Co to jest analiza kohortowa i jak można ją wykorzystać w CRO

W większości przypadków, gdy profesjonalista CRO mówi o testowaniu treści, ma na myśli testy A/B. Jednak nie zawsze tak jest. Czasami zdarzają się sytuacje, w których badanie przekrojowe, takie jak testy A/B, nie jest właściwym podejściem do analizy. W przypadkach, w których czynnikiem w porównaniu jest czas, najlepsze jest badanie podłużne.

Odpowiedź na pytanie „Czym jest analiza kohortowa” jest taka, że ​​analiza kohortowa jest jedną z takich alternatyw dla testów AB, testu podłużnego, który może być przydatny do znajdowania relacji między grupami użytkowników poprzez śledzenie zmian w grupie w czasie.

Jest to bardzo istotne dla działań CRO i SEO podczas testowania skuteczności zmian wprowadzonych do kopiowania lub innego elementu.

W wielu przypadkach dane wyświetlane w narzędziach analitycznych są grupowane, co utrudnia ustalenie, co spowodowało zmiany z jednego okresu na drugi.

Aby zrozumieć użytkowników poprzez swoje dane, musisz posegmentować te dane, a następnie porównać je z tym samym segmentem w poprzednich kampaniach. Na przykład promocja specjalnej oferty wielkanocnej, jeśli z jakiegoś nieznanego powodu jest szczególnie udana, porównując wyniki z poprzedniego roku, może pomóc zrozumieć różnice i potencjalnie zidentyfikować przyczynę sukcesu.

Ostatecznie chodzi o powtórzenie sukcesu i ulepszenie go. Korzystając z tego scenariusza kampanii wielkanocnej jako przykładu, poniższe punkty można zbadać za pomocą analizy kohortowej.

Różnice w zachowaniu konsumentów

• Różnice w ścieżce konwersji z roku na rok, weź pod uwagę wcześniej napotkane mikrokonwersje, styl wiadomości itp.
• Zmiany cen z roku na rok. Analizę cenową zawsze dobrze jest regularnie testować.
• Jak

Punkty dotykowe

• Widoczność wiadomości / oferty oraz dostępność i interakcja. Czy wpłynęło to na średnią wartość zamówienia?
• Rodzaj reklamy, lokalizacja, ekspozycja i wydatki.
• Rozważ wszystkie punkty styczności, ekspozycję/kampanie w różnych kanałach w porównaniu z poprzednim rokiem.

Analityka

• W przypadku konwersji warto sprawdzić, jak różnią się w zależności od źródła odwiedzin w porównaniu z poprzednim rokiem
• Współczynnik odrzuceń i czas spędzony na stronie to fantastyczna okazja do poprawy
• Analiza kohortowa jest dostępna bezpłatnie w Google Analytics.

W komentarzach poniżej możesz zasugerować inne zastosowania analizy kohortowej.

Jak rozpoznać nowe persony

Innym świetnym sposobem wykorzystania analizy kohortowej jest wykorzystanie danych z ankiet do identyfikacji potencjalnych grup użytkowników, a następnie zdefiniowanie osoby. Analiza kohortowa różnych grup może wskazać najlepszy sposób dotarcia do tych grup za pomocą wyzwalanych wiadomości błyskawicznych OptiMonk. Analiza kohortowa pomaga zatem w procesie tworzenia map podróży klienta i lejków konwersji dla każdej osoby.

Zidentyfikuj dane, które można wykorzystać jako punkt porównawczy na każdym etapie podróży klientów na ścieżce konwersji. Zazwyczaj dobrym punktem wyjścia są mikrokonwersje. To, co odróżnia jedną osobę od drugiej, to interesujący punkt, identyfikowany z treści, z którą wchodzi użytkownik.

Jak skutecznie zbierać dane ankietowe

Jedną z wielkich funkcji OptiMonk, którą można wykorzystać za pomocą analizy kohortowej, są komunikaty wielokrotnego wyboru zbierania informacji zwrotnych i nanopasek NPS. Oba umożliwiają spójne zbieranie danych, które mogą zapewnić doskonały wgląd w różne grupy odwiedzających witrynę, klientów, a nawet powracających użytkowników. Oczywiście pytania, które zadajesz, są tutaj kluczowym aspektem (sprawdź mój wpis na blogu na ten temat).

Nie zapomnij, że możesz również używać pól niestandardowych i umieszczać je w wiadomościach ankietowych.

Na przykład, aby zrozumieć, które branże są najbardziej zainteresowane Twoimi produktami, możesz utworzyć niestandardowe pole dla branży lub rodzaju działalności. Gdy to zrobisz, masz potężne dane o tym, jak ulepszyć swój biznes, ale także masz sposób na mierzenie zmian w czasie. Niezwykle cenne narzędzie do pomiaru zmian w miarę zmian produktów lub usług w czasie.

Pułapki do rozważenia

Rzeczy się zmieniają i po części dlatego przeprowadzamy analizę kohortową. Jednak w celu uzyskania czystego zestawu danych należy zawsze uwzględniać wystarczający okres czasu na pomiar.

Nie muszą to być lata, jednak w przypadku krótszych okresów czasu należy wziąć pod uwagę inne aspekty, które będą się różnić z miesiąca lub pory roku, na przykład pogodę, okresy świąteczne i biznesowe harmonogramy wydarzeń. Jak te dane wpływają na Twoje wyniki?

Chociaż przekrojowe badania zbiorów danych są niezwykle przydatne (takie jak testy A/B), dostarczając informacji o tym, co wymaga udoskonalenia, same wyniki nigdy nie dają pełnego obrazu.

Zbyt często widzę klientów, którzy polegają na testach A/B, a następnie wprowadzają niewłaściwe zmiany w oparciu o błędne założenia przyczyny. Aby lepiej zrozumieć, jak ulepszyć swoją ofertę, wymagana jest ponadto inspekcja, a jednym ze świetnych sposobów na to są badania podłużne, takie jak analiza kohortowa.

Chciałbym usłyszeć o twoich przypadkach użycia i spostrzeżeniach, które uzyskałeś podczas takich dochodzeń w sekcji komentarzy poniżej.