Ghid de buzunar pentru utilizarea analizei de cohortă pentru păstrarea clienților

Introducere

Specialiștii în marketing pe mobil știu că o strategie de marketing sau de creștere durabilă nu se termină cu achiziționarea de noi clienți, ci prin asigurarea că cei existenți rămân.

A te pierde în valorile de vanitate, cum ar fi descărcările de aplicații sau utilizatorii activi zilnic, care nu garantează nicio tracțiune, este o rețetă pentru dezastru. Pentru orice agent de marketing, nimic nu este mai alarmant decât pierderea majorității sau a unei părți a clienților lor prețuiți în câteva săptămâni sau zile de la achiziție.

Știați că există doar o șansă de 5-20% de a vinde unui client nou, în comparație cu 60-70% pentru un client repetat?

Pentru a împiedica clienții să părăsească aplicația dvs., este imperativ să acordați prioritate reținerii clienților. Păstrarea clienților existenți este de 5 ori mai ieftină decât achiziționarea de alții noi, iar majoritatea companiilor cu loialitate scăzută a clienților pot ajunge în profituri negative.

Dar înainte de a putea sări în a opri clienții să plece, datele intervin în cale - nu orice date, ci cifre exacte care vă spun despre comportamentul și caracteristicile bazei dvs. de clienți. Într-un astfel de caz, cohortele devin o tehnică importantă.

Astăzi, agenții de marketing sunt într-o formă mult mai bună decât au fost vreodată când vine vorba de utilizarea datelor pentru a înțelege și diseca comportamentul, obiceiurile și trăsăturile utilizatorilor, ceea ce este locul în care majoritatea echipelor apelează la Analiza cohortelor.

Ce este analiza de cohortă?

Analiza cohortelor vă ajută să citiți date, categorii și modele și dă putere echipelor în extrapolarea deciziilor de marketing. Mai simplu spus, acesta este obiectivul unui marketer pentru a identifica oportunitățile și a implica clienții pentru un impact maxim prin studierea comportamentului pe o perioadă de timp.

Cohortele sunt loturi de utilizatori cu caracteristici mai puternice și experiențe comune pe o anumită perioadă. Ele sunt bifurcate în funcție de acțiunile lor. Aceasta poate include utilizatori noi și existenți și comportamentele acestora, cum ar fi achizițiile repetate sau inactivitatea.

Acest proces facilitează înțelegerea implicării utilizatorilor de-a lungul timpului și identificarea tiparelor sau zonelor de frecare, îmbunătățirea angajamentului utilizatorilor și păstrarea clienților.

Cum sunt cohortele diferite de segmente

Dacă abia ați început, este ușor să faceți confuzie între analiza de cohortă și analiza segmentului – ambele metode nu sunt interschimbabile; de fapt, se completează reciproc. Primul este un proces analitic delimitat de timp și comportamente identice ale utilizatorilor, în care datele unor audiențe similare sunt studiate pe o perioadă pentru a-și evalua modelele de implicare, în timp ce al doilea este despre împărțirea unui set mare de date în grupuri mici, pe baza intereselor comune, a datelor demografice. locație, comportament etc.

De exemplu, clienții care descarcă aplicația și fac prima achiziție în 30 de zile pot fi numiți o cohortă. Cu toate acestea, toți clienții care au descărcat aplicația devin segmentul dvs.

Este un subset al unui segment în care perioada de timp este un factor important. Analiza clienților pe baza analizei comportamentale, acțiunile lor și gruparea acestora în loturi mici, mai degrabă decât tratarea întregului lot ca un singur mare de date pe o anumită perioadă de timp, se numește Analiză de cohortă.

Echipele de marketing pot folosi analiza cohortelor pentru a urmări comportamentul și acțiunile clienților și pentru a obține informații mai bune asupra nevoilor unice ale utilizatorilor într-o anumită perioadă de timp. Analiza cohortelor dă putere echipelor să adapteze campaniile și să construiască strategii care să stimuleze reținerea clienților.

Cazuri de utilizare cheie pentru utilizarea analizei de cohortă

Imaginați-vă că doriți să vindeți un pachet de abonament utilizatorilor dvs. - acum, ați pulveriza și vă rugați sau ați selecta o mână de utilizatori fideli cărora le place să folosească produsul dvs. și au un raport ridicat de deschidere a aplicației la consum? Din urmă, nu? Așa am ghicit și noi.

