализ аудитории, можно использовать его в нескольких целях.
Маркетолог выбирает показатели, которые будут показаны в таблице Google. Дальнейшая работа зависит от того, как маркетолог будет использовать данные.
Работа осуществляется по алгоритму:
- Собирается когорта — посетители, впервые пришедшие на сайт за определенный месяц.
- Люди классифицируются по каналам, из которых они узнали о сайте.
- Анализируется поведение каждой подгруппы — какая доля посетителей вернулась на ресурс повторно, сделала заказ.
Чтобы расчеты были эффективнее, маркетологи рекомендуют изучать каждый месяц отдельно. В результате получается два коэффициента: удержания клиента и повторных покупок.
После анализа маркетолог или руководитель фирмы имеет полные данные о состоянии каждого канала привлечения. Эффективные каналы заслуживают дополнительных финансовых вложений. Если в одном канале наметился несущественный спад активности — пора найти способ, как подогреть аудиторию. Те каналы, которые приводят на сайт мало лидов (например, это нецелевой трафик), должны быть модернизированы или удалены полностью. Нужно менять рекламу или вовсе отключать их.
Прогноз поведения клиентов в будущем
Вторая цель использования этого метода — прогноз LTV, пожизненной ценности клиента. Обычно этот показатель сложно прогнозировать. Ведь продавец не знает, как долго клиент покупать в этом магазине, насколько крупными будут покупки. Ведь именно от этого зависит, насколько окупятся затраты.
С помощью анализа можно предсказать LTV таким образом:
- Выбрать старт отсчета. Покупатели, которые впервые совершили покупку два года назад.
- Проверить количество чеков от покупателей.
- Рассчитать показатель ARPU.
Далее необходимо вновь собрать когорту. Месяц начала покупок должен отличаться. Затем дублируются шаги 2 и 3. В результате маркетолог имеет сводную таблицу, в которой указаны LTV клиентов, которые начали совершать покупки 24 месяца назад, 21 месяц назад, 18 месяцев назад и тд. Маркетолог получает возможность рассчитать медиану LTV и предсказать, как будут вести себя новые клиенты.
Некоторые специалисты на этом не заканчивают анализ. Если в сравнительной таблицы замечен спад LTV, стоит провести анализ каналов привлечения. Среди них есть «слабый» канал, который требует модернизации, вложений.
Оценка ROI рекламы с помощью когортного анализа
Когда посетитель впервые приходит на сайт, он видит оффер. Обычно покупатель проходит по воронке продаж, прежде чем совершает покупку. Если воронка большая, то ближе к ее финалу сложно оценить эффективность тех каналов, по которым клиент пришел изначально. А значит, что и выводы, сделанные на основе неточного анализа, будут ошибочными.
Поэтому стоит проводить когортный анализ в Google Analytics. Он проводится следующим образом:
- В отдельную группу собираются люди, попавшие на сайт в определенный период через один из каналов.
- Вычисляется ROI этой группы в стартовый месяц.
- Вычисляются показатели по каждому из последующих месяцев. Удобнее сделать это отдельно.
- Показатель сравнивается по месяцам.
Анализ наиболее эффективных медиаисточников
Если сайт имеет мобильное приложение, то обычно фиксируется только количество скачиваний и установок. Узнать, откуда пришли пользователи, сложно. А значит, сложно понять, какие медиаисточники стоит активно использовать в дальнейшем.
В одну группу собирают пользователей, установивших последнюю версию приложения. А затем группа сегментируется по каналам привлечения. Удобнее всего составить сводную таблицу. По ней можно анализировать, как меняется популярность разных источников по дням, неделям. Те источники, которые показывают стабильное количество привлеченных людей, можно оставить и подогреть аудиторию. В канал-лидер — добавить дополнительное финансирование. В сводной таблице будут видны аутсайдеры, от которых можно отказаться.
Проверка А/В-тестов
При запуске нового сайта проводится А/В-тестирование. Веб-разработчик меняет отдельные элементы, делит посетителей на группы и показывает им разные варианты страниц. Затем маркетолог смотрит на конверсию, чтобы оставить наиболее эффективные блоки и дизайн.
Тестирование покажет, как зависит конверсия от отдельных элементов на сайте. Но оно не покажет, как может меняться поведение пользователей сайта в перспективе нескольких месяцев или лет. Чтобы понять это, нужно работать по такой схеме:
- Предложить посетителям сайта В-версию с новой кнопкой, дополнительным блоком.
- Выделить когорту, в которой собраны только те уникальные клиенты, которые пользовались новой версией сайта.
- Выделить вторую группу, состоящую из посетителей старой версии сайта.
- Сравнить конверсию с А и В версий сайта.
Заключение
Когортный анализ в Google — не самый популярный инструмент в маркетинге. Он уступает обычному сегментированию клиентов. Однако если использовать его умело, можно получить ценные данные для развития бизнеса. Кроме тех целей, которые указаны выше, анализ можно применять, чтобы узнать и другие цифры. Если правильно провести анализ, получится понять, в какие дни недели или в какое время суток приходит больше всего активных посетителей.
Вот еще несколько задач, которые может решить анализ:
- выявить сезонность — чем отличается поведение клиентов, пришедших в новогодние праздники, от клиентов, пришедших весной?
- понять, как видит отдельная когорта маркетинговое сообщение;
- понять, зависит ли лояльность клиентов от канала, по которому он узнал о фирме;
- понять, насколько привлекательным находят товар новые потребители;
- какова средняя стоимость показа рекламы, как она меняется с течением времени.
Ключевое преимущество метода — простота. Для получения информации потребуется стандартный инструмент Google Sheets. Сервис автоматически формирует таблицу с необходимыми показателями.