آنالیز کوهورت چیست و چگونه به کسب‌وکارها کمک می کند؟ (نمونه های واقعی)

آنالیز کوهورت

یک کوهورت (Cohort) به گروهی از کاربران گفته می‌شود که در یک بازه زمانی مشخص، تجربه‌ای مشترک دارند؛ مثلاً کاربرانی که اولین خرید خود را از طریق اپلیکیشن موبایل در طول جشنواره خرید تابستانی انجام می‌دهند. آنالیز کوهورت (Cohort analysis) یا تحلیل همگروهی، به معنای بررسی و نتیجه‌گیری از رفتار این گروه است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا میزان حفظ و وفاداری مشتریان خود را تعیین کنند. اگرچه جذب مشتری جدید مهم است، اما حفظ مشتریان موجود بسیار حیاتی‌تر است؛ زیرا حفظ مشتری هزینه‌ها را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. شانس فروش به یک مشتری جدید فقط ۵ الی ۲۰ درصد است، درحالی‌که این شانس برای یک مشتری قدیمی به ۶۰ الی ۷۰ درصد می‌رسد. اما برای تعیین میزان وفاداری و به‌کار بستن روش‌های حفظ مشتری، نیاز به اطلاعات دقیق داریم. آنالیز کوهورت ابزاری ارزشمند برای درک رفتار، عادات و ویژگی‌های کاربران است و به بازاریابان کمک می‌کند تا برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی خود، تصمیمات دقیق و اصولی اتخاذ کنند. در این مقاله از مجموعه مایند به عنوان ارائه دهنده راهکارهای مارکتینگ اتومیشن به بررسی  جامع آنالیز کوهورت و نکات کاربردی م‌یپردازیم.

فهرست مطالب

آنالیز کوهورت چیست؟

جداول آنالیز کوهورت

آنالیز کوهورت به شما کمک می‌کند تا داده‌ها و الگوهای گوناگون درباره مشتریان خود را تفسیر کنید و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا شیوه‌های بازاریابی خود را بهینه‌ کنند. آنالیز کوهورت در واقع یک ابزار تحلیلی برای بازاریاب است تا با بررسی رفتار کاربران در طول زمان، فرصت‌ها را شناسایی کرده و تعامل مشتریان با کسب‌وکار را تا حد ممکن افزایش دهد.

کوهورت، به دسته‌هایی از کاربران با ویژگی‌های مشترک و تجربیات مشابه در یک بازه زمانی مشخص اطلاق می‌شوند. این دسته‌بندی بر اساس ملاک‌های گوناگون و رفتار کاربران صورت می‌گیرد. به‌عنوان مثال؛ کاربران جدید در مقابل کاربران قدیمی و یا اقداماتی نظیر خریدهای مکرر یا عدم فعالیت.

با انجام این آنالیز، چگونگی تعامل کاربران در طول زمان را درک می‌کنیم و شناسایی الگوها، نقاط ضعف و قدرت، چالش‌ها و راهکارهای مناسب حفظ مشتریان امکان‌پذیر می‌شود.

تفاوت کوهورت با سگمنتیشن چیست؟

در نگاه اول، تمایز بین آنالیز کوهورت و سگمنتیشن (Segmentation) ممکن است دشوار به نظر برسد. این دو روش یکسان نیستند اما مکمل یکدیگرند.

آنالیز کوهورت یک فرآیند تحلیلی است که طی آن داده‌های مخاطبان همگن در طول یک دوره زمانی مورد مطالعه قرار می‌گیرد تا الگوهای رفتاری شناسایی شوند. در مقابل، سگمنتیشن به معنای تقسیم‌بندی یک مجموعه بزرگ داده به گروه‌های کوچک‌تر است؛ بر اساس ویژگی‌هایی مانند علایق مشترک، سن، جنس، محل زندگی و سایر معیارها.

برای مثال، مشتریانی که یک اپلیکیشن را دانلود کرده و اولین خرید خود را ظرف ۳۰ روز انجام می‌دهند، می‌توانند به‌عنوان یک کوهورت در نظر گرفته شوند. اما همه مشتریانی که اپلیکیشن را دانلود کرده‌اند، یک سگمنت (Segment) را تشکیل می‌دهند.

کوهورت یک زیرمجموعه از سگمنت است که در آن عامل زمان مورد توجه قرار گرفته است. پس به‌طور خلاصه می‌توان آنالیز کوهورت را اینگونه تعریف کرد: تحلیل مشتریان بر اساس رفتار، اقدامات و گروه‌بندی آن‌ها در دسته‌های کوچک در یک دوره زمانی خاص.

تیم‌های بازاریابی می‌توانند از آنالیز کوهورت برای رصد رفتار و اقدامات مشتری و کسب بینش عمیق‌تر نسبت به نیازهای منحصربه‌فرد کاربر استفاده کنند. آنالیز کوهورت به تیم‌ها این امکان را می‌دهد تا کمپین‌ها را شخصی‌سازی کرده و استراتژی‌هایی را برای افزایش نرخ حفظ مشتری تدوین کنند.

نحوه استفاده از کوهورت ها در بهبود کسب و کارها

در کاربردهای تجاری، ما کوهورت‌ها را با هم مقایسه می‌کنیم یا رفتار یک کوهورت واحد را تحلیل می‌کنیم تا الگویی را که از یک فرضیه رشد پشتیبانی می‌کند، شناسایی کنیم. این فرضیه می‌تواند هر چیزی باشد. به‌عنوان مثال، ممکن است فرضیه‌ای بسازیم که کاربران جذب‌شده از طریق تبلیغات نمایشی (display ads)، ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value: LTV) بالاتری نسبت به کاربران جذب‌شده از طریق فیسبوک دارند.

برای اثبات یا رد این فرضیه، می‌توانیم یک آنالیز کوهورت انجام دهیم. به همین ترتیب، فرض کنید می‌خواهیم علت کاهش کلی در نرخ حفظ مشتری (Customer retention) را شناسایی کنیم. یک فرضیه محتمل این است که نرخ حفظ با اولین خرید مشتری همبستگی دارد. برای بررسی این فرضیه، کاربران را بر اساس اولین خریدشان گروه‌بندی می‌کنیم و مثلاً نمودار درصد حفظ ماهانه آن‌ها را رسم می‌کنیم.

