Kohortos analizė yra elgesio analizės forma, kuri ima duomenis iš tam tikro pogrupio, pvz., „SaaS“ verslo korporatyvinė struktūra. Bendrovės struktūra reiškia skirtingų padalinių ar verslo padalinių organizavimą įmonėje. Priklausomai nuo įmonės tikslų ir pramonės, žaidimų ar elektroninės prekybos platformos, grupuokite ją į susijusias grupes, o ne žiūrėkite į duomenis kaip į vieną vienetą. Grupavimai vadinami kohortomis. Jie turi panašias savybes, tokias kaip laikas ir dydis.
Įmonės naudoja kohortos analizę analizuodamos klientų elgseną viso gyvenimo ciklo metu. Verslo gyvavimo ciklas Verslo gyvavimo ciklas yra verslo progresavimas etapais bėgant laikui ir dažniausiai skirstomas į penkis etapus: paleidimas, augimas, išpardavimas, branda ir nuosmukis. kiekvieno kliento. Jei nėra kohortos analizės, įmonėms gali kilti sunkumų suvokiant kiekvieno kliento gyvenimo ciklą per tam tikrą laikotarpį. Verslas naudoja kohortos analizę, kad suprastų klientų tendencijas ir modelius laikui bėgant ir pritaikytų savo produktų ir paslaugų pasiūlymus nustatytoms grupėms.
Verslas mato, kad kasdien gaunama daugybė duomenų. Šių didelių duomenų kiekių analizė yra ne tik sudėtinga, bet ir brangi užduotis, kuriai reikia atsidavusių darbuotojų. Tačiau verslas gali suskirstyti klientus į labiau valdomas ir pritaikomas grupes. Kai įmonė pastebi tendencijas, kaip skirtingos kohortos naudoja savo produktus, ji gali nustatyti savo rinkodaros metodų problemas. Pridėtinė vertė yra papildoma vertė, sukurta viršijant kažko pirminę vertę. Jis gali būti taikomas produktams, paslaugoms, įmonėms, vadovybei ir nustatyti, kada ir kaip geriausiai bendrauti su skirtingomis klientų grupėmis ar tipais. Verslas taip pat naudoja išskaidytus duomenis kurdamas paskatas, kurios motyvuotų klientus toliau naudoti savo produktus, kai tikėtina, kad jie nustos pirkti produktus.
Analizuojamų kohortų tipai
Kohortas galima suskirstyti į šias kategorijas:
Laiko grupės kohortos
Laiko grupės yra klientai, kurie tam tikru laikotarpiu užsiregistravo gauti produktą ar paslaugą. Analizuojant šias kohortas, parodomas klientų elgesys, atsižvelgiant į laiką, kai jie pradėjo naudoti įmonės produktus ar paslaugas. Laikas gali būti kas mėnesį arba kas ketvirtį, atsižvelgiant į įmonės pardavimo ciklą. Pvz., Jei 80% klientų, užsiregistravusių įmonėje per pirmąjį ketvirtį, laikosi kompanijos ketvirtajame ketvirtyje, tačiau tik 20% klientų, pasirašiusių antrąjį ketvirtį, pasilieka įmonėje iki ketvirtojo ketvirčio, tai rodo, kad antrojo ketvirčio klientai nebuvo patenkinti. Bendrovė galėjo peržadėti per antrojo ketvirčio akcijas, arba konkurentas gali nukreipti tuos pačius klientus su geresniais produktais ar paslaugomis.
Laiko grupių analizė padeda pažvelgti į valymo greitį. Pavyzdžiui, jei klientai, prisiregistravę prie įmonės produkto 2017 m., Išsiplėtė greičiau nei tie, kurie užsiregistravo 2018 m., Įmonė gali naudoti šiuos duomenis, kad sužinotų priežastis. Gali būti, kad įmonė nevykdo savo pažadų, konkurentas siūlo geresnės kokybės produktus arba konkurentas tiesiogiai nukreipia jūsų klientus, skatindamas geresnes paskatas. „SaaS“ verslui kaita dažniausiai būna aukšta tam tikro laikotarpio pradžioje ir krenta, kai klientai pripranta prie produktų. Ilgiau bendrovėje viešintys klientai yra linkę pamilti produktą ir maišytis mažesniu greičiu nei pradėdami laiką. Jei nėra kohortų, įmonė negali nustatyti tikslios priežasties, kodėl didelis klientų skaičius atsisako produktų per nurodytą laiką.
Segmentų grupės
Segmentais pagrįstos kohortos yra tie klientai, kurie anksčiau pirko konkretų produktą arba mokėjo už konkrečią paslaugą. Jis grupuoja klientus pagal produkto tipą ar paslaugų lygį, prie kurio jie užsiregistravo. Klientai, užsiregistravę naudotis pagrindinio lygio paslaugomis, gali turėti kitokių poreikių nei tie, kurie užsiregistravo naudoti pažangias paslaugas. Suprasti įvairių kohortų poreikius, įmonė gali padėti kurti individualias paslaugas ar produktus tam tikriems segmentams.
„SaaS“ įmonė gali teikti skirtingo lygio paslaugas, priklausomai nuo tikslinės auditorijos perkamosios galios. Kiekvieno lygio analizė padeda nustatyti, kokios paslaugos tinka tam tikriems jūsų klientų segmentams. Pavyzdžiui, jei aukštesnio lygio klientai keičiasi daug greičiau nei pagrindinio lygio paslaugos, tai rodo, kad pažangiosios paslaugos yra per brangios arba kad pagrindinio lygio paslaugos paprasčiausiai geriau tenkina daugumos klientų poreikius. Supratimas, ko klientai ieško pakuotėje, padeda įmonei optimizuoti pranešimus, kad sutelktų dėmesį į aktualius tiesioginius el. Laiškus, kuriuos klientai atidarys ir perskaitys.
