Когортный анализ в интернет-магазине: задачи, цели и примеры применения

Кто является покупателем интернет-магазина? Какие у него желания, интересы, потребности? Сколько он готов заплатить за товар? Чтобы построить успешный бизнес, нужно изучить свою целевую аудиторию вдоль и поперек. Ответы на главные вопросы дает грамотный когортный анализ.

С помощью этого инструмента предприниматели делят посетителей сайта на группы, смотрят статистику и учитывают поведение каждого из сегментов при запуске маркетинговых активностей. Сегодняшняя статья – обо всех нюансах, которые касаются когортного анализа.

Суть и цели когортного анализа

Анализировать целевую аудиторию крайне важно. Но необходимо брать во внимание и тот факт, что посетители сайта могут быть довольно разными. Их отличия помогает выявить когортный анализ.

Для этого выделяются отдельные категории покупателей, объединенные аналогичными характеристиками. Такие категории называют когортами. В них включают посетителей, которые выполнили какое-либо действие в обозначенный промежуток времени. Без учета временных отрезков речь идет не о когортах, а о стандартных сегментах ЦА.

Схема исследования

Данный вид анализа позволяет отслеживать действия клиентов в разные периоды, видеть, как колеблется спрос на различные товары. Точность времени здесь имеет большое значение, поскольку поведение аудитории может существенно меняться.

К примеру, в апреле больше покупают один продукт, в мае – другой. Рассматривая действия посетителей сайта, маркетологи распределяют их по когортам. Например, один и тот же клиент, который увидел набор для пикника в таргетированной рекламе, войдет сразу в 3 группы:

1. Тех, кто узнал об интернет-магазине через таргет.
2. Тех, кто купил набор в мае.
3. Тех, кто купил набор.

Отсюда можем сделать выводы о том, какой канал продвижения работает эффективнее остальных, в какой период года покупатели больше всего интересуются определенным товаром, какие характеристики влияют на спрос. Так становится понятно, от чего есть максимальная отдача, что лучше отключить совсем, на чем стоит сосредоточиться.

В целом, когортный анализ охватывает множество актуальных для бизнеса задач:

• оценка окупаемости вложений и эффективности рекламных средств. Многие форматы рекламы приносят результат только спустя определенный промежуток времени. Плюс ко всему, если продукт дорогой, потенциальные клиенты могут долго обдумывать покупку. В таком случае ROMI повысится далеко не сразу. Оценить реальную эффективность канала можно будет только посредством углубленного анализа в динамике;
• анализ покупательской лояльности. Разделение на когорты дает возможность понять, когда и откуда в интернет-магазин приходят самые лояльные покупатели. Тут нужно учитывать коэффициент удержания и повторных покупок за каждый месяц;
• прогрев целевой аудитории. По анализу видны моменты снижения активности покупателей. С целью возврата интереса компании запускают ремаркетинг, «прогревающие» рассылки с привязкой к этому времени (например, через месяц после первой покупки в магазине);
• тестирование и сравнение. Когортный анализ используется для оценки эффективности различных доработок и нововведений на сайте, сравнения показателей продаж через мобильное приложение и десктоп.

В результате предприниматель получает полную, детализированную картину ситуации, может определить, во что сейчас целесообразнее вкладываться, чтобы бизнес успешно развивался.

Вот несколько примеров того, как можно использовать результаты когортного анализа на практике:

• отследить всплески интереса, покупок, возвратов, снижение активности;
• настроить график показа рекламы в разных кампаниях по дням;
• получать больше заявок при неизменном рекламном бюджете, увеличивая ставки на дни с наибольшим конверсионным потенциалом;
• определять потенциальную прибыль с каждой когорты за месяц/полгода/год;
• узнавать отношение посетителей к новому дизайну, интерфейсу, функционалу, CTA-элементам, понимать, нужно ли вводить это изменение;
• оценивать эффективность конкретной рекламной кампании, рассчитывать реалистичный ROMI;
• вовремя запускать активности, прогнозировать и удерживать результат.

Ключевые метрики и параметры когортного анализа

Применяя этот аналитический инструмент, нужно ориентироваться на большое количество метрик. Какие из них будут самыми важными, зависит от текущих целей и специфики деятельности компании.

Однако существуют и универсальные показатели, применяемые практически в любой сфере e-commerce:

• общая сумма дохода со всей группы покупателей;
• продолжительность пользовательских сеансов когорты;
• средняя прибыль с каждого участника группы;
• средняя продолжительность сеанса каждого отдельного участника;
• общее количество и статистика посещений;
• число просмотров сайта;
• количество посетителей в определенные периоды;
• задействованные рекламные каналы;
• повторные заказы;
• достигнутые цели.

Группы сравниваются по этим параметрам.

Пример параметров для сравнения

Категория посетителей выделяется по одному или нескольким общим признакам. Это может быть регистрация, заказ, посещение веб-страницы и так далее. Для создания категории необходимо, чтобы посетители совершили аналогичные стартовые действия в определенный момент – первый визит, первая покупка, оплата.

После такого действия должна извлекаться информация, которая позволит идентифицировать пользователя – геолокация, IP, личные сведения. Как только посетитель выполняет предустановленное действие, его включают в состав группы.

При формировании когорт важны еще 3 параметра:

1. Длительность – день, месяц, год.
2. Период, который будет учитываться в анализе.
3. Основной показатель для анализа – окупаемость рекламы, коэффициент удержания покупателей, доход от одного клиента за все время взаимодействия с ним.

По этим параметрам оценивается эффективность текущей стратегии интернет-магазина.

Правила работы с инструментом

Работа с когортным анализом состоит из нескольких этапов. В самом начале формулируются актуальные проблемы и выдвигаются гипотезы. Далее выделяются сегменты и основные показатели для анализа. За этим следует еще несколько шагов.

