Cum se efectuează o analiză de cohortă SaaS pentru a reduce rata de pierdere

Analiza cohortei SaaS implică segmentarea utilizatorilor în grupuri pe baza comportamentelor sau trăsăturilor comune pentru a răspunde la întrebările de afaceri despre modul în care acești utilizatori au interacționat sau vor interacționa cu un produs SaaS. Companiile SaaS sunt capabile să identifice modul în care anumite comportamente sau caracteristici ale utilizatorilor conduc la rezultate diferite.

Să presupunem că produsul tău SaaS este un instrument de management de proiect. Analiza cohortei SaaS vă va permite să identificați următoarele:

• Utilizatorii care activează mementourile de notificare push în prima săptămână au mai multe șanse să rămână implicați cu software-ul dvs. decât cei care nu o fac.
• Utilizatorii care s-au alăturat într-o zi cu lansarea unei campanii de marketing de nivel înalt se produc mai puțin decât media.
• Utilizatorii care se alătură în ianuarie își încheie de obicei abonamentul după o lună.

Ce este analiza de cohortă SaaS?

Companiile Software as a Service (SaaS) furnizează software utilizatorilor sub formă de aplicații de abonament. Platformele SaaS pot oferi servicii software care ajută utilizatorii cu gestionarea relațiilor cu clienții, managementul cheltuielilor, managementul proiectelor, resursele umane, securitatea informațiilor și multe altele.

În analiza de cohortă pentru SaaS, separați utilizatorii finali în grupuri sau segmente pentru a afla cum afectează trăsăturile și comportamentele lor rezultatele afacerii. Companiile SaaS pot, de asemenea, să efectueze o analiză de cohortă pe grupuri de conturi de clienți pentru a vedea diferențele între organizațiile care folosesc platforma lor.

Puteți segmenta utilizatorii după:

• Luna în care s-au alăturat platformei dvs. SaaS
• Canalul de achiziție
• Comportamentele pe care le-au arătat în produsul dvs. SaaS (cum ar fi activarea notificărilor, utilizarea funcției de partajare, crearea unui nou panou de management al proiectelor etc.)

Dacă vă tratați toți clienții ca un singur grup, este dificil să obțineți informații utile despre motivul pentru care oamenii renunță. Dar dacă grupați utilizatorii în funcție de momentul în care s-au alăturat aplicației dvs., de exemplu, puteți analiza modele de-a lungul ciclului de viață al clientului.

Analiza cohortei vă ajută să înțelegeți mai bine modul în care se comportă utilizatorii, ceea ce vă permite să:

• Luați decizii despre produse care adaugă valoare pentru utilizatori și îi mențin implicați.
• Identificați modelele de pre-renuntare și acționați pentru a îmbunătăți retenția clienților.
• Îmbunătățiți publicitatea și personalizarea.
• Înțelegeți diferențele sezoniere în utilizarea produsului.

Analiza cohortelor pentru companiile bazate pe abonament

Companiile SaaS bazate pe abonament (cum ar fi Calm) pot folosi analiza cohortelor de abonament pentru a identifica care cohorte au o retenție ridicată și rămân abonați pentru cea mai lungă perioadă de timp. În mod similar, companiile cu abonament pe niveluri (de exemplu, Canva sau HubSpot) pot identifica care cohorte fac upgrade la planuri mai scumpe și pot aduce cele mai multe venituri.

Companiile SaaS bazate pe abonament pot efectua mai multe analize pentru a înțelege de ce anumite cohorte se retrag. Apoi pot lucra pentru a îmbunătăți ratele de retenție.

Analiza comportamentală

Pentru a efectua o analiză comportamentală a utilizatorului:

• Creați cohorte comportamentale prin gruparea utilizatorilor în funcție de o acțiune pe care o întreprind sau nu în cadrul platformei dvs. SaaS. De exemplu, segmentați utilizatorii în funcție de faptul că au folosit sau nu o anumită funcție.
• Reduceți și mai mult cohortele comportamentale, separând utilizatorii în funcție de acțiunile pe care le-au întreprins într-un interval de timp specific. De exemplu, utilizatorii care au folosit o anumită funcție în prima săptămână de la abonarea la platforma dvs.
• Analizați diferitele cohorte comportamentale pentru a vedea dacă utilizarea diferitelor caracteristici se corelează cu reținerea. De exemplu, ați putea observa că utilizatorii care vă sincronizează CRM cu persoanele de contact Google în prima săptămână de la utilizarea platformei dvs. au o rată de reținere mai mare decât cei care nu o fac.

