Kieszonkowy przewodnik dotyczący korzystania z analizy kohortowej w celu utrzymania klienta

Wstęp

Marketerzy mobilni wiedzą, że trwała strategia marketingowa lub rozwojowa nie kończy się na pozyskiwaniu nowych klientów, ale na zapewnieniu utrzymania obecnych.

Zagubienie się w próżnych wskaźnikach, takich jak pobrania aplikacji lub dzienni aktywni użytkownicy, które nie gwarantują żadnej przyczepności, jest receptą na katastrofę. Dla każdego marketera nie ma nic bardziej niepokojącego niż utrata większości lub części cennych klientów w ciągu kilku tygodni lub dni od pozyskania.

Czy wiesz, że istnieje tylko 5-20% szans na sprzedaż dla nowego klienta, w przeciwieństwie do aż 60-70% dla stałego klienta?

Aby uniemożliwić klientom opuszczanie Twojej aplikacji, konieczne jest ustalenie priorytetów w zakresie utrzymania klientów. Utrzymanie obecnych klientów jest 5 razy tańsze niż pozyskanie nowych, a większość firm o niskiej lojalności klientów może generować ujemne zyski.

Zanim jednak zaczniemy powstrzymywać klientów przed odejściem, na drodze stają nam dane — nie byle jakie dane, ale dokładne liczby, które mówią o zachowaniu i charakterystyce bazy klientów. W takim przypadku kohorty stają się istotną techniką.

Obecnie marketerzy są w znacznie lepszej niż kiedykolwiek formie, jeśli chodzi o wykorzystywanie danych do zrozumienia i analizy zachowań, nawyków i cech użytkowników, dlatego większość zespołów zwraca się do analizy kohortowej.

Co to jest analiza kohortowa?

Analiza kohortowa pomaga odczytywać dane, kategorie i wzorce oraz umożliwia zespołom ekstrapolację decyzji marketingowych. Mówiąc najprościej, jest to soczewka marketera, która pozwala zidentyfikować możliwości i zaangażować klientów w celu uzyskania maksymalnego wpływu, badając zachowanie w pewnym okresie czasu.

Kohorty to grupy użytkowników o silniejszych cechach i wspólnych doświadczeniach w określonym okresie. Są rozwidlone na podstawie swoich działań. Może to obejmować nowych i istniejących użytkowników oraz ich zachowania, takie jak powtarzające się zakupy lub brak aktywności.

Ten proces ułatwia zrozumienie zaangażowania użytkowników w czasie i identyfikację wzorców lub obszarów tarć, poprawę zaangażowania użytkowników i zatrzymanie klientów.

Czym różnią się kohorty od segmentów

Jeśli dopiero zaczynasz, łatwo pomylić analizę kohortową i segmentową – obie metody nie są wymienne; w rzeczywistości wzajemnie się uzupełniają. Pierwszy to proces analityczny ograniczony czasem i identycznymi zachowaniami użytkowników, w ramach którego dane dotyczące podobnych odbiorców są badane przez pewien okres w celu oceny wzorców ich zaangażowania, podczas gdy drugi polega na podzieleniu dużego zbioru danych na małe grupy w oparciu o wspólne zainteresowania, dane demograficzne lokalizacja, zachowanie itp.

Na przykład klientów, którzy pobiorą aplikację i dokonają pierwszego zakupu w ciągu 30 dni, można nazwać kohortą. Jednak wszyscy klienci, którzy pobrali aplikację, stają się Twoim segmentem.

Jest to podzbiór segmentu, w którym okres czasu jest ważnym czynnikiem. Analizowanie klientów w oparciu o analitykę behawioralną, ich działania i grupowanie ich w małe partie, zamiast traktowania całej partii jako jednego dużego zbioru danych w określonym przedziale czasu, nazywa się analizą kohortową.

