使用同類群組分析保留客戶的袖珍指南

已發表: 2023-05-10

介紹

移動營銷人員知道，持久的營銷或增長戰略不會以獲取新客戶而告終，而是要確保現有客戶留下來。

迷失在無法保證任何牽引力的應用程序下載或每日活躍用戶等虛榮指標中是災難的根源。 對於任何營銷人員來說，沒有什麼比在獲得後幾週或幾天內失去大部分或部分重要客戶更令人擔憂的了。

您是否知道只有 5-20% 的機會向新客戶銷售產品，而老客戶的銷售機會高達 60-70%？

為防止您的客戶離開您的應用，必須優先考慮客戶保留。 留住現有客戶比獲得新客戶便宜 5 倍，而且大多數客戶忠誠度低的企業可能會陷入負回報。

但在我們著手阻止客戶離開之前，數據就來了——不僅僅是任何數據，而是可以告訴您客戶群行為和特徵的確切數字。 在這種情況下，隊列成為一項突出的技術。

如今，在使用數據來理解和剖析用戶行為、習慣和特徵方面，營銷人員的狀態比以往任何時候都好，這是大多數團隊轉向隊列分析的地方。

什麼是隊列分析？

Cohort Analysis 可幫助您讀取數據、類別和模式，並使團隊能夠推斷營銷決策。 簡而言之，這是營銷人員通過研究一段時間內的行為來發現機會並吸引客戶以獲得最大影響的鏡頭。

群組是在特定時期內具有更強特徵和共享經驗的一批用戶。 他們根據他們的行為分為兩部分。 這可以包括新用戶和現有用戶及其行為，例如重複購買或不活動。

此過程可以更輕鬆地了解用戶隨時間的參與度並確定模式或摩擦區域，提高用戶參與度並留住客戶。

隊列與細分有何不同

如果您剛剛開始，很容易混淆同期群分析和細​​分分析——這兩種方法不可互換； 事實上，它們是相輔相成的。 前者是一個受時間和相同用戶行為限制的分析過程，在一段時間內研究相似受眾的數據以衡量他們的參與模式，而後者則是根據共同興趣、人口統計數據將大量數據分成小組位置、行為等

例如，下載應用程序並在 30 天內進行首次購買的客戶可稱為隊列。 但是，所有下載該應用程序的客戶都會成為您的細分市場。

它是段的子集，其中時間段是一個重要因素。 基於行為分析、他們的行為來分析客戶，並將他們分組為小批量，而不是將整個批次視為特定時間段內的一個大數據，這稱為隊列分析。

營銷團隊可以使用同類群組分析來跟踪客戶行為和行動，並更好地了解特定時間段內的獨特用戶需求。 Cohort Analysis 使團隊能夠定制活動並製定策略來推動客戶保留。

使用同類群組分析的關鍵用例

想像一下，你想向你的用戶出售訂閱包——現在，你會選擇噴灑祈禱，還是選擇一小撮喜歡使用你的產品並且應用打開消費率高的忠實用戶？ 後者，對吧？ 我們也是這麼猜的。

營銷團隊可以使用群組分析來了解從產品營銷到收購的各種挑戰或容易實現的機會。

  1. 客戶保留：確定已進入您的忠誠度群體或正在休眠的客戶。 同類群組分析可以幫助您針對特定事件跟踪有前途的用戶（例如，已將商品添加到購物車但在過去 45 天內未購買的用戶）或價值生命週期中正在遞減的用戶（例如，平均訂單價值下降的用戶）自一個月以來一直在下降）——同類群組分析可以幫助識別模式。
  2. 產品性能：通過跟踪開始使用產品或功能的用戶群組，可以幫助您分析他們的使用模式並確定需要改進的領域，以提高產品性能。
  3. 營銷活動：通過跟踪暴露於特定營銷活動的用戶群組，您可以分析他們的行為並確定該活動對用戶獲取和保留的影響。
  4. A/B 測試：通過比較接觸不同版本產品或功能的用戶群，您可以分析他們的行為並確定哪個版本表現更好。
  5. 用戶參與度： IT 分析可以幫助確定用戶參與度隨時間變化的趨勢。
    例如，您可以將通過特定渠道註冊的人分組，然後在一個月或一個季度後分析他們的參與度。 這將使您深入了解哪個獲取渠道為您提供了吸引人的受眾。

