Analiza cohortelor de clienți: cum evaluezi retenția și achizițiile repetate

Uneori, statisticile generale par destul de convingătoare: baza de clienți crește, comenzile continuă să vină, iar veniturile nu scad. Însă, în profunzime, situația poate fi cu totul alta. De exemplu, clienții atrași primăvara continuă să cumpere, în timp ce cei atrași vara aproape că nu mai revin după prima comandă. În medie, totul pare încă „normal”. Dar problema există deja.

Tocmai astfel de diferențe pot fi observate cu ajutorul analizei cohortelor de clienți. Aceasta nu arată doar comportamentul întregii baze, ci și modul în care anumite grupuri de cumpărători se schimbă în timp.

Ce este analiza cohortelor?

O cohortă este un grup de clienți uniți de același eveniment și de o anumită perioadă. Cel mai adesea, acest eveniment este prima achiziție. Să presupunem că 300 de persoane au plasat prima comandă în ianuarie. Aceasta este cohorta din ianuarie. Alți 420 de clienți noi au apărut în februarie, formând un alt grup. Apoi poți vedea ce proporție dintre cumpărătorii din ianuarie a revenit după o lună, două luni sau șase luni și poți compara rezultatul cu cohorta din februarie.

Pe scurt, analiza cohortelor este o modalitate de a urmări în timp comportamentul unor grupuri similare de clienți. Pentru o afacere, este deosebit de utilă atunci când trebuie să înțeleagă:

• dacă noii cumpărători revin;
• după cât timp are loc următoarea comandă;
• ce campanie publicitară a atras clienți mai loiali;
• dacă retenția s-a schimbat după lansarea unui program de loialitate;
• ce promoții produc o creștere scurtă a vânzărilor, dar influențează foarte puțin achizițiile repetate.

De aceea, companiile efectuează adesea separat analiza cohortelor pentru retenție și analiza cohortelor pentru vânzări.

Prin ce diferă analiza cohortelor de segmentare?

Cele două abordări pot fi confundate ușor. Ambele împart baza de clienți în grupuri, dar o fac în scopuri diferite.

Segmentarea răspunde la întrebarea: ce tipuri de clienți avem acum? De exemplu, poți identifica cumpărătorii fideli, clienții cu o valoare medie mare a comenzii, persoanele care nu au mai revenit de mult timp sau pe cele interesate de o anumită categorie de bijuterii.

Analiza cohortelor răspunde la o altă întrebare: cum s-a schimbat comportamentul unui grup după un anumit eveniment? Să presupunem că doi clienți fac parte astăzi din segmentul „loial”. Unul a cumpărat prima dată acum doi ani, iar celălalt acum trei luni. Pentru segmentare, această diferență poate să nu fie atât de importantă. Pentru analiza cohortelor, este esențială. O formulă simplă de reținut este următoarea: segmentul descrie clientul, iar cohorta ajută la urmărirea parcursului său în timp.

Cum efectuezi o analiză a cohortelor?

Cel mai bine este să începi cu un singur eveniment clar. Nu încerca să analizezi totul deodată.

Pentru vânzările repetate, se folosește de obicei data primei achiziții. Apoi urmează acești pași:

1. Alege o perioadă, de exemplu, ultimele 12 luni.
2. Împarte noii clienți în funcție de luna primei achiziții.
3. Pentru fiecare cohortă, calculează câți clienți au revenit după 1, 2, 3 luni și mai târziu.
4. Transformă numărul clienților care au revenit în procente.
5. Compară cohortele între ele.

Să presupunem că 100 de persoane au cumpărat pentru prima dată în ianuarie. O lună mai târziu, 28 dintre ele au plasat o nouă comandă. Retenția după o lună:

28 / 100 × 100% = 28%

După două luni, 21 de clienți au rămas activi, ceea ce înseamnă că indicatorul este de 21%.

Aici începe partea cea mai interesantă. Dacă, după o lună, cohorta din februarie arată deja 37%, merită să cauți cauza. Poate ai schimbat mecanismul de bonusuri, ai îmbunătățit comunicarea după prima achiziție sau ai început să emiți un card digital chiar în momentul finalizării comenzii.

Analiza cohortelor: exemplul unui magazin de bijuterii

Să ne imaginăm un magazin de bijuterii care vrea să afle dacă noul program de loialitate a influențat vânzările repetate. În ianuarie, programul încă funcționa conform regulilor vechi. În februarie, noii cumpărători au început să primească bonusuri de bun venit, iar câteva săptămâni mai târziu, notificări despre soldul acumulat. Matricea rezultată arată astfel:

Un astfel de tabel trebuie citit pe rânduri. Dintre cei 200 de clienți care au cumpărat prima dată în ianuarie, 22% au revenit după o lună. După trei luni, 11% au rămas activi. Cohorta din februarie are deja un alt rezultat: 31% dintre clienți au făcut o achiziție repetată după o lună și 17% după trei luni. Creșterea în sine nu demonstrează că programul de loialitate este singura cauză. Este posibil să fi influențat sărbătorile, sortimentul sau cererea sezonieră. Dar diferența este suficient de vizibilă pentru a verifica ipoteza în continuare, de exemplu, comparând separat membrii programului cu cumpărătorii fără card.

Astfel, analiza cohortelor de vânzări ajută la observarea schimbărilor care se pot pierde ușor în statisticile generale.

Ce poți afla dintr-o matrice de cohorte?

Cel mai util este să nu cauți un „procent ideal”, ci să compari grupurile între ele. Dacă fiecare cohortă nouă are o retenție mai slabă decât precedenta, problema poate fi prima experiență a clientului, calitatea traficului atras sau schimbările produsului. Dacă retenția a crescut imediat după lansarea unui nou mecanism de bonusuri, acesta este un semnal bun. Acum trebuie să verifici dacă efectul se păstrează după două sau trei luni. Uneori, prima achiziție repetată crește, dar apoi clienții dispar în continuare. Înseamnă că bonusul de bun venit a funcționat, însă încă nu există un motiv permanent pentru a reveni.

De aceea, cohortele de clienți sunt mai utile decât o singură valoare generală a Retention Rate. Ele arată exact când începe să se schimbe comportamentul.

Cum ajută un program de loialitate la colectarea datelor?

Un program de loialitate este deosebit de potrivit pentru analiza cohortelor, deoarece asociază achizițiile cu anumiți clienți. Fără această identificare, magazinul vede bonurile, dar nu înțelege întotdeauna cine a revenit și cine a cumpărat pentru prima dată. După conectarea programului, poți compara, de exemplu:

• cohortele de dinainte și de după lansarea bonusurilor;
• clienții cu și fără card digital;
• cumpărătorii care au primit un bonus de bun venit;
• condiții diferite de cashback;
• clienții veniți din diferite canale publicitare.

În Loyallyst, istoricul achizițiilor și activitatea clienților sunt colectate într-un singur sistem, astfel încât nu mai trebuie să combini manual zeci de foi de calcul. Poți vedea mai repede ce grupuri revin mai des și după ce schimbări retenția a crescut cu adevărat.

Analiza cohortelor nu răspunde în locul tău la întrebarea „ce trebuie să facem în continuare?”. În schimb, arată foarte bine unde să cauți răspunsul. Dacă noii clienți încep să revină mai des după conectarea programului de loialitate, acest lucru va fi vizibil în cohortele următoare. Dacă efectul dispare după câteva luni, și acest lucru se va vedea. Pe baza acestor date, este mult mai simplu să decizi ce mecanism să păstrezi, pe care să îl modifici și la care să renunți.