Сбор данных

Тип данных, которые придется собирать для анализа, зависит от действия, выбранного в качестве стартового. Чаще всего это первый заход на сайт, регистрация или покупка. Извлечь необходимые данные можно из подключенной к интернет-магазину системы веб-аналитики.

Часть информации может храниться в товароучетной системе. К примеру, в программе «ЕКАМ» формируются отчеты по каждому покупателю, в которых есть данные о:

• количестве покупок;
• общей сумме заказов;
• прибыли;
• рентабельности.

Отчеты по покупателям в «ЕКАМ»

Структурирование информации

Собранные сведения загружают в один из удобных редакторов – Excel, Google Docs или любой другой – и структурируют в сводной табличке. Под каждую группу выделяется отдельная строка.

Разберем на наглядном примере.

Компания делает email-рассылку, привлекая подписчиков из разных каналов. Анализ выполняется для того, чтобы выявить, откуда приходят наиболее лояльные покупатели.

Учитываем все способы подписки:

1. Стандартная форма на сайте.
2. Лид-магнит на лендинге.
3. Ссылка в соцсетях.

На основании этих данных формируем три группы в таблице и прописываем количество участников на текущий момент времени. Также указываем периоды, которые будут учитываться в анализе. Рядом с ними прописываем процент пользователей, остающихся в числе подписчиков с истечением времени. Получается такая таблица:

Для лучшего представления когорт можно также выстраивать графики.

Анализ данных

Теперь структурированную информацию предстоит подробно проанализировать. Для этого выполняется детализация по периодам. Затем сравниваются показатели в различных группах и делаются соответствующие выводы.

В случае с нашим примером аналитика показала, что наиболее активный сегмент подписчиков привлекается через типичную форму на сайте интернет-магазина. Спустя месяц после подписки сообщения продолжают открывать 80% читателей, по прохождению 4 месяцев – 65%.

Потенциальные покупатели, которые приходят с социальных сетей, проявляют меньшую вовлеченность – 60% и 37%. Пользователи, пришедшие с лендинга за лид-магнит, отписываются быстрее всего.

Таким образом, можем сделать обоснованный вывод: привлекать клиентов лид-магнитом практически бессмысленно. Максимальные усилия стоит направить на привлечение через форму на официальном сайте. Также необходимо доработать стратегию удержания подписчиков, которые приходят с социальных сетей.

Главные задачи анализа:

1. Оценить эффективность маркетинговых средств.
2. Ответить на ранее поставленные вопросы.
3. Подтвердить или опровергнуть гипотезу.
4. Найти оптимальное решение проблемы.

Для оценки результативности принятых решений проводится повторный анализ.

Выполнить когортное исследование по стандартным метрикам можно в сервисах Google или «Яндекс». В Google Analytics это возможно по первому посещению, транзакции или конверсионному действию. В «Метрике» группы формируются по трекеру, дате установки, партнерам, от которых приходит аудитория.

Сравнение групп и анализ показателей в Google Analytics

Примеры из практики

В теории благодаря рассматриваемому инструменту можно анализировать множество групп посетителей по совершенно разным действиям. Но на практике такое исследование проводится, когда есть четкое понимание, для чего это необходимо и как применять результаты в дальнейшем.

Самый важный нюанс – правильный выбор когорт и целей. Чаще всего анализ проводится для расчета сроков окупаемости рекламных каналов, A/B тестирования, отслеживания повторных посещений, оценки эффективности конкретных кампаний.

Рассмотрим алгоритм применения инструмента на примере двух наиболее распространенных целей в электронной коммерции.

Анализ эффективности рекламных каналов

Рекламные каналы оцениваются в процессе сравнения когорт.

Примерный порядок исследования:

• фиксируем всех новых посетителей сайта на протяжении месяца;
• формируем отдельные группы по каналам (соцсети, рассылки, контекстная реклама и так далее);
• анализируем поведение каждого сегмента – повторные визиты, заявки, покупки и прочее.

Результат: видим подробные данные по каждому каналу, вкладываем большую часть средств в самые эффективные, пересматриваем стратегию для каналов, в которых снижается активность, отключаем источники, не приносящие трафика.

Анализ окупаемости рекламной кампании

Оценка реакции посетителей на изменения

Реакция на различные нововведения на сайте исследуется при A/B тестировании. Видоизменяя некоторые компоненты веб-страниц, предприниматели делят пользователей на группы. Каждой из них демонстрируются разные варианты. При этом отслеживается влияние доработок на конверсию.

Порядок исследования:

• формируем группу для стартовой версии веб-страницы;
• запускаем вторую версию и создаем группу из уникальных посетителей, которые увидят исключительно этот вариант;
• сравниваем конверсии в двух форматах.

Результат: выбираем вариант, который оказался эффективнее с точки зрения конверсии.

Когортный анализ полезен в любых бизнес-сферах, особенно в онлайн. Приоритетные показатели для развития интернет-магазина – приток новых покупателей и способность их удерживать. Как раз с помощью выделения когорт можно разрабатывать рекламные стратегии, которые обеспечат сайт целевым трафиком.

Инструмент показывает, как те или иные решения влияют на конверсию. Пользуясь им, предприниматели видят определенные закономерности и тенденции в поведении аудитории. Это позволяет четко отследить недоработки, ошибки, слабые места и оперативно исправить их.

Чтобы анализ был объективным, важно правильно выделять когорты и понимать конечные цели. Практически все необходимые данные для исследования есть в системах веб-аналитики. Дополнительную информацию по заказам и прибыли можно получить в товароучетной программе «ЕКАМ».