Was ist Kohortenanalyse?
Betrachten wir im Detail die Definition der "Kohortenanalyse". Das Konzept der „Kohorte“ stammt aus dem zweiten Jahrhundert vor Christus. Sie bezeichneten eine der wichtigsten taktischen Einheiten der römischen Armee. Die wörtliche Übersetzung des Wortes ist ein eingezäunter Ort.
Bezieht sich im Kontext dieses Artikels auf einen Teil der Zielgruppe oder eine Gruppe von Personen, die in einem bestimmten Zeitraum (z. B. 1. oder 5. Juli) eine Aktion ausgeführt haben. Das zeitliche Merkmal ist sehr wichtig, da es eine Kohorte von einem einfachen Segment unterscheidet.
Benutzer werden basierend auf gemeinsamen Merkmalen, Erfahrungen und Zeitpunkten in eine Gruppe eingeteilt. Aber wir müssen verstehen, dass sich die allgemeinen Eigenschaften von Menschen im Laufe der Zeit sehr ändern können. Zum Beispiel kaufte heute ein Kunde Lebkuchen, eine Woche später bestellte er Autoräder und einen Monat später kaufte er ein Boot.
Kohorten im Marketing stellen keine homogene Zielgruppe dar: Neulinge auf einer Website oder einem Dienst, regelmäßige Benutzer, temporäre Besucher usw. Auf den ersten Blick scheint es sich um völlig unterschiedliche Gruppen zu handeln, aber mit diesem Tool kombinieren Vermarkter sie zu mehreren Kohorten (die römische Armee bestand aus 10).
Beispielsweise kam ein Benutzer am 17. Juli aus der Kontextwerbung auf die Website und kaufte ein Fenster. Es kann in drei Gruppen gleichzeitig aufgenommen werden:
- Benutzer, die aus kontextbezogener Werbung stammten. Hilft bei der Bestimmung der Effektivität des Kontexts im Vergleich zu anderen Kundenakquisitionskanälen.
- Kunden, die im Juli ein Fenster gekauft haben. Hier können Sie die Saisonalität von Verkäufen bestimmen.
- Käufer der Ware "Fenster". Hilft bei der Ermittlung der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt aus verschiedenen Zielgruppen.
Das Wesentliche bei der Kohortenanalyse besteht darin, Kunden (Benutzer, Besucher) nach denselben Merkmalen oder Attributen zu Gruppen zusammenzufassen und ihr Verhalten im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Was kann mit Kohortenanalyse gemacht werden?
Die Analyse des Nutzerverhaltens im Zeitverlauf liefert wertvolle Einblicke in die Effektivität von Werbekampagnen. Insbesondere ist es möglich, die Auswirkungen verschiedener Marketinginstrumente auf wichtige Geschäftsindikatoren zu bestimmen: LTV, Conversions, ROI, Retentionsrate, CAC usw. Schauen wir uns einige anschauliche Beispiele aus der Praxis an, die zeigen, was mit der Kohortenanalyse erreicht wurde.
Genaue Bewertung der Werbewirksamkeit
Nicht alle Menschen treffen die Entscheidung, schnell zu kaufen. Jemand zweifelt, jemand hat nicht vollständig entschieden, ob er das Produkt wirklich braucht oder nicht, jemand möchte alternative Optionen in anderen Geschäften in Betracht ziehen usw. Das heißt, ein potenzieller Kunde, der heute beispielsweise aus der Kontextwerbung stammt, kann die gezielte Maßnahme möglicherweise nicht sofort ergreifen.
Aufgrund des langen Verkaufszyklus können Vermarkter die Effektivität und den Return on Investment von Werbekanälen nicht immer objektiv beurteilen. Schauen wir uns ein kleines Beispiel für den Wert der Kohortenanalyse an.
Zum Beispiel haben wir im Februar 2020 kontextbezogene Werbung in Yandex gestartet. Ein Monat verging, wir beschlossen, die ersten Ergebnisse zu analysieren, den ROI zu berechnen und es stellte sich heraus, dass er unter 100% lag. Ein unerfahrener Vermarkter entscheidet sich dafür, die Anzeige zu "rollen" oder Anzeigen neu zu gestalten.
