コホート分析とは何ですか？

会社のWebサイトまたは他のインターネットサイトでの顧客の行動の分析は、多くの貴重な情報を提供します。ただし、主要な指標と同様に、オーディエンスは異なります。すべてを一度に分析しようとすると、混乱して誤ったデータを取得する可能性があります。経験豊富なアナリストは、コホート分析を使用して貴重なデータを収集します。これについては、この記事で説明します。

コホート分析とは何ですか？

「コホート分析」の定義を詳しく見てみましょう。 「コホート」の概念は、紀元前2世紀にさかのぼります。彼らはローマ軍の主要な戦術ユニットの1つを指定しました。単語の文字通りの翻訳は、フェンスで囲まれた場所です。



この記事のコンテキストでは、特定の期間（たとえば、7月1日または5日）にアクションを実行したターゲットオーディエンスのセグメントまたは人々のグループを指します。コホートと単純なセグメントを区別するのは時間的な特性であるため、非常に重要です。



ユーザーは、共通の特性、経験、およびタイミングに基づいて1つのグループにグループ化されます。しかし、時間の経過とともに、人々の一般的な属性が大きく変化する可能性があることを理解する必要があります。たとえば、今日クライアントはジンジャーブレッドクッキーを購入し、1週間後に車のリムを注文し、1か月後にボートを購入しました。



マーケティングのコホートは、同種のターゲットオーディエンスを表すものではありません。サイトまたはサービスの新規参入者、通常のユーザー、一時的な訪問者などです。一見、これらは完全に異なるグループのようですが、このツールを使用して、マーケティング担当者はそれらをいくつかのコホートに統合します（ローマ軍は10人で構成されていました）。



たとえば、ユーザーが7月17日にコンテンツ広告からサイトにアクセスし、ウィンドウを購入したとします。一度に3つのグループに含めることができます。

1. コンテキスト広告から来たユーザー。他の顧客獲得チャネルと比較したコンテキストの有効性を判断するのに役立ちます。
2. 7月に窓口を購入したお客様。売上の季節性を判断できます。
3. 商品「窓」のバイヤー。さまざまなターゲットオーディエンスグループから特定の製品の需要を判断するのに役立ちます。

コホート分析の本質は、同じ特性または属性に従って顧客（ユーザー、訪問者）をグループにまとめ、それらの行動を経時的に追跡することです。

コホート分析で何ができますか？

時間の経過に伴うユーザー行動の分析は、広告キャンペーンの有効性に関する貴重な洞察を提供します。特に、LTV、コンバージョン、ROI、維持率、CACなどの主要なビジネス指標に対するさまざまなマーケティングツールの影響を判断することができます。コホート分析を使用して達成されたことの実践からのいくつかの例証的な例を見てみましょう。

広告効果の正確な評価

すべての人がすぐに購入することを決定するわけではありません。誰かが疑っている、誰かが本当に製品が必要かどうかを完全に決定していない、誰かが他の店で代替オプションを検討したい、など。つまり、たとえば、コンテクスト広告から今日来た潜在的なクライアントは、ターゲットを絞ったアクションをすぐに実行できない可能性があります。



販売サイクルが長いため、マーケティング担当者は常に広告チャネルの効果と投資収益率を客観的に評価できるとは限りません。コホート分析を使用する価値の小さな例を見てみましょう。



たとえば、2020年2月に、Yandexでコンテンツターゲット広告を開始しました。 1か月が経過し、最初の結果を分析してROIを計算することにしましたが、結果は100％未満でした。経験の浅いマーケティング担当者は、広告を「ロールアップ」するか、広告を再設計するかを決定します。



しかし、この広告キャンペーンから来た潜在的な顧客をコホートに組み合わせ、数か月後に結果を見ると、完全に異なる数を見ることができます：





一部のバイヤーは決断するのに5か月かかりました！時間の経過に伴うユーザーの行動の追跡により、広告キャンペーンの効果をより正確に評価することが可能になりました。このような「絵」は、販売サイクルが長い会社や高価な製品を持つ会社にとってより一般的です。

