Когорты помогут узнать настоящий уровень конверсии

Когорта — это группа людей, которые имеют одинаковые характеристики или опыт в определенный период времени.

Когорты помогут узнать настоящий уровень конверсии

Когортный анализ отличается от других методов анализа данных тем, что позволяет отслеживать группы людей в течении долгого периода времени. В большинстве случаев, когда вы отслеживаете какие-то данные, все смешивается вместе. Вы можете сегментировать людей, но не можете группировать их и отслеживать их деятельность отдельно от других групп.

Почему это важно?

При разделении людей на разные группы, основываясь на их деятельности в течении долгого периода времени, вы получите представление о том, что работает, а что нет. Например:

  • Видит ли одна группа маркетинговое сообщение, которые не видят другие группы?
  • Чаще ли становятся клиентами те пользователи бесплатной пробной версии, которые обращаются в службу поддержки?
  • Какие качества или продукты вынуждают клиентов возвращаться и покупать?
  • Насколько “прилипчив” ваш продукт для новых пользователей?

На все эти вопросы можно ответить с помощью когорт.

Главное преимущество когорт над воронками

Наверняка, вы спрашиваете себя: Почему бы просто не использовать воронки для отслеживания конверсии?

Большая причина в том, когорты разделяют людей во времени. Отчеты по воронкам смешивают всех вместе и не могут разделить их. Воронки хорошо использовать для обнаружения “бутылочных горлышек” и препятствий, на которых застревают пользователи.

Допустим, вы хотите понять, сколько времени нужно человеку, чтобы зарегистрироваться после посещения сайта. В отчете по воронке вы сможете выбрать диапазон дат и найти конверсии в этот период. В когортном отчете вы увидите точную минуту, час, день, неделю или месяц, когда конверсия была совершена.

Ниже приведен упрощенный пример когортного отчета, который отслеживает конверсию. С посещения сайта к регистрации. Мы используем его, чтобы показать, как работают когорты.

Люди группируются по месяцу посещения и разделяются на сегменты по проценту тех, кто зарегистрировался в каждом месяце:

Cohort Simple

Слева есть шесть месяцев (групп) вместе с количеством людей, которые посетили сайт в течении этого месяца. Так что, если кто-то зашел на сайт в апреле, а потом снова в июне (и не зарегистрировался), они будут записаны в апрельской группе.

Справа показан процент людей в каждой группе, которые подписались после визита на сайт. Они рассортированы по месяцу. Если они посетили сайт и зарегистрировались в течении месяца, они будут помещены в колонку “1 месяц”.

Проглядывая данные, мы заметим, что большинство людей зарегистрировались в течении месяца с первого посещения сайта.

Разделение людей на такие группы позволяет лучше оценить эффективность маркетинговых действий. Мы видим, что с апреля по июнь большинство конверсий было совершено в первый месяц. С июля по сентябрь конверсий в первый месяц было не так много, но 50% людей, которые посетили сайт в августе, зарегистрировались в течении четырех месяцев. Если вы тестируете разные маркетинговые методы, вы увидите, как маркетинг влияет на конверсию.

Когортный отчет Kissmetrics

Ядром Kissmetrics является его платформа отслеживания людей. Он не отслеживает сессии или посещения. Он отслеживает реальных людей, которые посещают ваш сайт.

С первого и до последнего посещения, все визиты одного человека записываются в Kissmetrics, как визиты одного человека.

До тех пор, пока у вас есть какой-то метод идентификации пользователей, вы можете отслеживать их в Kissmetrics.

И не имеет значения, человек посетил сайт с планшета, телефона и/или компьютера. Как только человек идентифицируется, все его посещения объединяются, и вы видите именно то, что сделал этот человек.

Запуская когортный отчет, вы хотите, чтобы все было точно. Чтобы никто не учитывался больше одного раза и чтобы деятельность пользователей не удалялась автоматически после какого-то времени. Как мы видели, измерения когорт могут занять месяцы. Если вы пользуетесь платформой, которая не отслеживает людей или не помнит их после определенного времени, вы получите плохие данные.

Какие бы группы когорт вы не использовали, вам должны быть уверенны, что они супер точны и не ограничены. Вот что делает когортный отчет Kissmetrics таким прекрасным. Ваши данные точны и актуальны. Вы можете увидеть, их кого конкретно состоит каждая группа и секция. Это позволяет получить обратную связь от каждой вашей целевой группы. Без отслеживания людей у вас не будет такой гибкости.