Dydžio dydžio kohortos
Dydžiu pagrįstos kohortos reiškia įvairius klientų, kurie perka įmonės produktus ar paslaugas, dydžius. Klientai gali būti mažos ir pradedančios įmonės, vidutinio dydžio įmonės ir įmonės lygio įmonės. Palyginus skirtingas klientų kategorijas pagal jų dydį, paaiškėja, iš kur gaunami didžiausi pirkiniai. Kategorijose, kuriose perkama mažiausiai, įmonė gali peržiūrėti visas su produktų ir paslaugų pasiūla susijusias problemas ir tobulinti idėjas, galinčias pakelti pardavimo lygį.
Pagal „SaaS“ verslo modelį mažos ir pradedančios įmonės paprastai keičiasi didesniu greičiu nei įmonės lygio įmonės. Mažos ir pradedančios įmonės gali turėti mažą biudžetą ir išbandyti pigių produktų, kad sužinotų, kas jiems tinka. Įmonės lygio įmonės turi didesnį biudžetą ir yra linkusios laikytis produkto ilgiau.
Kohortos analizės pavyzdys
Toliau pateiktame duomenų rinkinyje atsitiktinai atrenkama maždaug 5000 išgalvotos programinės įrangos įmonės klientų. Formulėse pateikiama kiekvieno kliento pradžios data, taip pat mėnesių, skaičiuojamų nuo pradžios datos, kai klientas paskutinį kartą buvo aktyvus įmonės programinėje įrangoje, skaičius. Toliau pateikiama kohortos analizė yra puiki priemonė atskirti skirtingas kohortas pagal laiką. Atminkite, kad kiti kohortos segmentai gali suskirstyti mėginius pagal kitas charakteristikas, o ne laiką.
Greitai pažvelgę galime pastebėti, kad liepos ir gruodžio mėnesiais išlaikymo rodikliai yra geresni, kai daugiau nei 95% klientų liko iki keturių mėnesių. Priešingai, kitais mėnesiais paprastai pastebima, kad daugelis klientų pasilieka tik du mėnesius. Tai galbūt lemia paaukštinimas, kurį bendrovė vykdė tais mėnesiais, o tai lėmė didesnį išlaikymą. Vienas pavyzdžių yra „Spotify“ vasaros akcijos, kai jos parduoda 3–4 mėnesių aptarnavimą su nuolaida.
Kita vertus, matome, kad balandžio mėnesį didesnė atšaukimo norma - didžiulis klientų skaičius sumažėjo po pirmo mėnesio. Čia galbūt buvo programinės įrangos trūkumas, atbaidęs daug klientų.
Derinant kohortas
Nė viena kohortos analizės rūšis nebūtinai yra geresnė už kitą. Veikiau verslas turėtų sujungti du ar daugiau šių segmentų, kad geriau suprastų, kaip klientai neatsilieka nuo savo produktų. Pavyzdžiui, jei analizė rodo, kad aukščiausios klasės abonentai užregistruoja didesnę nei pagrindiniai abonentai, bendrovė gali nedelsdama imtis priemonių padėčiai ištaisyti. Jei aukščiausios klasės klientai vargsta dėl didelių produktų kainų, įmonė gali peržiūrėti išlaidas arba sukurti daugiau paskatų, kad paskatintų juos pasilikti. Jei analizė rodo, kad aukščiausios klasės klientai nuolat ieško pagalbos dokumentų, ieškodami panašių klausimų, įmonė gali imtis tolesnių veiksmų telefonu ar el. Paštu, kad geriau užtikrintų, jog klientai ras patenkinamą sprendimą.
Atsisiųskite nemokamą šabloną
Įveskite savo vardą ir el. Pašto adresą žemiau esančioje formoje ir atsisiųskite nemokamą šabloną dabar!
Kiti šaltiniai
Dėkojame, kad perskaitėte Finansų grupių analizės vadovą. Norėdami gauti daugiau informacijos apie finansinę analizę ir modeliavimą, bus naudingi šie finansų ištekliai.
- Scenarijų analizė Scenarijų analizė Scenarijų analizė yra metodas, naudojamas analizuoti sprendimus spekuliuojant įvairius galimus finansinių investicijų rezultatus. Finansiniame modeliavime tai
- Jautrumo analizė Kas yra jautrumo analizė? Jautrumo analizė yra priemonė, naudojama finansiniam modeliavimui analizuoti, kaip skirtingos nepriklausomų kintamųjų rinkinio reikšmės veikia priklausomą kintamąjį
- Finansų planavimo ir analizės (FP&A) apžvalga FP&A analitikas Tapkite FP&A analitiku korporacijoje. Mes apibūdiname atlyginimą, įgūdžius, asmenybę ir mokymą, reikalingus FP & A darbams ir sėkmingai finansų karjerai. FP & A analitikai, vadovai ir direktoriai yra atsakingi už vadovams reikalingos analizės ir informacijos pateikimą
- Nemokamas finansinio modeliavimo vadovas Nemokamas finansinio modeliavimo vadovas Šis finansinio modeliavimo vadovas apima „Excel“ patarimus ir geriausią prielaidų, tvarkyklių, prognozavimo, trijų teiginių susiejimo, DCF analizės ir dar daugiau praktikos.
