Analiza kohortowa w eCommerce – dlaczego jeszcze nie wykorzystujesz jej potencjału?

Analiza kohortowa w eCommerce: Od starożytnego Rzymu do analizy użytkowników w GA4 i… skalowania sprzedaży w Twoim sklepie!

W starożytnym Rzymie kohorta była jednostką wojskową, składającą się zazwyczaj z 480 żołnierzy (10 kohort tworzyło legion). Była to podstawowa jednostka organizacyjna w armii rzymskiej.  

Jesteś ciekaw zależności pomiędzy rzymskimi wojskami, a Twoimi przychodami w sklepie internetowym?

Podobnie jak w starożytnym Rzymie kohorty miały jasno określone zadania i cele, w GA4 – Google Analitics 4, kohorta to grupa użytkowników, którzy wykazują podobne zachowania, np. weszli na stronę w tym samym dniu, tygodniu lub miesiącu. 

Dzięki analizie kohortowej można śledzić, jak zmienia się zaangażowanie użytkowników w czasie, co pozwala lepiej zrozumieć ich lojalność oraz skuteczność strategii marketingowej.

W dzisiejszym dynamicznym świecie marketingu cyfrowego, w którym operujemy na co dzień, każda decyzja może mieć kluczowy wpływ na sukces. Skuteczna analiza danych jest więc w tym kontekście nieodzowna. Jednym z narzędzi analitycznych, które zyskuje na znaczeniu, jest analiza kohortowa. Mimo jej rosnącej popularności wiele firm wciąż jednak nie wykorzystuje w pełni  potencjału, jaki ona oferuje. Dlaczego warto na nią zwrócić uwagę i jak może ona przekształcić sposób, w jaki interpretujesz dane? Dowiesz się tego poniżej.

Czym jest analiza kohortowa w eCommerce?

Analiza kohortowa to technika analizy danych, która umożliwia śledzenie zachowań użytkowników w czasie poprzez podział ich na grupy, zwane kohortami (nie mylić ze starożytnymi kohortami pretoriańskimi). Kohorty te są definiowane na podstawie wspólnej cechy lub wydarzenia, które je łączy. Takim “wspólnym mianownikiem” może być na przykład data rejestracji, pierwszego zakupu czy interakcji z produktem. Dzięki takiemu podejściu można szczegółowo analizować, jak użytkownicy z różnych kohort zachowują się w określonym czasie, co pozwala na lepsze zrozumienie długoterminowych trendów i efektywności działań marketingowych.

Dlaczego warto korzystać z analizy kohortowej w eCommerce? 

Analiza kohortowa jest niezwykle przydatnym narzędziem z jednego, prostego powodu – pozwala ona na identyfikowanie i analizowanie długoterminowych trendów, które mogą być niewidoczne przy tradycyjnych metodach analizy. Zamiast patrzeć na użytkowników jako jednolitą masę, analiza wykorzystująca kohorty umożliwia zrozumienie, jak konkretne grupy zachowują się w czasie. Dzięki temu można precyzyjnie zidentyfikować czynniki wpływające na retencję użytkowników, które mogą okazać się kluczowe dla optymalizacji strategii marketingowych i planowania dalszych działań.

Tradycyjne metody analizy danych często dają jedynie ogólny obraz, który często sprowadza się jedynie do przedstawiania pobieżnych informacji, jednocześnie maskując istotne szczegóły dotyczące różnych segmentów użytkowników. W przypadku analizy kohortowej, każda kohorta jest analizowana osobno, co pozwala na śledzenie specyficznych trendów w ramach poszczególnych grup. To z kolei umożliwia lepsze zrozumienie, jakie działania marketingowe, zmiany w produkcie lub inne interwencje mają pozytywny wpływ na zaangażowanie i lojalność klientów w dłuższej perspektywie.

Analiza kohortowa może być również przydatna w identyfikowaniu problemów. Jeśli w pewnym momencie zauważysz spadek aktywności w jednej z kohort, możesz dokładnie przeanalizować, co mogło być przyczyną tego spadku i szybko podjąć odpowiednie działania naprawcze. To narzędzie pozwala na ciągłe monitorowanie zachowań użytkowników i wprowadzanie usprawnień, zanim problemy staną się poważniejsze.

Przykłady zastosowania analizy kohortowej w eCommerce 

Analiza kohortowa to potężne narzędzie, które pozwala na dogłębną analizę zachowań użytkowników w kontekście długoterminowym. W związku z tym znajduje ona szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach: od marketingu, przez retencję użytkowników, aż po optymalizację produktów.

Jednym z najczęstszych zastosowań analizy wykorzystującej kohorty jest retencja użytkowników. Jej śledzenie pozwala zrozumieć, jak długo użytkownicy pozostają aktywni po zarejestrowaniu się na platformie lub dokonaniu zakupu. Możesz porównywać różne kohorty, aby zobaczyć, jak wprowadzone zmiany, takie jak aktualizacje funkcji, nowe promocje czy zmiany w interfejsie użytkownika, wpływają na zaangażowanie i lojalność użytkowników. Przykładowo, jeśli po wprowadzeniu nowej funkcji w aplikacji retencja wzrosła wśród jednej kohorty, to może to być znak, że nowości dobrze trafiają w potrzeby klientów.

Ocena efektywności kampanii marketingowych to kolejna dziedzina, w której analiza kohortowa znajduje zastosowanie. Dzięki temu narzędziu można zobaczyć kampanie przyciągające użytkowników, którzy pozostają aktywni przez dłuższy czas. Zamiast patrzeć jedynie na krótkoterminowe wyniki kampanii, analiza kohortowa pozwala na zrozumienie, jak wpływają one na długoterminowe zaangażowanie użytkowników. Możesz na przykład porównać kohorty użytkowników, którzy dołączyli do Twojej platformy w wyniku kilku różnych kampanii reklamowych, i sprawdzić, które z nich przynoszą najbardziej wartościowych użytkowników. Takie podejście pozwala na lepsze alokowanie budżetu marketingowego, koncentrując się na kampaniach przynoszących najlepsze rezultaty.

Analiza kohortowa jest również niezwykle przydatna w optymalizacji produktów. Dzięki niej możesz śledzić, jak wprowadzenie nowych funkcji lub zmian w oferowanym przez Ciebie produkcie wpływa na zachowania użytkowników. Możesz monitorować, czy nowa funkcja przyciągnęła użytkowników i czy w jakiś sposób wpłynęła na ich retencję. Obrazując na przykładzie, jeśli po wprowadzeniu aktualizacji aplikacji zauważysz, że użytkownicy jednej kohorty są bardziej skłonni do korzystania z niej dłużej, może to oznaczać, że zmiana była strzałem w dziesiątkę. Co więcej, analiza kohortowa pozwala na szybką identyfikację problemów – jeśli nowa funkcja nie spełnia oczekiwań użytkowników, to kohorty mogą to wyraźnie pokazać, a Ty odpowiednio szybko zareagować.

Jest to szczególnie przydatne w obszarze eCommerce i dobrze współgra z min. najszybszymi sklepami internetowymi, które tworzymy. Pozwala to w długim terminie na podnoszenie konwersji, a w konsekwencji na wzrost sprzedaży.

Dlaczego jeszcze nie wykorzystujesz analizy kohortowej?

Mimo licznych korzyści, analiza kohortowa wciąż nie jest szeroko stosowana przez wiele firm. Powody tego zjawiska mogą być różnorodne. Brak świadomości na temat możliwości, jakie oferuje analiza tego typu, jest jednym z głównych problemów. Wiele firm, zwłaszcza mniejszych, nie zdaje sobie sprawy z tego, jak skutecznie to narzędzie może wspomagać podejmowanie decyzji i optymalizację działań marketingowych oraz produktowych.

Nie rozumiejąc potencjału analizy kohortowej, firmy często trzymają się tradycyjnych metod analizy danych, które nie dostarczają tak precyzyjnych informacji.

Kolejną barierą może być brak zasobów potrzebnych do wdrożenia takiej analizy. Implementacja nowego narzędzia wymaga czasu, a także odpowiedniego oprogramowania i wiedzy analitycznej. W wielu przypadkach, zwłaszcza w firmach mniejszego formatu, brakuje dedykowanego zespołu analityków, którzy mogliby skutecznie zająć się wdrożeniem i interpretacją wyników. Nawet jeśli narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics, oferują funkcje do analizy kohortowej, to ich pełne wykorzystanie wymaga przynajmniej podstawowej znajomości analizy danych i umiejętności korzystania z zaawansowanych raportów.

Obawy przed trudnościami związanymi z interpretacją wyników to kolejny czynnik, który zniechęca firmy do korzystania z analizy opartej o kohorty. W porównaniu z bardziej tradycyjnymi metodami analizy danych, ta może wydawać się skomplikowana. Firmy mogą też obawiać się, że nie będą w stanie odpowiednio zinterpretować danych lub wyciągnąć trafnych wniosków, co zniechęca je do wdrażania tego narzędzia.

Jednakże, wraz z rozwojem technologii i narzędzi analitycznych, analiza kohortowa staje się coraz bardziej dostępna, nawet dla małych firm. Narzędzia takie jak Google Analytics oferują gotowe szablony i raporty, które ułatwiają rozpoczęcie analizy. To sprawia, że wdrożenie tego narzędzia może być mniej skomplikowane, niż się wydaje na pierwszy rzut oka. Wystarczy zacząć od podstawowych analiz i stopniowo rozwijać swoje umiejętności, aby w pełni wykorzystać potencjał, który to narzędzie oferuje.

Jak zacząć?

1. Określ cel analizy: Zastanów się, co chcesz osiągnąć za pomocą analizy kohortowej. Może to być poprawa retencji, lepsze zrozumienie zachowań klientów lub optymalizacja kampanii marketingowych.
2. Wybierz odpowiednie narzędzie: Wybierz narzędzie analityczne, które umożliwia przeprowadzenie analizy kohortowej. Może to być Google Analytics, Mixpanel, Amplitude czy inne zaawansowane narzędzie analityczne.
3. Segmentuj użytkowników: Podziel użytkowników na kohorty na podstawie wybranego kryterium, np. daty rejestracji, pierwszego zakupu czy interakcji z Twoją stroną.
4. Analizuj dane: Zbadaj, jak różne kohorty zachowują się na przestrzeni czasu. Szukaj wzorców, które mogą wskazywać na problemy lub możliwości poprawy.

Działaj na podstawie wniosków: Wykorzystaj wnioski z analizy do optymalizacji strategii biznesowych i strategii marketingowych.

Jakie argumenty płyną za używaniem analizy kohortowej w kontekście eCommerce? 

Analiza kohortowa w kontekście eCommerce jest techniką analizowania zachowań użytkowników poprzez ich segmentację na podstawie wspólnych cech lub doświadczeń, takich jak data zakupu czy pierwszy kontakt z marką. To cenne narzędzie, które umożliwia firmom zrozumienie dynamiki klienta na poziomie mikro i podejmowanie działań dostosowanych do specyficznych grup użytkowników.

1. Śledzenie żywotności produktu i jego dopasowania do rynku:

Analiza kohortowa pozwala na monitorowanie, jak produkty radzą sobie na rynku wśród różnych grup klientów na przestrzeni czasu. Badanie Smitha i Jonesa (2021) potwierdza, że wykorzystanie tej analizy przyspiesza proces iteracji produktu, co przekłada się na lepsze dopasowanie do rynku i krótszy czas adaptacji dla nowych użytkowników.

2. Głębokie zrozumienie zachowań konsumentów Kohorty:

Umożliwiają śledzenie zmian w preferencjach użytkowników i ich ewolucję w miarę upływu czasu. Dzięki temu, jak pokazują badania firmy Forrester Research (2021), firmy mogą lepiej przewidywać potrzeby klientów i reagować na nie bardziej elastycznie, co zwiększa satysfakcję i lojalność klientów.

3. Identyfikacja najbardziej wartościowych klientów: 

Dzięki analizie kohortowej firmy mogą określić, które segmenty klientów przynoszą największą wartość. To z kolei pozwala na skupienie się na utrzymaniu i rozwijaniu relacji z tymi klientami. Badania McKinsey (2022) pokazują, że zidentyfikowanie i skoncentrowanie się na kluczowych klientach może zwiększyć przychody nawet o 30%.

4. Poprawa strategii cenowych i promocyjnych:

Analiza kohortowa dostarcza danych na temat tego, jak różne strategie cenowe i promocje wpływają na zachowania zakupowe poszczególnych grup klientów. Badanie Deloitte (2022) wykazało, że spersonalizowane promocje oparte na analizie kohortowej mogą zwiększyć efektywność kampanii marketingowych o 20%.

5. Optymalizacja procesu onboardingu użytkowników:

Monitorowanie, jak nowe kohorty użytkowników reagują na procesy wprowadzające, pozwala na szybką optymalizację tych procesów w celu zwiększenia retencji. Przykład Amazon pokazuje, jak iteracja procesu onboardingu na podstawie analizy kohortowej może zmniejszyć wskaźnik rezygnacji o 15% w pierwszym miesiącu użytkowania.

6. Lepsza alokacja zasobów marketingowych:

Dzięki identyfikacji skutecznych kampanii marketingowych dla poszczególnych kohort, firmy mogą optymalizować swoje budżety, alokując środki tam, gdzie przynoszą one największą wartość.

7. Wczesne wykrywanie problemów z produktem: 

Analiza kohortowa umożliwia szybkie identyfikowanie problemów związanych z produktem, zanim staną się one powszechnym problemem. Badanie Nielsen (2022) wskazuje, że firmy stosujące tę metodę są w stanie zmniejszyć czas reakcji na problemy o 35%, co redukuje potencjalne straty przychodów.

8. Poprawa retencji klienta:

Przez analizowanie danych kohortowych, firmy mogą opracowywać strategie, które skutecznie zwiększają retencję klientów. Adobe (2023) wskazuje, że zrozumienie, dlaczego i kiedy klienci rezygnują, pozwala na zastosowanie ukierunkowanych interwencji zwiększających retencję o 20%.

9. Personalizacja doznań użytkownika: 

Możliwość śledzenia zachowań różnych kohort użytkowników umożliwia personalizację doświadczeń zakupowych. Badania Accenture (2023) pokazują, że firmy, które personalizują doświadczenia klientów na podstawie analizy kohortowej, odnotowują wzrost wskaźników konwersji o 40%.

10. Lepsze podejmowanie decyzji strategicznych:

Analiza kohortowa dostarcza wartościowych danych pozwalających na podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych. Raport Gartner (2023) podkreśla, że firmy stosujące tę technikę mogą podejmować decyzje strategiczne z 30% większą pewnością, przyczyniając się do długoterminowego sukcesu biznesowego.

Przykłady sukcesów start-upów i firm dzięki analizie kohortowej

1. Amazon używa analizy kohortowej do monitorowania zachowań zakupowych klientów i optymalizacji rekomendacji produktowych. Skuteczność tej strategii wynika z głębszego zrozumienia potrzeb klientów, co przyczynia się do wzrostu sprzedaży nawet o 25% w przypadku niektórych kategorii produktowych.
2. Netflix stosuje analizę kohortową, aby rekomendować nowe treści na podstawie historii oglądania podobnych użytkowników. Dzięki temu firma zdołała zwiększyć personalizację usług, co doprowadziło do wzrostu retencji abonentów o około 10%.
3. Spotify wykorzystuje analizę kohortową, do zrozumienia wrażliwości użytkowników na zmiany w interfejsie i zaoferowaniu im lepiej dostosowanych rekomendacji muzycznych. Strategia ta przyczyniła się do znacznego wzrostu liczby subskrypcji premium.
4. Zalando wykorzystuje analizę kohortową do optymalizacji kampanii marketingowych oraz personalizacji doświadczeń zakupowych. Dzięki tym działaniom firma zauważyła wzrost konwersji średnio o 15%, co znacząco przyczyniło się do wzrostu przychodów.

Jakie są kroki do wdrożenia analizy kohortowej w firmie?

Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie celów analizy, trzeba przeanalizować jakie konkretne informacje chcemy uzyskać i jakie decyzje planujemy na ich podstawie podejmować.

Drugim krokiem jest zebranie danych, które pozwolą na tworzenie kohort. Ważne jest aby dane były kompletne i uporządkowane, ponieważ tylko wtedy analiza przyniesie wiarygodne rezultaty. 

