Когортный анализ в маркетинге

Современный бизнес невозможен без использования интернета. Неважно, продаете вы что-то или производите. Потребителям необходима информация, а самый простой путь ее получения – поиск в сети. Кроме того, эффективность использования различных каналов коммуникаций не всегда поддается изучению, а вот для интернета это довольно просто сделать. Одним из популярных и наглядных методов принято считать когортный анализ. Как и прочие методологии исследования причинно-следственных связей в поведении потребителей, он требует накопления статистической информации. Интернет позволяет делать это «незаметно» для исполнителя. Ведь здесь регистрируется практически каждое действие посетителя сайта – от даты первого посещения до количества времени, проведенного на каждой страничке.

Статистика на службе у маркетологов

Вряд ли сегодня остались еще те специалисты, которые слово «маркетинг» трактуют как «реклама» и «продажи». Безусловно, это две важные составляющие маркетинговой деятельности. Но основа все же лежит в изучении спроса и поведения потребителей. А затем все трансформируется в поиск возможностей удовлетворения этих потребностей.

А раз зашла речь об изучении и анализе, значит – статистика нам в помощь. Тщательное накопление базы данных об особенностях покупателей позволяет досконально изучить спрос и использовать результаты анализа максимально выгодно для себя.

Наиболее часто маркетологи пользуются корреляционным и регрессионным анализом; их интересуют дескриптивные и прогнозные методологии изучения потребителей. Все это требует выделения по каким-то признакам наиболее показательных (или интересных для бизнеса) групп клиентов. Именно такое объединение и предлагает нам когортный анализ.

Статистический анализ и коммерция

В продажах необходимо довольно четко понимать причинно-следственную связь в действиях клиентов. Когортный анализ это позволяет сделать, сгруппировав потребителей по нескольким признакам. Чаще всего выделяется сегмент с общей характеристикой (посещение магазина, покупка и т. п.), объединенный датой свершения события. В статистике принято говорить о группе людей (предметов), демонстрирующих сходное поведение и признаки. Простой пример когорты – посетители, впервые зашедшие в магазин за неделю до Нового года. Изучив их поведение, вполне можно сделать выводы об эффективности рекламных и коммерческих усилий.

Аналитика

В помощь маркетологам давно пришли разработчики Google. Они предлагают множество сервисов для изучения статистики электронной коммерции. Сейчас можно провести когортный анализ в Google Analytics. Раньше его приходилось делать через принудительное сегментирование аудитории. Это было довольно трудоемко и неудобно. Однако теперь когортный анализ проводится автоматически. Аналитику остается только настроить параметры отчета согласно своим требованиям.

Данные отчета выводятся в виде временной шкалы и таблицы. В настройках можно изменить четыре группы параметров, которые использует когортный анализ.

Тип когорты представляет собой общую характеристику, которая объединяет конкретную группу посетителей сайта. Размер может быть сгруппирован по времени: точный день, неделя, месяц. При выборе параметра «неделя», например, отчет сгруппирует всех впервые посетивших сайт за заданную неделю в одну когорту.

Далее можно изменять «показатель». Вариативность здесь касается просмотра страниц, длительности сеанса, количества пользователей и т.д. И последний параметр – «диапазон дат». Благодаря этой функции у аналитика появляется возможность отслеживать действия когорты на протяжении временного периода от установленной исходной точки до текущей даты. Выбирая группировку по дням, следует помнить, что когорты будут сформированы в строках, а динамика поведения посетителей – в столбцах.

Как пользоваться результатами анализа

Изучив отчеты, можно проследить частоту возвращений потребителей на сайт. А сравнение количественных показателей с планом размещения контента на страницах сайта даст возможность понять, что именно интересует и привлекает клиентов.

Например, по данным анализа выделяется группа посетителей, которая возвращается на сайт с «завидным постоянством». Подняв план размещения рекламных материалов о проведении каких-то акций или представлении новинки в ассортименте на момент первого посещения этими клиентами ваших страничек, вполне можно сделать выводы о том, что именно привлекло внимание потенциальных клиентов. Эта информация позволяет повысить эффективность работы фирмы. Именно так используется когортный анализ в маркетинге. Он дает возможность еще более целенаправленно и качественно распределять рекламный бюджет и создавать действенные каналы коммуникации.

На что обратить внимание

Для эффективного использования любого статистического инструментария необходимо провести подготовительную работу. Ведь правильно поставленный вопрос в задаче гарантирует быстрое ее решение.

Что же нужно сделать до использования когортного анализа? Задать себе несколько вопросов:

• Почему наблюдается именно такая динамика продаж?
• Какой выбрать временной период (для проведения рекламной кампании, например)?
• Как определить время рассылки для получения большого отклика?

Выдвинутые гипотезы помогут более четко определиться с параметрами когортного анализа.

Заключение

Ознакомившись с возможностями базового когортного анализа в Google Analytics и получив представление о его функциональных особенностях, маркетологу вполне по силам не только повысить посещаемость сайта, но и превратить потенциального клиента (случайного посетителя) в потребителя.

Формирование индивидуальных отчетов даст наглядное представление об особенностях целевой аудитории, позволит понять ее реакцию на вашу активность независимо от того, размещаете вы на сайте информационную статью или акционное коммерческое предложение. Любые маркетинговые усилия должны быть экономически оправданы. Когортный анализ, CLTV, Unit Economics – любая методология изучения поведения потребителей направлена на выявление соотношения «затраты-прибыль» и его оптимизацию.

Но не стоит и перегибать палку. Ежедневный мониторинг даст неверное представление о мотивах посещения потребителями сайта компании. Именно длительное наблюдение за представителями одной когорты позволит отследить и правильно трактовать изменения в поведении клиентов.