Analisi del Cohort: Uno Sguardo Interno al Comportamento dei Tuoi Clienti

Che tu lo faccia inconsciamente o di proposito, è nella natura umana mettere le cose in gruppi.

Forse organizzi il tuo armadio in base al colore o i tuoi bicchieri in base alla dimensione. Potresti persino raggruppare i tuoi amici in base a chi puoi chiamare in caso di emergenza.

Qualunque sia il caso, stai facendo la tua analisi di coorte personale senza nemmeno rendertene conto, organizzando i tuoi oggetti personali in gruppi, anche detti coorti.

Nel mondo degli affari, l'analisi di coorte potrebbe essere uno dei modi più efficaci per raccogliere informazioni sul comportamento dei clienti e su come interagiscono con il tuo prodotto o servizio, indipendentemente dal tuo settore. È più facile a dirsi che a farsi, e molto dipende dal fare in modo che tu stia facendo un'analisi di coorte nel modo giusto.

Coorti vs. segmenti

È comune vedere i termini coorti e segmenti usati in modo intercambiabile quando si approfondisce l'analisi comportamentale. Questo non è corretto, poiché i due termini non sono gli stessi.

Perché un gruppo di utenti sia considerato una coorte, devono essere legati da un evento comune e un periodo di tempo. Questo potrebbe essere donne nate nel 1989 o laureati in economia nel 2011.

Tuttavia, un segmento di utenti può essere creato con quasi qualsiasi condizione come base. Non deve essere basato su tempo ed evento, come donne o tutti i laureati.

Cosa fa l'analisi di coorte?

Quando si tratta di analisi aziendale, è comune confrontare le coorti e analizzare il comportamento di una singola coorte come modo per identificare i modelli.

Eseguire un'analisi di coorte può rispondere a domande come:

• Quando gli utenti iniziano a disdire?
• Quanto sono preziose le tue coorti?
• Le nuove coorti sono più o meno preziose di quelle precedenti?
• Qual è il tasso di ritenzione dei tuoi utenti?
• Qual è il valore a lungo termine dei tuoi utenti?

Quando controlli le prestazioni di una certa coorte, c'è una vasta gamma di metriche che possono aiutarti. Ad esempio, possono aiutarti a identificare i problemi prima, come il tasso di abbandono dei clienti. Controllare ogni coorte può anche sviluppare previsioni aziendali più accurate, che consentono di ottenere più informazioni sui comportamenti stagionali, una pianificazione strategica migliore e un piano di marketing completamente sviluppato.

Come eseguire un'analisi di coorte

Ci sono quattro passaggi principali per eseguire un'analisi di coorte.

Prima di tutto, devi determinare la domanda a cui vuoi rispondere. Il punto di eseguire un'analisi di coorte è avere una sorta di informazione azionabile alla fine. Queste informazioni porterebbero quindi la tua azienda a migliorare il proprio prodotto o servizio, o migliorare l'esperienza utente e il tasso di turnover.

Successivamente, restringi le metriche che ti aiuteranno a rispondere a questa domanda. Che si tratti di sapere quando un utente smette di interagire con la tua app o quale sia la sua transazione totale media, è fondamentale avere queste metriche prima di procedere.

Dopo di ciò, definisci le tue coorti. O analizzerai tutte le tue coorti e le tratterai allo stesso modo, o le metterai in gruppi basati sulle differenze e somiglianze tra ciascuna di esse. Indipendentemente dal percorso che scegli, l'obiettivo è scoprire e spiegare il comportamento come una coorte individuale.

Infine, eseguirai l'analisi utilizzando la visualizzazione dei dati, che ti permetterà di vedere i risultati in un grafico organizzato che ti aiuterà a rispondere alla tua domanda originale.

Grafico di analisi di coorte

A prima vista, i grafici di coorte sono intimidatori e non i più facili da leggere. Questo tipo di visualizzazione dei dati racchiude molte informazioni in un unico posto.

Di seguito è riportato un esempio di un grafico di analisi di coorte che traccia il ricavo settimanale per gruppo. In questo grafico, le coorti sono definite come clienti acquisiti in una settimana specifica, a partire dalla seconda settimana di gennaio.

