O que é análise de coorte?
Vamos considerar em detalhes a definição de "análise de coorte". O conceito de "coorte" remonta ao século II aC. Eles designaram uma das principais unidades táticas do exército romano. A tradução literal da palavra é um local cercado.
No contexto deste artigo, refere-se a um segmento do público-alvo ou a um grupo de pessoas que executou uma ação em um determinado período de tempo (por exemplo, 1 ou 5 de julho). O traço temporal é muito importante, pois é o que distingue uma coorte de um segmento simples.
Os usuários são agrupados em um grupo com base em características, experiência e tempo comuns. Mas devemos entender que, com o tempo, os atributos gerais das pessoas podem mudar muito. Por exemplo, hoje um cliente comprou biscoitos de gengibre, uma semana depois ele encomendou jantes de carro e um mês depois ele comprou um barco.
As coortes no marketing não representam um público-alvo homogêneo: iniciantes em um site ou serviço, usuários regulares, visitantes temporários etc. À primeira vista, parece que esses são grupos completamente diferentes, mas, usando essa ferramenta, os profissionais de marketing os combinam em várias coortes (o exército romano consistia em 10).
Por exemplo, um usuário chegou ao site a partir de publicidade contextual em 17 de julho e comprou uma janela. Pode ser incluído em três grupos ao mesmo tempo:
- Usuários provenientes de publicidade contextual. Ajuda a determinar a eficácia do contexto em comparação com outros canais de aquisição de clientes.
- Clientes que compraram uma janela em julho. Permite determinar a sazonalidade das vendas.
- Compradores da mercadoria "janela". Ajuda a determinar a demanda de um produto específico de diferentes grupos de públicos-alvo.
A essência da análise de coorte é combinar clientes (usuários, visitantes) em grupos de acordo com as mesmas características ou atributos e rastrear seu comportamento ao longo do tempo.
O que pode ser feito com a análise de coorte?
A análise do comportamento do usuário ao longo do tempo fornece informações valiosas sobre a eficácia das campanhas publicitárias. Em particular, é possível determinar o impacto de diferentes ferramentas de marketing nos principais indicadores de negócios: LTV, conversões, ROI, Taxa de Retenção, CAC, etc. Vejamos alguns exemplos ilustrativos da prática do que foi alcançado usando a análise de coorte.
Avaliação precisa da eficácia da publicidade
Nem todas as pessoas tomam a decisão de comprar rapidamente. Alguém duvida, alguém não decidiu completamente se realmente precisa do produto ou não, alguém quer considerar opções alternativas em outras lojas, etc. Ou seja, um cliente em potencial que veio hoje, por exemplo, de publicidade contextual, pode não executar imediatamente a ação direcionada.
Devido ao longo ciclo de vendas, os profissionais de marketing nem sempre conseguem avaliar objetivamente a eficácia e o retorno do investimento dos canais de publicidade. Vejamos um pequeno exemplo do valor do uso da análise de coorte.
Por exemplo, em fevereiro de 2020, lançamos publicidade contextual no Yandex. Passado um mês, decidimos analisar os primeiros resultados, calculamos o ROI, que ficou abaixo de 100%. Um profissional de marketing inexperiente decidirá "acumular" o anúncio ou reprojetar os anúncios.
Mas se você combinar os clientes em potencial que vieram dessa campanha de publicidade em um grupo e analisar os resultados após alguns meses, poderá ver números completamente diferentes:
Alguns compradores levaram cinco meses para tomar uma decisão! O rastreamento do comportamento do usuário ao longo do tempo tornou possível avaliar com mais precisão a eficácia de uma campanha publicitária. Essa "imagem" é mais típica para uma empresa com um longo ciclo de vendas e / ou produtos caros.
Encontrar e reter clientes fiéis
Você pode descobrir quais canais de publicidade estão gerando os clientes mais fiéis. Por exemplo, vamos criar uma coorte de usuários com a primeira autorização de fevereiro a julho e dividi-la em grupos menores de acordo com o canal de aquisição. Em seguida, todos os meses, avaliamos os grupos de acordo com a taxa de retenção ou taxas de compra repetida.
Esses dados facilitam a identificação das melhores fontes de clientes fiéis. Portanto, podemos continuar investindo mais dinheiro neles e aumentar nossa base de clientes leais mais rapidamente.
A análise é realizada constantemente para determinar os pontos de "aquecimento" do público. Por exemplo, um dos coeficientes de uma fonte popular começou a declinar. Uma carta é enviada aos usuários do grupo com um desconto pessoal (qualquer outra ação é possível) e o coeficiente aumenta novamente. É difícil executar esse truque com alta precisão sem uma análise de coorte.
Previsão e aumento do LTV
LTV (Lifetime Value) é o valor ou receita vitalícia do cliente recebido dele durante todo o período de cooperação. Normalmente, esse indicador é calculado após o término do trabalho conjunto.
Mas nada impede que você calcule o LTV para coortes individuais por um determinado período de tempo (por exemplo, durante um mês) e preveja o indicador para períodos subsequentes.
Você também pode comparar o valor da vida útil dos clientes e o custo de adquiri-los por meio de canais de publicidade. Assim, você receberá informações sobre os períodos de retorno dos canais e entenderá em qual deles vale a pena investir mais recursos.
Teste A / B
Os testes A / B são usados para testar idéias e hipóteses. Por exemplo, digamos que você decidiu atualizar o texto de uma página de vendas. Como parte do teste, faça duas opções (com o conteúdo antigo e o novo) e envie uma parte do público para a versão atualizada para avaliar a conversão. Veja em qual caso é mais alto e tome uma decisão sobre outras ações.
Os problemas dos testes A / B nessa situação são a incapacidade de prever a longo prazo. A análise de coorte pode ajudar a eliminar a lacuna. Um mês após o final do teste, crie um relatório sobre os usuários que entraram no site pela página de destino atualizada e compare as métricas com a coorte de pessoas que não viram o novo texto.
A diferença resultante é o impacto real do texto atualizado nas conversões. Isso o ajudará a entender o efeito a longo prazo de sua decisão.
Análise da eficácia de um aplicativo móvel
A análise de coorte é amplamente usada ao lançar novas versões de aplicativos. É usado para estimar a taxa de retorno do usuário (Taxa de Retenção). Além disso, os profissionais de marketing usam uma ferramenta para analisar os canais de publicidade mais eficazes. E esses não são os únicos exemplos do uso de coortes no trabalho em aplicativos móveis: tudo é limitado pela imaginação e habilidades analíticas.
Onde é usada a análise de coorte?
A seção anterior descreveu alguns exemplos de uso da ferramenta, mas em quais áreas ela é mais usada? É útil principalmente em empresas vinculadas ao número de clientes. A rotatividade de usuários afeta mais sua lucratividade.
Não recuse usar a análise de coorte e organizações com um grande número de clientes regulares. Ele é enviado para avaliar as ações de marketing, cujos resultados permitem melhorar as campanhas publicitárias e realocar corretamente o orçamento.
Em geral, o uso da análise de coorte é útil para qualquer empresa. Além disso, consideraremos várias das aplicações mais populares.
Formação de um retrato do cliente alvo
Ao coletar informações de diferentes grupos sobre usuários, com o tempo, você pode criar um retrato preciso do seu público-alvo. Avaliação de lealdade, sazonalidade, disponibilidade para compras on-line, etc. - tudo isso permite que você entenda quem está interessado no produto e o compra com mais frequência.
Aumentar a conversão
Freqüentemente, o teste dividido é usado para testar hipóteses e idéias. Sim, fornece alguns resultados para a tomada de decisões objetivas, mas a análise de coorte a esse respeito é melhor e fornece dados mais precisos, uma vez que são considerados diferentes grupos do público-alvo.
O teste A / B também é uma ferramenta útil, mas avalia um indicador e a análise de coorte "trailer" extrai informações sobre mais dois parâmetros - hora e local.
Por exemplo, determinamos a cor ideal de um botão em uma página de destino de venda. Os testes divididos mostraram que 45% dos clientes têm maior probabilidade de clicar em verde e 55% em azul.
Conectamos a coorte por mês (hora) e local e descobrimos que os clientes em potencial de Sochi estão melhor clicando no botão verde, porque eles já estão cansados da cor azul do mar, e estão vendo isso por toda a vida.
Este é um exemplo simples, mas claro, de melhor compreensão do público-alvo através do uso de análise de coorte. Dados mais profundos ajudam você a gerar mais idéias e expandir seus negócios mais rapidamente.
SaaS
Nos projetos em nuvem, a análise de coorte é usada para otimizar o ciclo de vendas. Digamos que exista um serviço com período de teste, versão de teste e tarifas pagas. A administração da empresa monitora as principais métricas: receitas e despesas. As coortes são compostas de usuários do período de teste e da versão de teste.
Em seguida, um analista entra no trabalho, que determina: quem costuma mudar para versões pagas, quais tarifas eles escolhem, saídas de usuários por determinados períodos etc. Tudo isso são informações valiosas para ajudá-lo a otimizar o ciclo de vendas e maximizar sua receita de serviço SaaS.
Principais indicadores da análise de coorte
À medida que aprendem a usar a análise de coorte, os analistas são incentivados a considerar todas as métricas possíveis para obter experiência prática. Mas, no trabalho real, para alcançar a máxima eficiência, eles se concentram nos indicadores de objetivo (mais importantes).
Não há um conjunto universal de métricas; a escolha da lista depende do produto e do setor de negócios específicos. No entanto, existem vários indicadores considerados na maioria dos casos:
- Ponto de controle (Stick Point). O valor da compra, após o qual é mais provável que o cliente mude para a categoria "permanente".
- Canais de atração. Determine as fontes mais eficazes de novos clientes em potencial.
- Os usuários alternam de uma versão de avaliação de um produto para uma versão paga. A análise de coorte ajuda a determinar os grupos dos quais os clientes "gratuitos" costumam se transformar em "pagos".
- Repita as compras. O indicador indica que o usuário gostou da qualidade do produto e está pronto para pagar por isso no futuro.
O trabalho do analista não é apenas organizar a análise de coorte e avaliar os resultados obtidos, mas também determinar os indicadores-alvo. Se você escolher métricas irrelevantes para uma empresa em particular, os dados coletados serão inúteis e não serão usados para melhorar o desempenho da organização.
O que é necessário para uma análise de coorte?
Antes de realizar uma análise de coorte, quatro parâmetros são determinados:
- — , : , , , ..
- — : , , .
- — .
- : ROI, Retention Rate, LTV ..
Esses quatro parâmetros são os pilares da análise de coorte e são determinados quando se trabalha em qualquer sistema.
Observe que o primeiro e o último parâmetro estão interconectados: o atributo é determinado após a seleção do indicador-chave analisado. Por exemplo, ao avaliar a taxa de compra repetida, a "primeira compra" é selecionada como um recurso.
Mas, novamente, não se dirija a uma estrutura rígida, porque cada projeto é individual. O analista é guiado por sua própria experiência, conhecimento e ferramentas de trabalho.
A propósito, pode haver vários sinais. As coortes são criadas de acordo com as necessidades atuais da empresa e as próximas análises. O analista também determina os segundo e terceiro parâmetros com base nas tarefas atribuídas a ele.
Como realizar análises de coorte no Google Analytics?
Vamos falar sobre uma ferramenta que ajuda você a realizar análises de coorte. O mais adequado para iniciantes é o Google Analytics. Para começar, vá para a página do sistema -> "Público" -> "Análise de coorte".
Na parte superior, você pode configurar os quatro parâmetros principais, discutidos na seção anterior do artigo.
Até o momento, o sistema está em teste beta, portanto, as funções estão disponíveis com restrições:
- as coortes são formadas apenas na primeira visita (sinal);
- uma análise - um indicador (14 disponíveis no total);
- tamanho da coorte - dia, semana, mês (padrão);
- período de relatório por dias - 30 dias, por semanas - 12 semanas, por meses - 3 meses (você não pode escolher a duração);
- você não pode filtrar dados por parâmetros, apenas o uso de segmentos está disponível.
Apesar das limitações significativas, o sistema já é adequado para uso total. Após o término do teste beta, os analistas poderão realizar análises de coorte de projetos on-line de maneira automatizada.
Também está disponível uma visualização do indicador analisado: nas configurações do projeto, há um gráfico para todos os usuários e três grupos para escolher.