Wenn Sie jedoch die potenziellen Kunden, die aus dieser Werbekampagne stammen, zu einer Kohorte zusammenfassen und die Ergebnisse nach einigen Monaten anzeigen, sehen Sie völlig andere Zahlen:
Einige Käufer haben 5 Monate gebraucht, um eine Entscheidung zu treffen! Durch die Verfolgung des Nutzerverhaltens über einen längeren Zeitraum konnte die Wirksamkeit einer Werbekampagne genauer beurteilt werden. Ein solches "Bild" ist typischer für ein Unternehmen mit einem langen Verkaufszyklus und / oder teuren Produkten.
Treue Kunden finden und binden
Sie können herausfinden, welche Werbekanäle die loyalsten Kunden generieren. Erstellen wir beispielsweise eine Kohorte von Benutzern mit der ersten Berechtigung von Februar bis Juli und teilen sie entsprechend dem Erfassungskanal in kleinere Gruppen auf. Anschließend bewerten wir die Gruppen jeden Monat anhand der Aufbewahrungsrate oder der Wiederholungskaufraten.
Diese Daten machen es einfach, die besten Quellen für treue Kunden zu identifizieren. Daher können wir weiterhin mehr Geld in sie investieren und unseren treuen Kundenstamm schneller vergrößern.
Die Analyse wird ständig durchgeführt, um die Punkte der "Erwärmung" des Publikums zu bestimmen. Zum Beispiel begann einer der Koeffizienten einer populären Quelle abzunehmen. Ein Brief wird mit einem persönlichen Rabatt an die Benutzer der Gruppe gesendet (jede andere Aktion ist möglich) und der Koeffizient wächst wieder. Ohne eine Kohortenanalyse ist es schwierig, einen solchen Trick mit hoher Präzision durchzuführen.
Prognose und Erhöhung des LTV
LTV (Lifetime Value) ist der Lebenszeitwert oder das Einkommen des Kunden, das er während des gesamten Zeitraums der Zusammenarbeit erhalten hat. Normalerweise wird dieser Indikator nach dem Ende der gemeinsamen Arbeit berechnet.
Nichts hindert Sie jedoch daran, den LTV für einzelne Kohorten für einen bestimmten Zeitraum (z. B. für einen Monat) zu schätzen und den Indikator für nachfolgende Zeiträume vorherzusagen.
Sie können auch den Lebenszeitwert von Kunden und die Kosten für deren Gewinnung über Werbekanäle vergleichen. So erhalten Sie Informationen über die Amortisationszeiten der Kanäle und wissen, in welche Kanäle es sich lohnt, mehr Ressourcen zu investieren.
A / B-Tests
A / B-Tests werden verwendet, um Ideen und Hypothesen zu testen. Angenommen, Sie haben beschlossen, den Text einer Verkaufsseite zu aktualisieren. Im Rahmen des Testens treffen Sie zwei Optionen (mit dem alten und dem neuen Inhalt) und senden einen Teil des Publikums an die aktualisierte Version, um die Konvertierung zu bewerten. Sehen Sie, in welchem Fall es höher ist, und treffen Sie eine Entscheidung über weitere Maßnahmen.
Die Probleme der A / B-Tests in dieser Situation sind die Unfähigkeit, langfristig vorherzusagen. Eine Kohortenanalyse kann helfen, die Lücke zu schließen. Erstellen Sie einen Monat nach dem Ende des Tests einen Bericht über Benutzer, die die Site zum ersten Mal über die aktualisierte Zielseite aufgerufen haben, und vergleichen Sie die Metriken mit der Kohorte von Personen, die den neuen Text nicht gesehen haben.
Der resultierende Unterschied ist die tatsächliche Auswirkung des aktualisierten Textes auf die Conversions. Dies wird Ihnen helfen, die langfristigen Auswirkungen Ihrer Entscheidung zu verstehen.
Analyse der Effektivität einer mobilen Anwendung
Die Kohortenanalyse wird häufig bei der Einführung neuer Anwendungsversionen verwendet. Es wird verwendet, um die Benutzerrücklaufquote (Retentionsrate) zu schätzen. Außerdem verwenden Vermarkter ein Tool, um die effektivsten Werbekanäle zu analysieren. Und dies sind nicht die einzigen Beispiele für die Verwendung von Kohorten bei der Arbeit an mobilen Anwendungen: Alles ist durch Vorstellungskraft und analytische Fähigkeiten begrenzt.
Wo wird die Kohortenanalyse eingesetzt?