سپس از این نمودار استنتاج می‌شود که کاربرانی که برای اولین بار خریده کرده‌اند، LTV بالاتری نسبت به سایرین دارند یا خیر. حتی با وجود کاهش کلی در نرخ حفظ مشتری، این آنالیز نشان‌دهنده همبستگی بین خرید اول یک محصول خاص و نرخ حفظ مشتری است. طبیعتاً در این شرایط، کسب‌وکار باید کاربران بیشتری را پس از جذب به خرید تشویق کند. آنالیز کوهورت صرفاً نشان می‌دهد که بین محصول و حفظ مشتری یک رابطه همبستگی وجود دارد؛ اما همبستگی به معنای علیت نیست. تحلیل آنالیز کوهورت به ما در شناسایی روابط و الگوها کمک می‌کند اما علت مستقیم را مشخص نمی‌کند.

نکات کاربردی برای آنالیز کوهورت

فرض کنید که قصد دارید به کاربران خود بسته اشتراکی (Subscription pack) بفروشید. آیا ترجیح می‌دهید به‌صورت تصادفی و گسترده تبلیغات کنید یا این که گروه کوچکی از کاربران وفادار را که به محصولات شما علاقه‌مند هستند هدف قرار دهید؟ قطعاً انتخاب گزینه دوم منطقی‌تر است. تیم‌های بازاریابی می‌توانند از آنالیز کوهورت برای درک چالش‌ها و فرصت‌های موجود در زمینه‌های مختلف، از بازاریابی محصول گرفته تا جذب مشتری، بهره ببرند.

عملکرد محصول

با ردیابی کوهورت‌هایی از کاربرانی که شروع به استفاده از یک محصول یا قابلیت کرده‌اند، می‌توانید الگوهای استفاده آن‌ها را بررسی و حوزه‌های نیازمند بهبود را شناسایی کنید.

کمپین‌های بازاریابی

با ردیابی کوهورت‌هایی از کاربرانی که در معرض یک کمپین بازاریابی خاص قرار گرفته‌اند، می‌توانید رفتار آن‌ها را تحلیل و تأثیر تبلیغات خود بر جذب و حفظ کاربر را ارزیابی کنید.

تست A/B

با مقایسه کوهورت‌هایی از کاربرانی که از نسخه‌های مختلف یک محصول استفاده کرده‌اند، می‌توانید نتایج تست A/B را در تعیین نسخه دارای عملکرد بهتر به کار گیرید.

حفظ مشتری

با استفاده از آنالیز کوهورت در نرم افزار اتوماسیون بازاریابی، می‌توانید مشتریان وفاداران و غیرفعال را شناسایی کنید. آنالیز کوهورت به شما کمک می‌کند تا کاربرانی را که به‌احتمال زیاد از شما خرید خواهند کرد و همچنین آن‌هایی را که چرخه عمر کوتاهی دارند، شناسایی کنید. به‌عنوان مثال کاربری که کالایی به سبد خرید خود اضافه کرده اما در یک ماه گذشته خریدی انجام نداده، هدف خوبی برای تبلیغ است. پس آنالیز کوهورت روشی کاربردی برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان در اختیار شما قرار می‌دهد.

تعامل کاربر

آنالیز کوهورت به شناسایی روندهای گوناگون تعامل میان کاربر و کسب‌وکار شما در طول زمان کمک می‌کند. مثلاً می‌توانید کاربران خود را بر اساس اینکه از کدام کانال با شرکت شما آشنا شده‌اند دسته‌بندی کنید و سپس میزان و چگونگی تعامل آن‌ها را بعد از گذشت یک یا چند ماه مورد بررسی قرار دهید. این کار به شما نشان می‌دهد که کدام کانال جذب، مخاطبان بیشتری را برای شما به ارمغان می‌آورد.

انواع آنالیز کوهورت چیست؟

به‌طورکلی، آنالیز کوهورت به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: کوهورت رفتاری (Behavioral) و کوهورت جذب (Acquisition). اما بازاریابان می‌توانند بر اساس نیاز و هدف خود، داده‌ها را بیشتر مورد بررسی قرار دهند و اطلاعات بیشتری کسب کنند. پس آنالیز کوهورت می‌تواند انواع بیشتری داشته باشد. در ادامه، چند نوع آنالیز کوهورت را که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید معرفی خواهیم کرد:

انواع آنالیز کوهورت توضیحات
آنالیز کوهورت مبتنی بر زمان
در این نوع تحلیل، کاربران را بر اساس زمان اولین خرید یا استفاده از وبسایت/اپلیکیشن دسته‌بندی کرده و رفتار آن‌ها را در طول زمان پیگیری می‌کنیم. با ساخت کوهورت‌های مبتنی بر زمان (Time-based cohorts)، می‌توانید نرخ تعامل کاربر را در یک بازه زمانی مشخص بررسی و الگوهایی را شناسایی کنید که به شما در تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر در مورد محصول کمک می‌کند.
آنالیز کوهورت جذب
این تحلیل بر روی مجموعه‌ای از کاربران تمرکز می‌کند که بر اساس کانال جذب آن‌ها (مانند تبلیغات پولی، جستجوی ارگانیک، شبکه‌های اجتماعی یا همکاری در فروش) دسته‌بندی شده‌اند. بازاریابان با تقسیم کاربران بر اساس شیوه جذب آن‌ها، رفتارشان را تحلیل می‌کنند. این کار به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند تا اثربخشی هر کانال و میزان وفاداری کاربران از یک منبع نسبت به منابع دیگر را درک کنند. به این روش می‌توان سرمایه‌گذاری‌های بازاریابی را بهینه کرد.
آنالیز کوهورت رفتاری
این تحلیل بر گروه‌بندی کاربران بر اساس رفتار یا اقدامات آن‌ها تمرکز دارد. بازاریابان با تکیه بر این داده‌ها، بخش‌های مختلف کاربران را بر اساس نیازها و ترجیحات متفاوتشان شناسایی می‌کنند و محصولات یا خدمات خود را برای برآورده کردن بهتر این نیازها تنظیم می‌کنند.
آنالیز کوهورت بر اساس سگمنتیشن
این آنالیز به بازاریابان کمک می‌کند تا کاربران را بر اساس عادات خریدشان (مثلاً خرید محصولی خاص یا عضویت برای خدمات) بررسی کنند. با تقسیم کاربران بر اساس میزان و نوع سرمایه‌گذاری‌شان، بازاریابان می‌توانند خدمات یا محصولات سفارشی‌شده برای بخش‌های خاص طراحی کنند.
آنالیز کوهورت بر اساس رویداد
دسته‌بندی کاربران بر اساس اقدامات یا رویدادهای انجام‌شده توسط آن‌ها، به تیم‌ها امکان می‌دهد تا فرضیات خود را با شفافیت بیشتری ارزیابی و اعتبارسنجی کنند.

