Бизнес готов вкладываться в рекламу только при условии получения прибыли в будущем.
Реклама будет успешной, если до ее запуска правильно определена целевая аудитория, изучены ее боли и поведение. Но аудитории различаются между собой. Если их исследовать «оптом», то результаты будут ошибочными. Отслеживать поведение групп покупателей на сайте поможет когортный анализ. Рассмотрим, что он из себя представляет, какие данные можно получить с его помощью и как грамотно их использовать.
Поведение потребителей можно отслеживать при помощи когортного анализа. Он показывает действия отдельных групп покупателей (когорт) в определенное время. Например, в течение месяца, недели или даже дней.
Если пользователи подписались на новости в период с 15 по 25 августа, то их можно объединить в одну когорту, потому что у них произошли одинаковые события:
подписка на новости;
подтверждение согласия на получение рассылки в определенную дату — с 15 по 25 августа.
Исследования когорт показывают полную картину продвижения, помогают отследить закономерности, результат рекламных кампаний. После анализа можно найти ошибки в рекламной кампании и быстро исправить их.
Читайте также:
Как продвигать интернет-магазин самому
Примерно по такому же принципу работает сегментация, когда пользователей разделяют по определенному признаку: области проживания, возрасту, интересам. А потом отслеживают поведение представителей определенного сегмента. Позже, ориентируясь на это, корректируют маркетинговую стратегию.
В чем главные отличия:
Когортный анализ покажет, как себя ведут покупатели с разными характеристиками, но идентичным опытом, то есть те, кто выполнил аналогичное действие в установленный промежуток времени.
Сегментация покажет конечный результат действий клиентов со схожими характеристиками, которые они совершали в разное время.
Например, фабрика с условным названием «Комфорт» занимается продажей ортопедических матрасов собственного производства. Это довольно крупная компания, у которой целая сеть онлайн-магазинов: их товары продаются не только в России, но и в соседних странах — Беларуси, Украине. Всех клиентов можно разделить по территориальному признаку.
Данные проведенного анализа показали, что больше всего заказов делали покупатели из России. Но почему так происходит? Для этого аналитики разделили пользователей по когортам, установили временной промежуток — один месяц. Исследования показали:
часть клиентов купили продукт благодаря контекстной рекламе;
часть — благодаря рассылке;
часть — пришли через рекламу в соцсетях.
Позже аналитики увеличили временной период и заметили, что больше всего покупателей приводит контекстная реклама. Анализ показал, какой из инструментов оказался эффективнее.
Но контекстная реклама была доступна только жителям РФ, что и стало причиной увеличения продаж в этой стране. После того, как ее настроили и для других регионов, продажи выросли и там.
Читайте также:
Как провести контекстную кампанию для интернет-магазина
Если бы руководитель не провел когортный анализ, компания могла бы потерять зарубежных покупателей. Скорее всего, интернет-магазин отказался бы от них, направив основные усилия на российскую аудиторию.
Когортный анализ нужен любому бизнесу:
Компаниям, которые зависят от количества клиентов, то есть тем, где отток покупателей сильно скажется на прибыли.
Компаниям, имеющим значительное количество постоянных клиентов. Им анализ помогает рациональнее распределять рекламный бюджет.
В чем поможет когортный анализ. После исследования можно найти болевые точки бизнеса, исправить ошибки и увеличить прибыль
Информация, собранная из разных когорт, помогает составить портрет ЦА. Оценивается лояльность клиентов, их готовность делать покупки. Так можно понять, кто именно и когда интересуется продуктом, покупает его.
Читайте также:
Как удержать клиентов на сайте
Проверить маркетинговые гипотезы и оценить реакцию клиентов на изменения сайта можно при помощи сплит-тестирования (А/В-тестирования), когда разработчик вносит небольшие изменения на веб-странице или лендинге, разделяет пользователей на группы, которым показывают разные варианты страницы. Затем специалисты исследуют конверсию и проверяют, какая версия изменений оказалась результативнее.
Такой метод дает объективный результат, но он не покажет, как меняется поведение пользователей за заданный период времени. Для этого и нужен когортный анализ.
Читайте также:
Как время публикации в Инстаграм влияет на популяризацию бренда
Например, есть облачный продукт, в котором имеется платная версия с разными тарифами и пробная (триал-версия — условно-бесплатная, которая предоставляется на какое-то время или на установленное количество запусков программы). По этому продукту отслеживаются ключевые метрики (доходы, расходы) и составляются когорты из пользователей пробной и полной версий.
Затем анализируют, кто чаще покупает платные версии, какими тарифами пользуются при этом, а кто остается на бесплатном продукте или вообще уходит. Это важные сведения, которые помогут оптимизировать цикл продаж SaaS-сервисов и увеличить их прибыль.
Читайте также:
Мобильная версия сайта и адаптативная верстка: что выбрать
Посещение сайта — это не гарантия покупки. Пользователь может какое-то время просто осматриваться, сравнивать цены этого магазина со стоимостью аналогичного товара на сайтах конкурентов, думать или банально ждать зарплату.
Если пользователей, пришедших на сайт по рекламе, объединить в когорту, то можно увидеть, сколько времени проходит с момента первого знакомства с сайтом и его ассортиментом до совершения покупки.
LTV (показатель пожизненной ценности клиента) — один из наиболее важных маркетинговых показателей. С его помощью можно понять, как сильно заинтересован клиент в продукте, который реализует интернет-магазин.
Ориентируясь на LTV можно вычислить величину прибыли, которую получит магазин за все время сотрудничества. Исследования помогут рассчитать LTV за определенный промежуток времени и сделать прогноз возможного дохода.