Zespoły marketingowe mogą korzystać z analizy kohortowej, aby śledzić zachowania i działania klientów oraz uzyskiwać lepszy wgląd w unikalne potrzeby użytkowników w określonym przedziale czasu. Analiza kohortowa umożliwia zespołom dostosowywanie kampanii i tworzenie strategii, które zwiększają utrzymanie klientów.

Kluczowe przypadki użycia do korzystania z analizy kohortowej

Wyobraź sobie, że chcesz sprzedać pakiet subskrypcyjny swoim użytkownikom – teraz, czy zamiast tego spryskać i modlić się, czy wybrać garstkę lojalnych użytkowników, którzy uwielbiają korzystać z Twojego produktu i mają wysoki współczynnik otwarcia aplikacji do jej wykorzystania? Ostatni, prawda? Tak też przypuszczaliśmy.

Zespoły marketingowe mogą korzystać z analizy kohortowej, aby zrozumieć różne wyzwania lub nisko wiszące możliwości, od marketingu produktu po przejęcie.

1. Utrzymanie klienta: Zidentyfikuj klientów, którzy dołączyli do Twojej grupy lojalnościowej lub tych, którzy są w stanie hibernacji. Analiza kohortowa może pomóc w śledzeniu obiecujących użytkowników dla określonego zdarzenia (np. użytkowników, którzy dodali produkty do koszyka, ale nie dokonali zakupu w ciągu ostatnich 45 dni) lub tych, których cykl życia wartości zmniejsza się (np. użytkowników, których średnia wartość zamówienia spada od miesiąca) – Analiza kohortowa może pomóc zidentyfikować wzorce.
2. Wydajność produktu: Śledzenie kohort użytkowników, którzy zaczęli korzystać z produktu lub funkcji, może pomóc w analizie ich wzorców użytkowania i zidentyfikowaniu obszarów wymagających poprawy w celu zwiększenia wydajności produktu.
3. Kampanie marketingowe: śledząc kohorty użytkowników wystawionych na działanie określonej kampanii marketingowej, możesz analizować ich zachowanie i określić wpływ kampanii na pozyskiwanie i utrzymanie użytkowników.
4. Testy A/B: porównując kohorty użytkowników, którzy mieli kontakt z różnymi wersjami produktu lub funkcji, możesz przeanalizować ich zachowanie i określić, która wersja działała lepiej.
5. Zaangażowanie użytkowników: analiza IT może pomóc w określeniu trendów w zaangażowaniu użytkowników w czasie.
   Na przykład możesz utworzyć kohorty osób, które zarejestrowały się z określonych kanałów, a następnie przeanalizować ich zaangażowanie po miesiącu lub kwartale. Dzięki temu dowiesz się, który kanał pozyskiwania przyciąga angażujących odbiorców.

Rodzaje analizy kohortowej

Ogólnie rzecz biorąc, można go podzielić na dwie szerokie kategorie, kohorty behawioralne i akwizycyjne; jednak marketerzy mogą analizować dane tak głęboko, jak potrzebują. Oto kilka typów analizy kohortowej, które możesz wypróbować i przetestować.

