وقتی صحبت از SaaS و متریک‌های آن می‌شود، تجزی و تحلیل کوهورت یکی از جذاب‌ترین موضوعات است. تقریباً در همه کسب و کارها، مقایسه گروهی از مشتریان در ارزیابی پیشرفت شرکت می‌تواند بسیار مفید باشد. کارآفرینان و مالکان کسب و کار همانطور که نحوه رفتار گروه‌های مختلف را در یک دوره زمانی استاندارد تجزیه و تحلیل می‌کنند، می‌توانند به الگوهایی برسند و از آن اطلاعات برای شناسایی بهتر مشکلات، برآورده کردن نیازهای مشتریان و طراحی استراتژی‌های تعامل استفاده نمایند.
آیا مشتریانی که ماه گذشته به شما پیوسته‌اند، متفاوت از مشتریانی عمل می‌کنند که که دو ماه پیش ثبت‌نام کرده‌اند؟ آیا کاربرانی که به تخفیف یا تبلیغات پاسخ داده‌اند رفتاری متفاوت از مشتری‌هایی که قیمت کامل را پرداخت کرده‌اند از خود نشان می‌دهند؟
تجزیه و تحلیل کوهورت به این قبیل سؤالات پاسخ می‌گوید و به شرکت اجازه می‌دهد تا الگوهای واضحی را در بین گروه‌های مختلف مشتریان شناسایی کند. این ابزار بهترین راه برای درک واقعی چگونگی تکامل اشتراک‌های شما در طول مدت اعتبارشان است. تجزیه و تحلیل کوهورت شما را از دردسرهای رایج ساعت‌ها سر و کله زدن با مقادیر و متغیرها در اکسل رها می‌کند.
تجزیه و تحلیل کوهورت چیست؟
در SaaS، از تحلیل کوهورت برای مشاهده اتفاقاتی که برای گروهی از مشتریان، که در یک دوره زمانی خاص به جمع مشتری‌های شرکت اضافه شده‌اند، استفاده می‌شود. سپس نحوه رفتار گروه‌های مختلف (کوهورت) در طول زمان را ارزیابی می‌کنند.
در واقع می‌توان گفت که تجزیه و تحلیل کوهورت، که می‌توان در فارسی آن را «تجزیه و تحلیل هم‌دستگی» نیز ترجمه کرد، نوعی تجزیه و تحلیل رفتاری است که در درجه اول با تقسیم کردن مشتریان به گروه‌های مرتبط شناسایی می‌شود تا درک بهتری از رفتار آنها به دست آید.
تجزیه و تحلیل هم‌دستگی یک ابزار بسیار مفید برای کسب و کار است. این ابزار بر اساس دسته‌بندی مشتریان بر اساس الگوریتم‌های خاصی مثل مدت عضویت، شروع عضویت (مثلاً عید نوروز، اول پاییز و…)، رفتار و عادت‌های خرید و… عمل می‌کند. به طور دقیق‌تر، کوهورت یک دسته از مشتریان است که در یک دوره زمانی خاص دارای یک ویژگی مشترک هستند. پارامترهای این گروه عموماً بر اساس سؤالی که می‌خواهید تجزیه و تحلیل کوهورت به آن پاسخ دهد، و معیارهایی که تعیین می‌شوند، انتخاب می‌گردند.
یک گروه، دسته یا کوهورت، به معنای کلی می‌تواند هر گزاره‌ای باشد. حتی گزاره‌ای که به اندازه «افراد متولد سال ۱۳۶۰ که دچار کوررنگی هستند» تصادفی باشد. با این حال، برای اهداف تجزیه و تحلیل هم‌دستگی کسب و کار، گروه‌ها معمولاً از کاربرانی تشکیل می‌شوند که اقدامات خاصی را در یک بازه زمانی انتخابی انجام داده‌اند. مثلاً برای دیجی‌کالا، دانلود برنامه دیجی‌کالا بین اول اسفند تا اول فروردین می‌تواند یک گزاره مناسب جهت تجزیه و تحلیل رفتار مشتریانی باشد که این کار را در آن بازه زمانی انجام داده‌اند. جستجو و یافتن محصول از طریق رسانه‌های اجتماعی در یک هفته معین می‌تواند یک عامل دیگر برای ایجاد یک دسته جدید از مشتری‌ها باشد.
در تجزیه و تحلیل کوهورت، تعیین محدوده زمانی یک پارامتر کلیدی است. مشتری‌هایی که بر اساس رفتارشان، اما بدون پارامتر زمانی دسته‌بندی می‌شوند ، سگمنت نامیده می‌شوند نه کوهورت.