忠実な顧客を見つけて維持する

最も忠実な顧客を生み出している広告チャネルを見つけることができます。たとえば、2月から7月までの最初の承認を持つユーザーのコホートを作成し、獲得チャネルに従ってそれをより小さなグループに分割しましょう。次に、毎月、保持率または再購入率に従ってグループを評価します。





このデータにより、忠実な顧客の最適なソースを簡単に特定できます。したがって、私たちは彼らにより多くのお金を投資し続け、忠実な顧客基盤をより速く成長させることができます。



分析は聴衆を「加熱」するポイントを決定するために常に実行されます。たとえば、人気のある情報源の係数の1つが減少し始めました。レターがグループのユーザーに個人割引で送信され（他のアクションは可能です）、係数は再び大きくなります。コホート分析なしでそのようなトリックを高精度で実行することは困難です。

LTVの予測と増加

LTV（ライフタイムバリュー）は、顧客のライフタイムバリューまたは協力期間全体を通じて顧客から受け取った収入です。通常、この指標は共同作業の終了後に計算されます。



しかし、特定の期間（たとえば、1か月間）の個々のコホートのLTVを推定し、その後の期間の指標を予測することを妨げるものはありません。



また、顧客の生涯価値と、広告チャネルを通じて顧客を獲得するコストを比較することもできます。したがって、チャネルの投資回収期間に関する情報を受け取り、どのリソースに投資する価値があるかを理解します。

A / Bテスト

A / Bテストは、アイデアと仮説をテストするために使用されます。たとえば、販売ページのテキストを更新するとします。テストの一環として、2つのオプション（古いコンテンツと新しいコンテンツを使用）を作成し、オーディエンスの一部を更新バージョンに送信して、コンバージョンを評価します。どちらの場合が高いかを確認し、さらにアクションを決定します。



この状況でのA / Bテストの問題は、長期的に予測できないことです。コホート分析は、ギャップをなくすのに役立ちます。テストが終了してから1か月後、更新されたランディングページから最初にサイトにアクセスしたユーザーに関するレポートを作成し、新しいテキストを表示しなかった人々のコホートとメトリックを比較します。





結果として生じる違いは、変換に対する更新されたテキストの実際の影響です。これは、意思決定の長期的な影響を理解するのに役立ちます。

モバイルアプリケーションの有効性の分析

コホート分析は、アプリケーションの新しいバージョンをロールアウトするときに広く使用されます。ユーザーの返品率（保持率）を推定するために使用されます。また、マーケティング担当者はツールを使用して、最も効果的な広告チャネルを分析します。そして、これらはモバイルアプリケーションの研究におけるコホートの使用の唯一の例ではありません。すべては想像力と分析スキルによって制限されます。

コホート分析はどこで使用されますか？

前のセクションでは、ツールの使用例をいくつか説明しましたが、どの領域で最も一般的に使用されていますか？これは主に、顧客数に関係のある企業で役立ちます。ユーザーのチャーンは収益性に最も影響します。



多数の常連客がいるコホート分析や組織の使用を拒否しないでください。彼はマーケティング活動を評価するために派遣され、その結果、広告キャンペーンを改善し、予算を正しく再配分することができます。



一般に、コホート分析の使用はあらゆるビジネスに役立ちます。しかし、さらに、いくつかの最も人気のあるアプリケーションを検討します。

ターゲットクライアントのポートレートの形成

ユーザーに関するさまざまなコホートから情報を収集することにより、時間をかけてターゲットオーディエンスの正確なポートレートを構築できます。ロイヤルティ、季節性、オンラインショッピングの準備状況などの評価 -これにより、誰が製品に興味を示し、ほとんどの場合それを購入するかを理解できます。

コンバージョン増加

多くの場合、分割テストは仮説とアイデアをテストするために使用されます。はい、それは客観的な決定を下すための特定の結果を提供しますが、この点に関するコホート分析はより適切で、より正確なデータを提供します。なぜなら、対象者の異なるグループが考慮されるからです。



A / Bテストも便利なツールですが、1つのインジケーターを評価し、「トレーラー」コホート分析は、さらに2つのパラメーター（時間と場所）に関する情報を引き出します。