Im vorherigen Abschnitt wurden einige Beispiele für die Verwendung des Tools beschrieben. In welchen Bereichen wird es jedoch am häufigsten verwendet? Es ist vor allem in Unternehmen nützlich, die an die Anzahl der Kunden gebunden sind. Die Abwanderung von Nutzern wirkt sich am stärksten auf ihre Rentabilität aus.
Verweigern Sie nicht die Verwendung von Kohortenanalysen und Organisationen mit einer großen Anzahl von Stammkunden. Er wird geschickt, um Marketingmaßnahmen zu bewerten, deren Ergebnisse es ermöglichen, Werbekampagnen zu verbessern und das Budget korrekt neu zuzuweisen.
Im Allgemeinen ist die Verwendung der Kohortenanalyse für jedes Unternehmen nützlich. Darüber hinaus werden wir einige der beliebtesten Anwendungen betrachten.
Bildung eines Porträts des Zielkunden
Durch das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Kohorten über Benutzer können Sie im Laufe der Zeit ein genaues Porträt Ihrer Zielgruppe erstellen. Bewertung von Loyalität, Saisonalität, Bereitschaft zum Online-Shopping usw. - Auf diese Weise können Sie verstehen, wer an dem Produkt interessiert ist und es am häufigsten kauft.
Conversion erhöhen
Split-Tests werden häufig verwendet, um Hypothesen und Ideen zu testen. Ja, es gibt bestimmte Ergebnisse für objektive Entscheidungen, aber die Kohortenanalyse in dieser Hinsicht ist besser und liefert genauere Daten, da verschiedene Gruppen der Zielgruppe berücksichtigt werden.
A / B-Tests sind ebenfalls ein nützliches Werkzeug, bewerten jedoch einen Indikator, und die Kohortenanalyse „Trailer“ liefert Informationen zu zwei weiteren Parametern - Zeit und Ort.
Zum Beispiel bestimmen wir die optimale Farbe einer Schaltfläche auf einer verkauften Zielseite. Split-Tests haben gezeigt, dass 45% der Kunden eher auf Grün und 55% auf Blau klicken.
Wir verbinden die Kohorte nach Monat (Zeit) und Ort und stellen fest, dass potenzielle Kunden aus Sotschi besser auf den grünen Knopf klicken sollten, da sie die blaue Meeresfarbe bereits satt haben und sie ihr ganzes Leben lang gesehen haben.
Dies ist ein einfaches, aber klares Beispiel für ein besseres Verständnis der Zielgruppe mithilfe der Kohortenanalyse. Mit tieferen Daten können Sie mehr Ideen generieren und Ihr Geschäft schneller ausbauen.
Saas
In Cloud-Projekten wird die Kohortenanalyse verwendet, um den Verkaufszyklus zu optimieren. Angenommen, es gibt einen Dienst mit einer Testphase, einer Testversion und bezahlten Tarifen. Das Management des Unternehmens überwacht wichtige Kennzahlen: Einnahmen und Ausgaben. Kohorten bestehen aus Benutzern des Testzeitraums und der Testversion.
Als nächstes betritt ein Analyst die Arbeit, der bestimmt: Wer wechselt häufig zu kostenpflichtigen Versionen, welche Tarife er wählt, Abflüsse von Benutzern für bestimmte Zeiträume usw. All dies sind wertvolle Informationen, mit denen Sie den Verkaufszyklus optimieren und Ihre Einnahmen aus SaaS-Diensten maximieren können.
Schlüsselindikatoren der Kohortenanalyse
Während sie lernen, Kohortenanalysen zu verwenden, werden Analysten aufgefordert, alle möglichen Metriken zu berücksichtigen, um praktische Erfahrungen zu sammeln. Um jedoch eine maximale Effizienz zu erzielen, konzentrieren sie sich bei der tatsächlichen Arbeit auf die (wichtigsten) Zielindikatoren.
Es gibt keine universellen Metriken, die Auswahl der Liste hängt von der jeweiligen Produkt- und Geschäftsbranche ab. Es gibt jedoch eine Reihe von Indikatoren, die in den meisten Fällen berücksichtigt werden:
- Kontrollpunkt (Stick Point). Der Kaufbetrag, nach dem der Kunde eher in die Kategorie „permanent“ wechselt.
- Anziehungskanäle. Bestimmen Sie die effektivsten Quellen für neue potenzielle Kunden.
- Benutzer wechseln von einer Testversion eines Produkts zu einer kostenpflichtigen Version. Mithilfe der Kohortenanalyse können Sie ermitteln, aus welchen Gruppen aus „freien“ Kunden am häufigsten „bezahlte“ Kunden werden.