Создание когортного отчета

Чтобы создать когортный отчет, зайдите во вкладку “Отчеты” (“Reports”):

reports tab kissmetrics

Нажмите “Создать новый отчет” (“Create New Report”) и выберите “Когортный отчет” (“Cohort Report”):

create-new-cohort-report

Вы попадете в форму отчета:

cohort report configuration

Здесь вы устанавливаете параметры того, что хотите отслеживать следующим образом:

  1. Выбираете два события, которые хотите отслеживать. В примере выше, мы отслеживали людей, которые посетили сайт и конвертировались в подписку. Посещение сайта отслеживается автоматически, а регистрация — нет. Чтобы быть уверенным, что все пройдет, как надо, нужно сперва установить многие события и свойства прежде, чем создавать отчет.
  2. Диапазон дат не ограничивается 30-ю днями. Вы можете выбрать неделю, две, месяц, 90 дней, 6 месяцев, 12 месяцев или свой диапазон.
  3. Выберите временные рамки для колонок, на которые вы хотите поделить тех, кто зарегистрировался. Можно разделить их по минуте, часу, дню, неделе или месяцу. Нельзя разделять по тому периоду, которой превышает выбранный диапазон дат. Так что, в нашем случае, поскольку мы смотрим на последние 30 дней, их нельзя разделить по месяцам, потому что это будет превышать выбранный 30-дневный период.
  4. Мы можем выбрать, считать ли зарегистрировавшихся людей каждый раз или только первый раз. Поскольку люди регистрируются только один раз, выбираем “Только первый раз” (“First Time Only”). (В некоторых случаях вам будет нужно выбрать “Каждый раз” (“Every time”). Например, если вы заинтересованы в том, как часто люди логинятся.)
  5. Выберите, группировать ли людей по времени или свойству. Свойства сообщают нам различные вещи о каждом человеке и используются для сегментации пользователей. Позже мы более подробно узнаем, какие свойства лучше всего использовать в разных специальных отчетах.
  6. Если мы выбираем группировать людей по времени, мы можем разделить их по дню, неделе или месяцу. Если мы выбираем группировать людей по свойству, то получим четыре варианта:

group people by property options

Эти варианты относятся ко всем свойствам, какое бы вы ни выбрали. Они не уникальны для свойства Referrer. Вот объяснения/определения каждого их четырех вариантов:

  1. First — Когда выбрана эта опция, вам покажут первое значение свойства. В этом примере, мы смотрим на свойство “Реферальная ссылка”, которое группирует людей по URL-адресу, который привел их на наш сайт. Так что если они пришли на сайт 4 июля 2012 года с espn.com, они будут сгруппированы по этой ссылке.
  2. Last — Это покажет последнее значение свойства. В случае с реферальной ссылкой, это будет последний сайт, откуда пришел человек, независимо от указанного в отчете диапазона дат.
  3. First (starting date range) — Какая ссылка была первой в выбранном временном периоде. Самая-самая первая реферальная ссылка игнорируется. Используется только первая ссылка в пределах диапазона дат.
  4. Last (ending date range) — В этой сортировке, люди группируются по последней ссылке в пределах выбранного периода.

Прежде, чем мы запустим отчет, изменим диапазон дат на последние шесть месяцев (шаг 2 выше). Таким образом мы получим больший размер выборки, чем он был бы при выбранных ранее 30-и последних днях. Также, поскольку продолжительность периода — 6 месяцев, внесем изменения в “Дополнительных параметрах” (“Advanced options”). Сгруппируем людей, которые посетили сайт (“Visited site”) по месяцам, а не неделям (шаг 6 выше). Вот как выглядит исправленная форма:

new report config setup

Запустите когортный отчет и посмотрите на данные

Нажимаем “Запустить отчет” (“Run report”) и получаем данные:

cohort report walkthrough

Слева показано количество людей, которые посетили сайт в течении определенного месяца (группы). Справа показаны проценты людей, которые регистрировались после посещения сайта (разделены по неделям). Под таблицей есть ряд опций вывода на дисплей:

display options cohort walkthrough

  1. Количество людей — Будет показано количество людей в каждой клетке. Используйте, если вам необязательно заботиться о строгом проценте конверсии, а нужны просто сырые цифры.
  2. Процент людей — Эту опцию мы использовали в приведенном примере. Если вас интересует отслеживание конверсии в течении времени, используйте ее.
  3. Совокупное количество людей — Когда выбрана эта опция, каждая клетка будет включать данные перед ней. Они будут прибавляться со временем и в итоге дадут общую сумму. Используйте, когда хотите видеть, увеличиваются ли цифры с каждой новой партией пользователей.
  4. Кумулятивный процент людей — То же самое, что выше, но в процентах. Используйте, чтобы видеть, как прогрессирует уровень конверсии.

При наведении курсора на клетку, получаем краткий обзор:

hover over bucket cohort

При нажатии на клетку, получаем опцию показа конкретных людей, которые подписались в этом периоде:

click on bucket view people cohort

Помните, что Kissmetrics присоединяет все данные к реальным людям. Это значит, что вы можете мгновенно получить список людей в конкретной когорте. Чтобы увидеть этих людей, просто нажмите на ссылку “Показать 3-х людей” (“View the 3 people”), и вы получите список людей и их е-мейлы.

Потом вы можете кликнуть на каждого человека и получить подробный отчет.

blurred screenshot

Теперь, когда мы обсудили, как создать и интерпретировать когортный отчет в Kissmetrics, посмотрим, какую пользу этот отчет может принести вашему бизнесу.

Используйте когортный отчет, чтобы измерить коэффициент удержания

Бизнесы живут и умирают благодаря их способности привлекать и удерживать клиентов. Привлечение и сохранение должны быть сбалансированы, чтобы бизнес выжил и развивался. Если вы не можете обеспечить ни то, ни другое, рост замедлится, и бизнес может потерпеть крах.

Так как же избежать этого?

И в привлечении, и в удержании когортный отчет Kissmetrics — один из лучших инструментов, который вы можете получить. Он присутствует в каждом плане Kissmetrics и очень прост в настройке и использовании. Рассмотрим некоторые примеры того, как можно использовать этот отчет, чтобы он помог вам понять и улучшить ваше привлечение и удержание.

Отслеживайте уровень подписки

При отслеживании уровня конверсии в подписку вы захотите использовать два отдельных отчета:

  • Отчет по воронке — Используйте его, чтобы обнаружить препятствия к конверсии.
  • Когортный отчет — Используйте, чтобы разделить людей по группам и узнать количество времени, нужное им для конвертации.

Чтобы создать группу когорт для конверсии в подписку, загрузите когортный отчет в Kissmetrics. Выберите события “Посещение сайта” ( “Visited Site”) и “Регистрация” (“Signed Up”):

cohort sign up events

Мы хотим получить хороший размер выборки, поэтому изменим диапазон дат с последних 30 дней (как показано выше) на последние 12 месяцев. Нам также необходимо внести дополнительные изменения в “Дополнительных опциях” (“Advanced options”):

cohort sign up advanced options

Поскольку длительность нашего периода — 12 месяцев, мы будем группировать людей по месяцам, а не неделям (как показано выше):

new report xx

Нажимаем “Создать отчет” (“Run report”) и получаем данные:

visited site signed up cohort

Мы видим, что в каждом месяце (группе), показанной слева, большая часть регистраций произошла в течении первой недели. После первой недели вероятность конверсии очень низкая.

Хорошая новость заключается в том, что конверсия улучшается с каждым месяцем. В декабре, 0.3% посетителей зарегистрировались в течении первой недели. Потом, вплоть до июня, конверсия остается в пределах 0.4-0.5%. Начиная с июля, конверсия почти удвоилась.

Давайте заменим группирование посещения сайта с времени по свойству. Посмотрим на свойство канала (Channel), чтобы увидеть, как разные каналы влияют на конверсию. (Будем смотреть на канал первого визита человека.) Свойство канала разбивает рефералы трафика на 7 групп:

  • Direct — Посещения с прямых ссылок, набора адреса вашего сайта в браузере или закладок.
  • Organic — Посещения с поисковых систем.
  • Referral — Посещения с других доменов.
  • Email — Посещения с е-мейлов.
  • Paid — Посещения с платных ресурсов, как cpc (цена за клик), cpm (оплата за тысячу показов), display (дисплейная реклама), ppc (оплата за клик) и других.
  • Social — Посещения с социальных сетей.
  • None — Те, кто не подходят ни под одну категорию.

property channel cohort

 

visited site signed up percent people cohort

Чтобы получить более конкретные цифры, изменим дисплейную опцию под таблицей с “Проценты людей” (“Percentage of people”) на “Количество людей” (“Number of People”):

visited site signed up nop

Просмотрев как проценты, так и количество, мы видим, что органический поиск предоставляет наибольшее количество посетителей и регистраций. Но, сравнительно с другими каналами, органический поиск имеет средний уровень конверсии. Реферал имеет конверсию вдвое больше, чем любой другой канал.

Какие действия предпринять на основе этого

Принимая во внимание, что реферал — очень сильная группа среди других каналов, нужно сделать все для увеличения количества переходов по реферальным ссылкам с других сайтов. PR, информационные кампании и гостевой блоггинг помогут в этом.

Измерение сохранения логина после регистрации

Допустим, вы SaaS-компания, и вы хотите знать, сколько людей логинятся после регистрации. Это поможет вам оценить “прилипчивость” вашего продукта и эффективность адаптации нового пользователя.

Для начала загрузите когортный отчет и выберите события “Регистрация” (“Signed Up”) и “Логин” (“Logged In”). Эти события не отслеживаются автоматически, так что вам сперва нужно установить их самостоятельно.

selecting events cohort report kissmetrics

Этот отчет показывает нам людей, которые посетили сайт и в итоге подписались.

Поскольку мы заинтересованы в сохранении логина среди новых пользователей, изменим диапазон дат на последние 90 дней. Посмотрим также на дополнительные опции:

date advanced options cohort kissmetrics

Поскольку длительность диапазона дат — только 90 дней, мы разделяем людей по дням.

Мы будем считать каждый раз (“Every time”), когда человек залогинился (“Logged in”) (вместо только первого раза (“First Time Only”), как показано выше).

Мы сгруппировали людей, которые зарегистрировались (“Signed up”) по неделям.

Нажимаем кнопку “Создать отчет” (“Run report”) и получаем данные:

cohort signed up logged in

Слева люди сгруппированы по регистрации за определенную неделю. Мы видим неделю (группу) вместе с количеством людей, которые подписались в эту неделю. Справа показаны проценты людей, которые залогинились после регистрации (разделены по неделям). В дополнительных опциях мы выбрали “Каждый раз” (“Every time”), так что мы отслеживаем каждый раз, когда человек залогинился.

Не удивительно, что большинство людей залогинились в тот же день, когда и зарегистрировались. Но после первого дня мы видим большое уменьшение, и уровень удержания продолжает с каждым днем понижаться. Колонка “>12” — это процент людей, которые продолжают логиниться после 12 дней после регистрации.

Чтобы получить более глубокое представление о положении дел, сгруппируем тех. Кто подписался по выбранному или плану. Чтобы сделать это, вернемся к настройкам отчета (в форме отчета). В дополнительных параметрах мы выбираем опции того, как группировать людей. Мы изменяем способ, которым мы группируем людей с времени на свойство, и выбираем таким свойством “Уровень плана подписки” (“Subscription plan level”). Это свойство автоматически не отслеживается в Kissmetrics, поэтому нужно установить его самостоятельно. (Мы смотрим на первый план человека.)

subcription property kissmetrics cohort

signed up logged in plan property

Здесь у нас показаны все планы (группы), перечисленные наряду с количеством людей. В дальнем правом углу мы видим, что главные четыре плана имеют очень прочную вовлеченность от 35,8% к 70,6% людей, которые продолжают логиниться после 12 дней с момента регистрации.

Другие планы имеют гораздо меньший размер выборки. Мы не должны обращать слишком много внимания на них, потому что они включают очень маленький процент пользователей, и в этих группах не хватает людей, чтобы сделать надежные выводы. Для того, чтобы принять обоснованное решение, определенно нужно больше 10 людей в каждой группе.

Базовый (Basic) план имеет солидное удержание. Большинство людей, которые подписались на этот план, все еще логинятся спустя 12 дней.

Средний (Medium) и Профессиональный (Professional) планы также имеют хорошее количество пользователей, но после 12 дней их сохранение не так прочно, как в Базовом плане.