Echipele de marketing pot folosi Analiza cohortelor pentru a înțelege diferite provocări sau oportunități care nu se întâlnesc, de la marketingul de produs până la achiziție.

1. Reținerea clienților: identificați clienții care au intrat în grupul dvs. de loialitate sau cei care hibernează. Analiza cohortei vă poate ajuta să urmăriți utilizatorii promițători pentru un anumit eveniment (de exemplu, utilizatorii care au adăugat articole în coș, dar nu au cumpărat în ultimele 45 de zile) sau pe cei care scad din ciclul de viață al valorii (de exemplu, utilizatorii a căror valoare medie a comenzii) este în scădere de la o lună) – Analiza de cohortă poate ajuta la identificarea tiparelor.
2. Performanța produsului: urmărind cohortele de utilizatori care au început să folosească un produs sau o funcție vă poate ajuta să analizați modelele de utilizare a acestora și să identificați zonele de îmbunătățire pentru a îmbunătăți performanța produsului.
3. Campanii de marketing: urmărind cohortele de utilizatori expuși unei anumite campanii de marketing, le puteți analiza comportamentul și determina impactul campaniei asupra achiziției și păstrării utilizatorilor.
4. Testare A/B: comparând cohorte de utilizatori expuși la diferite versiuni ale unui produs sau caracteristică, le puteți analiza comportamentul și puteți determina care versiune a avut performanțe mai bune.
5. Implicarea utilizatorilor: analiza poate ajuta la identificarea tendințelor de implicare a utilizatorilor de-a lungul timpului.
   De exemplu, puteți face cohorte de persoane care s-au înscris de pe anumite canale și apoi le puteți analiza angajamentele după o lună sau un trimestru. Acest lucru vă va oferi informații despre canalul de achiziție care vă oferă un public captivant.

Tipuri de analiză de cohortă

În linii mari, poate fi împărțit în două categorii mari, cohorte comportamentale și de achiziție; cu toate acestea, agenții de marketing pot analiza datele atât de adânc cât au nevoie. Iată câteva tipuri de analiză de cohortă pe care le puteți încerca și testa.

1. Analiza cohortei bazată pe timp: această analiză se referă la utilizatori pe baza momentului în care au folosit prima dată aplicația sau serviciul și urmărește comportamentul acestora în timp. Crearea de cohorte bazate pe timp vă poate ajuta să aflați despre rata de implicare a utilizatorului într-o perioadă de timp și vă poate ajuta să identificați modele pentru a lua decizii informate despre produse.
2. Analiza cohortei de achiziții: analiza achizițiilor se concentrează pe setul de utilizatori pe baza canalului de la care au fost achiziționați - plătit, organic, social sau afiliat. Apoi, marketerii împart utilizatorii în funcție de punctele lor de intrare pentru a le monitoriza comportamentul. Acest lucru ajută echipele de marketing să înțeleagă eficacitatea canalului și caracterul persistent al utilizatorului de la o sursă la alta și le permite echipelor să își dubleze investițiile de marketing.
3. Analiza cohortei comportamentale: Această analiză se concentrează pe gruparea utilizatorilor pe baza comportamentului sau acțiunilor lor. Specialiștii în marketing se bazează foarte mult pe aceste date pentru a ajuta la identificarea segmentelor de utilizatori cu nevoi și preferințe diferite și pentru a-și adapta produsele sau serviciile pentru a răspunde mai bine acestor nevoi.
4. Analiza cohortei de segmente: analiza segmentelor îi poate ajuta să studieze baza obiceiurilor de cumpărare ale utilizatorilor – achiziția de produse specifice, datele demografice, achiziționarea de funcții sau înscrierea la un anumit serviciu plătit. Acest lucru poate ajuta specialiștii în marketing să proiecteze servicii sau produse personalizate pentru segmente specifice, prin bifurcarea utilizatorilor în funcție de profunzimea și amploarea investițiilor lor.
5. Analiza cohortei bazată pe evenimente: după cum sugerează și numele, gruparea - utilizatorii bazați pe orice acțiune sau eveniment efectuat de aceștia permite echipelor vizibilitate în validarea ipotezelor.