- Käufe wiederholen. Der Indikator zeigt an, dass dem Benutzer die Qualität des Produkts gefallen hat und er bereit ist, in Zukunft dafür zu bezahlen.
Die Aufgabe des Analysten besteht nicht nur darin, die Kohortenanalyse zu organisieren und die erzielten Ergebnisse zu bewerten, sondern auch die Zielindikatoren zu bestimmen. Wenn Sie Metriken auswählen, die für ein bestimmtes Unternehmen irrelevant sind, sind die gesammelten Daten nutzlos und werden nicht zur Verbesserung der Unternehmensleistung verwendet.
Was wird für eine Kohortenanalyse benötigt?
Vor der Durchführung einer Kohortenanalyse werden vier Parameter bestimmt:
- — , : , , , ..
- — : , , .
- — .
- : ROI, Retention Rate, LTV ..
Diese vier Parameter sind die Säulen der Kohortenanalyse und werden bei der Arbeit in einem beliebigen System bestimmt.
Beachten Sie, dass der erste und der letzte Parameter miteinander verbunden sind: Das Attribut wird nach Auswahl des analysierten Schlüsselindikators bestimmt. Bei der Bewertung der Wiederholungskaufrate wird beispielsweise der "erste Kauf" als Merkmal ausgewählt.
Fahren Sie aber auch hier nicht in einen starren Rahmen, denn jedes Projekt ist individuell. Der Analytiker lässt sich von seiner eigenen Erfahrung, seinem Wissen und seinen Arbeitswerkzeugen leiten.
Übrigens kann es mehrere Anzeichen geben. Kohorten werden entsprechend den aktuellen Anforderungen des Unternehmens und der bevorstehenden Analyse erstellt. Der Analyst bestimmt auch den zweiten und dritten Parameter basierend auf den ihm zugewiesenen Aufgaben.
Wie führe ich eine Kohortenanalyse in Google Analytics durch?
Lassen Sie uns über ein Tool sprechen, mit dem Sie Kohortenanalysen durchführen können. Am besten für Neulinge geeignet ist Google Analytics. Gehen Sie zunächst zur Systemseite -> "Zielgruppe" -> "Kohortenanalyse".
Oben können Sie die vier Hauptparameter konfigurieren, die im vorherigen Abschnitt des Artikels erläutert wurden.
Bisher befindet sich das System im Beta-Test, daher sind die Funktionen mit Einschränkungen verfügbar:
- Kohorten werden erst beim ersten Besuch gebildet (Zeichen);
- eine Analyse - ein Indikator (insgesamt 14 verfügbar);
- Kohortengröße - Tag, Woche, Monat (Standard);
- Berichtszeitraum für Tage - 30 Tage, für Wochen - 12 Wochen, für Monate - 3 Monate (Sie können die Dauer nicht selbst wählen);
- Sie können Daten nicht nach Parametern filtern, sondern nur Segmente verwenden.
Trotz erheblicher Einschränkungen ist das System bereits für den vollen Einsatz geeignet. Nach Abschluss des Betatests können Analysten automatisiert Kohortenanalysen von Online-Projekten durchführen.
Eine Visualisierung des analysierten Indikators ist ebenfalls verfügbar: Unter den Projekteinstellungen steht ein Diagramm für alle Benutzer und drei Gruppen zur Auswahl.
In unserem Fall beträgt die Gesamtbindungsrate laut Grafik 1,49% und für die Gruppe der Benutzer, die die Website zwischen dem 31. Mai und dem 6. Juni zum ersten Mal besucht haben, 1,75%. Unterhalb des Diagramms befindet sich eine Übersichtstabelle mit Daten für jede Kohorte für den gesamten Berichtszeitraum. Es ist identisch mit dem am Anfang des Artikels gezeigten, nur dass es hier automatisch generiert wird und nicht durch "Stifte" in Excel.
In dieser Entwicklungsphase eignet sich das System zur Analyse kleiner Projekte. Sie können Änderungen am Service vornehmen, Angebote für Kunden verbessern usw. und Kundenbindungsraten verfolgen. Wenn es wächst, werden die richtigen Entscheidungen getroffen.
Welche Dienste gibt es zum Erstellen von Kohortenberichten?
