En kohorteanalyse af Shopify-kunder samler kunder efter et fælles startpunkt, for eksempel måneden for deres første køb, og følger deres adfærd derefter. Den kan afsløre forskelle, som et gennemsnit for hele butikken skjuler. Sammenlign den samme tid efter start for hver gruppe: En kohorte, der har haft seks måneder til at købe igen, kan ikke vurderes retfærdigt over for en, der kun har haft to.
Vælg et tydeligt starttidspunkt
Almindelige valg er måneden for det første køb eller tilmeldingsperioden. Brug den samme definition hele vejen gennem analysen, og ændr den ikke undervejs. Notér særlige forhold som et stort introduktionstilbud eller en usædvanlig produktlancering.
Brug kundedata og segmenter i Sendvio til at organisere de grupper, du pålideligt kan identificere. Udled ikke detaljerede motiver fra et kohortenavn. »Første køb i november« er et faktum; »køber kun på tilbud« er en stærkere påstand, som kræver mere dokumentation.
Fastlæg kohorten én gang, og behold startgruppen
For en kohorte baseret på første køb skal du notere, hvilken kvalificerende ordre der tæller som det første køb, og hvordan annulleringer eller tilbagebetalinger påvirker definitionen. Behold det oprindelige kundetal synligt. Hvis du ændrer startgruppen efter at have set resultaterne, kan en svag kohorte se stærkere ud, blot fordi ubelejlige data er fjernet.
Tilføj kontekst som hovedkategori, kilde til kundetilgang eller tilbud, men gør ikke grupperne så små, at hver sammenligning kun rummer ganske få personer. Begynd med det spørgsmål, du skal besvare, og brug kun de skel, der hjælper med at fortolke svaret. En månedsangivelse forklarer ikke i sig selv, hvorfor kunderne handlede forskelligt.
Brug pålidelige kunde- og ordredata, og eksportér og analysér dem gennem en egnet proces, hvis det er nødvendigt. Gå ikke ud fra, at et segmentnavn automatisk indeholder alle de historiske oplysninger, som en kohorteanalyse kræver.
Giv hver gruppe lige lang tid
En gruppe, der startede for seks måneder siden, har haft større mulighed for at købe igen end en, der startede i sidste uge. Sammenlign resultaterne efter den samme forløbne tid, for eksempel et fast antal dage efter det første køb.
Brug tydelige målinger: andelen med et andet køb, tiden til næste ordre, omsætning pr. kunde i startgruppen eller relevant engagement. Behandl returneringer og annulleringer ens. Adskil produktkategorier, hvis deres normale genkøbscyklus er meget forskellig.
Sammenlign samme tidsrum efter start
Antag, at januarkohorten har 200 førstegangskunder, hvoraf 40 køber igen inden for 60 dage. Det giver en andel på 20 procent for et andet køb efter denne definition. En februarkohorte med 300 førstegangskunder har 45 kunder, der køber igen inden for de samme 60 dage, altså 15 procent. Vis antal sammen med procenterne, og overvej usikkerheden, før du betragter forskellen som stabil.
En gruppe, der først kom til for 20 dage siden, kan endnu ikke vurderes efter 60-dagesmålingen. Lad resultatet stå som ufuldstændigt, eller sammenlign en tidligere periode, som alle grupper har gennemført. Markér ikke kunder som kunder uden genkøb, alene fordi de endnu ikke har haft samme mulighed for at vende tilbage.
Omsæt mønstret til et nyttigt spørgsmål
Hvis én kohorte vender sjældnere tilbage, så undersøg løftet ved kundetilgangen, produktopoplevelsen og den efterfølgende kunderejse. Antag ikke, at velkomstmailen skabte forskellen, hvis produkterne eller rabatvilkårene også ændrede sig.
Brug resultatet til at planlægge en afgrænset forbedring, og følg derefter den næste sammenlignelige gruppe. Kohorteanalyse er værdifuld, fordi den holder timing og kontekst synlige. Den skal hjælpe dig med at finde steder, hvor kundeoplevelsen kan forbedres, ikke gøre enhver forskel til en sikker forklaring uden dokumentation.
Undersøg forskelle med den forretningsmæssige kontekst intakt. En stor rabat, en udsolgt vare, et nyt produktsortiment eller langsommere levering kan ændre kohortens oplevelse. Hvis flere forhold ændrede sig, isolerer resultatet ikke velkomstmailen eller et andet enkelt kontaktpunkt. Brug mønstret til at vælge en fokuseret undersøgelse eller en fremtidig test.
Når det er relevant, så se på mere end andelen med et andet køb: tid til genkøb, omsætning eller dækningsbidrag pr. kunde i startgruppen, returneringer og tilbagevendende supporttemaer kan give et mere nuanceret billede. Den praktiske konklusion bør pege på en oplevelse, der kan forbedres, som tydeligere vejledning efter første brug eller et bedre tidspunkt for genopfyldning. Kohorter hjælper dig med at sammenligne fair over tid, men gør ikke i sig selv en beskrivende forskel til en forklaring på årsagen.