1. Analiza kohortowa oparta na czasie: ta analiza dotyczy czasu, w którym użytkownicy po raz pierwszy użyli aplikacji lub usługi, i śledzi ich zachowanie w czasie. Tworzenie kohort opartych na czasie może pomóc w poznaniu wskaźnika zaangażowania użytkownika w danym okresie i pomóc zidentyfikować wzorce umożliwiające podejmowanie świadomych decyzji dotyczących produktów.
2. Analiza kohortowa pozyskiwania: Analiza pozyskiwania koncentruje się na zbiorze użytkowników na podstawie kanału, z którego zostali pozyskani – płatnego, organicznego, społecznościowego lub stowarzyszonego. Następnie marketerzy rozdzielają użytkowników na podstawie ich punktów wejściowych, aby monitorować ich zachowanie. Pomaga to zespołom marketingowym zrozumieć skuteczność kanału i przywiązanie użytkowników z jednego źródła do drugiego oraz pozwala zespołom podwoić inwestycje marketingowe.
3. Behawioralna analiza kohortowa: ta analiza koncentruje się na grupowaniu użytkowników na podstawie ich zachowania lub działań. Marketerzy w dużym stopniu polegają na tych danych, aby pomóc zidentyfikować segmenty użytkowników o różnych potrzebach i preferencjach oraz dostosować swoje produkty lub usługi, aby lepiej spełniały te potrzeby.
4. Segmentowa analiza kohortowa: Analiza segmentowa może pomóc im w badaniu podstaw ich nawyków zakupowych użytkowników – zakupu określonego produktu, danych demograficznych, zakupu funkcji lub rejestracji w określonej płatnej usłudze. Może to pomóc marketerom w projektowaniu dostosowanych usług lub produktów dla określonych segmentów poprzez rozdzielanie użytkowników na podstawie ich głębokości i zakresu inwestycji.
5. Analiza kohortowa oparta na zdarzeniach: jak sama nazwa wskazuje, segmentowanie użytkowników na podstawie dowolnej wykonanej przez nich akcji lub zdarzenia zapewnia zespołom widoczność w walidacji hipotez.

Analizując, w jaki sposób różne grupy lub kohorty wykorzystują swoje produkty, firma może wykryć błędy w taktyce marketingowej i określić najskuteczniejsze sposoby komunikacji z różnymi segmentami klientów.

Co więcej, firma może wykorzystać te dostosowane dane do opracowania zachęt, które zachęcą klientów do dalszego korzystania z ich produktów, zwłaszcza gdy wykazują oznaki zaprzestania zakupów.

Jak czytać i rozumieć tabelę kohortową

Tabela kohortowa odwzorowuje cykl życia użytkownika od dnia 0 do dnia N (0 i N to okno Twojego czasu).

W poniższej tabeli przyglądamy się poziomom zaangażowania grupy użytkowników w ciągu pierwszych 7 dni. Jako marketer możesz uzyskać te dane od zespołów klientów i zaimportować je do programu Excel lub użyć narzędzia takiego jak WebEngage, gdzie są one automatycznie aktualizowane w czasie rzeczywistym.

Podczas przeglądania tabel w WebEngage możesz śledzić wiersze lub kolumny z najciemniejszym odcieniem niebieskiego. W powyższej tabeli przedstawiono zdarzenie początkowe i zdarzenie powracające. Zdarzenie początkowe oznacza użytkowników, którzy pobrali aplikację w dniu 0, a zdarzenie powrotu reprezentuje użytkowników, którzy wrócili lub odeszli.

Z tabeli wynika, że ​​34,9% użytkowników ogółem dokonało zwrotu w ciągu tego samego dnia instalacji, a następnie 7% pozostałych użytkowników pierwszego dnia i tak dalej.

Powyższy wykres sprawia, że ​​niezwykle łatwo jest wywnioskować, kiedy użytkownicy opuszczają aplikację.

Hipoteza 1: 10 marca wystąpiło wyzwanie związane z aplikacją
Hipoteza 2: Motywacja użytkowników spadła, co spowodowało słabą interakcję

Na wynos z powyższej tabeli jest retencja D0, którą należy rozwiązać, a następnie D1. Po zidentyfikowaniu obszaru problemowego możesz dokładniej przeanalizować dane demograficzne, kanały pozyskiwania, system operacyjny, urządzenie i inne szczegóły dotyczące użytkowników, aby zrozumieć, co jest przyczyną rezygnacji.

Metryki do pomiaru tabeli kohortowej

Tabele kohortowe to ramię marketera, które pozwala uzyskać wgląd w produkt i psychikę użytkownika w stosunku do niego.

