Что такое когортный анализ + как его можно использовать для CRO

В большинстве случаев, когда CRO-профессионал говорит о тестировании контента, он имеет в виду A/B-тестирование. Тем не менее, это не всегда так. Иногда бывают ситуации, когда поперечное исследование, такое как A/B-тестирование, не является правильным подходом к анализу. В тех случаях, когда время является фактором сравнения, лучше всего проводить лонгитюдное исследование.

Ответ на вопрос «Что такое когортный анализ» заключается в том, что когортный анализ является одной из таких альтернатив тестированию AB, лонгитюдному тесту, который может быть полезен для выявления отношений между группами пользователей путем отслеживания изменений в группе с течением времени.

Это очень важно для вашей деятельности по CRO и SEO при тестировании эффективности изменений, внесенных в текст или какой-либо другой элемент.

Во многих случаях данные, отображаемые в инструментах аналитики, сгруппированы, что затрудняет определение того, что вызвало изменения от одного периода к другому.

Чтобы понять своих пользователей с помощью ваших данных, вам необходимо сегментировать эти данные, а затем сравнить их с тем же сегментом для предыдущих кампаний. Например, пасхальное специальное предложение, особенно успешное по какой-то неизвестной причине, путем сравнения результатов предыдущего года может помочь вам понять различия и, возможно, определить причину успеха.

В конечном счете, идея состоит в том, чтобы повторить успех и улучшить его. Используя этот сценарий пасхальной кампании в качестве примера, можно изучить следующие моменты с помощью когортного анализа.

Различия в поведении потребителей

• Различия воронки конверсии из года в год, учитывайте ранее встречавшиеся микроконверсии, стиль сообщения и т. д.
• Изменение цен из года в год. Ценовой анализ всегда полезно регулярно тестировать.
• Как

Точки соприкосновения

• Сообщение / предложение видимости и доступности и взаимодействия. Повлияло ли это на среднюю стоимость заказа?
• Тип рекламы, местоположение, экспозиция и расходы.
• Учитывайте все точки взаимодействия, кросс-канальное воздействие/кампании по сравнению с прошлым годом.

Аналитика

• Что касается конверсий, полезно посмотреть, как они меняются в зависимости от источника трафика по сравнению с предыдущим годом.
• Показатель отказов и время на странице дают фантастическую возможность для улучшения
• Когортный анализ доступен бесплатно в Google Analytics.

Не стесняйтесь предлагать другие варианты использования когортного анализа в комментариях ниже.

Как идентифицировать новых персонажей

Еще один отличный способ использовать когортный анализ — использовать данные опроса для определения потенциальных групп пользователей, а затем определить персону. Когортный анализ различных групп может подсказать вам, как лучше всего ориентироваться на эти группы с помощью запускаемых мгновенных сообщений OptiMonk. Таким образом, когортный анализ помогает в процессе создания карт пути клиента и воронки конверсии для каждой персоны.

Определите данные, которые можно использовать в качестве точки сравнения для каждого этапа пути ваших клиентов по воронке конверсии. Как правило, хорошей отправной точкой являются микроконверсии. Что отличает одну персону от другой, так это точка интереса, определяемая по контенту, с которым взаимодействует пользователь.

Как эффективно собирать данные опроса

Одной из замечательных функций OptiMonk, которую вы можете использовать с помощью когортного анализа, являются сообщения о сборе отзывов с несколькими вариантами ответов и нанобар NPS. Оба обеспечивают согласованный сбор данных, которые могут предоставить отличное представление о различных группах посетителей вашего веб-сайта, клиентах или даже повторных посетителях. Конечно, вопросы, которые вы задаете, являются критическим аспектом здесь (ознакомьтесь с моим сообщением в блоге по этой теме).

Не забывайте, что вы также можете использовать настраиваемые поля и помещать их в сообщения опроса.

Например, чтобы понять, какие отрасли наиболее заинтересованы в ваших продуктах, вы можете создать настраиваемое поле для отрасли или типа бизнеса. Сделав это, вы получите мощные данные о том, как улучшить свой бизнес, а также сможете измерить изменения с течением времени. Чрезвычайно ценный инструмент для измерения изменений по мере того, как ваш продукт или услуги меняются с течением времени.

Подводные камни, которые следует учитывать

Все меняется, и отчасти поэтому мы проводим когортный анализ. Однако для того, чтобы получить чистый набор данных, всегда учитывайте достаточный период времени для измерения.

Это не обязательно должны быть годы, однако для более коротких периодов времени вам необходимо учитывать другие аспекты, которые будут меняться от месяца или сезона к сезону, например, погода, праздничные периоды и рабочие графики событий. Как эти данные влияют на ваши результаты?

Хотя кросс-секционные исследования наборов данных чрезвычайно полезны (например, A/B-тестирование), поскольку они дают вам информацию о том, что нуждается в уточнении, сами по себе результаты никогда не дают полной картины.

Слишком часто я вижу, как клиенты полагаются на A/B-тестирование, а затем вносят неправильные изменения, основанные на неверных предположениях о причинах. Чтобы получить более полное представление о том, как улучшить ваше предложение, требуется дальнейшая проверка, один из лучших способов сделать это — провести лонгитюдные исследования, такие как когортный анализ.

Мне было бы интересно узнать о ваших примерах использования и выводах, которые вы получите в результате таких исследований, в разделе комментариев ниже.