Когортний аналіз – це аналітична модель, яка використовується компаніями для розуміння поведінки користувачів з часом. Цей тип аналізу дозволяє компаніям розбивати великі набори даних на пов’язані групи або «когорти», що полегшує виявлення тенденцій, розуміння життєвих циклів користувачів і розробку цільових стратегій для покращення залучення, утримання та прибутку.
Генезис когортного аналізу
Коріння когортного аналізу можна простежити до медичних і соціологічних досліджень, де термін «когорта» використовувався для позначення групи людей, які мають спільні характеристики в певний проміжок часу. Ця методологія була прийнята статистиками та демографами протягом 20-го століття для вивчення закономірностей, поведінки та тенденцій з часом. Однак ідея використання когортного аналізу для бізнес-аналітики та розуміння поведінки клієнтів з’явилася відносно недавно, вона набула популярності з появою великих даних і аналітики даних наприкінці 20-го та на початку 21-го століття.
Розуміння когортного аналізу
За своєю суттю когортний аналіз включає групування користувачів на основі спільних характеристик і відстеження цих груп протягом тривалого часу. Ці характеристики можуть стосуватися того, коли користувач вперше зробив покупку, маркетингової кампанії, яка привела його на ваш сайт, його місцезнаходження тощо. Відстеження цих груп може надати уявлення про поведінку користувачів, постійну цінність клієнта, ефективність продукту та ефективність маркетингових зусиль. .
Основні етапи проведення когортного аналізу включають:
-
Визначте когорту: це може базуватися на даті залучення користувача, поведінці користувача, демографічній інформації чи будь-якій іншій характеристиці, за якою можна виділити групу.
-
Визначте подію: це дія чи поведінка, які ви хочете проаналізувати. Це може бути покупка, відвідування веб-сайту, натискання посилання тощо.
-
Встановіть часові рамки: це може бути щоденний, тижневий, місячний або будь-який період, який узгоджується з вашим бізнес-циклом.
-
Відстежуйте та аналізуйте: відстежуйте поведінку когорт протягом тривалого часу, шукаючи тенденції, закономірності та варіації, які можуть надати цінну інформацію про бізнес.
Внутрішня структура когортного аналізу
Когортний аналіз зазвичай передбачає використання таблиці даних із когортами у вигляді рядків, періодами часу як стовпцями та цікавим показником як значеннями клітинок. Когорти зазвичай групуються на основі «події, що визначає когорту», наприклад дати першої покупки або дати створення облікового запису.
Відстежувані показники можуть відрізнятися залежно від бізнес-цілей або цілей дослідження. Показники, які зазвичай відстежуються, включають, серед іншого, дохід, активних користувачів, рівень утримання та середню вартість замовлення.
Цей аналіз можна візуалізувати за допомогою когортної діаграми, теплової карти, лінійної діаграми або будь-якого іншого інструменту візуалізації, який може ефективно показувати зміни з часом.
Основні характеристики когортного аналізу
Деякі з ключових особливостей когортного аналізу включають:
-
Виявлення шаблонів: когортний аналіз допомагає виявити шаблони протягом життєвого циклу користувача, показуючи, як поведінка розвивається з часом.
-
Аналіз часових рядів: дозволяє проводити довготривалий аналіз поведінки користувачів, полегшуючи порівняння за часом.
-
Сегментація користувачів: когортний аналіз розбиває базу користувачів на значущі сегменти, що сприяє більш цілеспрямованому та ефективнішому маркетингу.
-
Зменшення шуму: зосереджуючись на конкретних когортах, аналіз може зменшити «шум», спричинений агрегацією даних від широкого кола користувачів, що веде до більш точного розуміння.
Види когортного аналізу
Існують різні типи когортного аналізу, кожен з яких базується на різних характеристиках. Ось короткий огляд:
| Тип когортного аналізу | Визначення |
|---|---|
| Когорти часу | Користувачі, які почали використовувати продукт або послугу протягом певного періоду часу. |
| Когорти поведінки | Користувачі, які виконали певну дію або набір дій за певний проміжок часу. |
| Когорти розмірів | Користувачі, які мають спільну характеристику на момент придбання, наприклад розмір облікового запису або початкову суму покупки. |
Використання когортного аналізу: проблеми та рішення
Когортний аналіз може бути надзвичайно корисним для надання корисної інформації. Однак при його застосуванні можуть виникнути труднощі:
-
Великі набори даних: обробка та аналіз величезних обсягів даних може бути складним. Однак це можна пом’якшити, використовуючи надійні аналітичні інструменти та платформи, які можуть обробляти великі дані.
-
Визначення когорт: спосіб визначення когорт може значно вплинути на результати аналізу. Вкрай важливо визначити когорти таким чином, щоб це було значущим для вашого конкретного бізнесу чи наукового питання.
-
Вибір часових рамок: вибір відповідних часових рамок для спостереження може бути складним, але необхідним для виявлення корисних тенденцій.
Незважаючи на ці труднощі, розуміння, отримане в результаті когортного аналізу, робить його незамінним інструментом в арсеналі компаній, що керуються даними.
Когортний аналіз: порівняння з подібними термінами
| термін | опис |
|---|---|
| Когортний аналіз | Аналіз груп користувачів на основі спільної характеристики за визначений період. |
| Сегментація користувачів | Розбиття бази користувачів на групи на основі спільних характеристик, але не обов’язково аналізуючи ці групи з часом. |
| A/B тестування | Порівняння двох версій веб-сторінки або іншого досвіду користувача, щоб побачити, яка ефективніша. На відміну від когортного аналізу, він не відстежує ту саму групу протягом тривалого часу. |
Майбутні перспективи когортного аналізу
Оскільки дані продовжують відігравати все більш центральну роль у прийнятті бізнес-рішень, використання когортного аналізу буде зростати. Майбутні досягнення можуть включати:
-
Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання: ШІ може допомогти автоматизувати когортний аналіз, визначити закономірності та навіть передбачити майбутні тенденції.
-
Когортний аналіз у реальному часі: у міру вдосконалення можливостей обробки даних можливість виконувати когортний аналіз у реальному часі може стати реальністю, надаючи компаніям негайне розуміння.
-
Покращені інструменти візуалізації: розширені інструменти візуалізації спростять інтерпретацію результатів когортного аналізу навіть тим, хто не має глибокого розуміння аналізу даних.
Проксі-сервери та когортний аналіз
Проксі-сервери можуть відігравати значну роль у когортному аналізі. Вони можуть допомогти у зборі даних, зокрема під час аналізу поведінки користувачів у різних регіонах. Використовуючи проксі-сервери, бізнес може отримувати доступ і збирати дані з різних географічних місць, допомагаючи створювати більш повні та точні когорти на основі характеристик конкретного місця розташування.
Крім того, проксі-сервери можуть допомогти зберегти конфіденційність користувачів під час збору даних, знеособлюючи дані, забезпечуючи таким чином етичні практики обробки даних.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про когортний аналіз, ви можете переглянути такі ресурси:
- Когортний аналіз у Google Analytics
- Когортний аналіз за допомогою Python
- Вступ до когортного аналізу в електронній комерції
Пам’ятайте, що когортний аналіз є потужним інструментом для розуміння поведінки користувачів з часом. Ефективно сегментуючи користувачів, відстежуючи їх у часі та аналізуючи результати, ви можете отримати цінну інформацію, яка буде стимулювати бізнес-стратегію та розвиток.
