उत्पाद विश्लेषण ( शुरू ) पर लेखों की एक श्रृंखला जारी
पिछले लेख में, मैंने राजस्व विश्लेषण में भाग लिया और इसे 2 घटकों में विभाजित किया - एमआरपीयू और ग्राहकों की संख्या। आज हम विश्लेषण में आगे के चरणों पर विचार करेंगे और इसे घटकों, ग्राहकों की संख्या और उनकी गतिशीलता में विघटित करेंगे।
अब सामान्य विश्लेषण योजना इस प्रकार है:
कोहोर्ट विश्लेषण आपको ग्राहक आधार में रुझानों की व्याख्या करने की अनुमति देता है और ग्राहकों को बनाए रखने और वापस करने के लिए बिक्री फ़नल और क्रियाओं में एक प्रत्यक्ष पुल को बढ़ाता है।
कोहोर्ट विश्लेषण क्या है? यह उनके "आगमन" की तारीखों के अनुसार ग्राहकों का अपघटन है। विभिन्न उत्पादों के लिए, यह विभिन्न घटनाएँ हो सकती हैं, उदाहरण के लिए:
- पहली खरीद
- हस्ताक्षरित सदस्यता सेवा अनुबंध
- डाउनलोड किए गए आवेदन में सजी हुई सेवा।
- एक व्यक्तिगत खाते में पैसे की पहली जमा राशि
यह सब आपके दृढ़ संकल्प पर निर्भर करता है जब आप समझते हैं कि आपके पास एक ग्राहक है। आय की प्राप्ति के क्षण या कुछ भुगतान करने के लिए दायित्वों के ग्राहक पर उपस्थिति से जुड़ा होना सबसे तर्कसंगत है। हालांकि प्रत्येक उत्पाद की अपनी विशेषताएं हो सकती हैं और ग्राहक को पहले से ही माना जा सकता है, जिन्होंने पैसे जमा किए बिना किसी तरह के अनुबंध पर हस्ताक्षर किए।
यदि हम सभी ग्राहकों को उनके आगमन की तारीखों के अनुसार तोड़ते हैं, तो उन्हें महीनों (या सप्ताह, दिनों, विशिष्ट ग्राहक जीवन चक्रों के आधार पर) समूह दें और उन ग्राहकों की संख्या की गणना करें जो अभी भी ग्राहक बने हुए हैं (अभी भी भुगतान कर रहे हैं, अनुबंध समाप्त नहीं किया है), हमें मिलेगा कुछ इस तरह:
विश्लेषण की सादगी के लिए, अपनी शुरुआत की तारीखों में करीब रहने वाले सहकर्मियों को अक्सर संयुक्त किया जाता है ताकि आरेख नूडल्स की तरह न दिखे।
मेरे उदाहरण में, ग्राहक अधिग्रहण के साथ, सब कुछ ठीक है और नए ग्राहकों को आकर्षित करके ग्राहक आधार बढ़ रहा है। इसी समय, कुछ बिंदु पर, पुराने ग्राहकों को वापस करना संभव है (हम देखते हैं कि अवधि के अंत तक सबसे पुराना कोहर्ट बढ़ता है)।
कोहोर्ट विश्लेषण में, हमारे पास कई महत्वपूर्ण व्युत्पन्न विशेषताएं हैं जो निम्नलिखित पर ध्यान देने योग्य हैं:
- नए कॉहोर्ट्स का आकार ग्राहकों को आकर्षित करने के आपके प्रयासों का प्रत्यक्ष लक्षण है। नए ग्राहक नए ग्राहक बनते हैं
- कोहोर्ट क्षय दर औसत मूल्य है जिसके साथ आपके नए ग्राहक समय के साथ कम होते जाते हैं क्योंकि उनके जीवन काल में वृद्धि होती है। आमतौर पर यह वह प्रतिशत होता है जिसके द्वारा जीवन की अवधि में कोहोर्ट कम हो जाता है।
- "पुराने" कॉहर्ट्स के आयाम। जिन ग्राहकों को आप अब नया नहीं मानते हैं, उन्हें आमतौर पर "पुराने" कॉहोर्ट में रखा जाता है। ये वे लोग हैं जो सिद्धांत रूप में आपके नियमित ग्राहक होने चाहिए। सबसे अधिक बार, यह कॉहोर्ट राजस्व के थोक और संख्या में सबसे बड़ा बनाता है। "पुराने कॉहोर्ट" के आकार की गतिशीलता एक उत्पाद के रूप में आपकी संभावनाओं को निर्धारित करती है। "पुराने कॉहोर्ट" या उसके ठहराव की कमी एक घंटी है जो आपको उत्पाद के साथ बिक्री या वफादारी के साथ समस्या है।
मैं यह नोट करना चाहता हूं कि आमतौर पर ग्राहक का कोई "जीवनकाल" नहीं होता है, क्योंकि सबसे अधिक बार और आखिरी बार, वे सिर्फ कम और कम ग्राहक होते हैं। इस अर्थ में, "जीवन काल" शब्द का रोजमर्रा का अर्थ यह है कि यह कोहट के पतन की गलत व्याख्या है। यदि हम "औसत जीवन" के 3 महीने की बात करते हैं, तो यह समझना सही नहीं है कि आपके पास 3 महीने के बाद कोई ग्राहक नहीं बचा है। "औसत जीवन" शब्द का उपयोग कुछ गणितीय चाल बन जाता है। तथ्य यह है कि कोहर्ट का पतन ग्राहकों में कमी की दर को ठीक करता है। और आप इस गति को शब्दों में अनुवाद कर सकते हैं: मैं 3 महीने में 50% खोह खो देता हूं। या इससे भी कठिन - मैं 12 महीनों में 95% कोहोर्ट खो देता हूं। लेकिन यह संभव है कि पूरे कॉहोर्ट के नुकसान की विशिष्ट अवधि को वर्षों तक बढ़ाया जाएगा। इसलिए, अपने विश्लेषण में स्पष्ट करना अच्छा है कि आप किस मीट्रिक का उपयोग करना चाहते हैं।
