A szegmentálás erre válaszol: másképp viselkednek-e a különböző ügyfelek?
Példa: az A funkciót használó ügyfelek lemorzsolódása két százalék. Az A funkciót nem használó ügyfeleké négy százalék. Az A funkció megtartja az ügyfeleket. Az A funkció fontos.
A kohorszelemzés erre válaszol: másképp viselkednek-e az ügyfelek különböző csoportjai időben?
Példa: a januárban regisztrált ügyfelek megtartása az első hónapban nyolcvan százalék, a másodikban hatvan, a harmadikban negyven. A februárban regisztrált ügyfeleké az első hónapban hetvenöt százalék, a másodikban ötven. A januári kohorsz jobban megmarad. Valami megváltozott január és február között.
Mikor használj szegmentálást
Akkor, ha a mutató szegmensenként eltér
A bevétel az ügyfél méretétől függ (nagyvállalat vagy önkiszolgáló). A forgalom a forgalmi forrástól függ (fizetett vagy organikus). Az aktivitás a termékhasználattól függ (rendszeres vagy alkalmi felhasználók). Szegmentálj, és mérd külön. Ha érted az eltérést, jobb döntéseket hozol.
Ne szegmentálj, ha a mutató minden szegmensben ugyanaz
Hétfőn és kedden ugyanannyi az oldalmegtekintés. Nincs értelme napok szerint szegmentálni. Az idő nem hasznos szegmens.
Mikor használj kohorszelemzést
Akkor, ha a kohorsz számít
Hogyan különbözik az ügyfél élettartam-értéke a regisztráció hónapja szerint? A hónapok számítanak (szezonalitás, termékváltozások). A kohorszelemzés megmutatja az időbeli hatásokat.
Ne használj kohorszelemzést, ha a kohorsz értelmetlen
A látogatásonként betöltött oldalak száma nem tér el érdemben a regisztráció hónapja szerint. A kohorszelemzés zajt mutatna, nem jelet.
Valós példa: haladó szegmentálás egy SaaS cégnél
Első szegmentálás méret szerint
Nagyvállalat (éves szerződéses érték százezer vagy több): húsz ügyfél. Havi lemorzsolódás két százalék. Középvállalat (tízezertől százezerig): száz ügyfél. Havi lemorzsolódás négy százalék. Önkiszolgáló (tízezer alatt): ötszáz ügyfél. Havi lemorzsolódás nyolc százalék.
A nagyvállalati ügyfelek ragaszkodnak. Az önkiszolgáló ügyfelek gyorsan lemorzsolódnak. Ez várható. De a középvállalatok négy százalékos lemorzsolódása a három százalékos célérték felett van.
További szegmentálás viselkedés szerint
Szegmentáld tovább a középvállalatokat termékhasználat szerint. Az A funkciót használó (elfogadás) középvállalati ügyfelek havi lemorzsolódása két százalék. Az A funkciót nem használó (nincs elfogadás) középvállalati ügyfeleké hat százalék.
Az A funkció a megtartás motorja a középvállalatoknál. Teendő: tedd könnyebben felfedezhetővé az A funkciót a középvállalati ügyfeleknek. Vegyél rá több középvállalati ügyfelet az A funkció használatára. A lemorzsolódásnak csökkennie kell.
Valós példa: kohorszelemzés egy piactéren
Vevői ismételt vásárlási arány követése regisztrációs kohorsz szerint
Januári kohorsz (ezer vevő): az ismételt vásárlási arány az első hónapban harminc százalék. A második hónapban húsz százalék. A harmadikban tizenöt százalék.
Februári kohorsz (ezer vevő): az ismételt vásárlási arány az első hónapban huszonöt százalék. A második hónapban tizennyolc százalék. A harmadikban tizenkét százalék.
Fedezd fel a különbséget
A januári kohorsz jobban megmarad, mint a februári. Miért? Nézd meg.
Teszteld a hipotézist
Hipotézis: januárban különleges bevezető folyamat volt. Februárban nem. Teszt: vezesd be újra a bevezetést a márciusi kohorsznak.