Betrachten wir andere Dienste, die Berichte zur Kohortenanalyse erstellen. Sie sind in vielen Werbe- und Analysesystemen enthalten, daher ist es für einen unerfahrenen Analysten oft schwierig, die beste Option zu wählen. AppsFlyer
bietet flexiblere Einstellungen (im Vergleich zu Google Analytics) für mobiles Marketing. Der Bericht kann mehrere Filter gleichzeitig enthalten, sodass Sie wertvollere Informationen erhalten. Um nicht viel Zeit mit der Analyse kleiner Gruppen zu verbringen, wird die Anzahl der Benutzer begrenzt.
App-Entwickler verwenden AppMetrica und Adjust , um neue Benutzerrenditen zu analysieren. Im zweiten Dienst kann dem Bericht ein zweiter Indikator hinzugefügt werden (z. B. die Anzahl der Sitzungen pro Benutzer):
Ein weiteres beliebtes System zur Kohortenanalyse von Apps und Websites ist Kissmetrics. Ein charakteristisches Merkmal ist die Fähigkeit, eine Kohorte zu bilden, die auf zwei Merkmalen gleichzeitig basiert. Zum Beispiel Kunden, die die Website besucht und einen Kauf in Höhe von 1.000 Rubel oder mehr getätigt haben.
Auch in Kissmetrics sind Gruppierungen nach verschiedenen Kriterien (nicht nur nach Zeit) verfügbar, z. B. nach Wohnort, Verkehrsquelle usw. Ein Beispiel für einen Bericht in diesem System:
Wie Sie sehen, gibt es viele Systeme für die Arbeit mit Kohortenberichten. Da diese Richtung jedoch immer beliebter wird, arbeiten viele im Beta-Modus und mit Einschränkungen. Daher müssen Analysten in großen Projekten mit weniger automatisierten Tools interagieren, von denen eines weiter unten erläutert wird.
Google Sheets
Mithilfe einer Pivot-Tabelle können Sie einen Kohortenbericht basierend auf Daten aus Google Sheets erstellen. Dazu müssen Sie die ursprünglichen Daten sammeln und in folgendem Format zu Google Sheets hinzufügen:
Beachten Sie das angegebene Format: in der ersten Spalte - dem Zeitraum der Bildung der Kohorte (Woche der Registrierung), in der zweiten - den folgenden Zeiträumen (Wochen der Transaktionen) und in der dritten Spalte - Daten zum betreffenden Indikator (Anzahl der Käufe).
Übersichtstabelle
Die PivotTable ist die einfachste und schnellste Möglichkeit, einen Kohortenbericht auf der Grundlage der Rohdaten zu erstellen, die Sie übrigens bereits zu Google Sheets hinzugefügt haben sollten.
Wählen Sie den gewünschten Datenbereich aus, öffnen Sie die Registerkarte Daten und wählen Sie PivotTable. Das Einstellungsfeld wird rechts angezeigt:
Nehmen Sie folgende Einstellungen vor:
- "Strings" - eine Woche Registrierung;
- "Spalten" - die Woche der Transaktion;
- "Werte" sind Käufe.
Wenden Sie eine bedingte Formatierung an, um den Bericht "lesbar" zu machen. Sie sollten so etwas wie die folgende Pivot-Tabelle erhalten:
Das Erstellen eines Berichts dauert einige Minuten, bietet jedoch eine Fülle wertvoller Informationen. Dann betritt der Analyst die Arbeit, "liest" die Daten, zieht Schlussfolgerungen und trifft Entscheidungen.
Die Kohortenanalyse ist ein unverzichtbares Werkzeug für den modernen Analysten. Seine Verwendung liefert wertvollere Informationen für die Produktentwicklung als beispielsweise A / B-Tests. Im Allgemeinen ist der Anwendungsbereich von Kohorten jedoch recht umfangreich, und ein kompetenter Analyst kann ihre Verwendung für verschiedene Aufgaben anpassen.
Für die Durchführung der Kohortenanalyse sind keine speziellen Tools und Spezialkenntnisse erforderlich. Die meisten modernen Analysesysteme automatisieren die Datenerfassung und Berichterstellung. Es bleibt dem Analysten überlassen, die empfangenen Daten korrekt zu interpretieren und für die Produktentwicklung zu verwenden.
Wenn es nicht möglich ist, mit einem Analysesystem zu interagieren, verwenden Sie die verfügbaren Tools - Google Sheets und Pivot-Tabellen. Dieser Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung, wie Sie mit ihrer Hilfe einen Bericht erstellen.