Możesz na przykład wykorzystać tabelę kohortową do mapowania wzorców zachowań użytkowników i dekodowania niedoskonałości w swojej aplikacji, co umożliwia dostarczanie ulepszonych aplikacji, budowanie zaufania klientów i zwiększanie retencji.

Ta analiza pomaga całościowo zdekodować kondycję, funkcje i lepkość aplikacji. Chociaż najczęstszym przypadkiem użycia tworzenia kohort jest próba utrzymania uwagi użytkowników w obrębie kategorii, funkcji lub na poziomie aplikacji, istnieje niewiele wskaźników, które mogą pomóc w badaniu innych aspektów zachowania użytkownika.

1. Współczynnik retencji: retencja stanowi podstawę wydajności aplikacji i śledzi odsetek użytkowników, którzy zostają, pozostają zaangażowani lub wykonują dowolne zdarzenie w aplikacji. Aby obliczyć retencję, podziel łączną liczbę aktywnych użytkowników przez liczbę użytkowników na początku.


Wyobraź sobie więc, że na początku stycznia miałeś 100 klientów i pozyskałeś 20 nowych klientów, a łącznie 10 klientów odeszło z systemu. Zostało Ci teraz 110 klientów, więc Twój wskaźnik retencji będzie wynosił:

(110-20)/100 = 90%

2. Współczynnik rezygnacji: podczas gdy retencja śledzi użytkowników zatrzymanych w aplikacji, rezygnacja śledzi tych, którzy odeszli.
   

   Na przykład, jeśli firma SaaS miała 1000 płacących klientów na początku miesiąca, a 100 z nich anulowało usługę subskrypcji, wskaźnik rezygnacji firmy wyniósłby 10%.

3. Średni przychód na użytkownika (ARPU): niektóre aplikacje używają również tabel kohortowych do analizowania ARPU na przestrzeni czasu. Aby to obliczyć, podziel całkowity przychód wygenerowany przez liczbę użytkowników w tej kohorcie.




4. Customer Lifetime Value (CLTV): CLTV może pomóc Ci zrozumieć, jaką wartość klient uzyska dla firmy w określonym czasie, a kohorty pomogą Ci to zmierzyć.

   Najłatwiejszym sposobem obliczenia CLTV jest wartość klienta w czasie = wartość klienta x średnia długość życia klienta. Tutaj wartość klienta to średnia kwota i częstotliwość zakupów od klienta. Żywotność klientów to łączna liczba lat, przez które pozostali aktywni z Twoim produktem, podzielona przez całkowitą liczbę klientów.

   

   Możesz to zrobić, mnożąc średni przychód na użytkownika przez szacowany czas, przez jaki użytkownik był klientem.

5. Współczynnik konwersji: Śledzi odsetek użytkowników, którzy podejmują pożądane działanie, takie jak zakup lub subskrypcja. Podziel liczbę użytkowników, którzy podejmują pożądane działanie, przez całkowitą liczbę użytkowników w kohorcie.
6. Wielkość kohorty: Wielkość kohorty oznacza liczbę użytkowników o wspólnych cechach w określonym okresie w danej grupie, segmencie lub kohorcie. Na przykład, jeśli aplikacja OTT ma 100 nowych rejestracji w styczniu i około 140 rejestracji w lutym, wielkość kohorty nowych subskrybentów wyniosłaby odpowiednio 100 i 140 w tych miesiącach.

Powyższe wskaźniki to tylko wierzchołek góry lodowej w rozległym oceanie zarządzania retencją Twoich klientów. Marketerzy i właściciele produktów mogą eksplorować i analizować każdą tabelę, kohortę, wzorzec i hipotezę na poziomie szczegółowym, aby zagłębić się w informacje o klientach.

Chociaż te wskaźniki pozostają wspólne dla różnych branż, to wszystko prowadzi nas do obliczania wskaźnika utrzymania klientów w dziennym, tygodniowym, miesięcznym lub innym określonym przedziale czasowym odpowiednim dla Twojej firmy.

