- Сформировать портрет целевого покупателя.
Анализируя метрики сезонности, лояльности потребителей, готовности к онлайн–заказам и другие метрики, используя показатели разных отрезков времени можно получить портрет идеального покупателя.
- Оценка окупаемости рекламы.
Как известно, далеко не каждый посетитель сайта сразу же совершает конверсионное действие. Оно и понятно, любому человеку свойственно взвешивать все за и против, думать «А надо ли мне это покупать? А есть ли в этом продукте смысл и польза? А не потрачу ли я свои деньги на ветер?» и только спустя какое–то время человек все же решается на регистрацию или покупку, либо на подписку. Бизнесам с отложенной конверсией и длинным циклом продаж особенно сложно точно оценить эффективность рекламных каналов. Тут на помощь приходит когортный анализ. Например, в сентябре вы запустили платную рекламу в Google Ads. В октябре вы смотрите на результаты и видите ROI ниже 100%. Вы расстраиваетесь и думаете о том, что нужно отключить показ рекламы. Однако этого не стоит делать, так как если вы объедините пользователей, которых привлекла реклама в сентябре и посмотрите на отчет в декабре, вы с удивлением обнаружите, что ROI значительно вырос. Это означает, что после долгих раздумий длинною больше месяца, клиенты все же совершили покупку.
- Привлечение лояльных пользователей. Анализируя различные когорты вы узнаете откуда пришли лояльные клиенты. Это можно сделать создав когорту посетителей, которые впервые зарегистрировались на вашем сайте в период с июля по декабрь. Затем разбить когорту на сегменты по каналам привлечения и помесячно сравнивать в каждом канале Retention Rate (коэффициент удержания) и Repeat Purchase Rates (коэффициент повторных покупок). Так вы можете сделать вывод на какой канал вам будет целесообразно направить больше инвестиций.
- Прогнозирование и увеличение LTV.
Как вам известно, Life Time Value (LTV) и Customer Acquisition Cost (CAC) являются ключевыми метриками с помощью который вы можете определить финансовую успешность вашего товара.
CAC – это ваши расходы на привлечение клиента. LTV – это деньги, которые этот клиент тратит на вашем сайте за время его использования.
Остановимся на метрике LTV, так как именно она отражает пользу вашего продукта для ваших клиентов. Показатель пожизненной ценности клиента довольно сложно рассчитать, пока этот человек не перестанет быть вашим клиентом, но это становится возможным для расчета в отдельно взятой когорте за определенный промежуток времени. Например, вы смотрите сколько денег принесла эта когорта людей в месяц, следовательно, вы можете приблизительно рассчитать, сколько средств она же принесет за 2 или 3 месяца.
Также можно определить когорты по рекламным каналам, это позволит сравнить расходы на CAC и LTV и вы поймете как необходимо перераспределить маркетинговый бюджет, чтобы добиться высокой окупаемости каждого канала.
- Оценка результатов A/B тестирования.
А/В тест нужен для сравнения групп пользователей и расчета конверсии. Если сюда добавить еще и когортный анализ, в котором учитываются еще и место и время, мы увидим наиболее ясную «картину» дел. Например, мы хотим узнать какой цвет кнопки на сайте более побуждает нажать на нее. Для этого одной группе пользователей мы показываем белый цвет, другой группе – зелёный цвет и смотрим на результаты. А/В тест покажет, что на зелёную кнопку нажимали на 5% больше, чем на белую, но эти результаты не дают нам понять лучше свою целевую аудиторию. Подключаем когортный анализ по времени и месту и видим картину, что жители сибири в зимнее время охотнее кликают на зеленую кнопку, так как обилие снега и белого цвета им надоело. В итоге мы лучше начинаем понимать свою целевую аудиторию и начинаем придумывать новые идеи как лучше «зацепить» именно этот сегмент пользователей.