Qué es Cohort Analyis + Cómo se puede utilizar para CRO

La mayoría de las veces, cuando un profesional de CRO habla de probar contenido, se refiere a pruebas A/B. Sin embargo, este no es siempre el caso. A veces, hay situaciones en las que el estudio transversal, como las pruebas A/B, no es el enfoque correcto para el análisis. En los casos en que el tiempo es un factor en la comparación, lo mejor es un estudio longitudinal.

La respuesta a la pregunta "¿Qué es el análisis de cohortes?" es que el análisis de cohortes es una de esas alternativas a las pruebas AB, una prueba longitudinal que puede ser útil para encontrar relaciones entre grupos de usuarios mediante el seguimiento de los cambios en un grupo a lo largo del tiempo.

Esto es muy relevante para sus actividades de CRO y SEO al probar la efectividad de los cambios realizados en la copia o algún otro elemento.

En muchos casos, los datos que se muestran en las herramientas de análisis se agrupan, lo que dificulta determinar qué causó los cambios de un período a otro.

Para comprender a sus usuarios a través de sus datos, necesita segmentar esos datos y luego compararlos con el mismo segmento para campañas anteriores. Por ejemplo, una promoción de oferta especial de Semana Santa, si es particularmente exitosa por alguna razón desconocida, al comparar los resultados de un año anterior puede ayudarlo a comprender las diferencias y potencialmente identificar la causa del éxito.

En última instancia, la idea es replicar el éxito y mejorarlo. Usando este escenario de la campaña de Semana Santa como ejemplo, los siguientes puntos podrían examinarse con un análisis de cohortes.

Diferencias en el comportamiento del consumidor

• Diferencias en el embudo de conversión de un año a otro, tenga en cuenta las microconversiones encontradas anteriormente, el estilo del mensaje, etc.
• Variaciones de precios de un año a otro. El análisis de precios siempre es bueno para probar regularmente.
• Cómo

Puntos de contacto

• Visibilidad del mensaje/oferta y disponibilidad e interacción. ¿Afectó el valor promedio de su pedido?
• Tipo de publicidad, ubicación, exposición y gasto.
• Considere todos los puntos de contacto, exposición/campañas de canales cruzados frente al año anterior.

Analítica

• Para las conversiones, es útil ver cómo varían según la fuente de tráfico en comparación con un año anterior.
• La tasa de rebote y el tiempo en la página brindan una fantástica oportunidad de mejora
• El análisis de cohortes está disponible de forma gratuita en Google Analytics.

Siéntase libre de sugerir otros usos del análisis de cohortes en los comentarios a continuación.

Cómo identificar nuevas personas

Otra excelente manera de usar el análisis de cohortes es usar datos de encuestas para identificar grupos de usuarios potenciales y luego definir una persona. El análisis de cohortes de diferentes grupos puede indicarle la mejor manera de dirigirse a esos grupos con los mensajes instantáneos activados de OptiMonk. El análisis de cohortes, por lo tanto, ayuda con el proceso de creación de mapas de viaje del cliente y embudos de conversión para cada persona.

Identifique los datos que se pueden usar como punto de comparación para cada etapa del viaje de sus clientes a lo largo del embudo de conversión. Por lo general, las microconversiones tienden a ser un buen punto de partida. Lo que diferencia a una persona de otra es el punto de interés, identificado a partir del contenido con el que interactúa el usuario.

Cómo recopilar datos de encuestas de manera efectiva

Una gran característica de OptiMonk que puede aprovechar con el análisis de cohortes son los mensajes de recopilación de comentarios de opción múltiple y la nanobarra NPS. Ambos permiten la recopilación de datos uniformes que pueden proporcionar información valiosa sobre los diferentes grupos de visitantes, clientes o incluso visitantes repetidos de su sitio web. Por supuesto, las preguntas que hace son el aspecto crítico aquí (vea mi publicación de blog sobre el tema).

No olvide que también puede usar campos personalizados y colocarlos en los mensajes de su encuesta.

Por ejemplo, para comprender qué industrias están más interesadas en sus productos, puede crear un campo personalizado para la industria o el tipo de negocio. Una vez hecho esto, tiene datos poderosos sobre cómo mejorar su negocio, pero también tiene una forma de medir el cambio a lo largo del tiempo. Una herramienta extremadamente valiosa para medir el cambio a medida que su producto o servicio cambia con el tiempo.

Trampas a tener en cuenta

Las cosas cambian, que en parte es la razón por la que estamos haciendo análisis de cohortes. Sin embargo, para obtener un conjunto limpio de datos, siempre permita un período de tiempo suficiente para medir.

No es necesario que sean años, sin embargo, para períodos de tiempo más cortos, debe considerar otros aspectos que variarán de un mes a otro o de una estación a otra, por ejemplo, el clima, los períodos de vacaciones y los horarios comerciales de los eventos. ¿Cómo afectan estos datos a sus resultados?

Aunque los estudios transversales de conjuntos de datos son extremadamente útiles (como las pruebas A/B), ya que le brindan información sobre lo que necesita refinarse, los resultados por sí solos nunca brindan una imagen completa.

Con demasiada frecuencia veo clientes que confían en las pruebas A/B y luego realizan cambios incorrectos basados ​​en suposiciones incorrectas de la causa. Para obtener una mayor comprensión de cómo mejorar su oferta, además, se requiere una inspección, una excelente manera de hacerlo es con estudios longitudinales como el análisis de cohortes.

Me interesaría conocer sus casos de uso y los conocimientos que obtiene al realizar tales investigaciones a través de la sección de comentarios a continuación.