Клиенттердің когорталық талдауы: ұстап қалу мен қайталама сатып алуды қалай бағалауға болады

Кейде жалпы статистика көңілге қонымды көрінеді: клиенттер базасы өсіп жатыр, тапсырыстар түсіп жатыр, ал түсім азаймайды. Бірақ оның ішінде мүлде басқа жағдай орын алуы мүмкін. Мысалы, көктемде келген клиенттер сатып алуды жалғастырады, ал жазда тартылғандар алғашқы тапсырыстан кейін қайтып келмейді деуге болады. Орташа көрсеткіштер әлі де «қалыпты». Бірақ мәселе пайда болып қойған.

Осындай айырмашылықтарды клиенттердің когорталық талдауы анықтауға көмектеседі. Ол бүкіл базаның жалпы әрекетін ғана емес, сатып алушылардың жекелеген топтары уақыт өте қалай өзгеретінін көрсетеді.

Когорталық талдау дегеніміз не?

Когорта — белгілі бір оқиға мен кезең біріктіретін клиенттер тобы. Көбіне мұндай оқиға ретінде алғашқы сатып алу алынады. Қаңтарда 300 адам алғаш рет тапсырыс берді делік. Бұл — қаңтар когорты. Ақпанда тағы 420 жаңа клиент пайда болды, олар басқа топты құрайды. Содан кейін қаңтардағы сатып алушылардың қанша бөлігі бір айдан, екі айдан немесе жарты жылдан кейін қайтып келгенін қарап, нәтижені ақпан когортасымен салыстыруға болады.

Қысқаша айтқанда, когорталық талдау — бұл ұқсас клиенттер топтарының уақыт ішіндегі әрекетін бақылау тәсілі. Ол бизнеске мына мәселелерді түсіну қажет болғанда әсіресе пайдалы:

• жаңа сатып алушылар қайтып келе ме;
• қайталама тапсырыс қанша уақыттан кейін жасалады;
• қай жарнама науқаны анағұрлым адал клиенттерді әкелді;
• адалдық бағдарламасы іске қосылғаннан кейін ұстап қалу көрсеткіші өзгерді ме;
• қай акциялар сатылымды қысқа уақытқа арттырғанымен, қайталама сатып алуға айтарлықтай әсер етпейді.

Сондықтан ұстап қалудың когорталық талдауы мен сатылымның когорталық талдауы жиі бөлек жүргізіледі.

Когорталық талдау сегментациядан несімен ерекшеленеді?

Бұл екі тәсілді шатастырып алу оңай. Екеуі де клиенттер базасын топтарға бөледі, бірақ мақсаттары әртүрлі.

Сегментация: қазір бізде қандай клиенттер бар? — деген сұраққа жауап береді. Мысалы, тұрақты сатып алушыларды, орташа чегі жоғары клиенттерді, көптен бері қайтып келмегендерді немесе зергерлік бұйымдардың белгілі бір санатына қызығатын адамдарды бөліп көрсетуге болады.

Когорталық талдау басқа сұраққа жауап береді: нақты бір оқиғадан кейін топтың әрекеті қалай өзгерді? Бүгінде екі клиент те «адал» сегментіне жатады делік. Бірі сізден алғаш рет екі жыл бұрын, екіншісі үш ай бұрын сатып алды. Сегментация үшін бұл айырмашылық аса маңызды болмауы мүмкін. Ал когорталық талдау үшін оның маңызы зор. Мұны былай есте сақтауға болады: сегмент клиентті сипаттайды, ал когорта оның уақыт ішіндегі жолын бақылауға көмектеседі.

Когорталық талдауды қалай жүргізуге болады?

Бір түсінікті оқиғадан бастаған дұрыс. Бәрін бірден талдауға тырыспаңыз.

Қайталама сатылым үшін әдетте алғашқы сатып алу күні алынады. Әрі қарай мына ретпен әрекет етіңіз:

1. Кезеңді таңдаңыз, мысалы, соңғы 12 ай.
2. Жаңа клиенттерді алғашқы сатып алу айы бойынша бөліңіз.
3. Әр когорта үшін 1, 2, 3 айдан кейін және одан әрі қанша клиенттің қайтып келгенін есептеңіз.
4. Қайтып келген клиенттер санын пайызға айналдырыңыз.
5. Когорталарды өзара салыстырыңыз.

Қаңтарда 100 адам алғаш рет сатып алды делік. Бір айдан кейін олардың 28-і қайталама тапсырыс жасады. Бір айдан кейінгі ұстап қалу көрсеткіші:

28 / 100 × 100% = 28%

Екі айдан кейін 21 клиент белсенді болып қалды, демек көрсеткіш 21%-ды құрайды.