Márciusi kohorsz (ezer vevő): az ismételt vásárlási arány az első hónapban harminc százalék (a januárihoz hasonló). A második hónapban huszonkét százalék. A harmadikban tizenhat százalék.
A bevezetés javította a megtartást. Az A funkció volt a megoldás.
Szegmentálás és kohorszelemzés együtt
Kombináld a kettőt az erős elemzéshez
Szegmentáld a nagyvállalati ügyfeleket kohorsz szerint.
Januári nagyvállalati kohorsz: nyolcvanöt százalékos megújítási arány. Februári nagyvállalati kohorsz: nyolcvan százalékos megújítási arány. Márciusi nagyvállalati kohorsz: kilencven százalékos megújítási arány.
Vizsgáld meg, és cselekedj
A márciusi nagyvállalati kohorsz jobban újít. Miért? Nézd meg. Kiderül: a márciusi kohorszot új folyamattal vezették be, amely a kapcsolatépítést hangsúlyozza. A kapcsolatépítés növeli a nagyvállalati megújítási arányt. Teendő: alkalmazd az új bevezetést minden későbbi kohorszra.
Gyakran ismételt kérdések
Hány szegmenst kövessünk?
Legfeljebb három-hetet. Több szegmens bonyolultságot okoz. Az ideális három-öt. Példa: az ügyfélméret (nagyvállalat, középvállalat, önkiszolgáló) három szegmens. Ez tiszta. Ha hozzáveszed a földrajzot (USA, EU, APAC), kilenc szegmens lesz (3x3). Az már sok. Egy-két dimenzióra korlátozd a szegmenseket. A WEMASY weboldalépítőjével ezt közvetlenül a weboldaladon is beállíthatod.
Hogyan döntsük el, melyik dimenzió szerint szegmentáljunk?
Olyan dimenzió szerint szegmentálj, amely befolyásolja a viselkedést. Az ügyfélméret befolyásolja a viselkedést (a nagyvállalat másként viselkedik, mint az önkiszolgáló). Az iparág befolyásolja a viselkedést (a SaaS-ügyfelek másképp viselkednek, mint a kiskereskedelmiek). A forgalmi forrás befolyásolja a viselkedést (a fizetett keresés másként viselkedik, mint az organikus). Olyan dimenzió szerint szegmentálj, amely megmagyarázza a mutató szóródását.
Milyen messzire menjen vissza a kohorszelemzés?
Legalább tizenkét hónapra. A rövidebb kohorszok (három hónapnál fiatalabbak) túl éretlenek. A hosszabbak (tizenkét hónap vagy több) a teljes életciklust mutatják. Példa: az ügyfél-lemorzsolódást tizenkét hónapig kövesd, mert az éves szerződés elköteleződés. A vevői ismételt vásárlási arányt hat hónapig kövesd, mert a vásárlási ciklus rövidebb.
Dollárösszegeket vagy százalékokat használjunk a kohorszelemzésben?
Százalékot a megtartási és ismételt vásárlási mutatókhoz. Dollárösszeget a bevételi és értékmutatókhoz. A megtartás ugyanaz, akár kicsi, akár nagy az ügyfél (mindkettőnek meg kell maradnia a kohorsz százalékaként). A bevétel az ügyfél méretétől függ (a hatás látásához dollárösszeg kell).
Hogyan kezeljük a szezonalitást a kohorszelemzésben?
Vedd figyelembe. A januári kohorsz még viszi az ünnepi lendületet. Az áprilisi kohorsz az adószezon utáni. A kohorszok a szezonalitás miatt különböznek, nem a termékváltozások miatt. Azonos szezonú kohorszokat hasonlíts össze. A 2024. januári kohorszot a 2025. januárihoz. Az évről évre összevetés kiszűri a szezonalitást.
Hogyan kommunikáljuk a kohorszelemzés eredményeit?
Mutass kohorsz-megtartási táblázatot az első, második és harmadik hónap oszlopaival. Soronként egy kohorsz. A minta kiugrik. A januári kohorsz értékei nyolcvan, hatvan, negyven (egyenletes csökkenés). A februári kohorsz értékei hetven, ötven, harminc (meredekebb csökkenés). A vizuális táblázat érthetőbb az írott magyarázatnál.