Блог о персонализации электронной коммерции

Когортный анализ может увеличить продажи. К сожалению, многие магазины электронной коммерции ограничивают когортные данные для улучшения удержания или, что еще хуже, не используют их вообще.

В этом руководстве показано, как бренды электронной коммерции могут использовать когортный анализ для улучшения ключевых операций, таких как кампании после покупки, оптимизация расходов на рекламу и персонализация предложений для высокоэффективных когорт и сегментов клиентов.

Если вы хотите сразу перейти к тому, как использовать когортный анализ с примерами, нажмите здесь. В противном случае читайте дальше, что такое когортный анализ и почему вы должны потратить время на его настройку.

Когортный анализ — это тип поведенческой сегментации, который группирует пользователей по одной или нескольким характеристикам и отслеживает их поведение во времени.

Наиболее распространенный когортный анализ группирует пользователей по дате приобретения. Примеры здесь включают

Когортный анализ — отличный инструмент для компаний электронной коммерции. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных преимуществ, которые вы можете получить от разработки и использования когортного отчета.

Основным преимуществом когортного анализа является понимание того, как ваши клиенты ведут себя с течением времени.

Без сегментации по когортам рост или упадок компании скроет влияние персонализации, оптимизации конверсии или других усилий.

Когортный анализ — это единственный лучший способ увидеть и понять скорость оттока вашего бренда. Учитывая, что существующие клиенты тратят в среднем на 73,72% больше, чем новые, поиск способов максимизировать коэффициент удержания является одним из основных преимуществ когортного анализа удержания.

Кредит изображения

Наконец, вы можете использовать когортный анализ для эффективного сегментирования клиентов.

Например, какой личный опыт вы должны создать для клиентов, которые недавно ушли, по сравнению с теми, которые возвращаются каждую неделю, по сравнению с теми, кто впервые посещает ваш сайт. Клиенты, пришедшие из разных рекламных кампаний, ведут себя по-разному? И если да, то как вы можете создать для них лучшие предложения?

Это типы вопросов и ответов, которые вы можете получить с помощью когортного анализа.

Согласно нашему последнему исследованию статистики маркетинга по электронной почте, кампании после покупки конвертировали выдающиеся 8,2% времени.

Когортный анализ позволяет понять, когда ваши клиенты естественным образом возвращаются и совершают повторные покупки. С помощью этих данных вы можете оптимизировать свои кампании после покупки и дополнить их сообщениями, вызывающими напоминания о пополнении.

Выше Tula использует когортный анализ, чтобы понять, когда их клиенты естественным образом совершают новую покупку. Они запускают свои электронные письма о пополнении в качестве напоминаний до этой даты, а после добавляют дополнительные стимулы. В этом письме они выделяют три конкретных преимущества

Пожизненная ценность (LTV) часто рассматривается как святой Грааль показателей доходов от электронной коммерции.

Однако время имеет значение как для расчета денежных потоков, так и для расчета рентабельности инвестиций. В этом отношении периоды окупаемости гораздо более действенны, чем общие показатели LTV.

От привлечения клиентов, как часто ваши клиенты возвращаются, как скоро они возвращаются и какова ваша прибыль, когда они возвращаются.

С помощью когортного анализа вы можете четко понять, какой доход приносят клиенты за период.

Ниже приведен один пример того, как увидеть эти данные. Здесь мы отображаем, какой доход приносит когорта с течением времени.

Чтобы сделать показатели окупаемости более действенными, следует сегментировать данные по различным свойствам. Свойства могут включать

Barilliance расширяет возможности магазинов электронной коммерции с помощью множества готовых поведенческих сегментаций. В целом, Barilliance может отслеживать взаимодействие на сайте, например, какие страницы посещаются, товары добавляются в корзину, просматриваются страницы отображения продуктов.

