Kohordi analüüs Tähendus
Kohordianalüüs on andmete jaotamine väikesteks rühmadeks, mida nimetatakse kohordideks, ja nende kasutamine analüüsimiseks. Need võivad olla e-kaubanduse veebisaitide kliendiandmed, mängude kasutajaandmed või voogedastusteenuse tellijate andmed.
Selgitus
Rühmad on omavahel seotud, neil on määratletud ajaraam ja neil on ühine statistiline omadus. Kohordianalüüs pärineb käitumuslikust analüüsist. Selle tulemusena aitavad nad klientide käitumist uurida ja oma kogemusi parandada.
Näiteks leiate YouTube'is asjakohaseid soovitusi, kuna keegi analüüsib teie vaatamiseelistusi. See aitab ettevõttel teid hästi teenida.
Näide kohordianalüüsist
Sukeldume kohordianalüüsi üksikasjalikesse näidetesse. Tänapäeval on see saanud palju tähtsust, kuna ettevõtted on oma klientidele lähemale liikunud. Seetõttu kasutatakse turundusuuringutes sageli selliseid analüüsivahendeid.
Kohordianalüüsi abil võimaldavad turunduskampaaniad ettevõtetel võrrelda oma kliente erinevate tegurite põhjal. Tegurid võivad olla klientide kulutamisharjumused, toodete ülevaated, eelistused jne. Võrdlus aitab strateegiliste turundusotsuste langetamisel.
Näide 1
Võtke näiteks e-kaubanduse ettevõte, mis genereerib oma klientide kohta tohutuid andmeid. Andmed ulatuvad ostetud toodetest, klientide kulutustest, klikkimise määrast, toodete hinnangutest, toodete tagastamisest ja muudest mõõdikutest.
E-kaubanduse ettevõtete kohordianalüüs näitab neile kliendi elutsükli käitumismustreid. See aitab kliente paremini sihtida strateegiate ettevalmistamisel, et suurendada klientide hoidmist ja seotust.
Näide 2 Teine näide on olemasolevate kasutajate jälgimine ja võrdlemine eri perioodidel. Ärge segage kohorde segmentidega. Segmendid pole ajaperioodi järgi määratletud.
Vaadake seda illustratsiooni:
Selles näites soovib veebisaidi omanik hinnata oma veebilehe liiklust ja selle tekitatavat tulu. Järgnevalt on toodud mõned tähistused:
- 1. sari - uute kasutajate tulu
- 2. sari - vanade kasutajate tulu
- 3. sari - igakuine tulu (lisage esimene ja teine seeria)
Antud illustratsioonis teostab veebilehe omanik analüüsi, liigitades kohordid ajaliselt.
Seejärel teeb ta oma analüüsi põhjal järgmised klassifikatsioonid.
- Ajavahemikus august-oktoober olevad kohordid on kogunud suurimat tulu uute kasutajate segmendis (osakaal kuusissetulekust)
- Uute kasutajate segmendi madalaimad tulud on ajavahemikul jaanuar-märts kohordid.
- Hoolimata uute kasutajate kohortide suuremast tulust, ei tõusnud igakuised sissetulekud vanade kasutajate madalate maksete tõttu.
See diagramm annab veebilehe omanikule kasulikke mustreid, mis aitavad tal strateegilisi ärimuutusi läbi viia.
Kuidas teha kohordianalüüsi?
Selle saab täita allpool kirjeldatud viisil.
# 1 - määrake analüüsi eesmärk
Nagu enamik analüüse, peab ka kohordianalüüs määratlema teatud eesmärgid, mida see peab täitma. Näiteks võib leida veebisaidilt saadava tulu. Või keerulised probleemid, nagu veebilehtede liikluse täiustamise strateegiad.
# 2 - selgitage välja mõõdikud, mis seostuvad eesmärkidega
Pärast analüüsi kindlaksmääratud eesmärgi saavutamist peaks analüütik otsima sobivaid mõõdikuid. Andmed eraldatakse mõõdikute abil, mis määratlevad ka kohordide tunnused. Mõned lihtsad mõõdikute näited on kinni hoitud klientide arv, müüdud piletite arv, loodud kasutajate tasu jne.
# 3 - tehke kindlaks, kas kõik kohordid on vajalikud
Kui uuringu eesmärk on leida veebilehelt klientide hoidmise määra, peaks analüütik asjakohaselt määrama, milline kliendikohort uuringu eesmärki kõige paremini täidaks. Saadaval olevad võimalused võivad ulatuda teatud vanadest klientidest, uutest klientidest, ühekordsetest klientidest jne.
# 4 - viige läbi analüüs
Pärast ülalnimetatud sammude hoolikat läbiviimist saab analüütik hakata oma analüüsi tegema. Uuesti võttes sama näite. Veebilehe omanik saab kindlaks teha, kuidas tema veebilehel on aja jooksul erinevates mõõdikutes läinud. Need võivad olla näiteks kliendi vaated, klientide hoidmine, tegevusele kutsumine jne.
Selle analüüsi käigus peaks analüütik olema ettevaatlik uurimistöö teostatavate teadmiste kindlaksmääramisel. Uuringud annavad alati tõese pildi. Olge ettevaatlik ja ärge hoidke eelarvamusi, mis võivad takistada leidude objektiivsust.
# 5 - valmistage ette ja esitage tulemused
Märkige analüüsi tulemused sobivas vormingus üles. Need võivad olla diagrammid, tabelid või kokkuvõtlik tekst. Analüüsi tulemused tuleks teistele selgelt edastada.
Kasu
- Kohordianalüüs annab selle kasutajatele täpsuse ja tõhususe, kui nad eraldavad suuri andmekogumeid.
- Andmetega kaasneb varieeruv sort, mistõttu on nende hõlpsat klassifitseerimist keeruline. Oma olemuselt on see analüüs vahend selle probleemi lahendamiseks.
- Äriotstarbest alates aitab see turundus- ja müügimeeskondi klassifitseerimisel. Nad saavad oma kliente aastate jooksul hõlpsalt klassifitseerida. Seega aitab see otsuseid hõlpsalt ja kiiresti teha.
Piirangud
- Eelarvamused - enamikul analüütikutel on mingisugune eelarvamused või eelarvamused. Uuring võib kaotada objektiivsuse, kui see satub analüütikute eelarvamuste ohvriks. Kallutused võivad olla valiku eelarvamused, otsuste eelarvamused, isiklikud eelarvamused jne.
- Selliseks analüüsiks saab kasutada ainult statistiliselt statistilisi andmeid.
- Tunnused tuleb määratleda kindla ajavahemiku jooksul.
Võtmed kaasa
- Kohordianalüüs on andmete klassifitseerimise protsess erinevatesse rühmadesse, mida nimetatakse kohordideks. Rühmadel on ühised jooned ja need on määratletud kindla ajaperioodiga.
- Pärast seda analüüsitakse rühmi teatud mõõdikute abil põhjalikult.
- Kohordianalüüs on oluline turundustööriist, mida kasutatakse klientide paremaks sihtimiseks.