たとえば、販売用ランディングページのボタンの最適な色を決定します。分割テストでは、顧客の45％が緑、55％が青をクリックする可能性が高いことが示されています。



コホートを月（時間）と場所で結び、ソチからの潜在的なクライアントは緑色のボタンをクリックしたほうがよいことがわかりました。彼らはすでに青い海の色にうんざりしていて、生涯それを見てきました。



これは、コホート分析を使用して対象者をよりよく理解するための単純ですが明確な例です。より深いデータは、より多くのアイデアを生み出し、ビジネスをより速く成長させるのに役立ちます。

SaaS

クラウドプロジェクトでは、コホート分析を使用して販売サイクルを最適化します。試用期間、試用版、有償のサービスがあるとします。同社の経営陣は、主要な指標である収入と支出を監視しています。コホートは、試用期間と試用版のユーザーで構成されています。



次に、アナリストが作業に参加します。作業者は、有料バージョンに頻繁に切り替える人、選択する料金、特定の期間のユーザーの流出などを決定します。これらはすべて、販売サイクルを最適化し、SaaSサービスの収益を最大化するのに役立つ貴重な情報です。

コホート分析の主要な指標

コホート分析の使い方を学習するとき、分析者は実際の経験を得るためにすべての可能なメトリックを考慮することをお勧めします。しかし、実際の作業では、最大の効率を達成するために、ターゲット（最も重要な）指標に焦点を合わせます。



普遍的なメトリックのセットはありません。リストの選択は、特定の製品およびビジネス業界によって異なります。ただし、ほとんどの場合に考慮されるいくつかの指標があります。

1. コントロールポイント（スティックポイント）。購入金額。その後、顧客は「永続的」カテゴリに移動する可能性が高くなります。
2. アトラクションチャンネル。新しい潜在的な顧客の最も効果的なソースを決定します。
3. ユーザーは製品の試用版から有料版に切り替えます。コホート分析は、「無料」の顧客が「有料」の顧客に変わることが最も多いグループを特定するのに役立ちます。
4. 購入を繰り返します。インジケーターは、ユーザーが製品の品質を気に入っており、将来的に支払う準備ができていることを示します。

アナリストの仕事は、コホート分析を整理し、得られた結果を評価することだけでなく、ターゲット指標を決定することでもあります。特定のビジネスに関係のないメトリックを選択した場合、収集されたデータは役に立たなくなり、組織のパフォーマンスの向上には使用されません。

コホート分析には何が必要ですか？

コホート分析を行う前に、4つのパラメーターが決定されます。

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4. : ROI, Retention Rate, LTV ..

これら4つのパラメーターはコホート分析の柱であり、任意のシステムで作業するときに決定されます。



最初と最後のパラメーターは相互に関連していることに注意してください。属性は、分析されたキーインジケーターの選択後に決定されます。例えば、リピート購入率を評価する場合、特徴として「初回購入」を選択します。



ただし、繰り返しになりますが、各プロジェクトは個別であるため、厳密なフレームワークに身を投じないでください。アナリストは、彼自身の経験、知識、作業ツールに導かれています。



ところで、いくつかの兆候があるかもしれません。コホートは、会社の現在のニーズと今後の分析に従って作成されます。アナリストは、自分に割り当てられたタスクに基づいて、2番目と3番目のパラメータも決定します。

Google Analyticsでコホート分析を行う方法は？

コホート分析を行うのに役立つツールについて話しましょう。初心者に最適なのはGoogle Analyticsです。開始するには、システムページ-> [オーディエンス]-> [コホート分析]に移動します。





上部では、記事の前のセクションで説明した4つの主要なパラメーターを構成できます。



これまでのところ、システムはベータテスト中であり、機能は制限付きで利用可能です。

• コホートは最初の訪問（記号）でのみ形成されます。
• 1つの分析-1つのインジケーター（合計で14）
• コホートサイズ-日、週、月（標準）;
• レポート期間（数日-30日、数週間-12週間、数か月-3か月）（期間を自分で選択することはできません）;
• パラメータでデータをフィルタリングすることはできません。使用できるのはセグメントのみです。

重大な制限にもかかわらず、システムはすでに完全な使用に適しています。ベータテストが終了すると、アナリストはオンラインプロジェクトのコホート分析を自動化して実行できるようになります。