Załóżmy, że firma e-commerce w Indiach ma 15 000 klientów na początku sezonu monsunowego. W sezonie tracą 1500 klientów i zyskują 2000 nowych.

Wskaźnik utrzymania klienta w sezonie monsunowym zostanie obliczony w następujący sposób:

Wskaźnik utrzymania klienta = ((całkowita liczba klientów na koniec sezonu monsunowego – nowi klienci) / całkowita liczba klientów na początku sezonu monsunowego) x 100

W takim przypadku wskaźnik utrzymania klientów w porze monsunowej wyniósłby: ((15 500 – 2 000) / 15 000) x 100 = 86,67%

Więc jeśli ktoś w firmie chce się dowiedzieć, jaka była retencja podczas monsunu (specyficzna dla przedziału czasowego), wynosiła ona 86,67%, co nadal jest świetnym miejscem. Większość firm w Indiach zostaje dotkniętych podczas monsunu, ponieważ logistyka przeżywa kryzys, ale ta firma była w stanie przepłynąć.

Wskaźnik utrzymania klienta (CRR) to odsetek klientów, którzy zostali zatrzymani w danym okresie czasu. Aby obliczyć współczynnik retencji, potrzebujesz trzech metryk

• Klienci na początek danego okresu
• Klienci na koniec danego okresu
• Nowi klienci pozyskani w tym okresie.

Formuła wygląda wtedy następująco



Na przykład, jeśli na początku okresu miałeś 1000 klientów, a dołączyło do Ciebie prawie 100 nowych klientów, a na koniec tego samego okresu pozostało 500 klientów, matematyka wygląda następująco:

CRR = ((500-100)/1000)*100

CRR = 40%

Oznacza to, że zatrzymałeś 40% klientów ze wspomnianego okresu. Obecnie niektóre branże mają większą retencję niż inne, po prostu ze względu na charakter usługi lub nomadyczną postawę odbiorców.

40% to bardziej alarmujący koniec spektrum, ale wszystko powyżej 70% jest uważane za dobry CRR.


Analiza wskaźników kohortowych

Strategia marketingowa jest tak dobra, jak jej eksperymenty i hipotezy – identyfikacja nisko wiszących owoców, dwukrotne dotknięcie problematycznych obszarów, przewidywanie problemu i ekstrapolacja danych w celu uniknięcia potencjalnego wyzwania; praca jest niekończącą się sprawą, jeśli chodzi o dane behawioralne użytkowników.

Integralną częścią tego związku między marketerami a ich liczbami są kohorty – potencjalny zestaw spostrzeżeń grupy użytkowników, który może stworzyć lub zepsuć Twoje kampanie. Analiza kohort wymaga kilku kroków i kanałów. Przyjrzyjmy się, jak możesz zacząć już dziś.

• Identyfikowanie trendów: talent do identyfikowania trendów może pomóc zespołom w tworzeniu pełnego cyklu eksperymentów, które nieustannie generują wartość dla biznesu. Wczesna identyfikacja trendów daje swobodę planowania strategii we właściwym kierunku.
  Kiedy Dropbox zdał sobie sprawę, że jego użytkownicy współpracują na platformie, na przykład udostępniają zdjęcia lub inne wydarzenia, zainicjował rozwój, zapraszając nowych użytkowników. Dropbox natychmiast zachęcił do tego wszystkich swoich użytkowników, odblokowując dla nich ogromny wzrost przychodów.
• Porównywanie grup kohort: Kolejnym świetnym generatorem wglądu jest porównanie różnych grup kohort w zmieniających się elementach – ten sam zestaw użytkowników w różnym czasie, różni użytkownicy przyjmujący tę samą funkcję i wiele takich iteracji. Porównanie pozwala zespołom przyjrzeć się zachowaniom użytkowników i przeanalizować, w jaki sposób użytkownicy zachowują się inaczej.
  Dzięki temu zespoły mogą powielać zwycięskie strategie w dowolnych produktach lub usługach.
• Interpretacja danych: wysoki wskaźnik rezygnacji może być wystarczający w przypadku bezpłatnej aplikacji z otwartym dostępem, ale może powodować obawy w przypadku usługi opartej na subskrypcji. Zatem interpretacja danych powinna być w pełnym kontekście z charakterem prowadzonej działalności. Dzięki zrozumieniu kontekstu otaczającego Twoje dane, np
  Na przykład: jeśli mówisz o użytkownikach, to czy są oni wyjątkowi, nowo pozyskani, czy tylko zwykli użytkownicy aplikacji, możesz podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące strategii zwiększania wydajności Twojej firmy.