حتماً بخوانید: SaaS چیست و پارامترهای آن کدامند؟
تجزیه و تحلیل کوهورت چرا مفید است؟
در یک نگاه ساده می‌توان گفت تجزیه و تحلیل کوهورت به شما امکان می‌دهد تصویر کامل‌تری از نحوه تکامل اشتراک‌هایتان در طول مدت اعتبارشان را ببینید. به جای بررسی اعداد کلی مانند نرخ ریزش، تجزیه و تحلیل هم‌دستگی روشی را ارائه می‌دهد که نرخ ریزش مشتری در طول عمر یک دسته از مشتریانی که در همان دوره زمانی (معمولاً یک ماه خاص) ریزش داشته‌اند را نشان می‌دهد. چنین روشی به شما امکان می‌دهد تا بهتر به سوالاتی مانند این‌ها پاسخ دهید: «در کدام نقطه از طول مدت یک اشتراک، ریزش به بالاترین حد خود می‌رسد؟» یا «آیا ریزش پس از مدتی تثبیت می‌شود؟»
این نوع تحلیل به دلیل خاص بودن اطلاعاتی که ارائه می‌دهد ارزشمند است. این ویژگی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تنها با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوطه، پاسخ سؤالات هدفمند خود را بیابند. تجزیه و تحلیل هم‌دستگی می‌تواند از جنبه‌های گوناکونی برای کسب و کارها مفید باشد.
۱. تشخیص می‌دهید رفتارهای کاربران چگونه بر کسب و کار شما تأثیر می‌گذارد. تجزیه و تحلیل هم‌دستگی به شما امکان می‌دهد ببینید که چگونه اقداماتی که افراد در یک دسته انجام داده‌اند یا انجام نداده‌اند، به تغییر در معیارهای کسب و کار تبدیل می‌شوند.
۲. به درک بهتری از فرایند ریزش مشتری (Churn) می‌رسید. به کمک تجزیه و تحلیل کوهورت می‌توانید داده‌ها را برای ارزیابی فرضیه‌های خود در مورد این که آیا یک اقدام یا ویژگی مشتری منجر به اقدام یا ویژگی دیگری می‌شود، پردازش کنید. به عنوان مثال آیا ثبت‌نام‌های مرتبط با تبلیغات خاص باعث ایجاد ریزش بیشتر می‌شود یا خیر.
۳. ارزش طول عمر مشتری را محاسبه می‌کنید. تجزیه و تحلیل دسته‌ها بر اساس دوره زمانی، مانند گروه‌بندی مشتریان بر اساس ماه ثبت نام، به شما این امکان را می‌دهد تا ببینید که مشتریان در طول زمان چقدر برای شرکت ارزش دارند. سپس می‌توانید این گروه‌ها را بر اساس زمان، بخش و اندازه دسته‌بندی کنید تا ارزیابی کنید کدام کانال‌های جذب به بهترین ارزش طول عمر مشتری (CLV) منجر می‌شوند.
۴. قیف تبدیل خود را بهینه می‌کنید. مقایسه مشتریانی که در زمان‌های معین، به روش‌های مختلف، با شما وارد تعامل شده‌اند با فرایند فروش شما می‌تواند این امکان را بدهد که ببینید چگونه تجربه مشتری در تمام قیف بازاریابی دیجیتال به ارزش مشتریان شما تبدیل می‌شود.
۵. تعامل مؤثرتری با مشتری ایجاد می‌کنید. همانطور که الگوهایی را در نحوه تعامل دسته‌های گوناگون با شرکت، وب‌سایت SaaS و محصول مشاهده می‌کنید، می‌توانید در جهت تشویق همه مشتری‌ها برای انجام کارها و تعامل‌های مختلف به طرزی مؤثرتر، اقدام کنید.
نحوه انجام تجزیه و تحلیل کوهورت
نحوه انجام تجزیه و تحلیل هم‌دستگی بستگی به این دارد که می‌خواهید به چه سؤالی پاسخ دهید. از هر سیستم مدیریت داده‌ای که استفاده می‌کنید، اطلاعات زیر می‌تواند برایتان مفید واقع شود:
- ویژگی‌های دسته: آنچه گروه را تعریف می‌کند؛
- معیار پذیرفته‌شدن: عملی که باعث ورود به گروه می‌شود؛
- معیار بازگشت: چیزی که می‌خواهید در مورد آن بدانید؛
تجزیه و تحلیل کوهورت SaaS – مثال ۱
برای مثال تجزیه و تحلیل کوهورت SaaS، فرض کنید که شما یک توسعه‌دهنده بازی موبایل هستید و می‌خواهید تعیین کنید که آیا کاربران دستگاه‌های iOS در سه ماهه گذشته سودآوری بیشتری نسبت به کاربران دستگاه‌های اندرویدی داشته‌اند یا خیر. از آنجایی که تا این لحظه از منابع یکسانی برای تبلیغ برنامه در هر دو پلتفرم استفاده شده است، تصمیم می‌گیرید با مقایسه میانگین درآمد هر کاربر (ARPU) بین کاربران دستگاه‌های iOS و دستگاه‌های اندروید، میزان ارزشمندی کاربران را در هر پلتفرم اندازه‌گیری کنید.