با تحلیل اینکه کوهورت‌های مختلف چگونه از محصولات استفاده می‌کنند، شرکت‌ها می‌توانند نقاط ضعف تاکتیک‌های بازاریابی خود را شناسایی و موثرترین روش ارتباط با مشتریان در بخش های مختلف را تعیین کنند. علاوه بر این، داده‌های حاصل از آنالیز کوهورت کمک می‌کند که شرکت‌ها نشانه‌های احتمال ریزش مشتری را تشخیص دهند و با طراحی مشوق‌ها و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، مشتریان را به ادامه تعامل ترغیب کنند.

مزایای آنالیز کوهورت برای کسب و کارها چیست؟

آنالیز کوهورت ابزاری قدرتمند است که نتایج ارزشمندی در مورد رفتار مشتری فراهم می‌کند. با استفاده از این نتایج، می‌توان تصمیم‌های آگاهانه‌تری گرفت و رشد کسب‌وکار را تسریع کرد. در زیر به برخی از مزایای کلیدی پیاده‌سازی آنالیز کوهورت در بازاریابی دیجیتال اشاره می‌کنیم:

۱) درک رفتار بلندمدت مشتری

آنالیز کوهورت این امکان را فراهم می‌سازد تا رفتار گروه‌های خاصی از مشتریان در طول زمان پیگیری و تجزیه‌وتحلیل شود. با گروه‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مشترک، می‌توان فهم عمیقی از نحوه تکامل رفتار آن‌ها در طول چرخه عمرشان به دست آورد. این دانش به شناسایی الگوها، روندها و ترجیحات مشتریان کمک می‌کند و امکان تنظیم استراتژی‌ها و پیشنهادها بر اساس این یافته‌ها را فراهم می‌سازد.

۲) تحلیل حفظ و ریزش مشتری

یکی از مهم‌ترین مزایای تحلیل هم‌گروهی، توانایی آن در آشکارسازی بینش‌هایی در مورد نرخ حفظ و ریزش مشتری است. با بررسی گروه‌های تجاری، می‌توان زمان و دلایل قطع ارتباط یا ریزش مشتریان را شناسایی کرد. با اتکا به این دانش، می‌توان استراتژی‌های حفظ هدفمند را برای کاهش ریزش و افزایش وفاداری مشتری پیاده‌سازی نمود. این امر نه‌تنها به حفظ مشتریان ارزشمند کمک می‌کند، بلکه به پایداری بلندمدت کسب‌وکار نیز منجر می‌شود.

۳) کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده

با درک ویژگی‌ها و رفتارهای منحصربه‌فرد گروه‌های مختلف تجاری، می‌توان کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده‌ای طراحی نمود که با هر گروه ارتباط برقرار کند. این امر منجر به افزایش نرخ تعامل و تبدیل مشتریان شده و در نهایت، درآمد و سودآوری کسب‌وکار را افزایش می‌دهد.

۴) توسعه و بهبود محصول

از طریق آنالیز کوهورت در بازاریابی، شما به بینش عمیقی در خصوص چگونگی واکنش گروه‌های مختلف مشتریان به تغییرات و به‌روزرسانی‌های محصولات یا خدمات دست می‌یابید. با رصد رفتار و ترجیحات گروه‌های خاص، می‌توانید حوزه‌های نیازمند بهبود و نوآوری را شناسایی کنید. همچنین می‌توانید در زمان توسعه ویژگی‌های جدید یا بهبود ویژگی‌های موجود، تصمیماتی مبتنی بر داده اتخاذ نموده و مطمئن شوید که تغییرات با نیازها و علایق مشتریان تطبیق دارد.

مراحل انجام آنالیز کوهورت

حالا که با آنالیز کوهورت و مزایای آن آشنا شدیم، روش انجام آن را تشریح می‌کنیم:

مرحله اول: تعیین اهداف

قبل از شروع، مشخص کنید که چه اهدافی دارید و می‌خواهید به چه اطلاعاتی دست یابید. می‌خواهید نرخ حفظ مشتری را بهبود ببخشید، اثربخشی یک کمپین بازاریابی را ارزیابی کنید، یا رفتارهای خرید را درک کنید؟ تعیین اهداف روشن، راهنمای بقیه مراحل خواهد بود.

مرحله دوم: ساخت کوهورت‌ها

کوهورت‌های خود را شناسایی کنید. تصمیم بگیرید که می‌خواهید بخش‌بندی کوهورت کسب‌وکارتان را چگونه انجام دهید. این کار می‌تواند بر اساس تاریخ خرید، اولین استفاده از خدمات شما، یا واکنش آن‌ها به یک کمپین بازاریابی خاص باشد.

مرحله سوم: جمع‌آوری داده

داده‌های لازم را بر اساس بخش‌بندی کوهورت خود جمع‌آوری کنید. این داده‌ها می‌تواند شامل سوابق خرید، معیارهای تعامل کاربر، بازخورد مشتری یا هر داده مرتبط دیگری باشد. اطمینان حاصل کنید که داده‌ها دقیق و جامع هستند تا امکان تحلیل مؤثر آن‌ها فراهم باشد.

مرحله چهارم: انتخاب ابزار تحلیل مناسب

ابزارهایی را انتخاب کنید که متناسب با نیازهای کسب‌وکار شما و پیچیدگی داده‌ها باشند. این ابزار می‌تواند یک نرم‌افزار صفحه‌گسترده (Spreadsheet) مثل اکسل برای مجموعه داده‌های کوچک‌تر، یا نرم‌افزار تحلیلی پیچیده‌تر برای داده‌های بزرگ و پیچیده باشد.

مرحله پنجم: تحلیل داده‌ها

بر اساس اهدافتان شروع به تحلیل داده‌ها کنید. به دنبال روندها و الگوها در رفتار مشتری در طول زمان باشید. به‌عنوان مثال، ممکن است بررسی کنید که مشتریان چه مدت با محصولات/خدمات شما در تعامل می‌مانند یا هر چند وقت یک‌بار خرید می‌کنند.