Analiza kohortowa przy użyciu WebEngage

Przeprowadzenie analizy kohortowej w WebEngage jest proste i niezwykle łatwe. W ciągu mniej niż 5 kliknięć zespoły produktowe i marketerzy mogą uzyskać dostęp do puli przydatnych danych na temat zachowań użytkowników.

Aby rozpocząć, kliknij rozwijaną ikonę po lewej stronie pulpitu nawigacyjnego WebEngage i dotknij kohort. Po dotarciu do tej sekcji użyj filtrów u góry, aby wprowadzić parametry, które pomogą Ci zrozumieć odbiorców.

Platforma umożliwia monitorowanie każdego najdrobniejszego szczegółu na bardzo szczegółowym poziomie, od działania tak małego, jak instalacja aplikacji, przez otwarcie aplikacji, po coś tak ważnego, jak zakup subskrypcji lub prowadzona aktywność.

Po zakończeniu możesz przejść do tabeli kohortowej wypełnionej poniżej; wyglądałoby to mniej więcej tak. Po lewej stronie widać dni, okres początkowy znajduje się na górze, a najpóźniejszy lub końcowy na dole.

Sposób, w jaki chcesz czytać tę tabelę, to jedna kolumna na raz, a nie przechodzenie od wiersza do wiersza.



W powyższej tabeli, jak widać, ciemniejsze odcienie niebieskiego podkreślają aktywność użytkowników. Im ciemniejszy niebieski, tym silniejszy lub wyższy procent. Na przykład, jeśli spojrzysz na dane z 6 listopada, zobaczysz, że jest to najsłabszy ze wszystkich dni. Mimo że użytkownicy wykonali akcję w dniu 0, odsetek użytkowników, którzy wrócili na wydarzenie powrotu, był niski.

Kampanie do uruchomienia po zidentyfikowaniu kohort

Więc teraz masz dobre zrozumienie, jak działa analiza kohortowa, jak czytać tabelę i jak identyfikować luki. Co robisz z całym tym wglądem? Jaki jest następny krok?
Cóż, nic nie powstrzyma egzekucji, które marketerzy mogą wykonać po analizie kohortowej, ale oto jak zacząć.

1. Kampanie e-mailowe : wyobraź sobie, że trafiłeś do kohorty, która dodaje produkty do koszyka, ale zawsze je opuszcza przed wymeldowaniem. Do tej partii możesz wysyłać spersonalizowane wiadomości e-mail dotyczące wartości produktu, niektórych opinii użytkowników, a nawet kodu rabatowego.
2. Programy lojalnościowe/nagrodowe : kampanie kohortowe są zawsze świetne, ponieważ możesz traktować określoną grupę użytkowników inaczej i wykorzystać tę wiedzę do tworzenia długoterminowej funkcji. Wyobraź sobie, że uruchamiasz kod kuponu dla użytkowników, którzy przekroczą określony znak, co przeradza się w angażujące zachowanie.
3. Oferty : oferowanie rabatów lub ofert bezpłatnej wysyłki może zachęcić klientów do zakupu. Możesz segmentować klientów na podstawie ich zachowań zakupowych i oferować dostosowane rabaty lub oferty, aby zachęcić ich do większych zakupów.
4. E-maile reaktywacyjne : znalazłeś kohortę, która była stosunkowo aktywna przez pierwsze kilka tygodni, ale potem powoli weszła w okres zastoju – e-mail reaktywacyjny jest tutaj na ratunek. Te e-maile mogą oferować zachęty lub przypominać użytkownikom o zaletach Twoich produktów. Niektórzy nazywają to także kampanią zmartwychwstania.
5. Zarządzanie AOV : Wdrożenie kampanii zarządzania średnią wartością zamówienia (AOV) może zwiększyć wydatki klientów na zakup. Oferowanie wielopoziomowych rabatów lub bezpłatnej wysyłki przy zakupach powyżej określonej kwoty może zachęcić klientów do wydawania większych pieniędzy.

