Phân tích Cohort là gì? Các ví dụ về Cohort Analytics trong kinh doanh

Phân tích Cohort là gì? Thuật ngữ này có gì đặc biệt? Hãy cùng ATP Software tìm hiểu trong bài viết sau.

Cohort là gì hay phân tích Cohort là gì đang là thuật ngữ được nhiều người mua tìm kiếm. Khái niệm này được dùng nhiều trong phân tích marketing. Để hiểu hơn về chúng, mời người mua theo dõi thêm những thông tin ngay tại đây. 

Cohort là gì?

Cohort tạm dịch là tổ hợp, chỉ tập hợp những người dùng có cùng một điểm chung trong cùng cột mốc thời gian quy định. Tổ hợp chung này có thể đến từ năm sinh, số tiền tiêu tốn shopping mỗi tuần, mức độ thường xuyên của hoạt động trên website. Bất kỳ chỉ số nào cũng có thể gom người dùng thành các tổ hợp. 

Nhưng thông thường cohort được chia dựa trên thời gian khách hàng của người mua tiếp cận với sản phẩm. Vậy ý nghĩ thực tế của cohort là gì? Cohort sẽ cụ thể hơn những nhóm người mô phỏng tiêu chuẩn. Vì chúng ta thường dùng những cột mốc thời gian để phân loại nhóm tổ hợp. 

Vậy phân tích Cohort là gì?

Sau lúc người mua đã nắm được khái niệm của Cohort là gì, tiếp theo đây ATP Software sẽ giới thiệu tiếp phần nội dung về phân tích Cohort là gì? 

Đây là công việc theo dõi, nghiên cứu về hành vi của một nhóm khánh hàng nhất định theo một mốc thời gian nào đó. Phương pháp phân tích Cohort này có thể giúp doanh nghiệp theo dõi được hiệu suất sản phẩm. Từ đó so sánh các tệp khách hàng theo thời gian, đánh giá hiệu suất để tìm xem chiến dịch Marketing nhắm đến đối tượng này có phù hợp hay ko. 

Chính vì vậy, người mua có thể điều chỉnh thông điệp, hoạt động một cách linh hoạt. Kết quả phân tích Cohort giúp người mua nhận thức vấn đề tiềm tàng. Từ đây, ta sẽ có các dự đoán chính xác hơn. 

Các loại Cohort Analytics phổ biến

Hiện nay, trên thị trường có 2 loại Cohort Analytics phổ biến. Đó là nhóm tổ hợp chuyển đổi (Acquistion cohorts) và nhóm tổ hợp về hành vi (Bahavioral cohorts).

Acquisition cohorts 

Nhóm Cohort này phân loại người dùng dựa trên thời điểm họ đăng ký sản phẩm/dịch vụ. Tùy thuộc vào sản phẩm, sự chuyển đổi của người dùng được theo dõi hằng ngày, tuần, tháng. 

Ví dụ: một ứng dụng dành cho thiết bị di động, ta có thể theo đỗi các nhóm chuyển đổi của nó hằng ngày. Một ứng dụng di động B2B với nhóm tập trung, ta sẽ theo dõi theo tháng. Bởi người dùng sẽ tập trung vào việc sắm hàng theo tháng. 

Một cách để trực quan hóa thông tin, ta có thể vẽ biểu đồ đường cong tỉ lệ giữ chân. Nó cho thấy tỉ lệ giữ chân của nhóm khách hàng này theo thời gian. Biểu đồ giúp người mua dễ dàng nhận định rằng lúc nào người dùng rời khỏi sản phẩm. 

Nhóm Accquistion Cohort phù hợp cho việc xác định xu hướng và thời điểm. Nhưng thật khó để đưa ra các thông tin chi tiết hữu ích. Để hiểu lý do vì sao khách hàng rời đi, người mua phải cần sử dụng một nhóm thuần tập khác. 

Behavioral cohorts 

Nhóm tổ hợp hành vi người dùng này dựa trên các hoạt động mà họ đã thực hiện trên ứng dụng được tính theo một khoảng thời gian quy định. 