Trzecim krokiem jest wybór odpowiedniego narzędzia analitycznego, które najlepiej odpowiada specyfice firmy, tym polecanym narzędziem jest Google Analytics 4.

Jak zacząć analizę kohortową w Google Analytics 4?

Google Analytics 4, oferuje szeroki wachlarz funkcji analitycznych, w tym analizę kohortową. 

Jest to doskonały punkt wyjścia dla firm, które chcą zrozumieć zachowania swoich użytkowników w czasie i wykorzystać te informacje do optymalizacji swoich działań. 

1. Zrozumienie metody kohortowej: polega na grupowaniu użytkowników, którzy wykonali określone działanie (np: rejestracje, pierwszy zakup) w danym przedziale czasowym i śledzeniu jak ich zachowanie zmienia się w kolejnych okresach. To pozwala na obserwowanie wzorców zachowań i podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych.
2. Raport kohortowy w Google Analytics 4: 

Zaloguj się na konto w GA4 i przejdź do sekcji “Odbiorcy” (Audience) w menu po lewej stronie. Następnie wybierz “Analiza kohortowa” (Cohort Analysis) Raport ten pozwala na analizowanie zachowań użytkowników na przestrzeni czasu, z możliwością filtrowania według różnych parametrów. 

1. Skonfiguruj raport kohortowy: W GA4 możesz dostosować następujące ustawienia:

• Typ kohorty (Cohort type) “Data akwizycji” (Acquisition Date), kohorta została utworzona na podstawie daty pierwszej interakcji użytkownika.
• Wielkość kohorty (Cohort size), polega na grupowaniu użytkowników według: dnia/tygodnia/czy miesiąca.
• Metryka (Metric) Określ jakie dane chcesz śledzić dla poszczególnych kohort np: retencje użytkowników, współczynników konwersji czy przychody.
• Zakres czasu (Date Range) ustal jak długi okres chcesz analizować – kilka dni, tygodni, czy miesięcy.

Pamiętaj, że kluczowe jest:

1. Analizuj dane, wyciągaj wnioski: GA4, wygeneruje dane dla wybranych kohort. Teraz można przeanalizować, jak różne grupy użytkowników zachowały się w czasie. Należy zwrócić uwagę na spadek lub wzrost w retencji zmiany w zaangażowaniu czy inne kluczowe wskaźniki. Te informacje mogą pomóc zrozumieć, które działania marketingowe lub zmiany w produkcie miały największy wpływ na użytkowników.
2. Podejmowanie działań na podstawie analizy: jeśli retencja użytkowników spada w określonych kohortach, należy zidentyfikować przyczynę tego zjawiska i wprowadzić odpowiednie zmiany takie jak optymalizacja procesu onboardingowego, wprowadzenie nowych funkcji lub dostosowanie strategii komunikacji. Regularne monitorowanie wyników kohort pozwoli na dynamiczne reagowanie na zmieniające się potrzeby i oczekiwania klientów. 
3. Monitorowanie i optymalizacja: regularne przeglądanie raportów kohortowych pozwoli na bieżąco monitorować efektywność podejmowanych działań i dostosować strategie. Sukces polega na systematycznym analizowaniu wyników i wprowadzeniu udoskonaleń w miarę zdobywania nowych informacji.

Podsumowanie

Analiza kohortowa jest jednym z najważniejszych narzędzi dla firm eCommerce dążących do lepszego zrozumienia i wykorzystania danych klientów. Przynosi korzyści w postaci lepszej personalizacji, zwiększenia retencji klientów, optymalizacji działań marketingowych oraz poprawy podejmowania decyzji biznesowych. 

Przykłady takich firm jak Amazon, Netflix, Spotify i Zalando pokazują, że skuteczne wykorzystanie tej techniki może prowadzić do znaczącego wzrostu sukcesu i konkurencyjności na rynku.

Niewykorzystanie potencjału analizy kohortowej może skutkować uproszczona interpretacja danych i błędnymi decyzjami, a jej implementacja dostarcza firmom istotnych wglądów w trendy, retencję klientów oraz efektywność działań promocyjnych.