در این مورد، ویژگی‌های گروه‌ها توسط سیستم عامل موبایلی که هر کاربر دارد (iOS یا Android) تعریف می‌شود. معیار پذیرفته شدن برای هر دو دسته کاربران، فعال بودن در ۳ ماه گذشته است. معیار بازگشت برای هر دو ARPU یا همان میانگین درآمد هر کاربر خواهد بود.
فرض کنید معیار پذیرفته شدن به شما می‌گوید که گروه iOS چهارصد هزار نفر کاربر دارد و گروه اندروید پانصد هزار نفر. معیار پذیرفته شدن نشان می‌دهد که گروه iOS دویست هزار کاربر فعال در ۳ ماه گذشته داشته است و گروه اندروید دویست و پنجاه هزار کاربر فعال. معیار بازگشت نشان می‌دهد که گروه iOS دارای ARPU سه دلار است در حالی که این پارامتر برای گروه اندروید ARPU دو دلار است.
از این تجزیه و تحلیل، ممکن است به این نتیجه برسید که کاربران iOS احتمال کمتری برای دانلود بازی دارند اما هر کاربر کمی سود بیشتری نسبت به کاربران اندروید ایجاد می‌کند. بنابراین، ممکن است انتخاب کنید که در ۳ ماه آینده، بخش بیشتری از بودجه بازاریابی شرکت را برای تبلیغ نسخه iOS برنامه اختصاص دهید.
تجزیه و تحلیل کوهورت SaaS – مثال ۲
به عنوان مثالی دیگر فرض کنید شما یک برنامه ردیابی زمان مبتنی بر فناوری ابری دارید. ماه دسامبر است و شما می‌خواهید نرخ حفظ مشتریانی را که از دو کمپین بازاریابی مجزا به دست آورده‌اید مقایسه کنید: آنهایی که بعد از یک کمپین ایمیل خودکار در ماه آوریل ثبت نام کرده‌اند و کسانی که در ماه می و طی کمپین Google Adwords ثبت نام کردند.
ویژگی‌های دسته‌های شما با کمپین بازاریابی منتسب به مشتری جدید (ایمیل یا ادوردز) تعریف می‌شود. معیار پذیرفته شدن برای هر دو، انجام عمل ثبت نام است. معیار بازگشت برای هر دو دسته مشتری، وضعیت ثبت نام (فعال یا غیرفعال) در دسامبر خواهد بود.
فرض کنید معیارپذیرفته شدن به شما می‌گوید که گروه ایمیل ۲۰۰ مشتری دارد در حالی که گروه Adwords دارای ۳۰۰ مشتری است. معیار بازگشت نشان می‌دهد که گروه ایمیل دارای ۱۰۰ مشتری فعلی باقیمانده در ماه دسامبر است، در حالی که گروه Adwords دارای ۲۵۰ مشتری است. نرخ‌های حفظ ۵۰ درصد برای کسانی که از کمپین ایمیل ثبت نام کرده‌اند و ۸۳ درصد برای کسانی است که در کمپین Adwords ثبت نام کرده‌اند.
از این تجزیه و تحلیل می‌توانید نتیجه بگیرید که نرخ حفظ مشتریانی که در کمپین Adwords ثبت نام کرده‌اند، به طور قابل توجهی بالاتر از افرادی است که از طریق بازاریابی ایمیلی ثبت نام کرده‌اند. بنابراین، ممکن است انتخاب کنید که کمپین‌های بازاریابی آینده را بر روی Adwords متمرکز کنید یا حتی ترکیب دیگری از بازاریابی موتورهای جستجو (SEM) و نمایش استراتژی‌های بازاریابی را برای تجزیه و تحلیل آینده آزمایش کنید.
اکنون با این اطلاعات می‌توانید این تحلیل را به داده‌های دیگر ارجاع دهید تا بفهمید چرا تفاوت بین دسته‌ها تا این حد زیاد است. برای مثال، ممکن است بخواهید همان تجزیه و تحلیل را در گروه‌های ثبت نام فوریه، مارس و جون نیز اجرا کنید، یا ببینید که چگونه افراد در این دسته‌ها چگونه به مشتری تبدیل شده‌اند.
بینش برای رشد آینده
تجزیه و تحلیل کوهورت می‌تواند بینش مفیدی را در مورد این که چه چیزی برای تعامل، تبدیل و حفظ مشتریان بهتر عمل می‌کند، ارائه دهد. این روشی است که صاحبان مشاغل باهوش باید به طور مکرر به آن رجوع کنند، زیرا به کمک آن می‌توانند به سؤالات اساسی و پیچیده در رابطه با پیشرفت و رشد شرکت خود پاسخ دهند.