Jak opracować elementy działania na podstawie raportu

Każdy dobry marketer wie, że prawdziwy sukces nie polega tylko na nakłonieniu użytkowników do pobrania Twojej aplikacji – podróż zaczyna się później. Łatwo jest patrzeć na dane w izolacji i gubić się w próżnych wskaźnikach, takich jak pobrania aplikacji lub otwarte aplikacje, ale jeśli naprawdę zależy Ci na odbiorcach, musisz skupić się na utrzymaniu.

Zacznij od wykorzystania kohort do zidentyfikowania obszarów wymagających poprawy i usunięcia tego, co jest widoczne na powierzchni. Zagłęb się w ustalanie priorytetów działań, dowiadując się dokładnie, co sprawia, że ​​użytkownicy zakochują się w Twojej aplikacji. Co sprawia, że ​​zostają, a co najważniejsze, co sprawia, że ​​odchodzą? Posegreguj swoje wysiłki na podstawie potencjalnego wpływu na retencję i zasobów wymaganych do ich rozwiązania.

Po wykonaniu tego kroku przejdź do opracowania solidnej i elastycznej strategii przechowywania. Pamiętaj, kluczem jest zawsze optymalizacja. Chcesz uniknąć wdrażania strategii, a następnie czekania przez kilka dni lub tygodni na wprowadzanie zmian co godzinę. Monitoruj swoje kohorty i ich działania tak często, jak to możliwe, i wprowadzaj poprawki w swoim planie działania. Tu jest prawdziwy wzrost.

Opracowywanie elementów działania po monitorowaniu wymaga błyskawicznego działania na podstawie spostrzeżeń. Śledź swój współczynnik rezygnacji lub CRR. Sprawdź stan swoich lejków.

Wniosek

Jeśli jesteś marketerem opartym na danych lub aspirujesz do tego, analiza kohortowa jest twoją gwiazdą przewodnią. To ramy do wyznaczania celów, rozwijania spostrzeżeń, ustalania wskaźników i rozpoczynania strategicznych rozmów.

Wielu klientów WebEngage wdrożyło kampanie dotyczące subskrypcji, wdrażania funkcji, oceniania aplikacji, dołączania użytkowników i mnóstwa innych scenariuszy po uzyskaniu informacji od ich kohorty.

Analiza kohortowa zapewnia zespołom marketingowym szczegółowe informacje i wzmacnia ich hipotezy dotyczące tego, jaki powinien być Twój następny duży ruch. Korzystaj z analizy kohortowej za każdym razem, gdy planujesz kampanię zorientowaną na klienta.
Firmy walczą o rozwój, ponieważ koncentrują się wyłącznie na pozyskiwaniu (napływie użytkowników) i ignorują retencję (utrzymanie tych, którzy dołączyli).

Gotowy, aby przenieść swoje kampanie mające na celu utrzymanie klientów na wyższy poziom? Poproś o prezentację już dziś, aby dowiedzieć się więcej o kohortach i o tym, jak mogą pomóc w tworzeniu skutecznych kampanii retencyjnych.