Analizând modul în care diferite grupuri sau cohorte își folosesc produsele, compania poate detecta defectele tacticilor lor de marketing și poate determina cele mai eficiente mijloace de comunicare cu diferite segmente de clienți.

În plus, compania poate folosi aceste date personalizate pentru a crea stimulente care să încurajeze clienții să continue să-și folosească produsele, în special atunci când prezintă indicii că își întrerupe achizițiile.

Cum să citiți și să înțelegeți un tabel de cohorte

Tabelul de cohorte prezintă ciclul de viață al unui utilizator din ziua 0 până în ziua N (0 și N este fereastra timpului dvs.).

În tabelul de mai jos, analizăm nivelurile de implicare ale unui lot de utilizatori în primele 7 zile. În calitate de agent de marketing, puteți obține aceste date de la echipele de clienți și le puteți importa în Excel sau utilizați un instrument precum WebEngage, unde sunt actualizate automat în timp real.

În timpul examinării tabelelor pe WebEngage, puteți urmări rândurile sau coloanele cu cea mai închisă nuanță de albastru. Tabelul de mai sus afișează un eveniment de început și un eveniment care revine. Evenimentul de start înseamnă utilizatorii care au descărcat aplicația în ziua 0, iar evenimentul de întoarcere reprezintă utilizatorii care s-au întors sau au renunțat.

Tabelul atestă că 34,9% dintre utilizatorii la nivel general au efectuat evenimentul de întoarcere în aceeași zi de instalare, urmați de 7% dintre utilizatorii rămași în ziua 1 și așa mai departe.

Graficul de mai sus face incredibil de ușor să deduceți când utilizatorii părăsesc aplicația.

Ipoteza 1: A existat o provocare cu aplicația pe 10 martie
Ipoteza 2: Motivația utilizatorului a fost afectată, ceea ce a dus la o interacțiune slabă

Rezultatul din tabelul de mai sus este retenția D0 care trebuie rezolvată, urmată de D1. După identificarea zonei cu probleme, puteți detalia în continuare datele demografice, canalele de achiziție, sistemul de operare, dispozitivul și alte detalii despre utilizatori pentru a înțelege ce cauzează pierderea.

Valori pentru măsurarea tabelului de cohorte

Tabelele de cohorte sunt brațul unui marketer pentru a obține informații despre produs și psihicul utilizatorului față de acesta.

De exemplu, puteți utiliza un tabel de cohorte pentru a mapa modelele de comportament ale utilizatorilor și pentru a decoda inadecvarea aplicației dvs., ceea ce vă permite să oferiți experiențe îmbunătățite în aplicație, să construiți încrederea clienților și să creșteți retenția.

Această analiză ajută la decodarea holistică a sănătății, a caracteristicilor și a caracterului lipicios al aplicației. În timp ce cel mai obișnuit caz de utilizare al creării de cohorte este de a lua o problemă în ceea ce privește retenția utilizatorilor într-o categorie, caracteristică sau la nivel de aplicație, există puține valori care pot ajuta să exploreze și alte aspecte ale comportamentului utilizatorului.

1. Rata de retenție: retenția se află în centrul performanței aplicației și urmărește procentul de utilizatori care rămân, rămân implicați sau realizează orice eveniment în aplicație. Pentru a calcula reținerea, împărțiți numărul total de utilizatori activi la numărul de utilizatori la început.


Așa că imaginați-vă dacă ați avea 100 de clienți la începutul lunii ianuarie și ați dobândi 20 de clienți noi, iar un total de 10 clienți s-ar fi retras din sistem. Acum ați rămas cu 110 clienți, așa că rata dvs. de păstrare ar fi:

(110-20)/100 = 90%

2. Rata de retragere: în timp ce reținerea urmărește utilizatorii reținuți în aplicație, retragerea îi urmărește pe cei care au plecat.
   

   De exemplu, dacă o companie SaaS avea 1000 de clienți plătitori la începutul lunii și 100 dintre aceștia și-au anulat serviciul de abonament, rata de abandon a companiei ar fi de 10%.

3. Venitul mediu per utilizator (ARPU): Unele aplicații folosesc și tabele de cohorte pentru a analiza ARPU pe o perioadă de timp. Pentru a calcula acest lucru, împărțiți venitul total generat la numărul de utilizatori din acea cohortă.




