Kohorttianalyysi markkinoinnissa

Moderni liiketoiminta on mahdotonta ilman Internetiä. Ei ole väliä, jos myyt jotain tai tuottaa sitä. Kuluttajat tarvitsevat tietoa, ja helpoin tapa saada se on etsiä verkkoa. Lisäksi erilaisten viestintäkanavien tehokkuutta ei aina ole helppo oppia, mutta Internetin tekeminen on melko helppoa. Yksi suosituista ja visuaalisista menetelmistä katsotaan kohorttianalyysiksi. Kuten muut menetelmät syy-seuraussuhteiden tutkimiseksi kuluttajien käyttäytymisessä, se edellyttää tilastotietojen kertymistä. Internetin avulla voit tehdä tämän "huomaamatta" esiintyjälle. Loppujen lopuksi sivuston kävijän lähes kaikki toiminnot rekisteröidään täällä - ensimmäisestä vierailusta alkaen kullekin sivulle kuluneen ajan määrästä.

Markkinoijat palvelevat tilastot

On epätodennäköistä, että tänään on vielä asiantuntijoita, jotka tulkitsevat sanaa "markkinointi" "mainonnaksi" ja "myynniksi". Tietenkin nämä ovat markkinointitoiminnan kaksi tärkeätä osaa . Mutta perustana on edelleen kuluttajien kysynnän ja käyttäytymisen tutkimus. Ja sitten kaikki muuttuu etsiä mahdollisuuksia vastata näihin tarpeisiin.

Ja kun puhumme opiskelemisesta ja analysoinnista, sitten - tilastot auttavat meitä. Tietokannan täsmällinen kertyminen asiakkaiden ominaisuuksista antaa meille mahdollisuuden tutkia perusteellisesti kysyntää ja käyttää analyysin tuloksia mahdollisimman kannattavina.

Useimmiten markkinoijat käyttävät korrelaatio- ja regressioanalyysiä; He ovat kiinnostuneita kuvailevista ja ennakoivista menetelmistä kuluttajien opiskelua varten. Kaikki tämä vaatii joidenkin indikaatioiden jakamista joihinkin asiakkaiden edustavimmista (tai mielenkiintoisimmista) ryhmistä. Tämä yhdistelmä tarjoaa meille kohorttianalyysin.

Tilastollinen analyysi ja kaupankäynti

Myynnissä on ymmärrettävä selkeästi syy-seuraussuhde asiakkaiden toiminnoissa. Kohortin analyysin avulla voit tehdä tämän ryhmittelemällä kuluttajia useilla perusteilla. Yleisin segmentti on yleinen ominaisuus (ostos, osto jne.), Yhdistettynä tapahtuman päivämäärään. Tilastoissa on tavallista puhua ryhmästä ihmisiä (esineitä), joilla on samanlainen käyttäytyminen ja merkkejä. Yksinkertainen esimerkki kohortista ovat vierailijat, jotka vierailivat ensin myymälässä viikkoa ennen uutta vuotta. Tutkittuaan heidän käyttäytymistään on mahdollista tehdä johtopäätöksiä mainonnan tehokkuudesta ja kaupallisista ponnisteluista.

analytiikka

Auttamaan markkinoijia on jo pitkään tullut Googlen kehittäjiä. Ne tarjoavat erilaisia palveluja sähköisen kaupankäynnin tilastojen tutkimiseen. Nyt voit suorittaa kohorttianalyysin Google Analyticsissa. Aikaisemmin se oli tehtävä yleisön pakollisella segmentoitumisella. Se oli melko työlästä ja hankalaa. Nyt kuitenkin kohorttianalyysi suoritetaan automaattisesti. Analyytikko voi vain säätää raporttiparametrit hänen vaatimustensa mukaisesti.

Raportin tiedot näkyvät aikajanalla ja taulukossa. Asetuksissa voit muuttaa neljä parametriryhmää, jotka käyttävät kohorttianalyysia.

Kohorttityyppi on yleinen ominaisuus, joka yhdistää tietyn ryhmän vierailijoille. Koko voidaan ryhmitellä ajan mukaan: tarkka päivä, viikko, kuukausi. Jos valitset esimerkiksi "viikko" -vaihtoehdon, raportti ryhmittelee ensimmäistä kertaa sivuston vierailijat tietylle viikolle yhdeksi kohortiksi.

Sitten voit muuttaa "indikaattoria". Muuttuvuus tarkoittaa tässä sivun katselua, istunnon kestoa, käyttäjien lukumäärää jne. Ja viimeinen parametri on "ajanjakso". Tämän tehtävän ansiosta analyytikolla on mahdollisuus seurata kohortin toimintaa ajanjaksona vakiintuneesta lähtöpisteestä nykyiseen päivämäärään. Kun valitset ryhmittymän päivinä, on muistettava, että sarakkeet muodostuvat riveihin ja kävijöiden käyttäytymisen dynamiikkaan - sarakkeissa.

Kuinka käyttää analyysituloksia

Kun olet tutustunut raportteihin, voit seurata asiakkaiden palautusten tiheyttä sivustoon. Kvantitatiivisten indikaattorien vertailu sisällön ulkoasuun sivuston sivuilla tarjoaa mahdollisuuden ymmärtää, mitä etuja kiinnostaa ja houkuttelee asiakkaita.

Esimerkiksi analyysin mukaan vierailijaryhmälle osoitetaan, joka palaa sivustolle "kadehdittava vakavuus". Ottaessasi esiin suunnitelma mainosmateriaalin sijoittamisesta osuuksien pitämisestä tai uusien tuotteiden esittelystä, kun asiakkaasi vierailivat sivuillasi, on mahdollista tehdä johtopäätöksiä potentiaalisten asiakkaiden huomion herättämisestä. Nämä tiedot mahdollistavat yrityksen tehokkuuden lisäämisen. Näin kohortin analyysiä käytetään markkinoinnissa. Se antaa mahdollisuuden entistä tarkoituksellisempaan ja laadullisempaan jakeluun mainosbudjetista ja luoda tehokkaita viestintäkanavia.

Mitä etsiä

Kaikkien tilastollisten välineiden tehokkaaseen käyttöön tarvitaan valmistelutöitä. Loppujen lopuksi ongelman oikein esitetty kysymys takaa sen nopean ratkaisun.

Mitä sinun tarvitsee tehdä ennen kohorttitutkimuksen käyttöä? Kysy itseltäsi muutamia kysymyksiä:

• Miksi tällaisen myynnin dynamiikkaa havaitaan?
• Mikä on ajanjakso (esimerkiksi mainoskampanjalle )?
• Kuinka määritän postitusajan, jolloin saan suuren vastauksen?

Kehittyneet hypoteesit auttavat määrittelemään paremmin kohorttianalyysin parametrit.

johtopäätös

Kun tutustut Google Analyticsin peruskohorttien analyysin mahdollisuuksiin ja saavan käsityksen sen toiminnallisista ominaisuuksista, markkinoija kykenee paitsi kasvattamaan sivuston liikennettä myös kääntämällä potentiaalisen asiakkaan (casual visitor) kuluttajalle.

Yksittäisten raporttien laatiminen antaa selkeän käsityksen kohdeyleisön ominaisuuksista, auttaa ymmärtämään sen reaktiota toimintaasi riippumatta siitä, sijoitatko tietosivun tai myynninedistämistarjouksen sivustoon . Markkinointitoiminnan olisi oltava taloudellisesti kannattavaa. Kohorttianalyysi, CLTV, Unit Economics - millä tahansa menetelmällä kuluttajien käyttäytymisen tutkimiseen pyritään tunnistamaan kustannus-hyötysuhde ja optimoimaan se.

Mutta älä mene liian pitkälle. Päivittäinen seuranta antaa väärinkäsityksen syistä, jotka koskevat yhtiön verkkosivujen vierailua. Se on pitkän aikavälin havainto yhdestä kohortin edustajista, joiden avulla voidaan seurata ja tulkita oikein asiakkaiden käyttäytymisen muutoksia.