Контекстная информация также может быть источником поведенческой сегментации, например, ссылочный домен или взаимодействие пользователя с маркетинговой кампанией. Наконец, мы позволяем клиентам определять конкретные профили клиентов или сегменты удержания. Клиенты автоматически регистрируются или выпадают в зависимости от их действий.

Затраты на привлечение клиентов продолжают расти. Ниже приведен пример цены за клик Amazon по категориям.

Кредит изображения

Вот еще один пример, показывающий, как CAC менялся с течением времени в разных отраслях. Здесь мы видим, как затраты на привлечение клиентов выросли на 70% в отраслях B2B и чуть более чем на 60% для брендов B2C по сравнению с четырьмя годами ранее.

Кредит изображения

Ранее мы обсуждали, как использование показателя ROAS для определения эффективности рекламы поставит вас в невыгодное положение и почему вместо этого вам следует сосредоточиться на ROMI (окупаемости маркетинговых инвестиций).

Когортный анализ — единственный способ получить реальную отдачу от инвестиций в маркетинг. Как мы обсуждали выше, вы можете использовать когортные данные, чтобы понять, насколько быстро вы можете ожидать окупаемости ваших каналов привлечения.

Это дает вам возможность инвестировать больше, точно зная, когда вы можете ожидать окупаемости и, в конечном счете, насколько прибыльными будут ваши рекламные кампании.

Еще одним интересным вариантом использования когортного анализа является влияние скидок.

Для этого сначала создайте две поведенческие когортные сегментации, одну с покупкой со скидкой, а вторую без нее. Затем сравните, как эти когорты ведут себя в течение следующих 90 дней (или любого периода времени, который имеет смысл для вашего бизнеса).

Вы можете начать видеть, приводят ли скидки к лояльным клиентам или вместо этого просто теряют доход.

Есть и другие способы, которыми когортный анализ может помочь магазинам электронной коммерции оптимизировать дисконтные кампании.

Когда лиды не конвертируются, их можно поместить в отдельную поведенческую когорту. После этого вы можете делать более агрессивные предложения скидок, не опасаясь излишней потери маржи.

Stitch Fix предоставляет отличный пример. Это сообщение отправляется, если пользователь завершает первоначальную оценку пригодности, но не совершает покупку.

Предложение представляет собой чистый кредит в размере 35 долларов США, срок действия которого истекает, если он не используется.

Расширение профилей — фундаментальный метод повышения эффективности когортного анализа.

Новые посетители часто анонимны. Fashion Nova активно решает эту проблему с помощью своего приветственного всплывающего окна. В дополнение к агрессивному поощрению (скидка 30%), они также позволяют пользователям выбирать свои предпочтения.

Затем эти данные привязываются к профилю клиента и используются для групповой сегментации, а также для персонализации будущих предложений.

Целью приветственных кампаний является установление отношений и создание продаж.

Мы рассказали, как создать многоэтапную приветственную кампанию, а также привели здесь лучший в своем классе пример от Sephora. Однако, чтобы набрать свои собственные триггерные кампании по электронной почте, вы должны создать тесты AB и проанализировать их с помощью когортного анализа.

Вы можете быстро наметить, как различные сегменты работали в течение следующих 30 и 60 дней, и в конечном итоге понять, какие серии приветствий лучше справляются с преобразованием новых посетителей в постоянных клиентов.

В этом руководстве показано, как бренды электронной коммерции должны использовать когортный анализ для увеличения продаж. Barilliance помогает бренду электронной коммерции действовать на основе информации, полученной в результате когортного анализа.

С помощью Barilliance вы можете создавать персонализированные впечатления и предложения для каждой когорты, настраивать многовариантные эксперименты для постепенного увеличения доходов и, в конечном счете, развивать свой бизнес.

Чтобы получить представление о том, как использовать персонализацию электронной коммерции для персонализации группового опыта, нажмите здесь.

А если вы хотите поговорить с экспертом по персонализации и узнать, является ли Barilliance подходящим партнером для вас, вы можете запросить индивидуальную демонстрацию здесь.