مرحله ششم: تفسیر نتایج

پس از تحلیل داده‌ها، وقت آن است که نتایج را تفسیر کنید. به دنبال بینش‌های همسو با اهدافتان باشید. مثلاً اگر بر حفظ مشتری تمرکز می‌کنید، مشخص کنید که مشتریان در چه نقطه‌ای تمایل به ترک سبد خرید دارند و عوامل این اقدام چیست؟

مرحله هفتم: اقدام کنید

هدف نهایی آنالیز کوهورت در بازاریابی، کمک به کسب‌وکارها برای اتخاذ تصمیمات بهتر است. از نتایجی که به دست آورده‌اید برای ایجاد تغییرات هدفمند استفاده کنید؛ اهدافی همچون: تغییرات در استراتژی بازاریابی، بهبود محصول یا بهبود خدمات مشتری.

مرحله هشتم: نظارت و بازنگری

به‌طور مداوم بر تغییراتی که اعمال کرده‌اید نظارت کنید تا بدانید چه تاثیری بر کسب‌وکار شما گذاشته‌اند. بخش‌بندی و تحلیل کوهورت یک کار یک‌باره نیست؛ بلکه یک فرآیند مداوم است. بررسی منظم تحلیل شما می‌تواند به شما کمک کند تا از روندها آگاه باشید و استراتژی‌های خود را در صورت نیاز بازنگری کنید.

نحوه تفسیر جدول کوهورت

جدول کوهورت، چرخه زندگی یک کاربر را از روز صفر تا روز N ترسیم می‌کند (در واقع بازه زمانی مورد نظر شما). در جدول زیر، ما به سطوح تعامل یک گروه از کاربران در طول ۷ روز اول نگاه می‌کنیم. شما می‌توانید این داده‌ها را به اکسل وارد کرده یا از ابزار مارکتینگ اتومیشن استفاده کنید که داده‌ها را به‌صورت خودکار و در لحظه به روز می‌کند.

حدول کوهورت

هنگام بررسی دقیق جداول در ابزار مارکتینگ اتومیشن وب انگیج، می‌توانید سطرها یا ستون‌هایی را که دارای هایلایت آبی پررنگ هستند دنبال کنید. جدول فوق یک رویداد شروع (Start event) و یک رویداد بازگشت (Return event) را نشان می‌دهد. رویداد شروع نشان‌دهنده کاربرانی است که یک اپلیکیشن را در روز صفر دانلود کرده‌اند و رویداد بازگشت نشان‌دهنده کاربرانی است که از اپلیکیشن خارج شده یا استفاده را متوقف کرده‌اند (Churn). این جدول نشان می‌دهد که ۳۴.۹ درصد از کل کاربران، در همان روز نصب (روز صفر) از آن استفاده مجدد کرده‌اند و ۷ درصد از کاربران، در روز یکم و به همین ترتیب تا روز هفتم. نمودار فوق به‌خوبی به شما نشان می‌دهد که کاربران در چه زمانی اپلیکیشن را ترک کرده‌اند و می‌توانید علت آن را بررسی کنید. در زیر دو فرضیه برای مثال مطرح شده است:

فرضیه اول: در تاریخ ۱۰ مارس مشکلی در اپلیکیشن وجود داشته است. (یعنی نقطه‌ای که ۳۷.۷ درصد کاربران اپلیکیشن را ترک کرده‌اند.)

فرضیه دوم: انگیزه کاربر کاهش یافته است که منجر به تعامل ضعیف شده است.

نکته مهم از این جدول، حفظ کاربر در روز صفر (D0 retention) است و به دنبال آن روز یکم (D1 retention). پس از شناسایی مشکل، شما می‌توانید جزئیات بیشتری در مورد جمعیت‌شناسی، کانال‌های جذب، سیستم عامل، دستگاه و سایر جزئیات مربوط به کاربران را بررسی کنید تا متوجه شوید چه ‌چیزی باعث ریزش (Churn) کاربران می‌شود.

معیارهای اندازه‌گیری جدول کوهورت

جدول کوهورت ابزار بازاریابان برای کسب نتایج دقیق در مورد محصول و نحوه تعامل کاربران با آن است. برای مثال می‌توانید از یک جدول کوهورت برای ترسیم الگوهای رفتاری کاربران و کشف نقاط ضعف برنامه خود استفاده کنید. این کار به شما امکان می‌دهد تا علاوه بر ارائه تجربه کاربری بهتر، با جلب اعتماد کاربران باعث افزایش نرخ حفظ مشتری شوید. این تحلیل به شما کمک می‌کند تا سلامت، ویژگی‌ها و جذابیت برنامه را به‌طور جامع بررسی کنید. رایج‌ترین مورد استفاده از آنالیز کوهورت، بررسی چگونگی حفظ مشتری است؛ اما معیارهای عددی خاصی وجود دارند که می‌توانند به بررسی جنبه‌های دیگر رفتار کاربر نیز کمک کنند. در زیر به برخی از این معیارهای کمی اشاره می‌کنیم:

۱) نرخ حفظ مشتری (Retention rate)

حفظ یا نگهداشت، معیاری اساسی در ارزیابی عملکرد وبسایت/اپلیکیشن است و به درصد کاربرانی اشاره دارد که پس از تعامل یا نصب اولیه، همچنان به استفاده از وبسایت/اپلیکیشن ادامه می‌دهند. این معیار کلیدی، میزان موفقیت شما را در حفظ و جذب کاربران نشان می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا درک بهتری از اثربخشی استراتژی‌های جذب و تعامل خود داشته‌باشند.

برای محاسبه نرخ نگهداشت، کافی است تعداد کل کاربران فعال را در یک بازه زمانی مشخص بر تعداد کل کاربرانی که در ابتدای همان بازه زمانی برنامه را نصب کرده و یا از آن استفاده کرده‌اند، تقسیم کنید.

نرخ حفظ مشتری

مثلاً تصور کنید که اگر در ابتدای یک ماه ۱۰۰ مشتری داشتید، ۲۰ مشتری جدید به دست آوردید و ۱۰ مشتری نیز از سیستم خارج شدند. اکنون ۱۱۰ مشتری برای شما باقی مانده است؛ بنابراین نرخ نگهداشت مشتری شما به این شکل محاسبه خواهد شد:

(۱۱۰-۲۰)/۱۰۰ = 90%

۲) نرخ ریزش (Churn rate)

درحالی‌که نرخ نگهداشت درصد کاربرانی را که در یک پلتفرم یا سرویس باقی می‌مانند اندازه‌گیری می‌کند، نرخ ریزش به درصد کاربرانی اشاره دارد که در یک بازه زمانی مشخص، آن را ترک کرده‌اند. این دو شاخص مکمل یکدیگرند و درک جامعی از پویایی کاربران یک سرویس را فراهم می‌کنند.