分析されたインジケーターの視覚化も利用できます。プロジェクト設定の下に、すべてのユーザーと3つのグループから選択できるグラフがあります。





私たちの場合、グラフによると、全体的な顧客維持率は1.49％であり、5月31日から6月6日までに初めてサイトを訪問したユーザーのグループでは1.75％であることがわかります。グラフの下には、レポート期間全体の各コホートのデータを含む要約表があります。これは記事の冒頭に示したものと同じですが、ここでは自動的に生成され、Excelの「ペン」では生成されません。



この開発段階では、システムは小規模プロジェクトの分析に適しています。サービスを変更したり、顧客向けのオファーを改善したりできます。顧客維持率を追跡します。それが大きくなれば、正しい決定がなされています。

コホートレポートを編集するにはどのようなサービスがありますか？

コホート分析に関するレポートを生成する他のサービスについて考えてみましょう。それらは多くの広告および分析システムに含まれているため、初心者のアナリストが最適なオプションを選択するのは困難なことがよくあります。AppsFlyer



は、モバイルマーケティング用に（Google Analyticsと比較して）より柔軟な設定を提供します。複数のフィルターを一度にレポートに含めることができるため、より貴重な情報を取得できます。小さなグループの分析に多くの時間を費やさないようにするために、ユーザー数に制限を設けています。 アプリ開発者はAppMetricaとAdjustを使用して、新しいユーザーリターンを分析します。 2番目のサービスでは、レポートに2番目のインジケーター（たとえば、ユーザーあたりのセッション数）を追加できます。









アプリとウェブサイトのコホート分析で人気のあるもう1つのシステムは、キスメトリクスです。特徴的なのは、2つの特性に基づいてコホートを一度に形成できることです。たとえば、サイトを訪問し、1,000ルーブル以上の購入をした顧客。



また、キスメトリクスでは、居住地、トラフィックソースなど、さまざまな基準（時間だけでなく）に従ってグループ化を利用できます。このシステムのレポートの例：





ご覧のとおり、コホートレポートを操作するシステムは多数あります。しかし、この方向性は人気が高まっているだけなので、多くはベータモードで制限付きで作業しています。したがって、大規模なプロジェクトのアナリストは、自動化されていないツールと対話する必要があります。その1つを以下で説明します。

Googleスプレッドシート

ピボットテーブルを使用して、Googleスプレッドシートのデータに基づいてコホートレポートを作成できます。これを行うには、初期データを収集して、次の形式でGoogleスプレッドシートに追加する必要があります。





指定された形式を確認します。最初の列-コホートの形成期間（登録の週）、2番目の列-後続の期間（トランザクションの週）、3番目の列-問題のインジケーターのデータ（購入数）。

ピボットテーブル

ピボットテーブルは、生のデータに基づいてコホートレポートを作成する最も簡単で最速の方法です。ちなみに、このデータは既にGoogleスプレッドシートに追加されているはずです。



目的のデータ範囲を選択し、[データ]タブを開いて、[ピボットテーブル]を選択します。右側に設定パネルが表示されます。





以下の設定を行います。

• 「ストリングス」-登録の1週間。
• 「列」-トランザクションの週。
• 「価値」は購入です。

条件付き書式を適用して、レポートを「読み取り可能」にします。次のピボットテーブルのようなものが得られるはずです。





レポートの作成には数分かかりますが、貴重な情報が豊富に提供されます。次に、アナリストは作業に入り、データを「読み取り」、結論を導き、決定を下します。



コホート分析は、現代のアナリストにとって不可欠なツールです。その使用は、たとえばA / Bテストよりも製品開発のためのより貴重な情報を提供します。しかし、一般的に、コホートの適用範囲は非常に広範囲であり、有能なアナリストはその使用をさまざまなタスクに適合させることができます。



コホート分析を行うのに特別なツールや特別な知識は必要ありません。最新の分析システムのほとんどは、データの収集と報告を自動化しています。アナリストが受信したデータを正しく解釈して製品開発に使用することは残ります。



どの分析システムとも対話できない場合は、Googleスプレッドシートやピボットテーブルなどの利用可能なツールを使用してください。この記事は、彼らの助けを借りてレポートを準備する方法の詳細な説明を提供します。

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