Какие действия совершить на основе этих данных

Чтобы подтолкнуть неактивных пользователей к логину, вы можете послать им е-мейл, спрашивая, нет ли у них вопросов или пожеланий. Вы также можете проверить новую адаптационную систему, чтобы попытаться получить больше логинов и использований вашего продукта.

Отслеживайте уровень повторных покупок

Уровень повторных покупок — критический показатель для ecommerce-компаний. Он показывает, как часто клиент покупает что-то еще, и реально означает, насколько прочен ваш бизнес с точки зрения обслуживания и цены. Кроме того, он может предупредить вас заранее, если количество покупок начинает уменьшаться.

Мы отслеживает событие “Покупка” (“Purchase”) дважды. Это событие не отслеживается автоматически, поэтому вам придется установить его самостоятельно. Выбираем диапазон дат — последние 12 месяцев. В ecommerce-компаниях уровень повторных продаж может очень сильно различаться, в зависимости от отрасли. Если вы продаете памперсы, ваши повторные продажи будут намного выше, чем у тех, кто продает окна.

repurchase rate setup cohort

В дополнительных параметрах разделяем людей по неделям. Снова это зависит от типа бизнеса.

Поскольку мы отслеживаем уровень повторных продаж, нам нужно считать каждый раз, когда человек платит.

Группируем людей по месяцам.

repurchase rate advanced cohort

Нажимаем “Запустить отчет” и получаем данные:

repurchase rate cohort report kissmetrics

Мы видим, что клиенты, которые заплатили в декабре, с высокой вероятностью сделали повторную покупку через несколько недель после этого.  Для основной массы других месяцев (групп), повторные продажи высоки в течении первых нескольких недель, но после этого они падают примерно на 5%. Потом, после 12 недель, повторные продажи достигают уровня в 10%.

Имейте в виду, что мы учитываем каждый раз, когда человек платит. Если он заплатил в январе, а потом через 2 недели, а потом через 6 недель, он будет учитываться и во второй и в шестой колонке.

Чтобы получить более глубокое представление о состоянии дел, давайте сгруппируем людей по категории продукта, чтобы увидеть, не увеличивает ли какая-то категория вероятность повторной покупки. Вернемся в настройки отчета. В дополнительных параметрах идем в способ, по которому мы группируем людей. Изменяем способ с времени на свойство и выбираем свойство “Категория продукта” (“Product Category”). (Смотрим на категорию продукта первой покупки.)

product category cohort

repurchase rate product category

Здесь данные сгруппированы по категории продукта. Видим, что  самые популярные категории показаны сверху. Большинство людей заказывают пуговицы. Вместе с ними популярны также пижамы, ремни и шнурки для обуви.

Какие действия совершить на основе этих данных

Данные показывают самые популярные категории продуктов, которые приводят к повторным покупкам. Вы можете расширить ассортимент этих продуктов и более агрессивно продвигать их через е-мейлы и платные каналы. Также вы можете разместить больше ссылок на них на сайте. Такая тактика приведет к увеличению продаж.

Три мысли о когортах, которые вы должны запомнить

Краткий обзор главных идей:

  • Когорты позволяют отслеживать и группировать людей в течении долгого периода времени. Это делает когорты отличным инструментом для отслеживания конверсии. Воронки не разделяют людей во времени. Они собирают их всех в кучу. Используйте воронки, чтобы определять препятствия на пути к конверсии.
  • Когорты обеспечивают представление о привлечении и удержании клиентов. SaaS-компании могут отслеживать уровень подписки и все, что еще понадобится их бизнесу. Ecommerce-компании могут отслеживать уровни покупок, повторных покупок и время привлечения (добавить в корзину > заплатить) и т.д. Сегментируйте данные по времени и свойству, чтобы лучше понять, что происходит.
  • Когортный отчет Kissmetrics удивительный тем, что отслеживает реальных людей, данные точны и не выходят из оборота. Это дает возможность посмотреть, как меняется со временем поведение пользователей. Вам не нужно волноваться о точности, потому что Kissmetrics привязывает данные к реальным людям. С учетом этого вы можете увидеть каждого человека в отчете. Отдыхайте спокойно, зная, что не нужно тратить время на обработку данных.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Можно использовать следующие HTML-теги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>