“Y% के लिए Y अवधियों” का उपयोग करना मीट्रिक एक दूसरे के साथ सहवास की गुणवत्ता की तुलना करने के लिए एक अच्छा मात्रात्मक तरीका है। तथ्य यह है कि कोई भी कोहोर्ट एक छोटा "प्रयोग" है। प्रत्येक कॉहोर्ट में लोग मिलते हैं और खरोंच से आपके उत्पाद से परिचित होते हैं। और सहकर्मियों की ऐतिहासिक पूर्वव्यापीता ऑनबोर्डिंग के संबंध में आपकी सफलताओं और असफलताओं को दिखाती है, और फिर प्रतिधारण / मंथन के संबंध में। यदि आप वाई के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विधिपूर्वक प्रयास करते हैं, तो इसका मतलब है कि आप उत्पाद और ग्राहक संबंधों को अच्छी तरह से विकसित कर रहे हैं। सामान्य तौर पर, यह स्वाद का मामला है, आप या तो "औसत जीवन काल" के साथ काम कर सकते हैं, जिस अर्थ में मैंने इसे ऊपर इंगित किया है, या कॉहोर्ट क्षय के प्रतिशत का उपयोग करें।
सहकर्मियों को देखने का एक और अच्छा तरीका ग्राहक आधार प्रवाह का विश्लेषण करना है। यह सहकर्मियों में डेटा का एक अधिक दृश्य दृढ़ीकरण है। हम अपने सहकर्मियों और उनकी गतिशीलता को इस प्रकार से जोड़ते हैं:
- समीक्षाधीन अवधि में कितने नए ग्राहक आए (सिर्फ नए साथी)
- रिपोर्टिंग अवधि में कितने पुराने ग्राहक वापस आ गए (पुराने साथियों से फिर से शुरू हुए संबंध)
- वर्तमान डेटाबेस में कितने ग्राहक हैं (और रहते हैं)
- कितने ग्राहकों ने पुराने साथियों को छोड़ दिया
यह चित्र स्पष्ट रूप से ग्राहक आधार के अंतर्वाह और बहिर्वाह के संतुलन को दर्शाता है। और अगर आपका बहिर्वाह प्रवाह से अधिक है, तो आप तुरंत समझ जाते हैं कि आपको समस्या है।
इस उदाहरण में, ग्राहक प्रवाह का संतुलन जोरदार प्रवाह की दिशा में है और इसलिए ग्राहक आधार तेजी से बढ़ रहा है।
क्या हम ग्राहकों को सहवास में अपघटन देता है:
- हम देख सकते हैं कि हमारा ग्राहक आधार कितनी जल्दी अपडेट हो गया है, उसमें कितने "नए लोग" हैं, और क्या "पुराने" हैं।
- यदि ग्राहक आधार का आधार पुराने लोग हैं और आपके नए ग्राहक प्रति माह आधार को 1% देते हैं, तो वर्ष के अंत तक ग्राहक की 50% वृद्धि की उम्मीद करना किसी तरह अजीब है। आपको या तो आने वाले ग्राहक प्रवाह को बढ़ाना होगा (जो आमतौर पर आसान है) या पहले से खोए हुए ग्राहकों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा लौटाएं (जो आमतौर पर अधिक कठिन है)।
- यदि आपके ग्राहकों का जीवन काल कम है और आपके पास लगभग कोई "पुराना" जमा नहीं है, तो इसके विपरीत इसका मतलब है कि पुराने लोगों के संबंध में आपके प्रयास पृष्ठभूमि में होने चाहिए। और आपको ग्राहक के जीवन को बढ़ाने, आगे बढ़ने या आने वाली धारा को जारी रखने के लिए काम करने की आवश्यकता है।
- कोहोर्ट विश्लेषण आपको अपनी अर्थव्यवस्था की भविष्य की स्थिति का अनुमान लगाने और सवाल का जवाब देने का अवसर देता है "क्या आप योजना को पूरा कर सकते हैं, अगर क्षय की समान दरों पर, आप 2 बार ग्राहक अधिग्रहण बढ़ाएंगे?"
- हम कोहार्ट क्षय दर की तुलना करके ग्राहकों को आकर्षित करने और बनाए रखने के हमारे प्रयासों की सफलता को निर्धारित कर सकते हैं।
- विश्लेषण के परिणामों के आधार पर, आप समझ सकते हैं कि ग्राहक आधार (आकर्षण, प्रतिधारण, "जीवन काल", आदि) के संबंध में उत्पाद में समस्या कहां है।
मैंने पहले ही ध्यान दिया है कि जब हम सभी औसत के विश्लेषण पर हैं। लेकिन आपके ग्राहक आधार में अलग-अलग खंड और क्लस्टर हो सकते हैं। यदि आप अपने ग्राहक आधार को सेगमेंट और क्लस्टर करते हैं तो आपका कॉहोर्ट विश्लेषण और भी अधिक उत्पादक बन जाएगा।
लेख के अगले दो में मैं ग्राहक आधार की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए भविष्य में कोहोर्ट विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने और भविष्य में कोहर्ट्स पर पूर्वानुमान लिखूंगा।