Poursuite d'une série d'articles sur l'analyse de produits ( début )
Dans un article précédent, j'ai plongé dans l'analyse des revenus et je l'ai divisée en 2 composantes - MRPU et nombre de clients. Aujourd'hui, nous envisagerons de nouvelles étapes de l'analyse et la décomposerons en composants, en nombre de clients et en dynamiques.
Maintenant, le schéma d'analyse générale ressemble à ceci:
L'analyse de cohorte vous permet d'expliquer les tendances de la clientèle et lance un pont direct dans l'entonnoir de vente et les actions pour fidéliser et renvoyer les clients.
Qu'est-ce que l'analyse de cohorte? Il s'agit de la décomposition des clients en fonction des dates de leur "arrivée". Pour différents produits, il peut s'agir d'événements différents, par exemple:
- Premier achat
- Contrat de service d'abonnement signé
- Service payant décoré dans l'application téléchargée.
- Le premier dépôt d'argent sur un compte personnel
Tout dépend de votre détermination lorsque vous considérez que vous avez un client. Il est plus logique de s'attacher au moment de la réception du revenu ou à l'apparition sur le client d'obligations de payer quelque chose. Bien que chaque produit puisse avoir ses propres caractéristiques, le client peut déjà être considéré comme celui qui a signé une sorte de contrat sans déposer d'argent.
Si nous décomposons tous les clients en fonction de leurs dates d'arrivée, les regroupons par mois (ou semaines, jours, selon les cycles de vie typiques des clients) et calculons le nombre de clients qui continuent à être des clients (toujours en train de payer, n'ont pas résilié le contrat), nous obtiendrons quelque chose comme ça:
Pour simplifier l'analyse, les cohortes qui sont proches dans leurs dates de début sont souvent combinées de sorte que le diagramme ne ressemble pas à des nouilles.
Dans mon exemple, avec l'acquisition de clients, tout va bien et la clientèle augmente en attirant de nouveaux clients. Dans le même temps, à un moment donné, il est possible de retourner les anciens clients (nous voyons que la cohorte la plus ancienne augmente à la fin de la période).
Dans l'analyse des cohortes, nous avons un certain nombre de caractéristiques dérivées importantes qui méritent une attention particulière:
- La taille des nouvelles cohortes est une caractéristique directe de vos efforts pour attirer des clients. De nouvelles cohortes se forment à partir de nouveaux clients
- Le taux de décroissance de cohorte est la valeur moyenne avec laquelle vos nouveaux clients diminuent avec le temps à mesure que leur durée de vie augmente. Il s'agit généralement du pourcentage de diminution de la cohorte au cours de la vie.
- Dimensions des "anciennes" cohortes. Les clients que vous ne considérez plus comme nouveaux sont généralement placés dans la "vieille" cohorte. Ce sont des gens qui devraient en théorie être vos clients réguliers. Le plus souvent, cette cohorte constitue l'essentiel des revenus et le plus grand nombre. La dynamique de la taille de «l'ancienne cohorte» détermine vos perspectives de produit. La réduction de la «vieille cohorte» ou sa stagnation est une cloche que vous avez des problèmes avec le produit, avec les ventes ou la fidélité.
Je veux noter qu'il n'y a généralement pas de «durée de vie» du client, car le plus souvent, les cohortes durent et durent, elles ont de moins en moins de clients. En ce sens, le sens quotidien du mot «durée de vie» se révèle être une interprétation incorrecte de l'effondrement des cohortes. Si nous parlons de 3 mois de «durée de vie moyenne», alors ce n'est pas vrai de comprendre qu'il ne reste plus de clients après 3 mois. L'utilisation du terme «durée de vie moyenne» devient une astuce mathématique. Le fait est que l'effondrement de la cohorte caractérise précisément le taux de diminution des clients. Et vous pouvez traduire ce rythme en termes: je perds 50% de la cohorte en 3 mois. Ou encore plus difficile - je perds 95% de la cohorte en 12 mois. Mais il est possible que la durée typique de perte de la cohorte entière soit étendue à des années. Par conséquent, il est bon de préciser dans vos analyses quelle statistique vous souhaitez utiliser.