نرخ ریزش مشتری

فرض کنید یک شرکت ارائه‌دهنده خدمات نرم‌افزاری (SaaS) در ابتدای یک ماه، ۱۰۰۰ مشتری پرداخت‌کننده داشته باشد. اگر در پایان همان ماه، ۱۰۰ نفر از این مشتریان اشتراک خود را لغو کنند، نرخ ریزش این شرکت در آن ماه ۱۰ درصد خواهد بود. این آمار یک زنگ خطر است؛ زیرا نشان می‌دهد که شرکت ۱۰ درصد از مشتریان خود را از دست داده است و باید استراتژی‌های حفظ مشتری و بهبود کیفیت خدمات را مورد ارزیابی مجدد قرار دهد.

۳) میانگین درآمد به ازای هر کاربر (ARPU)

می‌توان از جداول کوهورت برای تحلیل میانگین درآمد به ازای هر کاربر (َAverage Revenue Per User: ARPU) در یک بازه زمانی استفاده کرد. برای محاسبه این شاخص، کل درآمد حاصله را بر تعداد کاربران در آن کوهورت تقسیم می‌کنیم.

ارزش طول عمر مشتری = ارزش مشتری × میانگین طول عمر مشتری

در این فرمول منظور از ارزش مشتری، میانگین ارزش خرید مشتری از شما است. طول عمر مشتری نیز حاصل تقسیم تعداد کل سال‌های تعامل فعالانه مشتری با شما بر تعداد کل مشتریان است.

میانگین درآمد به ازای هر کاربر

۴) ارزش طول عمر مشتری (CLV)

ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value: CLV) می‌تواند به شما کمک کند که بدانید مشتری در طول یک دوره زمانی چقدر درآمد برای کسب‌وکارتان ایجاد خواهد کرد. کوهورت‌ها به شما در اندازه‌گیری این شاخص یاری می‌رسانند. ساده‌ترین راه برای محاسبه CLV بدین صورت است:

ارزش طول عمر مشتری

۵) نرخ تبدیل (Conversion rate)

این شاخص درصد کاربرانی که یک اقدام مورد نظر را انجام می‌دهند اندازه‌گیری می‌کند؛ مانند خرید یا ثبت‌نام برای اشتراک. برای محاسبه آن، تعداد کاربرانی که اقدام مورد نظر را انجام می‌دهند بر تعداد کل کاربران در یک کوهورت تقسیم می‌کنیم.

۶) اندازه کوهورت (Cohort size)

اندازه کوهورت به تعداد کاربرانی اشاره دارد که در یک بازه زمانی مشخص، دارای ویژگی(های) مشترک هستند. این معیار امکان تحلیل رفتار و عملکرد گروه‌های مختلف کاربران را در طول زمان فراهم می‌سازد و به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها کمک می‌کند. برای مثال، در یک اپلیکیشن پخش آنلاین (Over-the-Top: OTT)، اگر در یک ماه ۱۰۰ کاربر جدید ثبت‌نام کرده و در ماه بعد این تعداد به ۱۴۰ نفر برسد، اندازه کوهورت مشترکین جدید به ترتیب برای این دو ماه، ۱۰۰ و ۱۴۰ خواهد بود. این بدان معناست که در هر ماه، به ترتیب ۱۰۰ و ۱۴۰ کاربر جدید به پلتفرم پیوسته‌اند و می‌توان رفتار و عملکرد این دو کوهورت را در گذر زمان با یکدیگر مقایسه نمود.

معیارهای فوق فقط نوک کوه یخ در اقیانوس وسیع مدیریت حفظ مشتریان شما هستند. بازاریابان و صاحبان کسب‌وکار می‌توانند با تحلیل دقیق‌تر هر جدول، کوهورت، الگو و فرضیه، به نتایج عمیق‌تری دست یابند.

اگرچه استفاده از این شاخص‌ها در صنایع گوناگون رواج دارد، اما در نهایت هدف ما محاسبه نرخ حفظ مشتری (CRR) در یک بازه زمانی مشخص (روزانه، هفتگی، ماهانه یا هر بازه زمانی دیگر که برای کسب‌وکار شما مناسب باشد) است. به‌عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که در ابتدای فصل بهار ۱۵۰۰۰ مشتری دارد. در طول این فصل، آن‌ها ۱۵۰۰ مشتری را از دست داده و ۲۰۰۰ مشتری جدید جذب می‌کنند. نرخ حفظ مشتری برای فصل بهار به‌صورت زیر محاسبه می‌شود:

نرخ حفظ مشتری = ((تعداد کل مشتریان در پایان فصل – مشتریان جدید) / تعداد کل مشتریان در ابتدای فصل) ×۱۰۰

((۱۵۵۰۰ – ۲۰۰۰) / ۱۵۰۰۰) × ۱۰۰ = 86.۶۷٪

بنابراین نرخ حفظ مشتری در طول فصل بهار حدود ۸۷ درصد است که عملکرد بسیار خوبی محسوب می‌شود.

برای محاسبه نرخ حفظ مشتری (CRR)، به سه شاخص زیر نیاز داریم:

  • تعداد مشتریان در ابتدای دوره
  • تعداد مشتریان در پایان دوره
  • تعداد مشتریان جدید جذب شده در طول دوره

با داشتن این سه مقدار، می‌توانیم CRR را به روش زیر حساب کنیم:

نرخ بازگشت مشتری

به‌عنوان مثال، اگر در ابتدای یک دوره ۱۰۰۰ مشتری داشتید، ۱۰۰ مشتری جدید جذب کردید و در پایان دوره ۵۰۰ مشتری باقی ماندند، محاسبه به این صورت خواهد بود:

CRR = ((500 – 100) / 1000) × ۱۰۰ = 40٪

این بدان معناست که شما ۴۰ درصد از مشتریان خود را در این دوره حفظ کرده‌اید. البته برخی صنایع به دلیل ماهیت خدمات یا رفتار مشتریان، نرخ حفظ بالاتری نسبت به صنایع دیگر دارند. معمولاً نرخ حفظ مشتری ۴۰ درصد و کمتر از آن به عنوان زنگ خطر و نرخ بالای ۷۰ درصد به عنوان رضایت‌بخش در نظر گرفته می‌شود. در نمودار زیر، نرخ حفظ مشتری بر اساس صنایع گوناگون نشان داده شده است:

نرخ حفظ مشتری بر اساس صنایع گوناگون

نحوه آنالیز معیارهای کوهورت

یک استراتژی بازاریابی موفق، بر پایه آزمایش‌ها، فرضیه‌های علمی و تجزیه‌وتحلیل دقیق داده‌ها استوار است. شناسایی فرصت‌ها، تمرکز بر نقاط ضعف، پیش‌بینی مشکلات و استفاده از داده‌ها برای جلوگیری از چالش‌های بالقوه، فرآیندی پیوسته و حیاتی در درک رفتار کاربران است. کوهورت‌ها به عنوان مجموعه‌ای از کاربران با ویژگی‌های مشترک، ابزار قدرتمندی برای بازاریابان فراهم می‌کنند تا بینش عمیقی نسبت به رفتار کاربران به دست آورند و کمپین‌های خود را بر اساس آن طراحی کنند. آنالیز کوهورت نیازمند مراحل و روش‌های متعددی است که در ادامه به بررسی آن‌هامی‌پردازیم:

شناسایی روندها

توانایی شناسایی روندها به تیم بازاریابی کمک می‌کند تا با طراحی آزمایش‌های گوناگون به‌طور مداوم کسب‌وکار را توسعه دهند. شناسایی زودهنگام روندها، امکان برنامه‌ریزی استراتژیک در مسیر صحیح را فراهم می‌کند. به‌عنوان مثال، Dropbox (سرویس فضای ابری) با درک این موضوع که کاربرانش تمایل به همکاری و اشتراک‌گذاری محتوا دارند، با دعوت از کاربران جدید و ایجاد انگیزه برای اشتراک‌گذاری، رشد قابل توجهی در درآمد خود ایجاد کرد.

مقایسه کوهورت‌های گوناگون

مقایسه کوهورت‌های مختلف در شرایط متغیر، نتایج ارزشمندی برای ما فراهم می‌کند. این مقایسه می‌تواند بررسی رفتار یک گروه از کاربران در طول زمان یا مقایسه رفتار کاربران مختلف در استفاده از یک سایت یا اپلیکیشن باشد. این آنالیز به تیم امکان می‌دهد تا رفتار کاربران را درک کرده و تفاوت‌های رفتاری بین گروه‌های مختلف را شناسایی کنند.

تفسیر داده‌ها

تفسیر داده‌ها باید در چارچوب کسب‌وکار صورت گیرد. مثلاً نرخ ریزش بالا ممکن است برای یک اپلیکیشن رایگان قابل قبول باشد، اما برای یک سرویس مبتنی بر اشتراک، نگران‌کننده است. درک عمیق داده‌ها، مانند تشخیص کاربران منحصربه‌فرد، کاربران جدید یا کاربران عادی، به تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر برای بهبود عملکرد کسب‌وکار کمک می‌کند.

آنالیز کوهورت با وب‌انگیج

انجام آنالیز کوهورت با وب‌انگیج بسیار آسان است. تنها با چند کلیک می‌توانید به داده‌های مناسب و دقیق در مورد رفتار کاربران خود دسترسی پیدا کنید. برای شروع، روی آیکون کشویی در سمت چپ داشبورد وب‌انگیج کلیک کرده و روی گزینه Cohorts کلیک کنید. سپس از فیلترهای بالای صفحه برای تعیین پارامترهای مورد نیاز خود استفاده کنید.

با استفاده از وب‌انگیج می‌توانید بر تمام داده‌ها و جزئیات نظارت کامل داشته‌باشید. از یک اقدام کوچک مانند نصب اپلیکیشن یا باز کردن آن تا چیزی مهم مانند خرید اشتراک. پس از انجام این کار، می‌توانید به جدول کوهورت که نمونه‌ای از آن در زیر آورده شده است بروید. در سمت چپ، روزها را می‌بینید، دوره شروع در بالا و آخرین یا دوره پایان در پایین. برای خواندن این جدول، باید به ستون‌ها توجه کنید.

جدول آنالیز کوهورت

همانطور که در جدول بالا ملاحظه می‌کنید، هایلایت‌های آبی تیره نشان می‌دهد در کجاها فعالیت کاربران بیشتر بوده است. هرچه آبی تیره‌تر باشد، درصد بالاتر است. مثلاً برای روز صفر، اگر به داده‌های ۶ نوامبر نگاه کنید، می‌بینید که از همه روزها کمتر است. با این که در این روز تعداد کاربرانی که اقدام اولیه (مانند نصب اپلیکیشن) را انجام داده‌اند زیاد بوده (۲۴ هزار نفر)، اما تعداد آن‌هایی که بازگشت داشته‌اند اندک بوده است.

انواع کمپین‌ها برای راه‌اندازی بعد از آنالیز کوهورت

کمپین‌های ایمیلی

تصور کنید گروهی از کاربران شما اقلام را به سبد خرید اضافه می‌کنند اما همیشه قبل از پرداخت، صفحه را ترک می‌کنند. برای این دسته از افراد، می‌توانید ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده در مورد ارزش محصول، برخی از توصیفات کاربران یا حتی یک کد تخفیف ارسال کنید.

برنامه‌های پاداش/وفاداری

کمپین‌های کوهورت همیشه نتایج خوبی دارند زیرا می‌توانید با یک مجموعه خاص از کاربران، متفاوت رفتار کنید. مثلاً کاربرانی که یک رفتار خاص را انجام می‌دهند کوپن ویژه‌ای دریافت کنند. این رویکرد باعث ایجاد تعامل مثبت و سازنده می‌شود.

پیشنهادهای ویژه

ارائه تخفیف یا پیشنهاد ارسال رایگان می‌تواند مشتریان را به خرید ترغیب کند. می‌توانید مشتریان خود را بر اساس رفتار خریدشان تقسیم‌بندی کنید و تخفیف‌ها یا پیشنهادهای سفارشی‌شده برای تشویق آن‌ها به خرید بیشتر ارائه دهید.

ایمیل‌های فعال‌سازی مجدد

اگر با گروهی از کاربران مواجه شدید که در چند هفته اول نسبتاً فعال بوده‌اند اما سپس به آرامی وارد یک دوره رکود شده‌اند، ایمیل فعال‌سازی مجدد راهگشاست. این ایمیل‌ها می‌توانند مشوق‌هایی ارائه دهند یا مزایای محصولات شما را به کاربران یادآوری کنند. برخی از متخصصین بازاریابی به این عمل کمپین احیا (Resurrection) می‌گویند.

