Не секрет, что для повышения конверсии продавцу товаров и услуг приходится постоянно экспериментировать со своими коммерческими предложениями и их подачей. И мы неоднократно писали, что одним из самых эффективных методов постановки подобных экспериментов является сплит-тестирование (A/B тестирование). Однако он не является единственным. И прежде всего по той причине, что не может ответить на абсолютно все вопросы, возникающие перед продавцом, который стремится к повышению конверсии. И здесь на помощь приходит когортный анализ.

На первый взгляд кажется, что за этим термином кроется что-то пугающе-сложное. Но это только от того, что не все помнят, что такое «когорта». Между тем, именно так назывались некоторые армейские подразделения в древнем Риме. Так что когортный анализ всего лишь исследует потенциальных покупателей не в общей массе, а предварительно распределяя их по группам.

Причем эти группы формируются не только по определенным признакам (например, мужчина, инженер, представитель определенного возраста и так далее), но и по неким событиям и промежуткам времени. Например: люди, которые воспользовались междугородным железнодорожным транспортом в нынешнем году. Или: люди, посетившие кинотеатр в прошлом месяце.

Если взять большее приближение к тематике интернет-продаж, то здесь важны прежде всего те или иные действия пользователей  в тот или иной период времени. Пример: зарегистрировавшиеся на сайте за месяц, количество активных пользователей за предыдущий месяц, количество покупателей, которые приходили через рассылку и так далее.

Кстати, в одной из наиболее мощных на сегодняшний день CRM АвтоОфис есть очень полезный инструмент под названием «Комплексные фильтры». Среди прочих своих широких возможностей, он позволяет разбивать общую массу клиентов на группы по совершенным ими действиям. Например, выделить тех, кто приобрел товар А и В, но при этом не приобрел товар С. Это и есть реальная возможность для проведения различного рода когортных анализов.

Повышение конверсии
Применяя когортный анализ,
получаем когорты покупателей

Почему действия людей важны с учетом времени, в течение которого они производились? Хотя бы потому, что, например, люди, которые совсем недавно зарегистрировались на сайте или в сервисе имеют другой пользовательский опыт, в отличие от тех, кто сделал это давно. Те, кто совершил покупку в интернет-магазине только что, имеет несколько иной взгляд на этот магазин, в отличие от тех, кто покупал в нем когда-то давно. И так далее — подобные примеры можно приводить и приводить. Объединяет же их одно: когортный анализ выявляет взаимосвязи между действиями клиентов и временем этих действий, на что не способно сплит-тестирование (A/B тестирование).

Например, давно установлено, что наибольший интерес к email-рассылке подписавшийся на нее проявляет в течение первого месяца после подписки, а затем уровень интереса падает. Так что не случайно, что макисмальный процент отписок отмечается среди тех получателей, кто подписывался на рассылку не менее месяца назад. С помощью когортного анализа этот факт можно было бы установить в течение нескольких минут. И сделать практический вывод: у автора рассылки есть максимум месяц для того, чтобы произвести наилучшее впечатление на подписчика. Ровно то же самое касается и продаж. Если когортный анализ устанавливает период максимальной покупательской активности, то именно в этот период необходимо сделать все возможное, чтобы превратить клиента в постоянного.

Если с помощью сплит-тестирования (A/B тестирования) можно получить ответ о предпочтениях целевой аудитории в целом, то когортный анализ дает возможность уточнить этот ответ с учетом ее сегментов, выделенных по определенным обстоятельствам. Например, с помощью сплит-тестирования (A/B тестирования) устанавливается, что кнопка заказа или регистрации зеленого цвета дает намного больше конверсий, чем та же кнопка синего цвета. Ценный вывод? Безусловно, да. Но он мог бы быть еще ценее, если, скажем, в ходе когортного анализа вяснится, что соотношение конверсий совсем иное среди групп, которым по тем или иным обстоятельствам зеленый цвет в данный период времени просто поднадоел.

Когортный анализ становится особенно важным, когда дело касается предложений с ограничением по времени. Например, действие скидок и акций. На какое время лучше установить то или иное подобное мероприятие? Обычно это решается чисто умозрительно, интуитивно. Например, объявить акцию на месяц, потому что две недели слишком мало, а два месяца — слишком много. Но если подходить к вопросу с точки зрения когортного анализа и его результатов, то можно установить оптимальное время для действия конкретной акции или скидки. Для этого необходимо лишь собрать и сопоставить информацию, в какой период времени уже проводившихся акций и объявлявшихся скидок продажи были максимальными. Если, скажем, акция объявлялась на месяц, но существенный рост продаж дали в первые две недели, то объявить аналогичную акцию на неделю означало бы лишить себя части прибыли от нее, а объявить на месяц — растрачивать ее потенциал впустую.

Можно выделять когорты не только по времени определенных действий, но и по среднем чеку, уровню доходов и так далее. Например, для интернет-магазина с одной спецификой самыми выгодными в долгосрочном плане оказываются клиенты, которые изредка совершают дорогие покупки, а для интернет-магазина с другой спецификой совсем наоборот — клиенты, приобретающие недорогой товар, но достаточно часто.

Естественно, с помощью когортного анализа можно анализировать огромное количество всяческих показателей. Но растрачивать на это время, деньги и энергию, очевидно, не стоит. Необходимо выделить и анализировать те когорты, которые имеют реальное и большое значение для конкретного бизнеса и конкретной ситуации. Однако специалисты выделяют и те когорты, которые есть смысл изучать  и анализировать в любом случае.

1. Общая активность клиентов, которая в той или иной мере зависит от их возраста, состояния здоровья, занятости, социального положения и так далее. Общий принцип, заставляющий выделять эту когорту, состоит в том, что чем активнее человек в жизни, тем больше покупок он делает.

2. Так называемая «Контрольная точка», то есть параметр, по достижению которого клиент в большинстве случаев становится постоянным. Это может быть частота покупок, их период, количество, сумма и так далее.

3. Каналы привлечения клиентов. Здесь все достаточно очевидно: есть каналы, которые дают максимальную конверсию, а есть те, что дают среднюю и минимальную. Но простая оценка отдачи от канала привлечения клиентов — это еще не когортный анализ. Здесь важно выяснить, для каких каналов лучше или хуже работает тот или иной маркетинговый ход.

Но главное, что необходимо понять для себя при подготовке к когортному анализу — это то, сыграют ли полученные в ходе него данные важную роль для внесения корректив в маркетинговую стратегию и, как следствие, дадут ли возможность реально повысить конверсию. 

И еще кое-что важное и нужное...


Наш сайт оказался для вас полезным?

Получите еще и ПОДАРОК от BizTips. ->>>

Не пропустите уникальный курс
Константина Шереметьева
«Азбука Денег» всего за 190 рублей ->>>

Уникальный курс Константина Шереметьева Азбука Денег
Если вы зашли на сайт BizTips уже не в первый раз, но еще не подписались на рассылку, нам было бы важно узнать о причинах этого. Мы были бы очень благодарны вам за участие в опросе. Спасибо!


Почему вы не подписались на рассылку BizTips?

Похожие посты: