Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Любой здравомыслящий бизнесмен готов вкладывать деньги в рекламу, только при условии если эти деньги возвращаются с какой-то прибылью. Чем больший объем продаж мы получаем с какого-то рекламного канала, тем больше надо смещать общий рекламный бюджет в сторону этого канала. Интернет-маркетинг хорош тем, что здесь намного проще и точнее осуществляются измерения и расчеты в отличие от классического маркетинга. Поэтому на выходе мы всегда имеем точную картину насколько хорошо отбиваются наши вложения в этот инструмент.

Заморская аббреввиатура ROI как раз и является тем коэффициентом, который отражает насколько отбиваются вложения в рекламу.

ROI (Return on Investment) – коэффициент окупаемости инвестиций. Этот показатель является одним из основных способов измерения эффективности ваших вложений.

Сколько денег в среднем приносит один покупатель? Ответить на этот вопрос не так просто, как может показаться.

Если вы разделите общую выручку на количество клиентов, то в расчет попадут как старые покупатели, которые покупали несколько раз, так и новые, которые не заказали ни разу.

Например, в закрытых шоппинг-клубах, от регистрации до покупки часто проходит несколько месяцев. Поэтому делить количество месячных регистраций на выручку за тот же период нет смысла — деньги принесли другие пользователи.

Есть элегантное решение этой задачи. Возьмите клиентов, которые зарегистрировались, например, в январе прошлого года. Посчитайте сколько покупок и какую выручку приносила эта группа от месяца к месяцу до текущего момента.

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Сложите выручку по месяцам и получите ценность группы. Разделите итоговую выручку на количество людей в группе и получите среднюю ценность каждого клиента с учетом повторных покупок. Повторите расчеты для тех, кто зарегистрировался в феврале, марте и последующих месяцах.

Обратите внимание, мы формируем группы по временнóму признаку — месяцу регистрации. В экономике, также в медицине и социологии, такие группы людей называют когортами, а метод — когортным анализом.

Когортный анализ на практике

Прогнозируйте окупаемость рекламы

Представьте ситуацию. Вы купили показы банера. Прошла неделя, звонит менеджер и спрашивает, будете ли продлевать. Вы заглядываете в аналитику и видите, что сейчас ROI банера всего 30%. Кажется, продлевать рекламу не стоит. Но что, если люди будут возвращаться и покупать? Решение нужно принимать сейчас.

Анализ когорт поможет с высокой вероятностью предсказать окупится реклама в будущем или нет. Посмотрите каким был ROI прибыльного рекламного источника на первой неделе. Например, в Дарбери, средний ROI источника на первой неделе был 25%. Так что сайт с вашим банером показывает даже лучший результат.

Давайте посмотрим на картинку. Мы анализируем ROI кампании VK Campaign 3 источникаVkontakte. Я обвел красным значения ROI для каждой когорты на первой неделе. Обратите внимание, что даже когорта с начальным ROI 18% в итоге окупилась, хоть и на пятой неделе.

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Моменты окупаемости обозначены зелеными точками. Заметьте, что пять когорт из восьми переходит рубеж в 100% на третьей неделе. Это дает нам основание ожидать того же поведения для двух нижних — самых новых когорт.

Помимо ROI, по когортам сравнивают retention — количество вернувшихся на сайт людей, количество повторных заказов, конверсии и так далее. Выберите важную для вас метрику и наблюдайте как она меняется на одном временном промежутке от когорты к когорте.

Измеряйте влияние ваших действий на продажи

Это особенно актуально для больших магазинов, где одновременно появляются новые товары, заканчиваются старые, улучшается сайт, запускаются новые рекламные источники. Представьте, что в прошлом месяце вы запустили новый дизайн сайта и новую рекламную кампанию. Продажи выросли. Благодаря дизайну или рекламе?

Можно, конечно, измерить конверсию — разделить количество покупок на количество посетителей. Но это будет неточно: на конверсию влияют и удобство сайта, и качество трафика. Так что она могла изменится или не изменится по обеим причинам.

Решение. Реклама влияет на новых посетителей сайта, а изменение продукта — на всех. Сравните конверсию разных когорт. Если она увеличилась или уменьшилась для всех когорт — это влияние сайта. Если только для последней, самой новой когорты — это реклама.

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Измеряйте здоровье бизнеса

Доля повторных заказов показывает состояние бизнеса. Если постоянные клиенты приносят вам от 30% выручки и более — это хороший показатель. Кроме того, когорты показывают есть ли у вас преданные клиенты и как их много. Если замечаете, что когорты стали быстрее «умирать» — люди перестали возвращаться — возможно, стоит обратить внимание на качество сервиса или ассортимент.

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Делаем когортный анализ вручную

Шаг 1. Соберите данные. Когорты формируют на основе любого события, но в маркетинге чаще используют дату первого захода на сайт, дату регистрации, дату первой покупки. Попросите программиста или самостоятельно выгрузите данные из базы данных вашего магазина в в формате: Дата регистрации пользователя — Дата покупки — Номер заказа — Выручка.

Шаг 2. Загрузите данные в Excel. Google Docs и Apple Numbers тоже подходят. Постройте сводную таблицу. Строки таблицы — даты регистрации. Колонки — даты покупок. В ячейки вставьте либо количество записей, либо сумму выручки. В итоге каждая строка таблицы будет когортой с шагом в 1 день. В ячейках будет либо количество заказов, либо выручка этой когорты за каждый день.

Шаг 3. Полезно построить график. Для представления когорт подходит stacked area chart — график с областями с накоплением. Или streamgraph, который мы в Oh My Stats называем «удав». Высота всего графика — это суммарная выручка за неделю. Высота каждого сегмента — выручка каждой когорты.

Когортный анализ в маркетинге интернет-магазина

Шаг 4. Анализируйте! :)


Автор: Алексей Куличевский

Источник: blog.ohmystats.com

Автор: Игорь Назаров

Подписаться на новости

Читайте также

13 октября / Комментарии

Data Insight и eBay изучили розничный экспорт товаров через интернет

Data Insight и eBay выпустили совместное исследование, посвященное состоянию рынка экспорта материальных товаров из России. Находясь на стадии становления, рынок уже достиг значительных объемов, а российские товары разных категорий от тысяч продавцов пользуются спросом как в странах ближнего, так и дальнего зарубежья.

далее →

28 сентября / Комментарии

Яндекс раскрыл коммерческие интересы пользователей интернета

Аналитики Яндекса провели исследование и выяснили, какие товары и услуги из всех предложенных в Рекламной Сети интересуют женщин и мужчин разного возраста больше, а какие меньше. Также определили структуру тематических областей, к которым относятся рекламные объявления, — какой вклад в интерес к каждой из них вносят пользователи того или иного пола и возраста.

далее →

22 сентября / Комментарии

Рынок интернет-торговли в России. Итоги первого квартала 2017 года

В первом квартале 2017 года рынок интернет-торговли в России вырос на 14% и составил 240 млрд рублей. По оценкам Ассоциации по результатам 2017 объем рынка составит более 1,150 трлн рублей. Темпы роста рынка немного снизились в первом квартале 2017 года, однако это во многом связано с тем, что первый квартал – это в целом не самый активный с точки зрения покупателей период, а также с успешным 1 кварталом 2016 года.

далее →

19 сентября / Комментарии

Что продают и покупают в социальных сетях

Повторное потребление – тренд, который активно растет на протяжении последних трех лет. Группы, посвященные продажам, сохраняют тренд роста даже несмотря на замерший рост соцмедиа в среднем, говорится в исследовании аналитического центра Brand Analytics

далее →

19 сентября / Комментарии

Обсуждение с экспертами августовских новостей в e-commerce

Обсуждаем с экспертами новости и события прошедшего месяца в электронной торговле. Мнения экспертов о технологиях, логистике, налогах и маркетинге в e-commerce

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook