O que é Cohort Analyis + Como pode ser usado para CRO

Na maioria das vezes, quando um profissional de CRO fala em teste de conteúdo, ele quer dizer teste A/B. No entanto, isso nem sempre é o caso. Às vezes, há situações em que o estudo transversal, como o teste A/B, não é a abordagem correta para a análise. Nos casos em que o tempo é um fator na comparação, um estudo longitudinal é melhor.

A resposta para a pergunta “O que é análise de coorte” é que a análise de coorte é uma dessas alternativas ao teste AB, um teste longitudinal que pode ser útil para encontrar relacionamentos entre grupos de usuários rastreando alterações em um grupo ao longo do tempo.

Isso é altamente relevante para suas atividades de CRO e SEO ao testar a eficácia das alterações feitas na cópia ou em algum outro elemento.

Em muitos casos, os dados exibidos nas ferramentas de análise são agrupados, dificultando a determinação do que causou as alterações de um período para outro.

Para entender seus usuários por meio de seus dados, você precisa segmentar esses dados e compará-los com o mesmo segmento de campanhas anteriores. Por exemplo, uma promoção de oferta especial de Páscoa, se particularmente bem-sucedida por algum motivo desconhecido, comparando os resultados de um ano anterior pode ajudá-lo a entender as diferenças e potencialmente identificar a causa do sucesso.

Em última análise, a ideia é replicar o sucesso e melhorá-lo. Usando este cenário de campanha de Páscoa como exemplo, os seguintes pontos podem ser examinados com uma análise de coorte.

Diferenças de comportamento do consumidor

• Diferenças do funil de conversão ano a ano, considere microconversões encontradas anteriormente, estilo de mensagem etc.
• Variações de preços ano a ano. A análise de preços é sempre bom para testar regularmente.
• Como é que

Pontos de toque

• Visibilidade da mensagem/oferta e disponibilidade e interação. Isso afetou o valor médio do seu pedido?
• Tipo de publicidade, localização, exposição e despesas.
• Considere todos os pontos de contato, exposição/campanhas em vários canais em relação ao ano anterior.

Análise

• Para conversões, é útil ver como elas variam de acordo com a origem do tráfego em relação ao ano anterior
• A taxa de rejeição e o tempo na página proporcionam uma oportunidade fantástica de melhoria
• A análise de coorte está disponível gratuitamente no Google Analytics.

Sinta-se à vontade para sugerir outros usos da análise de coorte nos comentários abaixo.

Como identificar novas personas

Outra ótima maneira de usar a análise de coorte é usar dados de pesquisa para identificar grupos de usuários em potencial e, em seguida, definir uma persona. A análise de coorte de diferentes grupos pode indicar a melhor maneira de direcionar esses grupos com as mensagens instantâneas acionadas do OptiMonk. A análise de coorte, portanto, ajuda no processo de criação de mapas de jornada do cliente e funis de conversão para cada persona.

Identifique dados que podem ser usados ​​como ponto de comparação para cada estágio da jornada de seus clientes ao longo do funil de conversão. Normalmente, as microconversões tendem a ser um bom ponto de partida. O que diferencia uma persona da outra é o ponto de interesse, identificado a partir do conteúdo com o qual o usuário se envolve.

Como coletar dados da pesquisa de forma eficaz

Um ótimo recurso do OptiMonk que você pode aproveitar usando a análise de coorte são as mensagens de coleta de feedback de múltipla escolha e a nanobar do NPS. Ambos permitem a coleta consistente de dados que podem fornecer ótimas informações sobre os diferentes grupos de visitantes do seu site, clientes ou até mesmo visitantes recorrentes. Claro que as perguntas que você faz são o aspecto crítico aqui (confira minha postagem no blog sobre o assunto).

Não se esqueça de que você também pode usar campos personalizados e colocá-los em suas mensagens de pesquisa.

Por exemplo, para entender quais setores estão mais interessados ​​em seus produtos, você pode criar um campo personalizado para o setor ou tipo de negócio. Uma vez feito, você tem dados poderosos sobre como melhorar seus negócios, mas também tem uma maneira de medir as mudanças ao longo do tempo. Uma ferramenta extremamente valiosa para medir a mudança à medida que seu produto ou serviço muda ao longo do tempo.

Armadilhas a considerar

As coisas mudam, e em parte é por isso que estamos fazendo uma análise de coorte. No entanto, para obter um conjunto limpo de dados, sempre permita um período de tempo suficiente para medir.

Não precisa ser anos, no entanto, para períodos de tempo mais curtos, você precisa considerar outros aspectos que variam mês ou estação para estação, por exemplo, o clima, períodos de feriados e horários comerciais de eventos. Como esses dados afetam seus resultados?

Embora estudos transversais de conjuntos de dados sejam extremamente úteis (como testes A/B), fornecendo informações sobre o que precisa ser refinado, os resultados sozinhos nunca fornecem o quadro completo.

Com muita frequência, vejo clientes confiando em testes A/B e, em seguida, fazendo as alterações erradas com base em suposições incorretas de causa. Para obter uma maior compreensão de como melhorar sua oferta, além disso, a inspeção é necessária, uma ótima maneira de fazer isso é com estudos longitudinais, como análise de coorte.

Eu estaria interessado em ouvir sobre seus casos de uso e os insights que você obtém ao fazer tais investigações por meio da seção de comentários abaixo.