隊列分析的類型

從廣義上講，它可以分為兩大類，行為隊列和習得隊列； 但是，營銷人員可以根據需要深入分析數據。 以下是您可以嘗試和測試的幾種同類群組分析。

  1. 基於時間的隊列分析：這種分析涉及用戶首次使用應用程序或服務的時間，並隨著時間的推移跟踪他們的行為。 建立基於時間的同類群組可以幫助您了解用戶在一段時間內的參與率，並幫助識別模式以做出明智的產品決策。
  2. 獲取隊列分析：獲取分析側重於基於獲取渠道的用戶集——付費、自然、社交或附屬渠道。 然後，營銷人員根據用戶的入口點將用戶分成兩部分，以監控他們的行為。 這有助於營銷團隊從一個來源了解渠道的功效和用戶的粘性，並允許團隊加倍營銷投資。
  3. 行為群組分析：此分析側重於根據用戶的行為或行為對用戶進行分組。 營銷人員嚴重依賴這些數據來幫助識別具有不同需求和偏好的用戶群，並定制他們的產品或服務以更好地滿足這些需求。
  4. 細分群組分析：細分分析可以幫助他們研究用戶購買習慣的基礎——特定產品購買、人口統計、功能購買或註冊特定付費服務。 這可以幫助營銷人員根據用戶的投資深度和廣度將用戶分成兩部分，從而為特定細分市場設計量身定制的服務或產品。
  5. 基於事件的同類群組分析：顧名思義，分桶——基於用戶執行的任何操作或事件的用戶允許團隊在驗證假設時的可見性。

通過分析不同的群體或群體如何使用他們的產品，公司可以發現他們營銷策略中的缺陷，並確定與不同客戶群溝通的最有效方式。

此外，公司可以利用這些量身定制的數據來設計激勵措施，鼓勵客戶繼續使用他們的產品，尤其是當他們表現出停止購買的跡象時。

如何閱讀和理解隊列表

隊列表映射了一個用戶從第 0 天到第 N 天的生命週期（0 和 N 是你的時間窗口）。

在下表中，我們正在查看前 7 天內一批用戶的參與度。 作為營銷人員，您可以從客戶團隊獲取這些數據並將其導入 Excel 或使用 WebEngage 等工具，這些數據會自動實時更新。
如何閱讀隊列表 |隊列分析

在仔細檢查 WebEngage 上的表格期間，您可以關注具有最深藍色陰影的行或列。 上表顯示了開始事件和返回事件。 開始事件表示在第 0 天下載應用程序的用戶，返回事件表示返回或流失的用戶。

該表證明總體水平上 34.9% 的用戶在安裝它的同一天執行了返回事件，其次是 7% 的剩餘用戶在第 1 天，依此類推。

上面的圖表可以非常容易地推斷出用戶何時離開應用程序。

假設 1：應用程序在 3 月 10 日遇到挑戰
假設 2：用戶動機受到打擊，導致交互不良

從上表中得出的結論是需要解決的 D0 保留，其次是 D1。 確定問題區域後，您可以進一步深入了解用戶的人口統計數據、獲取渠道、操作系統、設備和其他詳細信息，以了解導致用戶流失的原因。

衡量隊列表的指標

同類群組表是營銷人員深​​入了解產品和用戶心理的工具。

例如，您可以利用隊列表來映射用戶的行為模式並解碼應用中的不足之處，這使您能夠提供改進的應用體驗、建立客戶信任並提高保留率。

這種分析有助於全面解碼應用程序的健康狀況、功能和粘性。 雖然建立同類群組的最常見用例是在類別、功能或應用級別上研究用戶保留率，但很少有指標可以幫助探索用戶行為的其他方面。

  1. 留存率：留存率是應用程序性能的核心，它跟踪留在應用程序、保持參與或在應用程序上執行任何事件的用戶百分比。 要計算留存率，請將活躍用戶總數除以開始時的用戶數。

    2. 保留率 |隊列分析
    想像一下，如果您在 1 月初有 100 個客戶，並且您獲得了 20 個新客戶，並且總共有 10 個客戶從系統中流失。 您現在只剩下 110 位客戶，因此您的保留率將是：

    (110-20)/100 = 90%

  2. 流失率：留存率跟踪保留在應用程序上的用戶，而流失率跟踪離開的用戶。
    流失率公式 |隊列分析

    例如，如果一家 SaaS 公司在月初有 1000 名付費客戶，其中 100 名取消了訂閱服務，則該公司的客戶流失率為 10%。

  3. 每個用戶的平均收入 (ARPU)：一些應用程序還使用隊列表來分析一段時間內的 ARPU。 要計算這一點，請將產生的總收入除以該群組中的用戶數量。

    4. ARPU公式|隊列分析

  4. 客戶生命週期價值 (CLTV)： CLTV 可以幫助您了解客戶在一段時間內將為企業帶來多少價值，而群組可以幫助您衡量它。

    計算 CLTV 最簡單的方法是客戶生命週期價值 = 客戶價值 x 平均客戶生命週期。 在這裡，客戶價值是客戶向您購買的平均數量和頻率。 客戶生命週期是他們使用您的產品保持活躍的總年數除以客戶總數。