Ví dụ: tất cả những người dùng đã đọc đánh giá trước lúc quyết định sắm sản phẩm. Điều này có thể trả lời các câu hỏi như: 

• Người dùng đọc đánh giá có tỉ lệ chuyển đổi cao hơn nữa người dùng ko đọc đánh giá hay ko?
• Người dùng có tương tác nhiều hơn trên ứng dụng của người mua ko?

Lúc khách hàng sử dụng sản phẩm, sau lúc cài đặt và khởi thân phụ̣y, họ đưa ra hằng trăm quyết định. Theo đó là thực hiện vô số hành vi nhỏ dẫn đến quyết định đi hay ở. 

Ví dụ về phân tích tỉ lệ giữ chân quý khách hàng (retention rate)

Biểu đồ tại đây thể hiện retention rate theo từng cohort A,B,C được chia theo từng mốc thời kì nhất định. Qua biểu đồ này người chơi với thể nhìn thấy được insight như sau:

• Cohort A trong tiến trình đầu một lúc được acquire, với kết quả retention rất tốt. Tuy nhiên qua thời kì, ta thấy retention rate của cohort A lại tệ hơn những cái khác. Sở hữu năng lực chuyên môn thấy nếu như loài người đã góp vốn đầu tư nhiều để acquire được cohort A thì group quý khách hàng này với thể sẽ trở thành nhóm quý khách hàng với revenue rate thấp về lâu về dài.
• Trái lại với cohort B, ta thấy retention rate trong thời kỳ acquire đầu cực kỳ thấp. Vì vậy cho ta biết đạt kết quả tốt duy trì quý khách hàng tương đối tốt theo thời kì. Ngoài những điều đấy ra vào tháng 5,6 retention rate của cohort này giảm tốc mạnh. Tuy nhiên sau này lại tiếp tục tăng, đã cho thấy đạt kết quả tốt retention khá thích hợp.
• Lúc nhìn vào tổng thể biểu đồ trên với năng lực chuyên môn thấy rằng, retention rate đạt tới thấp nhất vào tháng 6. Nhưng rất nhanh chóng tăng trở lại vào những tháng tiếp sau đó. Từ đấy với năng lực chuyên môn suy ra, thời kì để quý khách hàng repurchase là từ 7-8 tháng.

Phân tích lợi nhuận theo từng Cohort

Trong bảng này gồm:

• Cột dọc 1: Cột này sẽ tập hợp những quý khách hàng acquire được theo tháng. Ví dụ: Cohort Jan: những quý khách hàng yêu cầu được trong tháng 1. Cohort Feb: mô tả quý khách hàng acquire trong tháng 2.
• Hàng ngang 1: Số tháng Tính từ lúc lúc acquire được từng Cohort.
• Cột dọc 2: lợi nhuận đạt được từ thời điểm tháng trước hết acquire được người sắm hàng.
• Cột dọc 3: lợi nhuận tháng thứ nhị một lúc acquire quý khách hàng. Tương tự cho cột 4~12.

Chiều dọc của bảng thể hiện lợi nhuận của doanh nghiệp theo từng cột mốc thời kì của từng cohort.

• Lợi nhuận từ thời điểm tháng đầu của mỗi cohort sau lúc khách đã acquire.
• Lợi nhuận tháng thứ hai từ quy trình acquire của từng cohort.

Lúc nhìn bảng theo chiều ngang, ta với năng lực chuyên môn mang lại được một vài insight như sau:

• Lợi nhuận của từng cohort trong từng tháng Tính từ lúc sau lúc acquire.

Lúc nhìn bảng theo đường chéo, ta với năng lực chuyên môn thấy:

• Lợi nhuận trong tháng trước tiên của cohort tháng 10 đó là lợi nhuận tới từ quý khách hàng thế hệ trong tháng 10.
• Lợi nhuận sau tháng thứ n của mỗi cohort đó là lợi nhuận của khách sẵn có trong tháng 10.

Kết luận 

Cohort Analytics là một công cụ hữu ích để người mua ứng dụng trong marketing. Mong rằng qua bài viết người mua cũng nắm được những vấn đề tương quan về phân tích Cohort là gì. Hãy để lại bình luận nếu người mua còn bất kỳ thắc mắc nào nhé!