Le coorti corrono su un asse verticale, con le coorti più vecchie in alto e quelle più nuove in basso. Questo esempio mostra coorti settimanali con la settimana più vecchia che inizia il 5 gennaio. Lungo l'asse orizzontale, vedrai i periodi di tempo dall'inizio della coorte. Questi dati iniziano alla settimana 0 e vanno fino alla settimana 4.

I dati nel mezzo sono dove puoi vedere il ricavo speso per gruppo. Le coorti più vecchie, o clienti, hanno più tempo con la tua azienda, e quindi hanno più dati.

Per visualizzare meglio le tendenze nei dati, la maggior parte dei grafici di coorte utilizza l'ombreggiatura dei colori. Quando guardiamo di nuovo i dati, ma con celle coordinate per colore, vedrai che più scuro è il colore, maggiore è il ricavo per utente.

La differenza di colore tra le celle rende anche facile vedere quando il valore decresce nel tempo, quindi in questo caso, possiamo vedere che gli utenti spendono più soldi nella loro prima settimana rispetto a qualsiasi altra settimana. Puoi anche vedere anomalie nei dati, come il basso inizio durante la settimana del 19 gennaio.

CORRELATO: Per poter leggere un grafico di analisi di coorte, prima hai bisogno del giusto software di visualizzazione dei dati che possa crearlo per te. Se non sei sicuro di quale opzione sia giusta per la tua azienda, leggi le recensioni imparziali su G2.

Tipi di dati di coorte

Per suddividere gli utenti in gruppi per eseguire un'analisi di coorte, è necessario raccogliere due tipi di dati di coorte: coorti di acquisizione e coorti comportamentali. 

Coorti di acquisizione

Il primo tipo di dati di coorte sono le coorti di acquisizione. Questi dati consistono in gruppi divisi in base a quando si sono iscritti o hanno acquistato un prodotto. Se il tuo prodotto è un'app, potresti separare gli utenti per il giorno, la settimana o il mese in cui hanno lanciato per la prima volta la tua app.

Questo significherebbe che hai coorti suddivise in gruppi giornalieri, settimanali o mensili. Questo consente alle aziende di determinare metriche come quanto tempo le persone continuano a utilizzare la loro app dal punto di partenza.

Nell'esempio seguente, possiamo vedere una tendenza nel numero di utenti attivi all'interno di un'app mobile. Questo grafico consente la facile visualizzazione della curva di ritenzione, mostrando quando le coorti smettono di utilizzare l'app, oltre a indicare che gli utenti non trovano l'app piacevole o utile dopo il primo giorno di utilizzo.

Le coorti di acquisizione sono anche ideali quando è necessario identificare una tendenza e quando i clienti iniziano a disdire, ma può essere difficile trarre intuizioni azionabili da questi dati.

Ad esempio, puoi vedere che i clienti stanno lasciando, ma non puoi vedere perché i clienti stanno lasciando. Ed è qui che entrano in gioco le coorti comportamentali.

Coorti comportamentali

Il secondo tipo di dati di coorte sono le coorti comportamentali. Questi dati consistono in gruppi divisi in base ai loro comportamenti e azioni con il tuo prodotto.

Per usare di nuovo l'esempio dell'app, ci sono una varietà di azioni che un utente potrebbe eseguire, come quando ha installato per la prima volta l'app, quando l'app è stata poi lanciata e se sono state effettuate transazioni.

Facendo ciò, le aziende possono monitorare quanto tempo le diverse coorti rimangono attive all'interno dell'app dopo aver eseguito azioni specifiche. Questo viene fatto con il grafico standard di analisi di coorte, che include celle con varie ombreggiature, in modo da poter vedere le azioni specifiche degli utenti, come se si è verificata una transazione o se un utente ha abbandonato il carrello.

Vantaggi dell'analisi di coorte

Ora che abbiamo scomposto come eseguire un'analisi e come leggere un grafico di coorte, esploriamo tutti i vantaggi che un'analisi di coorte porterà alla tua azienda.