4. Valoarea de viață a clienților (CLTV): CLTV vă poate ajuta să înțelegeți cât de multă valoare va obține clientul afacerii într-o perioadă de timp, iar cohortele vă pot ajuta să o măsurați.

   Cel mai simplu mod de a calcula CLTV este Valoarea duratei de viață a clientului = valoarea clientului x durata medie de viață a clientului. Aici, valoarea clientului este valoarea medie și frecvența cu care un client cumpără de la dvs. Durata de viață a clienților este numărul total de ani în care au rămas activi cu produsul dvs. împărțit la numărul total de clienți.

   

   Puteți face acest lucru înmulțind venitul mediu per utilizator cu timpul estimat în care utilizatorul a fost client.

5. Rata de conversie: urmărește procentul de utilizatori care efectuează o acțiune dorită, cum ar fi achiziționarea sau înscrierea pentru un abonament. Împărțiți numărul de utilizatori care efectuează acțiunea dorită la numărul total de utilizatori dintr-o cohortă.
6. Dimensiunea cohortei: dimensiunea cohortei înseamnă numărul de utilizatori care au o caracteristică comună într-o anumită perioadă în cadrul unui grup, segment sau cohortă menționat. De exemplu, dacă o aplicație OTT are 100 de înscrieri noi în ianuarie și aproximativ 140 de înscrieri în februarie, dimensiunea cohortei de noi abonați ar fi de 100 și, respectiv, 140 pentru lunile respective.

Valorile de mai sus sunt doar vârful aisbergului în oceanul vast al managementului retenției pentru clienții dvs. Specialiștii de marketing și proprietarii de produse pot explora și diseca fiecare tabel, cohortă, model și ipoteză la un nivel granular pentru a explora în profunzime informațiile despre clienți.

În timp ce aceste valori rămân comune în toate industriile, toate ne determină să calculăm rata de retenție a clienților la o zi, săptămânal, lunar sau în orice alt interval de timp adecvat pentru afacerea dvs.

Să presupunem că o companie de comerț electronic din India are 15.000 de clienți la începutul sezonului musonului. În timpul sezonului, ei pierd 1.500 de clienți și câștigă 2.000 de clienți noi.

Rata de reținere a clienților pentru sezonul musonic va fi calculată după cum urmează:

Rata de reținere a clienților = ((Total clienți la sfârșitul sezonului musonului – clienți noi) / Total clienți la începutul sezonului musonului) x 100

Deci, în acest caz, rata de retenție a clienților pentru sezonul musonic ar fi: ((15.500 – 2.000) / 15.000) x 100 = 86,67%

Deci, dacă cineva de la companie dorește să afle care a fost reținerea în timpul musonului (specific intervalului de timp), aceasta a fost de 86,67%, ceea ce este încă un loc grozav. Majoritatea afacerilor din India sunt afectate în timpul musonului, deoarece logistica este afectată, totuși, această companie a reușit să navigheze.

Rata de reținere a clienților (CRR) este procentul de clienți care sunt păstrați într-o anumită perioadă de timp. Pentru a calcula rata de retenție, aveți nevoie de trei valori

• Clienții la începutul perioadei date
• Clienții la sfârșitul perioadei date
• Noi clienți dobândiți în acea perioadă.

Formula este apoi după cum urmează



De exemplu, dacă ați avut 1000 de clienți la începutul perioadei și aproape 100 de clienți noi vi s-au alăturat, iar 500 de clienți rămân la sfârșitul aceleiași perioade, atunci calculul arată astfel:

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

CRR = 40%

Înseamnă că ai păstrat 40% dintre clienții tăi din perioada menționată. Acum, unele industrii au o retenție mai mare decât altele pur și simplu din cauza naturii serviciului sau a atitudinii nomade a publicului.

40% este mai mult spre capătul alarmant al spectrului, dar orice dincolo de 70% este considerat un CRR bun.


Analizarea valorilor de cohortă

O strategie de marketing este la fel de bună ca experimentele și ipotezele ei – identificarea fructelor care nu se așteaptă, atingerea de două ori pe zonele cu probleme, prezicerea unei probleme și extrapolarea datelor pentru a evita o potențială provocare; slujba este o afacere fără sfârșit când vine vorba de datele comportamentale ale utilizatorilor dvs.