مدیریت ارزش متوسط سفارش

اجرای یک کمپین مدیریت ارزش متوسط سفارش (Average Order Value: AOV) می‌تواند هزینه هر خرید مشتریان را افزایش دهد. ارائه تخفیف‌های پلکانی یا ارسال رایگان برای خریدهای بالاتر از یک مبلغ خاص، می‌تواند مشتریان را به بیشتر خرج کردن تشویق کند.

اکنون که درک خوبی از نحوه عملکرد آنالیز کوهورت، چگونگی خواندن جداول و شناسایی نقاط ضعف به دست آورده‌ایم، گام بعدی چیست؟ بعد از انجام آنالیز کوهورت می‌توان اقدامات متعددی را انجام داد. به برخی از کمپین‌های بازاریابی که می‌توانند در این مرحله برای شما مفید باشند اشاره می‌کنیم:

موارد مورد استفاده در آنالیز کوهورت

درک حفظ مشتری

در این بخش، جدول شماره یک را بررسی می‌کنیم.

جدول شماره 1

جدول شماره ۱

سطرها:

C5: نشان‌دهنده تعداد مشتریان جدیدی است که در ماه ژانویه به دست آمده‌اند.

D5 به ما می‌گوید که چه تعداد از مشتریانی که در ژانویه به دست آورده‌ایم، در فوریه بازگشتند.

E5: تعداد مشتریانی که در ژانویه به دست آورده‌ایم و در مارس بازگشتند.

F5: مشتریانی که در آوریل بازگشتند.

به همین ترتیب تا آخرین سطر. اساساً با حرکت در طول سطر ژانویه، متوجه می‌شویم که حفظ مشتریان جدیدی که در ژانویه به دست آورده‌ایم، تا دسامبر چگونه تغییر کرده است.

ستون‌ها:

ستون‌ها نشان‌دهنده تعداد مشتریان بازگشتی یا جدید هستند.

D5: نشان‌دهنده تعداد مشتریانی است که در ژانویه به دست آورده‌ایم و در فوریه بازگشتند.

E6: تعداد مشتریانی که در فوریه به دست آورده‌ایم و در مارس بازگشتند.

D6: تعداد مشتریان جدیدی است که در فوریه به دست آورده‌ایم.

همین الگو با حرکت در طول سطر تکرار می‌شود.

حالا می‌خواهیم بفهمیم که هر گروه، از نظر حفظ مشتری، در طول زمان چگونه رفتار می‌کند. برای انجام این کار جدول قبل را کمی تغییر می‌دهیم تا جدول شماره دو حاصل شود.

جدول شماره 2

جدول شماره ۲

ستون را از اسم ماه به «تعداد ماه‌های سپری‌شده از زمان جذب» تغییر می‌دهیم. متوجه شده‌اید که شکل جدول از یک مثلث راست‌چین به مثلث چپ‌چین تغییر کرده است. بنابراین، در ردیف پنجم، با حرکت به جلو، خواهیم فهمید که چه تعداد از مشتریانی که در ژانویه جذب شده‌اند، در ماه‌های بعد بازگشته‌اند.

در جدول شماره سه، اعداد را به درصد تبدیل کرده‌ایم تا دید بهتری از داده‌ها داشته باشیم.

جدول شماره 3

جدول شماره ۳

می‌بینیم که ماه اول و دوم (به ترتیب ماه صفر و ماه یک) بسیار مهم به نظر می‌رسند، زیرا ریزش مشتری پس ‌از آن به‌طور قابل توجهی افزایش یافته است (که با کاهش درصد کلی حفظ کلی نشان داده شده است). حالا با نگاه کردن به هر سطر، می‌توانیم منحنی حفظ مشتری را برای ماه مربوطه به رسم کنیم. اما اگر بخواهیم بفهمیم که حفظ مشتری در ۱۲ ماه گذشته چگونه بوده است، چه باید کرد؟ باید در ردیف آخر، جمع کل را محاسبه کنیم. جمع کل، منحنی حفظ مشتری را برای ۱۲ ماه گذشته به ما نشان می‌دهد.

ارتباط بین دسته‌بندی و حفظ مشتری

در یک مطالعه موردی (Case study) که بر روی یک خرده‌فروش بزرگ جهانی انجام شد، مشخص گردید مشتریانی که در اولین خرید خود محصولات مرتبط با نوزاد را تهیه می‌کردند، نرخ بازگشت سرمایه بالاتری داشتند. این یافته، خرده‌فروش را به سمت تمرکز بیشتر بر بازاریابی و ترویج بخش محصولات کودک سوق داد. با الهام از این مطالعه موردی، فرضیه‌ای شکل گرفت مبنی بر اینکه برخی دسته‌بندی‌های محصول می‌تواند تأثیر قابل توجهی در ایجاد وفاداری مشتریان، به‌خصوص در اولین خرید آن‌ها داشته باشد. برای بررسی این فرضیه، یک آنالیز کوهورت بر اساس دسته‌بندی اولین خرید مشتریان انجام شد و نرخ حفظ مشتری در هر گروه مورد بررسی قرار گرفت:

بیزینس لباس ورزشی

بیزینس لباس ورزشی

بیزینس جواهرات

بیزینس جواهرات

نتایج این تحلیل نشان داد که:

مشتریانی که در اولین خرید خود لباس ورزشی تهیه کرده‌اند، بیشترین نرخ حفظ را در مقایسه با سایر گروه‌ها داشته‌اند.

مشتریانی که در اولین خرید خود جواهرات خریداری کرده‌اند، کمترین نرخ حفظ را نشان داده‌اند.

ماه اول پس از اولین خرید، بسیار حیاتی است و ریزش مشتری پس از این دوره به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد.

یکی از نتایج ممکن می‌تواند این باشد که هزینه‌های بازاریابی برای لباس‌های ورزشی باید کاهش یابد. به همین ترتیب، استراتژی‌های حفظ مشتری برای خریداران جواهرات نیاز به بررسی مجدد دارند. استراتژی حفظ مشتری برای کاربرانی که وارد ماه پنجم از زمان خرید خود می‌شوند باید ارزیابی شود.

ویژگی‌هایی که منجر به حداکثر حفظ مشتری می‌شوند

گزارش Quettra نشان می‌دهد که اپلیکیشن‌ها به‌طور متوسط ۷۷ درصد از کاربران فعال روزانه (DAU) را طی مدت ۳ روز پس از نصب از دست می‌دهند. اگر محصول شما به‌خودی‌خود ارزشمند نباشد، هیچ‌چیز نمی‌تواند مانع حذف اپلیکیشن شود. اما اگر محصولتان ارزشمند باشد، سه روز اول در حفظ مشتری حیاتی و تعیین‌کننده است.