Читайте также:
Как провести финансовый анализ интернет-магазина
Выводы делают на основании данных о том, с какого канала пришли клиенты в установленный временной промежуток. Затем аналитики рассчитывают коэффициенты удержания и повторных покупок.
Полученные результаты помогают понять, какие каналы привлечения клиентов были наиболее перспективны и почему именно им нужно уделять внимание.
Когортный анализ проводится в несколько этапов: сначала выбирают метрики, которые будут изучать, затем подбирают когорту. Последняя ступенька — это сам анализ полученных данных и формирование выводов.
Когортный анализ проводится в несколько этапов
Универсального набора метрик не существует. Все показатели, которые будут нужны при анализе, зависят от продукта, реализуемого в интернет-магазине, а также от самого бизнеса.
Условно метрики, которые можно использовать для анализа, можно разделить на две подгруппы:
Метрики действия — то есть те, что отражают конкретные действия пользователей. Например, покупка товара или переход клиента с пробной версии на платную.
Метрики тщеславия (vanity metrics) — то есть те, которые напрямую не влияют на бизнес-процессы. К ним относятся метрики, фиксирующие количество репостов и лайков в соцсетях, количество просмотров, подписок.
Выбор нужных метрик будет зависеть от того, что именно нужно оценить аналитику. Например, оценить изменение конверсии рекламных объявлений в соцсетях помогут метрики тщеславия, а продуктовые показатели должны ориентироваться на метрики действия.
Если аналитик неправильно подберет метрики, то полученные результаты не помогут оптимизировать работу интернет-магазина и тем более повлия.
Читайте также:
Как самому провести юзабилити-аудит сайта
В когорту входят пользователи, которые совершили одинаковое действие. Например, перешли по рекламному объявлению, заказали обратный звонок, оформили покупку или установили мобильное приложение.
Как определяют когорту
Затем выбирается определенный период, в течение которого это действие совершалось (месяц, неделя, квартал) столько, сколько потребуется аналитику для получения нужных сведений.
Например: запланировано создать когорту из пользователей, заказавших обратный звонок за месяц. Все клиенты, которые сделают это, войдут в когорту.
Сам анализ можно делать вручную (например, с помощью привычного Excel), но тогда придется самостоятельно вводить огромное количество показателей.
А можно воспользоваться готовыми инструментами, например, Google Analytics. Полученные сведения покажут, как менялось поведение клиентов с течением времени.
На основании этих данных можно сделать выводы о том, какие решения оказывали положительное влияние на доход интернет-магазина, а какие были не слишком удачными. Последние можно либо оптимизировать, либо вовсе отказаться от них, чтобы полноценно сконцентрироваться на том, что приносит прибыль и продвижение проекта.
Читайте также:
Как определить точку безубыточности интернет-магазина
Один из готовых инструментов, с помощью которого можно провести когортный анализ, — сервис Google Analytics. Он умеет:
отслеживать поведение пользователей на сайте в течение коротких или длинных промежутков (дней, недель, месяцев);
собирать клиентов в группы по их поведению, дате первого посещения;
делать отчеты в режиме реального времени.
Примечание: с 14.10.2020 года сайты, для которых настраивается аналитика, работают с ресурсом нового поколения Google Analytics 4.
Сайты, где аналитика была настроена до указанной даты, использовали прежнюю версию инструмента — Universal Analytics.
Отчеты, сформированные с помощью этих сервисов, будут отличаться, ведь Google Analytics 4 анализирует события, а не сеансы пользователя.
Новые функции Google Analytics
Войти в аккаунт Google Analytics. Если его нет, то в сервисе нужно зарегистрироваться — это быстро.
В левой части экрана выбрать вкладку «Обзор». Откроется рабочая часть исследований (в новой версии анализ называется исследованиями).
Когортный анализ в Google Analytics 4
Установить условие добавления в когорту.
Определите критерий возврата, то есть условие, при котором клиенты будут оставаться в когорте.
Расшифровка зависит от того, какой критерий аналитик установит для отбора в когорту. Например, мы выбирали категорию «активные пользователи». В этом случае каждая ячейка в нашей таблице покажет, какое количество активных пользователей соответствовало условиям попадания в когорту.
Допустим, в период с 11 по 17 июля сайт магазина посетили 1 500 новых пользователей. Из этих новых пользователей 150 клиентов совершили одну транзакцию в течение первой недели. Из этих же пользователей 20 человек сделали еще одну транзакцию в течение последующей недели и так далее. Сравнивая данные за разный период времени, можно увидеть динамику поведения пользователей.
Поведение пользователей на сайте
Еще можно узнать:
сколько времени потребовалось новым покупателям, чтобы сделать свой первый заказ;
как менялся этот показатель во время проведения акций, скидок и прочее.
Исследования в этом сервисе могут содержать данные о 60 когортах.
Если вы не хотите самостоятельно заниматься проведением когортного анализа вашего интернет-магазина или хотите сэкономить время, организуйте тендер на площадке Workspace и доверьте выполнение задачи специалистам.
Когортный анализ — полезный инструмент для любого онлайн-бизнеса. С его помощью можно принимать более продуманные и обоснованные решения, контролировать их эффективность и уделять больше внимания перспективным проектам.
Подпишитесь на ежемесячную рассылку Workspace
Отлично! Мы отправили письмо на указанный вами электронный ящик с инструкцией по подтверждению.
Если письмо с подтвержением вашего e-mail не будет получено в течение 10 минут, пожалуйста, проверьте папку СПАМ в соответствующем почтовом ящике.
