Che cos'è l'analisi di coorte + come può essere utilizzata per il CRO

La maggior parte delle volte quando un professionista CRO parla di contenuti di test, intende test A/B. Tuttavia, questo non è sempre il caso. A volte ci sono situazioni in cui lo studio trasversale come il test A/B non è l'approccio corretto all'analisi. Nei casi in cui il tempo è un fattore determinante nel confronto, è preferibile uno studio longitudinale.

La risposta alla domanda "Cos'è l'analisi di coorte" è che l'analisi di coorte è una di queste alternative al test AB, un test longitudinale che può essere utile per trovare relazioni tra gruppi di utenti tenendo traccia delle modifiche a un gruppo nel tempo.

Questo è molto rilevante per le tue attività CRO e SEO durante il test dell'efficacia delle modifiche apportate alla copia o a qualche altro elemento.

In molti casi i dati visualizzati negli strumenti di analisi sono raggruppati insieme, rendendo difficile determinare cosa abbia causato i cambiamenti da un periodo all'altro.

Per comprendere i tuoi utenti attraverso i tuoi dati, devi segmentare tali dati e quindi confrontarli con lo stesso segmento per le campagne precedenti. Ad esempio, una promozione in offerta speciale di Pasqua, se particolarmente riuscita per qualche motivo sconosciuto, confrontando i risultati di un anno precedente può aiutarti a capire le differenze e identificare potenzialmente la causa del successo.

In definitiva l'idea è di replicare il successo e migliorarlo. Utilizzando questo scenario della campagna di Pasqua come esempio, i seguenti punti potrebbero essere esaminati con un'analisi di coorte.

Differenze di comportamento dei consumatori

• Differenze nell'imbuto di conversione di anno in anno, considera le microconversioni riscontrate in precedenza, lo stile del messaggio, ecc.
• Variazioni di prezzo di anno in anno. L'analisi dei prezzi è sempre utile per testare regolarmente.
• Come fa

Punti di contatto

• Messaggio/offerta visibilità e disponibilità e interazione. Ha influito sul valore medio dell'ordine?
• Tipo di pubblicità, posizione, esposizione e spesa.
• Considera tutti i punti di contatto, l'esposizione/campagne cross channel rispetto all'anno precedente.

Analitica

• Per le conversioni, è utile vedere come variano in base alla sorgente di traffico rispetto all'anno precedente
• La frequenza di rimbalzo e il tempo sulla pagina offrono una fantastica opportunità di miglioramento
• L'analisi di coorte è disponibile gratuitamente in Google Analytics.

Sentiti libero di suggerire altri usi dell'analisi di coorte nei commenti qui sotto.

Come identificare nuove persone

Un altro ottimo modo per utilizzare l'analisi di coorte è utilizzare i dati del sondaggio per identificare potenziali gruppi di utenti e quindi definire una persona. L'analisi di coorte di diversi gruppi può indicarti il ​​modo migliore per indirizzare quei gruppi con i messaggi istantanei attivati ​​da OptiMonk. L'analisi di coorte, quindi, aiuta con il processo di creazione di mappe del percorso del cliente e canalizzazioni di conversione per ogni persona.

Identifica i dati che possono essere utilizzati come punto di confronto per ogni fase del percorso dei tuoi clienti lungo la canalizzazione di conversione. In genere le microconversioni tendono ad essere un buon punto di partenza. Ciò che differenzia una persona da un'altra è il punto di interesse, identificato dal contenuto con cui l'utente interagisce.

Come raccogliere i dati del sondaggio in modo efficace

Una grande caratteristica di OptiMonk che puoi sfruttare utilizzando l'analisi di coorte sono i messaggi di raccolta di feedback a scelta multipla e la nanobar NPS. Entrambi consentono una raccolta di dati coerente che può fornire informazioni approfondite sui diversi gruppi di visitatori, clienti o persino visitatori abituali del tuo sito web. Naturalmente le domande che poni sono l'aspetto critico qui (controlla il mio post sul blog sull'argomento).

Non dimenticare che puoi anche utilizzare campi personalizzati e inserirli nei messaggi del sondaggio.

Ad esempio, per capire quali settori sono più interessati ai tuoi prodotti, puoi creare un campo personalizzato per settore o tipo di attività. Una volta fatto, hai dati potenti su come migliorare la tua attività, ma hai anche un modo per misurare il cambiamento nel tempo. Uno strumento estremamente prezioso per misurare il cambiamento mentre il tuo prodotto o servizio cambia nel tempo.

Insidie ​​da considerare

Le cose cambiano, che in parte è il motivo per cui stiamo facendo un'analisi di coorte. Tuttavia, al fine di ottenere un insieme pulito di dati, consentire sempre un periodo di tempo sufficiente per la misurazione.

Non è necessario che siano anni, tuttavia per periodi di tempo più brevi è necessario considerare altri aspetti che potrebbero variare di mese in mese o di stagione in stagione, ad esempio il tempo, i periodi di vacanza e gli orari di lavoro degli eventi. In che modo questi dati influiscono sui tuoi risultati?

Sebbene gli studi trasversali dei set di dati siano estremamente utili (come i test A/B), fornendo informazioni su ciò che deve essere perfezionato, da soli i risultati non forniscono mai il quadro completo.

Troppo spesso vedo i clienti fare affidamento sui test A/B e quindi apportare le modifiche sbagliate sulla base di presupposti errati di causa. Per ottenere una maggiore comprensione di come migliorare la tua offerta, è inoltre necessaria un'ispezione, un ottimo modo per farlo è con studi longitudinali come l'analisi di coorte.

Sarei interessato a conoscere i tuoi casi d'uso e le informazioni che ottieni dall'effettuare tali indagini tramite la sezione commenti qui sotto.