L'utilisation de la mesure «X% pour les périodes Y» est un bon moyen quantitatif de comparer la qualité des cohortes les unes avec les autres. Le fait est que toute cohorte est une petite "expérience". Les membres de chaque cohorte se rencontrent et se familiarisent avec votre produit à partir de zéro. Et la rétrospective historique des cohortes montre vos succès et vos échecs par rapport à l'intégration, puis par rapport à la rétention \ churn. Si vous vous efforcez méthodiquement d'améliorer les performances de Y, cela signifie que vous développez bien les relations produit et client. En général, c'est une question de goût, vous pouvez soit opérer avec une «durée de vie moyenne» au sens où je l'ai indiqué plus haut, soit utiliser le pourcentage de décroissance de cohorte.
Une autre bonne façon d'examiner les cohortes consiste à analyser les flux de clientèle. Il s'agit d'une convolution plus visuelle des données dans les cohortes. Nous connectons nos cohortes et leur dynamique comme suit:
- Combien de nouveaux clients sont arrivés au cours de la période de référence (seulement de nouvelles cohortes)
- Combien d'anciens clients sont revenus au cours de la période de référence (les clients d'anciennes cohortes ont ensuite repris leurs relations)
- Combien de clients figurent dans la base de données actuelle (étaient et restent)
- Combien de clients ont quitté d'anciennes cohortes
Cette image montre clairement l'équilibre des entrées et sorties de la clientèle. Et si votre sortie est supérieure à l'entrée, vous comprenez immédiatement que vous avez des problèmes.
Dans cet exemple, l'équilibre des flux clients est fortement orienté vers les entrées et donc la base de clientèle croît rapidement.
Ce qui nous donne la décomposition des clients en cohortes:
- Nous pouvons voir à quelle vitesse notre base de clients est mise à jour, combien de «nouveaux arrivants» y sont, et quels «anciens» y sont.
- Si la base de la clientèle est constituée de personnes âgées et que vos nouveaux clients donnent 1% à la base par mois, il est en quelque sorte étrange de s'attendre à une croissance de la clientèle de 50% d'ici la fin de l'année. Vous devez soit augmenter le flux de clients entrants (ce qui est généralement plus facile), soit renvoyer une partie importante des clients précédemment perdus (ce qui est généralement plus difficile).
- Si la durée de vie de vos clients est courte et que vous n'avez presque pas d'accumulation de «vieux», cela signifie au contraire que vos efforts vis-à-vis des personnes âgées doivent être en arrière-plan. Et vous devez travailler pour augmenter la durée de vie du client, surboaring ou continuer à augmenter le flux entrant.
- L'analyse de cohorte vous donne la possibilité de prédire l'état futur de votre économie et de répondre à la question "Pouvez-vous réaliser le plan, si aux mêmes taux de décroissance, vous augmenterez l'acquisition de clients de 2 fois?"
- Nous pouvons quantifier le succès de nos efforts pour attirer et fidéliser les clients en comparant les taux de décroissance des cohortes.
- Sur la base des résultats de l'analyse, vous pouvez comprendre où se situe le problème dans le produit par rapport à la clientèle (attraction, rétention, "durée de vie", etc.)
Je l'ai déjà remarqué alors que nous sommes sur l'analyse de toutes les moyennes. Mais votre clientèle peut avoir différents segments et clusters. Votre analyse de cohorte deviendra encore plus productive si vous segmentez et regroupez votre clientèle.
Dans les deux prochains articles, j'écrirai sur la préparation des données pour l'analyse de cohorte et sur les prévisions de cohortes dans le futur pour prédire la dynamique de la clientèle.