Migliorare la ritenzione dei clienti

Poiché il processo di analisi di coorte comporta un'analisi approfondita di gruppi di persone e l'osservazione del loro comportamento, è un modo ideale per migliorare la ritenzione dei clienti.

Questo viene fatto utilizzando sia le coorti di acquisizione che quelle comportamentali. Questo consente di misurare l'engagement nel tempo, quindi è facile vedere dove i clienti stanno abbandonando. Ad esempio, una diminuzione dell'attività dei vecchi utenti potrebbe essere mascherata da una crescita impressionante di nuovi utenti, che risulta nel nascondere la mancanza di engagement da parte di un piccolo numero di persone.

Non solo puoi vedere un quadro migliore del ciclo di vita del prodotto con l'analisi di coorte, ma anche del ciclo di vita dell'utente. Grazie alle coorti di acquisizione e comportamentali, vedrai azioni specifiche in un periodo di tempo specificato.

Comprendere gli effetti dei comportamenti unici

A volte l'azione di segmentare i tuoi clienti per la data in cui hanno effettuato un acquisto non è utile, perché non è abbastanza specifica per ottenere un quadro chiaro di come ciascuno dei tuoi clienti è diverso. Quando raggruppi le tue coorti in base al loro comportamento con il tuo sito web o app, consente alla tua azienda di vedere un quadro più chiaro di come i clienti interagiscono con il tuo prodotto attraverso il suo ciclo di vita.

Con l'analisi di coorte, puoi definire questi gruppi di utenti in base alle azioni che compiono, o a quelle che non compiono. Questo potrebbe essere qualsiasi cosa, da come navigano attraverso il tuo sito web, quando il loro utilizzo con la tua app inizia a diminuire, o quando e perché un utente abbandonerebbe il carrello prima di effettuare un acquisto.

Testare un'ipotesi

L'analisi di coorte rende anche semplice testare rapidamente ed efficacemente un'ipotesi, oltre a ricevere feedback pertinenti e tempestivi.

Supponiamo che un'ipotesi sia che un'azione particolare compiuta sul sito web della tua azienda, come ricevere uno sconto, aumenterà le probabilità che un cliente si iscriva per una prova gratuita. Se è così, puoi definire coorti specifiche e confrontare i risultati per vedere come ciascuna coorte ha risposto a quell'azione.

Test A/B

È comune per le aziende utilizzare software di test A/B per tracciare la loro base di utenti, e quando combinato con l'analisi di coorte, attendono ancora più intuizioni.

L'analisi di coorte consente il test A/B poiché controlli anche variabili che, a un certo punto, influenzeranno vari risultati, come tempo e luogo. Questo significa che la tua azienda può creare test migliori, imparare ancora di più dai tuoi clienti e vederli da un'angolazione diversa mentre li segmenti in nuovi modi.

Quando la tua azienda utilizza entrambi, si aprirà la porta a informazioni più accurate e dettagliate. Se non sei sicuro di quale strumento di test A/B sia giusto per la tua azienda, dai un'occhiata alle recensioni imparziali che ti aspettano su G2 nel link sopra.

Le sfide dell'analisi di coorte

Sebbene sia chiaro che ci sono molti vantaggi dell'analisi di coorte, così come molte ragioni per cui la tua azienda dovrebbe utilizzarla, ci sono alcune sfide che potresti incontrare.

• Per eseguire un'analisi di coorte efficace, potresti scoprire che la tua azienda ha bisogno di seguire un gran numero di coorti per un lungo periodo di tempo.
• Il processo di analisi di coorte può essere costoso e richiedere tempo.
• Potresti avere partecipanti che lasciano la coorte, il che potrebbe distorcere i risultati e renderli di parte.
• La tua azienda dovrebbe avere un analista dei dati nel personale che possa assistere nella lettura dei risultati dell'analisi.

Esempi di analisi di coorte

Il risultato di un'analisi di coorte è incredibilmente utile, indipendentemente dal settore in cui si trova la tua azienda. Per alcuni esempi specifici del settore, continua a leggere.