Analiza de renunțare

Pentru a efectua analiza cohortei ratei de abandon:

• Mai întâi, definiți-vă cohortele (de exemplu, ziua în care utilizatorii s-au alăturat).
• Apoi, calculați rata de pierdere uitându-vă la câți utilizatori care s-au alăturat într-o anumită zi au revenit într-o zi ulterioară. De exemplu, ce procent de clienți revin în ziua a cincea.
• Apoi, aflați dacă diferiți factori afectează pierderea. De exemplu, puteți grupa utilizatorii după platformă pentru a vedea dacă diferitele experiențe ale utilizatorilor pe diferite platforme contribuie la retragere.
• Odată ce aveți o ipoteză, produsul de testare A/B se modifică care ar putea ajuta la confirmarea utilizării unui instrument precum Amplitude Experiment.

Învățați în continuare despre analiza abandonului din industrii și trimestre în acest videoclip:

Analiza veniturilor

Pentru a efectua o analiză a cohortei de venituri:

• Începeți prin a urma pașii analizei abandonului și adăugați veniturile pe care fiecare utilizator îl contribuie.
• De acolo, calculați extinderea veniturilor și apoi comparați extinderea veniturilor între cohorte.
• Observați cohortele în care veniturile se extind și explorați de ce ar putea fi acest lucru.
• Apoi folosiți experimentarea pentru a vă testa ipotezele.

Cum să implementați rezultatele analizei de cohortă SaaS

Odată ce ați efectuat analiza cohortei SaaS, utilizați informațiile pe care le-ați adunat pentru a lua decizii despre produse care să reducă abandonul.

Pentru a vă implementa constatările:

• Identificați cohortele „cu probleme” care apar după o perioadă scurtă de timp utilizând una dintre analizele de cohortă pentru metodele SaaS de mai sus.
• Elaborați o ipoteză pentru ceea ce cauzează problema. De exemplu, poate că persoanele care nu folosesc funcția de sincronizare a contactelor dvs. în prima săptămână nu se confruntă cu valoarea completă a software-ului dvs. SaaS, așa că se renunță rapid.
• Efectuați teste A/B pentru a vă verifica ipoteza și pentru a înțelege mai bine cohortele cu probleme. Rețineți că această investigație va fi complexă, deoarece este adesea o combinație de lucruri care mențin utilizatorii implicați și păstrați.
• Pe baza rezultatelor testului A/B, modificați software-ul în consecință pentru a aborda zona cu probleme.
• Repetați analiza cohortei și procesul de testare a ipotezelor pentru a identifica orice probleme suplimentare și pentru a reduce rata de pierdere.

Analiza cohortei SaaS: cheia creșterii CLV

Valoarea de viață a clientului (CLV) vă spune cât de mult venituri aduce un client obișnuit pe parcursul relației sale cu platforma dvs. De exemplu, dacă clienții plătesc o taxă lunară de abonament de 10 USD și de obicei renunță după 12 luni, CLV dvs. este de 120 USD. Veți vedea, de asemenea, acest termen prescurtat la valoarea de viață (LTV).

Dacă înțelegeți ce tipuri de utilizatori au CLV ridicat, puteți lua măsuri pentru a atrage utilizatori similari. De asemenea, îi puteți încuraja pe alții să întreprindă acțiuni despre care ați dovedit că sunt corelate cu un nivel ridicat de implicare și reținere.

Deoarece analiza cohortei SaaS vă permite să vedeți când clienții (utilizatori finali sau conturi de clienți) renunță, înseamnă că puteți măsura și urmări CLV. Analiza de cohortă vă ajută, de asemenea, să creșteți CLV. Puteți vedea, de exemplu, care cohorte de utilizatori generează cele mai multe venituri și apoi puteți crea campanii de marketing pentru a-ți viza acești utilizatori sau adapta deciziile legate de produse pentru a le servi mai bine.

Cu analiza cohortei de abonamente, obțineți și indicații despre motivul pentru care oamenii se agita, astfel încât să puteți remedia aceste probleme. Să presupunem că observați că există rate mari de abandon pentru utilizatorii din planul dvs. de abonament de bază. Ați putea adăuga mai multe caracteristici ale produsului la acel plan de preț de bază pentru a oferi mai multă valoare acelor utilizatori și pentru a-i descuraja de la agitare.