O parte integrantă a acestei legături dintre agenții de marketing și numărul acestora sunt cohortele – potențialul set de informații ale unui lot de utilizatori care vă pot crea sau distruge campaniile. Analiza cohortelor necesită mai mulți pași și canale. Haideți să explorăm cum puteți începe astăzi.

• Identificarea tendințelor: a avea talent în identificarea tendințelor poate ajuta echipele să construiască un ciclu complet de experimente care generează valoare pentru afaceri din nou și din nou. Identificarea tendințelor de la început vă oferă o marjă de manevră pentru a vă planifica strategiile în direcția corectă.
  Când Dropbox și-a dat seama că utilizatorii lor colaborează pe platformă, cum ar fi partajarea de imagini sau orice alt eveniment, au adus o creștere prin invitarea de noi utilizatori. Dropbox și-a stimulat imediat toți utilizatorii pentru aceasta, deblocând o creștere masivă a veniturilor pentru aceștia.
• Compararea grupurilor de cohorte: un alt generator de informații grozave este o comparație a diferitelor grupuri de cohorte în diferite elemente în schimbare - același set de utilizatori în perioade diferite, utilizatori diferiți care adoptă aceeași caracteristică și multe astfel de iterații. Comparația permite echipelor să analizeze comportamentul utilizatorilor și să analizeze modul în care utilizatorii acționează diferit unul de celălalt.
  Acest lucru permite echipelor să reproducă strategiile câștigătoare pentru orice produs sau serviciu.
• Interpretarea datelor: o rată ridicată de abandon ar putea fi bine pentru o aplicație gratuită cu acces deschis, dar ar putea declanșa îngrijorări pentru un serviciu bazat pe abonament. Astfel, interpretarea datelor ar trebui să fie în context deplin cu natura afacerii. Prin înțelegerea contextului din jurul datelor dvs., cum ar fi
  De exemplu: dacă vorbiți despre utilizatori, atunci sunt unici sau proaspăt achiziționați, sau doar utilizatori obișnuiți ai aplicației, puteți lua decizii mai bine informate cu privire la strategiile de îmbunătățire a performanței afacerii dvs.

Analiza cohortei folosind WebEngage

Rularea unei analize de cohortă pe WebEngage este simplă și incredibil de ușoară. În mai puțin de 5 clicuri, echipele de produse și agenții de marketing pot ajunge într-un grup de date acționabile despre comportamentul utilizatorilor lor.

Pentru a începe, faceți clic pe pictograma drop-down din partea stângă a tabloului de bord WebEngage și atingeți cohorte. După ce ați ajuns la această secțiune, utilizați filtrele din partea de sus pentru a introduce parametrii care vă vor ajuta să vă înțelegeți publicul.

De la o acțiune la fel de mică precum instalarea unei aplicații la o aplicație deschisă la ceva atât de critic precum un abonament cumpărat sau o activitate desfășurată, platforma vă permite să monitorizați fiecare detaliu minuscul la un nivel foarte granular.

Odată terminat, puteți trece la tabelul de cohorte populat sub acesta; ar arata cam asa. În partea stângă, vezi zile, perioada de început fiind în partea de sus și cea mai recentă sau perioada de sfârșit în partea de jos.

Modul în care doriți să citiți acest tabel este o coloană la un moment dat, mai degrabă decât să treceți de la rând la rând.



În tabelul de mai sus, după cum puteți vedea, nuanțele mai închise de albastru evidențiază activitatea utilizatorilor. Cu cât albastrul este mai închis, cu atât procentul este mai puternic sau mai mare. De exemplu, dacă te uiți la datele din 6 noiembrie, vei vedea că este cea mai săracă dintre toate zilele. Chiar dacă utilizatorii au efectuat acțiunea în ziua 0, procentul de utilizatori care s-au întors pentru evenimentul de întoarcere a fost scăzut.

Campanii de rulat după identificarea cohortelor dvs

Deci acum aveți o înțelegere corectă a modului în care funcționează analiza cohortelor, cum să citiți tabelul și cum să identificați lacunele. Ce faci cu toată această perspectivă? Care este următorul pas?
Ei bine, nu se poate opri tipul de execuții pe care marketerii le pot face după analiza cohortei, dar iată cum să începeți.

