Kohortová analýza je forma behaviorální analýzy, která bere data z dané podmnožiny, jako je například podniková struktura SaaS. Podniková struktura Podniková struktura označuje organizaci různých oddělení nebo obchodních jednotek v rámci společnosti. V závislosti na cílech společnosti a odvětví, herní platformě nebo platformě elektronického obchodování ji seskupuje do souvisejících skupin, místo aby se na údaje dívala jako na jednu jednotku. Seskupení se označují jako kohorty. Sdílejí podobné vlastnosti, jako je čas a velikost.
Společnosti používají kohortovou analýzu k analýze chování zákazníků v průběhu životního cyklu Obchodní životní cyklus Obchodní životní cyklus je postup podnikání v několika fázích v průběhu času a je nejčastěji rozdělen do pěti fází: zahájení, růst, vytržení, splatnost a pokles. každého zákazníka. Při absenci kohortové analýzy mohou podniky narazit na potíže s porozuměním životního cyklu, kterým každý zákazník prochází v daném časovém rámci. Podniky používají kohortní analýzu k pochopení trendů a vzorců zákazníků v průběhu času a přizpůsobení svých nabídek produktů a služeb identifikovaným kohortám.
Podnik vidí denně přicházet velké množství dat. Analýza těchto velkých objemů dat není jen složitá, ale také nákladný úkol, který vyžaduje specializovaný personál. Společnost však může zákazníky rozdělit do více zvládnutelných a použitelnějších kohort. Jakmile společnost uvidí trendy v tom, jak různé kohorty používají své produkty, může identifikovat problémy ve svých marketingových technikách. Přidaná hodnota Přidaná hodnota je zvláštní hodnota vytvořená nad původní hodnotu něčeho. Může se vztahovat na produkty, služby, společnosti, management a určit, kdy a jak nejlépe komunikovat s různými skupinami nebo typy zákazníků. Podnik také využívá rozdělená data k navrhování pobídek, které budou motivovat zákazníky, aby i nadále používali své produkty, i když je pravděpodobné, že produkty přestanou kupovat.
Typy kohort k analýze
Kohorty lze rozdělit do následujících kategorií:
Časově založené kohorty
Časově založené kohorty jsou zákazníci, kteří se přihlásili k produktu nebo službě během určitého časového rámce. Analýza těchto kohort ukazuje chování zákazníků v závislosti na době, kdy začali používat produkty nebo služby společnosti. Čas může být měsíční nebo čtvrtletní, v závislosti na prodejním cyklu společnosti. Například pokud 80% zákazníků, kteří se zaregistrovali u společnosti v prvním čtvrtletí, zůstane u společnosti ve čtvrtém čtvrtletí, ale pouze 20% zákazníků, kteří se přihlásili ve druhém čtvrtletí, drží u společnosti až ve čtvrtém čtvrtletí, ukazuje, že zákazníci Q2 nebyli spokojeni. Společnost mohla během promocí Q2 přehnaně promarnit nebo by konkurence mohla cílit na stejné zákazníky s lepšími produkty nebo službami.
Analýza časových kohort pomáhá při pohledu na míru churn. Například pokud zákazníci, kteří se přihlásili k produktu společnosti v roce 2017, chrlí rychleji než ti, kteří se zaregistrovali v roce 2018, může společnost pomocí těchto údajů zjistit příčinu. Může se stát, že společnost nedodrží své sliby, konkurence nabízí kvalitnější výrobky nebo konkurence přímo cílí na vaše zákazníky s lepšími pobídkami. U firmy SaaS bývá na začátku daného časového rámce míra odlivu vysoká a klesá s tím, jak si zákazníci na produkty zvykají. Zákazníci, kteří ve společnosti zůstávají déle, mají tendenci produkt milovat a chrlit se nižší rychlostí než na začátku časového rámce. Při absenci kohort nemusí společnost identifikovat přesnou příčinu vysokého počtu zákazníků opouštějících produkty v daném časovém rámci.
Segmentové kohorty
Segmentové kohorty jsou ti zákazníci, kteří si v minulosti zakoupili konkrétní produkt nebo zaplatili za konkrétní službu. Seskupuje zákazníky podle typu produktu nebo úrovně služby, ke které se zaregistrovali. Zákazníci, kteří se zaregistrovali pro služby základní úrovně, mohou mít jiné potřeby než ti, kteří se zaregistrovali pro pokročilé služby. Pochopení potřeb různých kohort může společnosti pomoci navrhnout služby nebo produkty šité na míru konkrétním segmentům.
Společnost SaaS může poskytovat různé úrovně služeb v závislosti na kupní síle cílového publika. Analýza každé úrovně pomáhá určit, jaký druh služeb odpovídá konkrétním segmentům vašich zákazníků. Například pokud zákazníci na pokročilé úrovni chrlí mnohem rychleji než služby na základní úrovni, znamená to, že pokročilé služby jsou příliš drahé nebo že služby na základní úrovni jednoduše lépe vyhovují potřebám většiny zákazníků. Pochopení toho, co zákazníci v balíčku hledají, pomáhá společnosti při optimalizaci oznámení zaměřit se na relevantní push e-maily, které zákazníci otevřou a přečtou.
Velikostní kohorty
Skupiny založené na velikosti odkazují na různé velikosti zákazníků, kteří nakupují produkty nebo služby společnosti. Zákazníky mohou být malé a začínající podniky, střední podniky a podniky na podnikové úrovni. Porovnání různých kategorií zákazníků na základě jejich velikosti odhalí, odkud pocházejí největší nákupy. U kategorií s nejmenším počtem nákupů může společnost zkontrolovat jakékoli problémy s nabídkou produktů a služeb a vymyslet oblasti zlepšení, které mohou zvýšit úroveň prodeje.
V obchodním modelu SaaS malé a začínající podniky obvykle chrlí rychleji než společnosti na podnikové úrovni. Malé a začínající firmy mohou mít malý rozpočet a testovat levné produkty, aby zjistily, co pro ně funguje. Podniky na podnikové úrovni mají větší rozpočet a mají tendenci držet se produktu delší dobu.
Příklad kohortové analýzy
Níže uvedená sada dat poskytuje náhodný vzorek přibližně 5 000 zákazníků fiktivní softwarové společnosti. Ve vzorcích je uvedeno datum zahájení každého zákazníka a také počet měsíců od data zahájení, kdy byl zákazník naposledy aktivní v softwaru společnosti. Níže uvedená kohortová analýza je skvělý nástroj pro rozlišení různých kohort na základě času. Všimněte si, že jiné segmenty kohorty mohou rozdělit vzorky podle jiných charakteristik než času.
Na první pohled vidíme, že červencové a prosincové měsíce zaznamenávají lepší míru retence, kde více než 95% zákazníků zůstalo do čtyř měsíců. Naproti tomu ostatní měsíce obvykle vidí, že mnoho zákazníků zůstává pouze do dvou měsíců. To je pravděpodobně způsobeno propagací, kterou společnost v těchto měsících provozovala, což vedlo k vyššímu udržení. Jedním z příkladů jsou letní propagační akce Spotify, kde prodávají služby 3-4 měsíce za sníženou cenu.
Na druhou stranu vidíme vyšší míru churn v dubnu, kdy po prvním měsíci odejde obrovské množství zákazníků. Tady možná došlo k závadě v softwaru, která odradila velký počet zákazníků.
Kombinace kohort
Žádný typ kohortové analýzy není nutně lepší než jiný. Podniky by spíše měly kombinovat dva nebo více z těchto segmentů, aby získaly hlubší pochopení toho, jak zákazníci drží krok s jejich produkty. Pokud například analýza ukáže, že předplatitelé prémiové sítě registrují vyšší míru churn než základní předplatitelé, může společnost přijmout okamžitá opatření k nápravě situace. Pokud prémioví zákazníci víří kvůli vysokým nákladům na produkty, může společnost náklady zkontrolovat nebo vytvořit další pobídky, které by je povzbudily k tomu, aby zůstaly. Pokud analýza ukáže, že prémioví zákazníci průběžně prohledávají dokumentaci nápovědy pro podobné dotazy, může společnost provést telefonické nebo e-mailové sledování, aby lépe zajistila, že zákazníci najdou uspokojivé řešení.
Stáhněte si šablonu zdarma
Zadejte své jméno a e-mail do níže uvedeného formuláře a stáhněte si bezplatnou šablonu hned teď!
Další zdroje
Děkujeme, že jste si přečetli finančního průvodce kohortní analýzou. Další informace o finanční analýze a modelování vám pomohou následující finanční zdroje.
- Analýza scénářů Analýza scénářů Analýza scénářů je technika používaná k analýze rozhodnutí spekulací různých možných výsledků finančních investic. Ve finančním modelování to
- Analýza citlivosti Co je analýza citlivosti? Analýza citlivosti je nástroj používaný ve finančním modelování k analýze toho, jak různé hodnoty pro sadu nezávislých proměnných ovlivňují závislou proměnnou
- Přehled finančního plánování a analýzy (FP&A) Analytik FP&A Staňte se analytikem FP&A ve společnosti. Načrtneme plat, dovednosti, osobnost a školení, které potřebujete pro FP&A pracovní místa a úspěšnou finanční kariéru. Analytici, manažeři a ředitelé FP&A jsou zodpovědní za poskytování výkonných manažerů potřebným potřebám analýz a informací
- Průvodce finančním modelováním zdarma Průvodce finančním modelováním zdarma Tato příručka pro finanční modelování zahrnuje tipy a osvědčené postupy aplikace Excel týkající se předpokladů, ovladačů, prognóz, propojení těchto tří výroků, analýzy DCF a dalších
