Blog de personalizare comerț electronic

Analiza cohortei poate multiplica vânzările. Din păcate, multe magazine de comerț electronic limitează datele de cohortă pentru a îmbunătăți reținerea sau, mai rău, nu le folosesc deloc.

Acest ghid prezintă modul în care mărcile de comerț electronic pot folosi analiza cohortelor pentru a îmbunătăți operațiunile cheie, cum ar fi campaniile post-cumpărare, optimizarea cheltuielilor publicitare și personalizarea ofertelor pentru cohorte și segmente de clienți cu impact mare.

Dacă doriți să treceți direct la modul de utilizare a analizei de cohortă cu exemple, faceți clic aici. În caz contrar, citiți mai departe pentru ce este analiza cohortei și de ce ar trebui să investiți timp pentru a o configura.

Analiza de cohortă este un tip de segmentare comportamentală care grupează utilizatorii după una sau mai multe caracteristici și urmărește comportamentul acestora în timp.

Cea mai frecventă analiză de cohortă grupează utilizatorii după data achiziției. Exemplele aici includ

Analiza cohortelor este un instrument excelent pe care îl pot utiliza companiile de comerț electronic. Mai jos sunt câteva dintre cele mai comune beneficii pe care le puteți obține din proiectarea și utilizarea unui raport de cohortă.

Beneficiul principal al analizei de cohortă este înțelegerea modului în care clienții dvs. acționează în timp.

Fără segmentarea în funcție de cohortă, creșterea sau declinul unei companii va înfunda impactul personalizării, al optimizării conversiilor sau al altor eforturi.

Analiza cohortei este cea mai bună modalitate de a vedea și înțelege rata de abandon a mărcii dvs. Având în vedere că clienții existenți cheltuiesc în medie cu 73,72% mai mult decât cei noi, găsirea unor modalități de maximizare a ratei de retenție este unul dintre beneficiile principale ale analizei de retenție pe cohorte.

Credit de imagine

În cele din urmă, puteți utiliza analiza de cohortă pentru a segmenta eficient clienții.

De exemplu, ce experiențe personale ar trebui să creați pentru clienții care au decăzut recent față de cei care revin în fiecare săptămână față de cei care sunt noi pe site-ul dvs. Clienții care provin din diferite campanii publicitare acționează diferit? Și dacă da, cum poți crea oferte mai bune pentru ei?

Acestea sunt tipurile de întrebări și răspunsuri pe care le puteți obține folosind analiza de cohortă.

Conform ultimului nostru studiu privind statisticile de marketing prin e-mail, campaniile post-cumpărare au generat o conversie extraordinară în 8,2% din timp.

Analiza cohortei vă permite să înțelegeți când clienții dvs. revin în mod natural și fac achiziții repetate. Cu aceste date, vă puteți optimiza campaniile post-cumpărare și le puteți spori cu mesaje declanșate de memento de reaprovizionare.

Mai sus, Tula folosește analiza de cohortă pentru a înțelege când clienții lor fac în mod natural o altă achiziție. Aceștia își declanșează e-mailurile de reaprovizionare ca mementouri înainte de această dată și adaugă stimulente suplimentare după. În acest e-mail, ei evidențiază trei beneficii specifice ale

Valoarea pe tot parcursul vieții (LTV) este adesea tratată ca sfântul Graal al valorilor veniturilor din comerțul electronic.

Cu toate acestea, timpul contează atât pentru fluxul de numerar, cât și pentru calculul rentabilității investiției. În acest sens, perioadele de rambursare sunt mult mai aplicabile decât valorile LTV ample.

De la achiziționarea clienților, cât de des revin clienții tăi, cât de curând revin și cât de mult profiti atunci când o fac.

Cu analiza de cohortă puteți înțelege clar cât de mult venituri generează clienții pe perioadă.

Mai jos este un exemplu despre cum să vedeți aceste date. Aici diagramăm cât de mult venituri generează o cohortă în timp.

Pentru a face valorile de rambursare mai acționabile, ar trebui să segmentați datele după diferite proprietăți. Proprietățile pot include

Barilliance oferă magazinelor de comerț electronic o varietate de segmentări comportamentale ieșite din cutie. În general, Barilliance poate urmări angajamentele pe site, cum ar fi paginile vizitate, articolele adăugate în coșuri, paginile de afișare a unui produs vizualizate.

Informațiile contextuale pot fi, de asemenea, o sursă de segmentare comportamentală, cum ar fi domeniul de referință sau dacă utilizatorul a interacționat cu o campanie de marketing. În cele din urmă, le permitem clienților să definească profiluri specifice de clienți sau segmente de retenție. Clienții sunt înscriși sau renunțați automat în funcție de acțiunile lor.

Costurile de achiziție de clienți continuă să crească. Mai jos este un exemplu de Amazon CPC pe categorie.

Credit de imagine

Iată un alt exemplu care arată modul în care CAC s-au schimbat de-a lungul timpului în mai multe industrii. Aici vedem cum costurile de achiziție ale clienților au crescut cu 70% în industriile B2B și cu puțin peste 60% pentru mărcile B2C, comparativ cu acum patru ani.

Credit de imagine

Am discutat mai devreme despre cum folosirea unei valori ROAS pentru a determina eficacitatea reclamei vă va dezavantaja și de ce ar trebui să vă concentrați mai degrabă pe ROMI (rentabilitatea investiției în marketing).

Analiza cohortei este singura modalitate de a obține efectiv o rentabilitate reală a investiției în marketing. După cum am discutat mai sus, puteți utiliza datele de cohortă pentru a înțelege cât de repede vă puteți aștepta la rambursare de la canalele dvs. de achiziție.

Acest lucru vă permite să investiți mai mult, știind exact când vă puteți aștepta la rambursare și, în cele din urmă, cât de profitabile vor fi campaniile dvs. publicitare.

Un alt caz de utilizare interesant pentru analiza de cohortă este efectul reducerilor.

Pentru a face acest lucru, creați mai întâi două segmente de cohortă comportamentală, una care a achiziționat printr-o reducere și a doua care a achiziționat fără una. Apoi, comparați modul în care aceste cohorte se comportă în următoarele 90 de zile (sau orice interval de timp care are sens pentru afacerea dvs.).

Puteți începe să vedeți dacă reducerile au ca rezultat clienți fideli sau dacă doar pierd venituri.

Există și alte moduri prin care analiza cohortei poate ajuta magazinele de comerț electronic să optimizeze campaniile de reduceri.

Atunci când clienții potențiali nu se convertesc, aceștia pot fi plasați într-o cohortă comportamentală separată. Apoi, sunteți liber să oferiți oferte de reducere mai agresive, fără teama de a oferi o marjă în mod inutil.

Stitch Fix oferă un exemplu grozav. Acest mesaj este trimis dacă un utilizator își finalizează evaluarea inițială de potrivire, dar nu finalizează o achiziție.

Oferta este un credit clar de 35 USD care expiră dacă nu este utilizat.

Îmbogățirea profilurilor este o tehnică fundamentală în îmbunătățirea eficienței analizei de cohorte.

Vizitatorii noi sunt adesea anonimi. Fashion Nova abordează în mod proactiv această problemă cu pop-up-ul inițial de bun venit. Pe lângă faptul că oferă un stimulent agresiv (reducere de 30%), acestea permit și utilizatorilor să aleagă care sunt preferințele lor.

Aceste date sunt apoi legate de profilul clientului și utilizate în segmentarea cohortei, precum și pentru personalizarea ofertelor viitoare.

Scopul campaniilor de bun venit este de a stabili relații și de a crea vânzări.

Am explicat cum să creați o campanie de bun venit în mai mulți pași, împreună cu un exemplu de top de la Sephora aici. Cu toate acestea, pentru a introduce propriile campanii de e-mail declanșate, ar trebui să creați teste AB și să le analizați printr-o analiză de cohortă.

Puteți detalia rapid modul în care au avut diverse segmente în următoarele perioade de 30 și 60 de zile și, în cele din urmă, puteți înțelege ce serie de bun venit face o treabă mai bună în transformarea noilor vizitatori în clienți repetați.

Acest ghid a arătat modul în care mărcile de comerț electronic ar trebui să folosească analiza de cohortă pentru a crește vânzările. Barilliance ajută marca de comerț electronic să acționeze pe baza informațiilor pe care le obțin din analiza cohortei.

Cu Barilliance, puteți crea experiențe și oferte personalizate pentru fiecare cohortă, puteți configura experimente multivariate pentru a crește treptat veniturile și, în cele din urmă, să vă dezvoltați afacerea.

Pentru o privire despre cum să utilizați personalizarea comerțului electronic pentru a personaliza experiențele de grup, faceți clic aici.

Și, dacă doriți să vorbiți cu un expert în personalizare și să vedeți dacă Barilliance este partenerul potrivit pentru dvs., puteți solicita o demonstrație individuală aici.