E-Commerce

Se la tua azienda è nel settore dell'e-commerce, potresti utilizzare l'analisi di coorte per analizzare il comportamento dei tuoi clienti. Forse sei interessato a vedere quali dei tuoi clienti hanno effettuato un acquisto negli ultimi 90 giorni e stai cercando di analizzare i modelli durante una vendita o promozione specifica che hai eseguito durante quel periodo.

Con l'analisi di coorte, vedrai che l'esperienza del cliente con il tuo sito web, prodotto o servizio, non è la stessa per tutti.

SaaS

Coloro che sono nel settore SaaS potrebbero scoprire che l'analisi di coorte è il modo perfetto per analizzare i dati dei loro clienti che si sono iscritti per il loro nuovo lancio di prodotto o aggiornamento della piattaforma. Può anche essere utilizzato per vedere quali dei loro clienti stanno utilizzando uno strumento o una funzione specifica all'interno di un'app.

Le aziende SaaS possono anche utilizzare l'analisi di coorte come modo per comprendere altre metriche, come il ciclo di vita del cliente, il tasso di abbandono e il valore a vita.

Fintech

Un settore che può beneficiare maggiormente dell'analisi di coorte è il fintech, poiché l'engagement a lungo termine è il modo principale in cui le aziende di questo settore vedono il successo.

Quando l'analisi di coorte viene utilizzata per esaminare la ritenzione del comportamento degli utenti, le organizzazioni possono vedere una timeline della percentuale di utenti che sono tornati a completare azioni specifiche, così come gli utenti che hanno abbandonato. Questo consente di analizzare completamente il percorso del cliente nel tempo per garantire la massima ottimizzazione delle campagne di marketing.

Questo è particolarmente utile per il settore fintech perché queste aziende possono analizzare i comportamenti appropriati e costruire modelli di utenti mentre raggruppano i clienti in base alle loro azioni con il loro prodotto o servizio.

Gaming

Un settore particolare e unico che è influenzato dall'analisi di coorte è l'industria del gaming, ma non è una sorpresa che si affidi al comportamento degli utenti per poter accelerare la sua crescita. È un must-have per comprendere il percorso dell'utente verso gli acquisti in-app, perché i giocatori stanno abbandonando e come mirare a specifici giocatori con il valore a vita più alto.

Con l'analisi di coorte, puoi raggruppare tutti gli utenti che abbandonano durante un periodo specifico e identificare tutte le caratteristiche comuni che condividevano. Puoi anche esaminare le caratteristiche dei giocatori con il valore più alto e vedere perché sono utenti a lungo termine e come puoi garantire che più giocatori seguano l'esempio.

Content marketing

Coloro che lavorano nel content marketing spesso si affidano a metriche come le condivisioni sui social e i clic, piuttosto che indagare sul comportamento di coloro che interagiscono con il loro contenuto. È qui che entra in gioco l'analisi di coorte, che consente di tracciare cose come l'engagement e i tassi di sottoscrizione. Questo dà ai content marketer una visione più chiara delle preferenze dei loro utenti e di come il loro comportamento può influenzare le conversioni.

L'analisi di coorte può anche segmentare i lettori in chi è il più importante, o in questo caso, chi sta venendo al tuo sito web o blog di più. Questo può fornire intuizioni su come aumentare la fedeltà dei clienti e la ritenzione degli utenti.

Ad esempio, quando puoi restringere quale tipo di utente condivide di più il tuo contenuto, puoi determinare come puoi incoraggiare quelle coorti a condividere ancora di più.

È tutto uno sforzo di gruppo

L'analisi di coorte efficace è lo strumento di cui la tua azienda ha bisogno per misurare l'engagement degli utenti con il tuo prodotto o servizio. Che tu voglia comprendere meglio i tuoi clienti o esplorare i cambiamenti che la tua azienda ha sperimentato, l'analisi di coorte è il punto di partenza perfetto.

Per iniziare la tua analisi di coorte, scopri di più sul software di analisi del prodotto che può permetterti di scoprire le intuizioni che stai cercando riguardo al tuo prodotto specifico e a come i clienti interagiscono con esso.