عدد سه روز، یک میانگین است و عدد بحرانی شما می‌تواند متفاوت از آن باشد. می‌توانید عدد بحرانی خود را از طریق روشی که در بخش نحوه تفسیر جدول کوهورت نشان دادیم، تعیین کنید.

فرض کنیم این عدد در حال حاضر X روز است. سپس شما باید کاری را در X روز اول پس از نصب انجام دهید تا کاربران را حفظ کنید. فرضیه این است که برخی از ویژگی‌های اپلیکیشن، باعث حفظ کاربران می‌شود. یک منحنی حفظ تجمعی از ۱۲ ماه گذشته ایجاد می‌کنیم.

توجه داشته‌باشید که منحنی حفظ اپلیکیشن موبایل، برخلاف یک وبسایت، به‌صورت خطی کاهش می‌یابد؛ زیرا یک وبسایت نیازی به نصب روی دستگاه ندارد. کاربر می‌تواند هر زمان که بخواهد وارد وبسایت شود اما هنگامی که کاربر اپلیکیشن موبایل را حذف کند احتمالاً شما برای همیشه او را از دست می‌دهید. حال، کاربرانی که حفظ شده‌اند را بررسی کنید و ویژگی‌هایی که توسط آن‌ها در روز اول استفاده شده است را یادداشت کنید. به‌عنوان مثال، “کلیک روی پوش نوتیفیکیشن (Push notification)” و “افزودن به لیست علاقه‌مندی‌ها”، دو مورد از رایج‌ترین اقدامات هستند. اکنون تجزیه‌وتحلیل خود را بر این دو اقدام محدود می‌کنیم و یک مقایسه بین آن‌ها انجام می‌دهیم:

نمودار حفظ مشتری

نمودار حفظ مشتری

با مراجعه به لینک گوگل شیت بالا، مقدار هر ویژگی را از منوی کشویی تغییر دهید تا ببینید نمودار چگونه تغییر می‌کند. از نمودار مشخص می‌شود کاربرانی که محصولی به لیست علاقه‌مندی‌ها اضافه کرده‌اند، نسبت به گروه دیگر بیشتر حفظ شده‌اند. کسانی که روی پوش نوتیفیکیشن کلیک کرده‌اند، نرخ حفظ کمتر از میانگین داشته‌اند. یادمان باشد که این نمودار به ما رابطه همبستگی را نشان می‌دهد و نه علت و معلولی.

نحوه واکنش مشتریان به انتشار ویژگی جدید

آنالیز کوهورت فوق می‌تواند نشان دهد که کدام ویژگی‌ها باعث می‌شوند کاربران اپلیکیشن شما را کنار بگذارند. به‌عنوان مثال، منحنی کوهورت کاربرانی که روی پوش نوتیفیکیشن کلیک کرده‌اند، پایین‌تر از منحنی حفظ متوسط است، پس رابط کاربری اپلیکیشن نیاز به بازنگری دارد. به همین شیوه می‌توانیم هر قابلیت جدیدی که به اپلیکیشن اضافه می‌کنیم را مورد آزمایش قرار دهیم.

سوالات متداول در مورد آنالیز کوهورت

آنالیز کوهورت چیست؟

آنالیز کوهورت یک نوع تحلیل رفتاری است که مشتریان یا کاربران را بر اساس ویژگی‌های مشترک گروه‌بندی می‌کند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا در طول زمان به بینش‌ عمیقی در مورد رفتار آن‌ها دست یابند.

مزایای آنالیز کوهورت چیست؟

درک بهتر رفتار مشتری: این آنالیز به شما کمک می‌کند تا رفتار مشتریان جدید و قدیمی، و همچنین واکنش کاربران از کانال‌های مختلف را درک کنید.
بهبود حفظ مشتری: با شناسایی دلایل ریزش مشتری، می‌توانید استراتژی‌های حفظ مشتری را بهبود بخشید.
شخصی‌سازی تجربه مشتری: با درک بهتر نیازها و رفتارهای هر گروه از مشتریان، می‌توانید تجربه مشتری را شخصی‌سازی کنید.
بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی: با شناسایی کانال‌ها و کمپین‌های موثرتر، می‌توانید روش‌های بازاریابی خود را بهینه کنید.
تصمیم‌گیری داده‌محور: با تکیه بر داده‌های واقعی، می‌توانید تصمیم‌های آگاهانه‌تری در مورد استراتژی‌های بازاریابی خود اتخاذ کنید.

هدف آنالیز کوهورت چیست؟

هدف اصلی یک آنالیز کوهورت، بررسی یک گروه از افراد در طول زمان است تا درک کنیم که چگونه عوامل گوناگون بر رفتار مشتریان اثر می‌گذارند. آنالیز کوهورت به ما این توان را می‌دهد که با پیگیری تعامل مشتریان و کسب‌وکار، الگوها و همبستگی‌ها را شناسایی کنیم. نتایج حاصل از این آنالیز در نهایت برای تصمیم‌گیری در جهت افزایش نرخ حفظ مشتری و سود کسب‌وکار، به کار گرفته می‌شود.

جهت دریافت مشاوره در مورد آنالیز کوهورت، این فرم را تکمیل کنید.

و در پایان این که...

اگر شما بازاریابی هستید که بر اساس داده‌ها عمل می‌کنید، آنالیز کوهورت ابزاری حیاتی برای شما محسوب می‌شود. این روش یک چارچوب قدرتمند برای تعیین اهداف، کشف نتایج ارزشمند، تنظیم شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک فراهم می‌کند.

بسیاری از کسب‌وکارهایی که تنها بر روی جذب مشتریان جدید (افزایش تعداد کاربران) تمرکز می‌کنند و حفظ مشتریان فعلی را نادیده می‌گیرند، با چالش‌های متعدد مواجه می‌شوند. آنالیز کوهورت یک راهکار موثر برای مقابله با این چالش‌هاست و کمک می‌کند که در دام برخی شاخص‌های گمراه‌کننده گرفتار نشویم. آنالیز کوهورت به شما نشان خواهد داد که چند درصد از این مشتریان جدید، به شما وفادار مانده و به استفاده از محصول یا خدمات شما ادامه می‌دهند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *