Какой путь приводит пользователя к покупке? Когортный анализ и как он может помочь в маркетинге

Когортный анализ ― это несложный инструмент, который поможет в развитии интернет-бизнеса. Несмотря на свою лёгкость и эффективность, он не очень распространён среди маркетологов. В этой статье расскажем, что такое когортный анализ и чем он может помочь.

Что такое когортный анализ

Когортный анализ ― это один из методов исследования поведения пользователей. Когорта ― это группа людей, которых объединяет определённый сценарий поведения. Поведение пользователей обычно исследуют на ограниченном промежутке времени. Объяснить принцип когортного анализа проще на примере. Представим, у вас есть интернет-магазин. Один пользователь может сразу купить продукт. Второй ― напишет менеджеру и задаст вопросы по товару. Третий ― пойдёт исследовать сайт, читать отзывы. Каждый из этих людей образовывает когорту. Следовательно, если вы выделили все эти виды пользователей на вашем сайте, вы сделаете когортный анализ. Далее можно будет выбрать группу и модернизировать сервис под неё, тем самым повышая продажи. Таким образом, когортный анализ помогает составить полную картину о продвижении бизнеса, выявить закономерности, чтобы улучшить клиентский опыт, и понять, что нужно исправить.

Когортный анализ выглядит как таблица или график/диаграмма, где отражён изучаемый период и действия пользователя на сайте или в приложении.

Не путайте когортный анализ с сегментацией! При сегментации людей разделяют на группы, схожие по таким параметрами, как пол, возраст, интересы. При когортном исследовании учитывается только поведение на конкретном сайте. При этом физиологические и социальные параметры у представителей одной когорты могут быть разными. Например, при первом же входе на сайт купить продукт может и молодая мама, и артист, и подросток. С точки зрения сегментирования это разные группы. При этом они входят в одну когорту в рамках сайта.

Когортный анализ в первую очередь подходит тем компаниям, которые работают в интернет-пространстве. Только с помощью интернет-инструментов можно отследить достаточное количество показателей поведения пользователей. Также когортный анализ используют организации, для которых важно количество клиентов. Когда только постоянно большой трафик на веб-ресурс приносит продажи.

Для чего используют когортный анализ

Изучение пользовательского поведения может пригодиться в разных ситуациях. В основном он помогает в планировании продвижения сайта.

Подробное изучение результата от рекламы

Недавно мы говорили о показателях эффективности рекламы ROI и ДРР. Эти метрики показывают, сколько вы потратили на создание, запуск рекламы и сколько вы с неё заработали. Чем больше заработали, тем эффективнее считается реклама. Однако в этой системе есть подводный камень ― не все пользователи по своему характеру падки на рекламу. Есть люди, которые не готовы к импульсивным покупкам, каким бы манящим ни было предложение. Да и не все товары можно купить одним кликом. Например, можно восхититься кроватью и решить, что она незамедлительно тебе нужна. Но перед покупкой нужно придумать, куда деть старую. Пользователь купит кровать позже, но так как в ROI и ДРР учитывается моментальная покупка, успех рекламы не засчитается. Если у вашего продукта есть подобная проблема, обратите внимание на когортный анализ.

Рассмотрите не только клик по рекламе и покупку, но и изучите весь путь пользователя. Таким образом, вы выделите несколько групп людей. Одни будут покупать товар с первого же просмотра рекламы, другие ― после пары недель раздумий. Когда вы соберёте все данные в одну таблицу, то сможете рассчитать реальное количество продаж с рекламы.

Поиск заинтересованных клиентов

Продвижение сайта редко делается через один канал. Чаще всего в маркетинге используют обычную и таргетированную рекламу, занимаются SEO-оптимизацией. Множество каналов может запутать при анализе эффективности. Чтобы выявить канал, который даёт больше лояльных потребителей, можно использовать когортный анализ. Выберите определённый промежуток времени, например месяц. Возьмите всех пришедших со всех рекламных каналов. Распределите их по видам поведения: кто только регистрируется на сайте и позже делает покупки, кто покупает сразу без регистрации личного кабинета, а кто становится вашим постоянным клиентом. Из списка выберите лучший для вас сценарий поведения пользователя и проследите, с какого канала к вам приходят такие клиенты. При планировании следующей рекламной кампании сделайте упор на выбранном канале. В этом случае ROI и ДРР может быть низкими, но в перспективе канал показывает высокие результаты.

Работа с LTV

LTV (LifeTime Value) — прибыль, которую вы получаете от клиента за всё время сотрудничества с ним. Этот показатель считают в тот момент, когда вы перестаёте сотрудничать с пользователем. Однако можно считать промежуточные показатели. Выберите промежуток времени и когорту. Оцените, сколько денег вы потратили на её привлечение и сколько заработали с неё. Эти данные помогут спрогнозировать дальнейшие показатели и понять, продолжать работать с этой группой дальше или тратить деньги на их удержание невыгодно.

Работа с интерфейсом

Владельцы сайтов постоянно обновляют свои лендинги и интерфейс сайтов, чтобы сделать ресурс удобным и интересным для выгодной аудитории. Изучая поведение пользователей, вы можете подстроиться под желание человека, который потенциально отдаст вам больше денег. Например, при когортном анализе вы выяснили, что чаще всего у вас покупают после общения с менеджером в чате. То есть аудитория любознательных клиентов даёт вам больше прибыли. Сделайте для них крупную кнопку чата, поработайте над ответами менеджеров.

Важные показатели для когортного анализа

Можно выделить ряд универсальных показателей когортного анализа, которые используются практически всегда:

1. Stick Point (контрольная точка) ― сумма заказа, при которой клиент считается постоянным.
2. Канал привлечения ― источник, который привлекает больше всего клиентов.
3. Переход пользователя с пробной версии на платную. Это значит, что пользователь удовлетворён вашим продуктом и готов платить за него деньги для продолжения использования. Анализ когорт позволяют оценить, какие группы пользователей бесплатной версии чаще всего переходят на платную версию.
4. Повторная покупка. Ценнее обычного покупателя может быть только тот, кто купил продукт ещё раз.
5. Длительность нахождения на сайте или в приложении. Если пользователь долго изучает ваш сайт, значит, он, возможно, купит какой-то продукт.

Пример кейса когортного анализа

Представьте, что вы запустили рекламную кампанию для продажи крупной электроники. Электронику редко покупают импульсивно, особенно большую. Поэтому реклама никогда не принесёт прибыли с первого же клика. Её результативность нужно рассматривать в перспективе:

• вернулся ли новый пользователь на сайт,
• проконсультировался ли потенциальный клиент с менеджером,
• спросил ли пользователь про скидки,
• привела ли первая покупка к следующей покупке.

Каждый из перечисленных пунктов ― это когорта. Только один из этих сценариев поведения может принести больше всего прибыли. Чтобы понять, на какой сценарий нужно опираться, проследите поведение каждого из этих пользователей.

Приведём другой пример. За месяц из контекстной рекламы на ваш сайт пришло 2000 человек. По подписке за это же время пришло всего 500 клиентов. Однако из подписчиков 300 человек купили товар. Из тех, кто увидел контекстную рекламу, купило продукт только 100 человек. Только когортный анализ позволит увидеть полную картину.

Сервисы для проведения когортного анализа

Google Таблицы и Excel

Необязательно использовать платные или сложные сервисы для проведения когортного анализа. Для пробы всегда можно воспользоваться подручными средствами: Excel и Google Таблицы.

Выгрузите данные для анализа из CRM, рекламных кабинетов и других сервисов или перенесите данные вручную. Отфильтруйте данные по нужным вам показателям, например, по дате, виде действия, количестве покупок.

Использовать Google Таблицы и Excel неудобно, так как много времени может занять перенос данных, но если вы используете когортный анализ редко или хотите только попробовать новый инструмент, этот вариант вам подойдёт.

Google Analytics и Яндекс.Метрика

Если для отслеживания активности пользователей вы используете Google Analytics или Яндекс.Метрику, можете воспользоваться их внутренними сервисами аналитики.

Интерфейс обоих сервисов прост. Вам не нужно самостоятельно создавать и переносить базы данных поведения пользователей. Сервис возьмёт всю информацию из своих отчётов. Вам нужно только указать параметры, по которым требуется распределить аудиторию. Google Analytics или Яндекс.Метрика самостоятельно создаст отчёт по когортам.

OWOX BI Smart Data

Работает в паре с Google BigQuery, в которую помещаются данные из Google Analytics, рекламных сервисов, CRM, ERP-систем и email-рассылок. Все данные с разных каналов можно объединять. Этот сервис не требует работы SQL, поэтому подойдёт тем, кто не разбирается в технических вопросах. В OWOX BI Smart Data есть шаблоны отчётов, которые ускорят процесс настройки.

Kissmetrics

Kissmetrics даёт много возможностей для аналитики интернет-магазинов и приложений. Способен подробно разложить весь путь пользователя. Есть поддержка (чем могут похвастаться не все подобные сервисы) но она на английском языке.

AppMetrica

AppMetrica — узкоспециализированный сервис от Яндекс.Метрики. Это платформа для аналитики мобильных приложений. Благодаря узкой специализации в сервисе есть такие специфические функции когортного анализа, как время запуска приложения и изучение профилей пользователей.

Когортный анализ — это простой инструмент, но он даёт видение полной картины маркетинговых успехов. Например, изучение кликабельности (CTR) может запутать вас и дать показатели, которые не отражают реальность.