    客戶終身價值公式

    您可以通過將每個用戶的平均收入乘以該用戶成為客戶的估計時間來做到這一點。

  5. 轉化率：它跟踪採取所需操作（例如購買或註冊訂閱）的用戶百分比。 將採取所需操作的用戶數除以同類群組中的用戶總數。
  6. 同類群組規模：同類群組規模是指在特定時期內，在所述組、細分或同類群組中具有共同特徵的用戶數量。 例如，如果一個 OTT 應用程序在 1 月份有 100 個新註冊用戶，在 2 月份有大約 140 個新註冊用戶，那麼這幾個月的新訂戶群體規模將分別為 100 和 140。

    7. 上述指標只是浩瀚客戶保留管理海洋中的冰山一角。 營銷人員和產品所有者可以在粒度級別探索和剖析每個表、隊列、模式和假設，以深入挖掘客戶洞察力。

    雖然這些指標在各行各業都很常見，但它們都促使我們以每天、每週、每月或任何其他適合您業務的特定時間範圍來計算客戶保留率。

    假設印度的一家電子商務公司在季風季節開始時有 15,000 名客戶。 在這個季節裡，他們失去了 1,500 名客戶並獲得了 2,000 名新客戶。

    季風季節的客戶保留率將計算如下：

    客戶保留率 =（（季風季節結束時的總客戶 - 新客戶）/季風季節開始時的總客戶）x 100

    因此，在這種情況下，季風季節的客戶保留率為：((15,500 – 2,000) / 15,000) x 100 = 86.67%

    因此，如果公司中的任何人想了解季風期間的保留率（具體到時間範圍），它是 86.67%，這仍然是一個很好的地方。 印度的大多數企業在季風期間受到影響，因為物流受到打擊，然而，這家公司能夠渡過難關。

    客戶保留率 (CRR) 是在給定時間段內保留的客戶百分比。 要計算保留率，您需要三個指標

    • 給定期間開始時的客戶
    • 給定期間末的客戶
    • 在此期間獲得的新客戶。

    公式如下

    Customer_Retention_Rate_Formula

    例如，如果您在期初有 1000 名客戶，近 100 名新客戶加入您，而在同一期末仍有 500 名客戶，那麼數學計算如下：

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

    回收率 = 40%

    這意味著您在上述期間保留了 40% 的客戶。 現在，一些行業的留存率高於其他行業，僅僅是因為服務的性質或受眾的游牧態度。

    40% 更接近頻譜的警報端，但超過 70% 的任何值都被認為是良好的 CRR。
    客戶保留數據

    分析隊列指標

    營銷策略的好壞取決於它的實驗和假設——識別唾手可得的果實，雙擊問題領域，預測問題，並推斷數據以避免潛在的挑戰； 當涉及到用戶的行為數據時，這項工作是一件永無止境的事情。

    營銷人員與其人數之間這種聯繫的一個組成部分是同類群組——一批用戶的潛在洞察力集，可以成就或破壞你的營銷活動。 分析群組需要幾個步驟和渠道。 今天就讓我們探討一下如何開始吧。

    • 識別趨勢：擁有識別趨勢的訣竅可以幫助團隊建立一個完整的實驗週期，為業務創造價值。 儘早識別趨勢可以讓您有餘地來朝著正確的方向規劃您的策略。
      當 Dropbox 意識到他們的用戶在該平台上進行協作時，例如共享圖像或任何其他活動，他們通過邀請新用戶來實現增長。 Dropbox 立即為它的所有用戶提供了激勵，為他們帶來了巨大的收入增長。
    • 比較隊列組：另一個重要的洞察力生成器是跨不斷變化的元素對不同隊列組進行比較——不同時間的同一組用戶，採用相同功能的不同用戶，以及許多這樣的迭代。 通過比較，團隊可以查看用戶行為並分析用戶之間的行為有何不同。
      這允許團隊在任何產品或服務中復制制勝策略。
    • 解釋數據：對於具有開放訪問權限的免費應用程序來說，高流失率可能沒問題，但它可能會引發對基於訂閱的服務的擔憂。 因此，解釋數據應該完全符合業務的性質。 通過了解圍繞您的數據的上下文，例如
      例如：如果您談論用戶，那麼他們是獨特的還是新獲得的，或者只是該應用程序的普通用戶，您可以就提高業務績效的策略做出更明智的決策。

      • 使用 WebEngage 的群組分析

      在 WebEngage 上運行同類群組分析非常簡單。 只需不到 5 次點擊，產品團隊和營銷人員就可以進入有關其用戶行為的可操作數據池。

      要開始使用，請單擊 WebEngage 儀表板左側的下拉圖標，然後點擊同類群組。 到達此部分後，使用頂部的過濾器引入有助於您了解受眾的參數。

      從應用程序安裝這樣小的操作到打開應用程序，再到購買訂閱或進行的活動這樣重要的事情，該平台允許您在非常精細的級別監控每一個微小的細節。

      完成後，您可以轉到下方填充的隊列表； 它看起來像這樣。 在左側，您會看到天數，開始時間段位於頂部，最晚或結束時間段位於底部。

      您想要閱讀此表的方式是一次一列，而不是逐行閱讀。

      分析隊列表

      在上表中，如您所見，較深的藍色陰影突出顯示了用戶的活動。 藍色越深，百分比越強或越高。 例如，如果您查看 11 月 6 日的數據，您會發現這是所有日子中最糟糕的一天。 即使用戶在第 0 天執行了該操作，但回來參加返回事件的用戶百分比也很低。

      確定您的同類群組後要開展的活動

      現在您對同類群組分析的工作原理、如何閱讀表格以及如何識別差距有了相當的了解。 你用所有這些洞察力做什麼？ 下一步是什麼？
      好吧，營銷人員在隊列分析後可以做的那種執行是沒有止境的，但這裡是如何開始的。

      1. 電子郵件營銷活動：想像一下，您遇到了一個群組，該群組將商品添加到購物車，但總是在結帳前掉線。 對於這批產品，您可以發送有關產品價值、一些用戶推薦甚至折扣代碼的個性化電子郵件。
      2. 獎勵/忠誠度計劃：隊列活動總是很棒，因為您可以區別對待一組特定的用戶，並將這種洞察力用於構建長期功能。 想像一下，您為越過特定標記的用戶推出優惠券代碼，這會逐漸轉化為吸引人的行為。
      3. 優惠：提供折扣或免費送貨優惠可以激勵客戶購買。 您可以根據客戶的購買行為對客戶進行細分，並提供量身定制的折扣或優惠以鼓勵他們購買更多。
      4. 重新激活電子郵件：因此，您發現了一個在前幾週相對活躍但隨後慢慢進入平靜期的群組 - 重新激活電子郵件可用於救援。 這些電子郵件可以提供獎勵或提醒您的用戶您產品的好處。 有些人還稱這是一場復活運動。
      5. AOV 管理：實施平均訂單價值 (AOV) 管理活動可以增加客戶的每次購買支出。 對超過一定金額的購買提供分級折扣或免費送貨可以鼓勵客戶花費更多。

      如何根據報告製定行動項目

      任何優秀的營銷人員都知道真正的成功不僅僅是讓用戶下載您的應用程序——旅程在此之後才開始。 孤立地查看數據很容易迷失在應用下載或應用打開等虛榮指標中，但如果您真正關心您的受眾，則需要關注保留率。

      首先使用同類群組來確定改進區域並廢棄表面上可見的內容。 通過準確了解是什麼讓用戶愛上您的應用程序，深入確定操作項的優先級。 是什麼讓他們留下來，最重要的是，是什麼讓他們離開？ 根據對保留的潛在影響和解決這些問題所需的資源來分離您的工作。

      完成此步驟後，開始製定穩健而敏捷的保留策略。 請記住，關鍵始終是優化。 您希望避免部署策略，然後等待數天或數週才能按小時進行更改。 盡可能多地監控你的同夥和他們的行為，並在你的行動計劃中做出修正。 這才是真正的成長所在。

      在監控之後製定行動項目涉及以閃電般的速度根據洞察力採取行動。 跟進您的流失率或 CRR。 檢查渠道的健康狀況。

      結論

      如果您是數據驅動的營銷人員或有志成為，同類群組分析是您的指路明燈。 它是一個用於設定目標、展開見解、設定指標和開始戰略對話的框架。

      許多 WebEngage 客戶在從他們的隊列中提取見解後，已經針對訂閱、功能採用、應用評級、用戶入職和大量其他場景部署了活動。

      同類群組分析為營銷團隊提供了洞察力，並強化了他們關於您的下一個重大舉措應該是什麼的假設。 每次您計劃以客戶為中心的活動時，將同類群組分析作為您的首選。
      企業難以蓬勃發展，因為他們只關注獲取（用戶的湧入）而忽視保留（維持加入的人）。

      準備好將您的客戶保留活動提升到一個新的水平了嗎？ 立即申請演示以了解有關同類群組的更多信息以及它們如何幫助您建立有效的保留活動。