În plus, puteți identifica modul în care valorile comportamentale influențează CLV, astfel încât să vă puteți optimiza software-ul. De exemplu, dacă observați că utilizatorii care activează notificările push tind să rămână implicați cu platforma dvs. SaaS, puteți experimenta să încurajați toți utilizatorii să activeze notificările în timpul integrării. Veți dori să rulați teste A/B pentru a vedea dacă schimbarea produsului crește cauzal de implicare.

Înțelegerea valorilor analizei de cohortă

Pe lângă CLV, valorile standard pentru analiza cohortei SaaS sunt reținerea clienților sau retragerea - câți clienți revin sau pleacă într-o anumită perioadă de timp, respectiv. Dacă rata de abandon este mai mare decât media pentru o anumită cohortă, știți că trebuie să vă concentrați atenția asupra acelei cohorte.

De asemenea, puteți analiza valorile care vă oferă mai multe informații despre cât de mult venituri aduc diferite cohorte, cum ar fi venitul mediu per utilizator (ARPU) și costul de achiziție a clienților (CAC).

Top 3 tipuri de analiză de cohortă

Pentru analiza cohortei SaaS, puteți alege în ce tip de cohorte vă separați utilizatorii. Primele trei tipuri de cohorte sunt cohortele de achiziție, cohortele comportamentale și cohortele predictive .

Cohortele de achiziție separă utilizatorii pe baza:

• Atunci când te-ai înscris
• Cum s-au înscris (canalul lor de achiziție)

Cohortele comportamentale separă utilizatorii în funcție de acțiunile pe care le întreprind sau nu și de acțiunile pe care le întreprind într-un interval de timp specific. De exemplu:

• Într-o platformă CRM: utilizatori care au adăugat un număr X de contacte sau au lansat o campanie de marketing în ultima săptămână
• Într-o platformă de management de proiect: utilizatori care au activat notificări desktop

Cohortele predictive separă utilizatorii în funcție de probabilitatea ca aceștia să efectueze o anumită acțiune în viitor.

Șablon de analiză de cohortă

De obicei, efectuați analiza cohortei SaaS într-un tabel de cohorte. Pe masă, vei vedea:

• Un rând pentru fiecare cohortă de utilizatori (de exemplu, s-au alăturat pe 6 iulie, s-au alăturat pe 15 iulie)
• Coloane pentru fiecare zi, săptămână sau lună după crearea cohortei (ziua zero este ziua în care utilizatorii s-au alăturat)
• Celule care arată de obicei rata de abandon sau rata de retenție în fiecare zi

În tabelul de cohorte de mai sus, puteți vedea că reținerea utilizatorilor care s-au alăturat pe 6 iulie este de numai 6% până în ziua a cincea. Asta înseamnă că 94% dintre utilizatori au fost agitați - o găleată care curge. Încercați să explorați aceste date gratuit folosind demonstrația cu autoservire a Amplitude, apoi navigați la acest exemplu de tabel de cohorte.

Puteți vizualiza mai bine acest tabel de cohorte prin construirea unei curbe de analiză a retenției.

Folosind graficul Amplitude Retention Analysis, puteți vedea o problemă imediată - doar aproximativ 10% dintre utilizatori rămân după prima zi. Acest lucru ar putea indica că produsul dvs. SaaS are o integrare complicată, lipsește un apel la acțiune, o problemă tehnică sau altceva. Puteți să vă testați ipotezele prin experimentare, apoi să remediați problemele și să reduceți pierderea.

Ești gata să explorezi cohorte în produsul tău SaaS și să începi să îmbunătățești reținerea astăzi? Începeți gratuit să utilizați Amplitude sau consultați manualul nostru de reținere a stăpânirii pentru a afla mai multe.

Referințe

• Analiza cohortei: Reduceți pierderea și îmbunătățiți retenția. Amplitudine
• De ce analiza cohortei bate toate celelalte abordări ale calculării LTV. Pe viață
• 8 valori SaaS pe care ar trebui să le monitorizați. Flux web
• Un ghid pentru începători pentru analiza cohortei: Cum să reduceți rata de pierdere și să luați decizii mai bune despre produse. Appcues