No nosso caso, de acordo com o gráfico, entendemos que a taxa geral de retenção de clientes é de 1,49% e, para o grupo de usuários que visitaram o site pela primeira vez de 31 de maio a 6 de junho, é de 1,75%. Abaixo do gráfico, há uma tabela de resumo com dados para cada coorte para todo o período do relatório. É idêntico ao mostrado no início do artigo, somente aqui é gerado automaticamente, e não por "canetas" no Excel.
Nesta fase de desenvolvimento, o sistema é adequado para analisar pequenos projetos. Você pode fazer alterações no serviço, melhorar ofertas para clientes etc. e acompanhar as taxas de retenção de clientes. Se crescer, as decisões corretas serão tomadas.
Quais serviços existem para compilar relatórios de coorte?
Vamos considerar outros serviços que geram relatórios sobre análise de coorte. Eles são encontrados em muitos sistemas analíticos e de publicidade; portanto, muitas vezes é difícil para um analista iniciante escolher a melhor opção. O AppsFlyer
oferece configurações mais flexíveis (em comparação com o Google Analytics) para marketing móvel - vários filtros podem ser incluídos no relatório ao mesmo tempo, o que permite obter informações mais valiosas. Para não gastar muito tempo analisando pequenos grupos, eles estabelecem um limite para o número de usuários. Os desenvolvedores de aplicativos usam o AppMetrica e o Adjust para analisar novos retornos de usuários. No segundo serviço, é possível adicionar um segundo indicador ao relatório (por exemplo, o número de sessões por usuário):
Outro sistema popular para análise de coorte de aplicativos e sites é o Kissmetrics. Uma característica distintiva é a capacidade de formar uma coorte com base em duas características ao mesmo tempo. Por exemplo, clientes que visitaram o site e fizeram uma compra no valor de 1.000 rublos ou mais.
Também no Kissmetrics , os agrupamentos estão disponíveis de acordo com vários critérios (não apenas por tempo), por exemplo, por local de residência, fonte de tráfego etc. Um exemplo de relatório neste sistema:
Como você pode ver, existem muitos sistemas para trabalhar com relatórios de coorte. Mas como essa direção só está ganhando popularidade, muitos estão trabalhando no modo beta e com restrições. Portanto, analistas em grandes projetos precisam interagir com ferramentas menos automatizadas, uma das quais será discutida abaixo.
Planilhas Google
Você pode criar um relatório de coorte com base nos dados do Planilhas Google usando uma tabela dinâmica. Para fazer isso, você precisa coletar os dados iniciais e adicioná-los ao Planilhas Google neste formato:
Observe o formato especificado: na primeira coluna - o período de formação da coorte (semana de registro), no segundo - períodos subsequentes (semanas de transações) e no terceiro - dados sobre o indicador em consideração (número de compras).
Tabela dinâmica
A Tabela Dinâmica é a maneira mais fácil e rápida de criar um relatório de coorte com base nos dados brutos, que, a propósito, você já deve ter adicionado ao Planilhas Google.
Selecione o intervalo de dados desejado, abra a guia Dados e selecione Tabela Dinâmica. O painel de configurações aparecerá à direita:
Faça as seguintes configurações:
- "Strings" - uma semana de registro;
- "Colunas" - a semana da transação;
- "Valores" são compras.
Aplique a formatação condicional para tornar o relatório "legível". Você deve obter algo como a seguinte tabela dinâmica:
Demora alguns minutos para criar um relatório, mas fornece uma riqueza de informações valiosas. Então o analista entra no trabalho, "lê" os dados, tira conclusões e toma decisões.
A análise de coorte é uma ferramenta indispensável para o analista moderno. Seu uso fornece informações mais valiosas para o desenvolvimento de produtos do que, por exemplo, testes A / B. Mas, em geral, o escopo de aplicação das coortes é bastante extenso e um analista competente pode adaptar seu uso para diferentes tarefas.
Ferramentas especiais e conhecimentos especiais não são necessários para conduzir a análise de coorte. Os sistemas de análise mais modernos automatizam a coleta e os relatórios de dados. Resta ao analista interpretar corretamente os dados recebidos e usá-los para o desenvolvimento do produto.
Se não for possível interagir com qualquer sistema de análise, use as ferramentas disponíveis - Planilhas Google e tabelas dinâmicas. Este artigo fornece uma descrição detalhada de como preparar um relatório com a ajuda deles.