1. Campanii prin e-mail : imaginați-vă că ați ajuns într-o cohortă care adaugă articole în coș, dar scade întotdeauna înainte de a verifica. La acest lot, puteți trimite e-mailuri personalizate despre valoarea produsului, câteva mărturii ale utilizatorilor sau chiar un cod de reducere.
2. Programe de recompensă/fidelitate : campaniile de grup sunt întotdeauna grozave, deoarece puteți trata un anumit set de utilizatori în mod diferit și puteți utiliza această perspectivă pentru a construi o funcție pe termen lung. Imaginați-vă că lansați un cod de cupon pentru utilizatorii care trec un anumit semn, care se scurge într-un comportament antrenant.
3. Oferte : oferirea de reduceri sau oferte de transport gratuit poate stimula clienții să cumpere. Vă puteți segmenta clienții în funcție de comportamentul lor de cumpărare și puteți oferi reduceri sau oferte personalizate pentru a-i încuraja să cumpere mai multe.
4. E-mailuri de reactivare : așadar, ați găsit o cohortă care a fost relativ activă în primele câteva săptămâni, dar apoi a intrat încet într-o perioadă de pauză - e-mailul de reactivare este aici pentru salvare. Aceste e-mailuri pot oferi stimulente sau pot reaminti utilizatorilor despre beneficiile produselor tale. Unii numesc asta și o campanie de înviere.
5. Managementul AOV : Implementarea unei campanii de gestionare a valorii medii a comenzii (AOV) poate crește cheltuielile clienților pe achiziție. Oferirea de reduceri pe niveluri sau de livrare gratuită pentru achiziții de peste o anumită sumă poate încuraja clienții să cheltuiască mai mult.

Cum să dezvoltați elemente de acțiune din raportul dvs

Orice agent de marketing bun știe că succesul real nu înseamnă doar ca utilizatorii să descarce aplicația dvs. – călătoria începe după aceea. Este ușor să priviți datele în mod izolat și să vă pierdeți în valorile vanitare, cum ar fi descărcările de aplicații sau deschiderea aplicației, dar dacă vă pasă cu adevărat de publicul dvs., trebuie să vă concentrați pe reținere.

Începeți prin a utiliza cohorte pentru a identifica zonele de îmbunătățire și pentru a elimina ceea ce este vizibil la suprafață. Aprofundați-vă în prioritizarea elementelor de acțiune, învățând exact ce îi face pe utilizatori să se îndrăgostească de aplicația dvs. Ce îi face să rămână și, cel mai important, ce îi face să plece? Separați-vă eforturile pe baza impactului potențial asupra reținerii și a resurselor necesare pentru a le aborda.

Odată ce ați terminat cu acest pas, treceți la dezvoltarea unei strategii de reținere robuste și agile. Amintiți-vă, cheia este întotdeauna optimizarea. Doriți să evitați să implementați o strategie și apoi să așteptați zile sau săptămâni pentru a face modificări în funcție de oră. Monitorizați-vă cohortele și acțiunile lor cât mai des posibil și faceți amendamente în planul dvs. de acțiune. Aici este adevărata creștere.

Dezvoltarea elementelor de acțiune după monitorizare implică acționarea asupra informațiilor la viteza fulgerului. Urmăriți rata de pierdere sau CRR. Verificați starea de sănătate a canalelor dvs.

Concluzie

Dacă sunteți un marketer bazat pe date sau aspirați să fiți, analiza cohortei este steaua dvs. călăuzitoare. Este un cadru pentru stabilirea obiectivelor, desfășurarea statisticilor, stabilirea valorilor și începerea conversațiilor strategice.

Mulți clienți WebEngage au implementat campanii pentru abonare, adoptare de funcții, evaluare a aplicațiilor, integrarea utilizatorilor și o multitudine de alte scenarii după extragerea informațiilor din cohorta lor.

Analiza cohortei dă putere echipelor de marketing cu perspective și le întărește ipoteza despre care ar trebui să fie următoarea ta mare mișcare. Faceți din Analiza de cohortă opțiunea dvs. de preferat de fiecare dată când planificați o campanie axată pe clienți.
Afacerile se luptă să prospere, deoarece se concentrează doar pe achiziție (aflux de utilizatori) și ignoră reținerea (susținerea celor care s-au alăturat).

Sunteți gata să vă duceți campaniile de reținere a clienților la următorul nivel? Solicitați o demonstrație astăzi pentru a afla mai multe despre cohorte și despre cum acestea vă pot ajuta să construiți campanii eficiente de reținere.