Ең қызығы осы жерден басталады. Егер ақпан когорты бір айдан кейін 37% көрсетсе, себебін іздеу керек. Бәлкім, сіз бонустық механиканы өзгерттіңіз, алғашқы сатып алудан кейінгі коммуникацияны жақсарттыңыз немесе тапсырысты рәсімдеу кезінде бірден цифрлық карта бере бастадыңыз.

Когорталық талдау: зергерлік дүкен мысалы

Жаңа адалдық бағдарламасының қайталама сатылымға әсер еткенін білгісі келетін зергерлік дүкенді елестетейік. Қаңтарда бағдарлама әлі ескі ережелер бойынша жұмыс істеді. Ақпанда жаңа сатып алушыларға сәлемдесу бонустары есептеле бастады, ал бірнеше аптадан кейін оларға жиналған баланс туралы еске салынды. Нәтижесінде мынадай матрица алынды:

Мұндай кестені жолдар бойынша оқу керек. Қаңтарда алғаш рет сатып алған 200 клиенттің 22%-ы бір айдан кейін қайтып келді. Үш айдан кейін 11%-ы белсенді болып қалды. Ақпан когортасының нәтижесі өзгеше: бір айдан кейін қайталама сатып алу үлесі 31%, ал үш айдан кейін 17% болды. Өсімнің өзі оның жалғыз себебі адалдық бағдарламасы екенін дәлелдемейді. Мерекелер, ассортимент немесе маусымдық сұраныс та әсер етуі мүмкін. Бірақ айырмашылық гипотезаны әрі қарай тексеруге жеткілікті — мысалы, бағдарлама қатысушылары мен картасы жоқ сатып алушыларды бөлек салыстыруға болады.

Осылайша, сатылымның когорталық талдауы жалпы статистикадан оңай байқалмайтын өзгерістерді көруге көмектеседі.

Когорталық матрицадан нені түсінуге болады?

Ең пайдалысы — «мінсіз пайызды» іздеу емес, топтарды өзара салыстыру. Егер әрбір жаңа когортаның ұстап қалу көрсеткіші алдыңғысынан төмен болса, мәселе клиенттің алғашқы тәжірибесінде, тартылған трафиктің сапасында немесе өнімдегі өзгерістерде болуы мүмкін. Егер жаңа бонустық механика іске қосылғаннан кейін ұстап қалу бірден артса, бұл жақсы белгі. Енді әсердің екі-үш айдан кейін де сақталатынын тексеру керек. Кейде алғашқы қайталама сатып алу көбейгенімен, кейін клиенттер бәрібір жоғалады. Демек, сәлемдесу бонусы жұмыс істеді, бірақ қайта оралуға тұрақты себеп әлі жоқ.

Сондықтан клиенттер когорталары бір ғана жалпы Retention Rate көрсеткішіне қарағанда пайдалырақ. Олар әрекеттің нақты қай кезде өзгере бастағанын көрсетеді.

Адалдық бағдарламасы деректерді жинауға қалай көмектеседі?

Адалдық бағдарламасы когорталық талдау үшін әсіресе ыңғайлы, өйткені ол сатып алуларды нақты клиенттермен байланыстырады. Мұндай сәйкестендіру болмаса, дүкен чектерді көреді, бірақ кімнің қайта келгенін және кімнің алғаш рет сатып алғанын әрдайым түсіне бермейді. Бағдарламаны қосқаннан кейін, мысалы, мыналарды салыстыруға болады:

• бонустарды іске қосқанға дейінгі және кейінгі когорталар;
• цифрлық картасы бар және жоқ клиенттер;
• сәлемдесу бонусын алған сатып алушылар;
• кешбэктің әртүрлі шарттары;
• әртүрлі жарнама арналарынан келген клиенттер.

Loyallyst жүйесінде сатып алу тарихы мен клиенттердің белсенділігі бір жерде жиналады, сондықтан ондаған кестені қолмен біріктірудің қажеті жоқ. Қай топтардың жиірек қайтып келетінін және қандай өзгерістерден кейін ұстап қалу көрсеткіші шынымен өскенін жылдам көруге болады.

Когорталық талдау «әрі қарай не істеу керек?» деген сұраққа сіздің орныңызға жауап бермейді. Бірақ ол жауапты қайдан іздеу керектігін өте жақсы көрсетеді. Егер адалдық бағдарламасын қосқаннан кейін жаңа клиенттер жиірек қайтып келе бастаса, бұл келесі когорталардан көрінеді. Әсер бірнеше айдан кейін жоғалса, ол да байқалады. Осы деректерге сүйене отырып, қай механиканы қалдыру, қайсысын өзгерту және қайсысынан бас тарту керегін шешу әлдеқайда оңай.