succesul pe termen lung pentru dezvoltatorii de aplicații nu înseamnă doar să-i faci pe cineva să-și descarce aplicația, ci și să-i facă să facă vizite repetate. Pentru a ajunge la propunerea de valoare obligatorie a produsului dvs. de aplicație, trebuie să depășiți valorile de vanitate – cum ar fi numărul de descărcări și chiar utilizatorii activi zilnici (DAU) / utilizatorii activi lunari (MAU) – care măsoară doar creșterea și retenția superficial. Trebuie să săpați mai adânc în aplicația dvs. folosind o metodă –analiza cohortei.,analiza de cohortă este un subset de analiză comportamentală care preia datele dintr-o anumită platformă de comerț electronic, aplicație web sau joc online și, în loc să privească toți utilizatorii ca o singură unitate, îi împarte în grupuri conexe pentru analiză. Aceste grupuri înrudite, sau cohorte, împărtășesc, de obicei, caracteristici sau experiențe comune într-un interval de timp definit.analiza cohortei este un instrument de măsurare a implicării utilizatorilor în timp. Vă ajută să știți dacă implicarea utilizatorilor devine din ce în ce mai bună în timp sau pare să se îmbunătățească doar din cauza creșterii.,analiza cohortei se dovedește a fi valoroasă, deoarece ajută la separarea valorilor de creștere de valorile de implicare, deoarece creșterea poate masca cu ușurință problemele de implicare. În realitate, lipsa de activitate a utilizatorilor vechi este ascunsă de numărul impresionant de creștere a utilizatorilor noi, ceea ce duce la ascunderea lipsei de implicare din partea unui număr mic de persoane.
exemplu de analiză de cohortă
să înțelegem utilizarea analizei de cohortă cu un exemplu-cohortă zilnică de utilizatori care au lansat prima dată o aplicație și au revizuit aplicația în următoarele 10 zile.,
din tabelul de retenție de mai sus – diagramă triunghiulară, putem deduce următoarele
- 1358 utilizatorii au lansat o aplicație pe Jan 26. Reținerea în ziua 1 a fost de 31,1%, reținerea în ziua 7 a fost de 12,9%, iar reținerea în ziua 9 a fost de 11,3%. Așadar, în a 7-a zi după utilizarea aplicației, 1 din 8 utilizatori care au lansat o aplicație pe 26 ianuarie erau încă utilizatori activi în aplicație.
- din toți utilizatorii noi în acest interval de timp (13.487 utilizatori), 27% utilizatori sunt reținuți în ziua 1, 12,5% în ziua 7 și 12,1% în ziua 10.,mai mult, două beneficii principale ale citirii tabelului de cohortă de mai sus sunt:
- durata de viață a produsului (așa cum este descris vertical în tabel) – compararea diferitelor cohorte în aceeași etapă a ciclului lor de viață – putem vedea ce % dintre persoanele dintr-o cohortă revin la aplicație după 3 zile și așa mai departe., Primele luni de viață pot fi legate de calitatea de onboarding experiența și performanța echipa de succes client, și
- utilizatorul viață (după cum este descris orizontal la dreapta tabelului) – vezi relația pe termen lung cu oamenii în orice grup – pentru a stabili cât timp se întorc oamenii și cât de puternică sau cât de valoros ca cohorta este. Acest lucru poate fi probabil legat de ceva precum calitatea produsului, operațiunile și asistența pentru clienți.,oricare ar fi valorile cheie de evaluare pe care le definiți pentru companie, analiza de cohortă vă permite să vizualizați modul în care valorile se dezvoltă pe durata de viață a clientului, precum și pe durata de viață a produsului.analiza de cohortă pentru a îmbunătăți păstrarea clienților Analiza de cohortă implică analizarea grupurilor de persoane, în timp, și observarea modului în care comportamentul lor se schimbă. De exemplu, dacă trimitem o notificare prin e-mail către 100 de persoane, unii pot cumpăra produsul în ziua 1, mai puțin în ziua 2, chiar mai puține în ziua 3 și așa mai departe., Dar, dacă trimitem un alt e-mail persoanelor 100, după câteva săptămâni, vor cumpăra produsul în „ziua 0”, în timp ce primul e-mail trimis ar putea arăta efectul său predominant asupra deciziei de cumpărare.pentru a urmări modul în care utilizatorii se comportă în timp sau cum diferă același comportament pentru diferite cohorte, analiza de cohortă ajută la compararea acestor persoane prin modul / timpul în care au fost dobândite sau prin păstrarea acelor utilizatori în timp.,dar, cum să împărțiți grupul de utilizatori în cohorte pentru analiza cohortei – se poate face în două moduri:
- cohorte de achiziție: împărțiți utilizatorii după momentul în care s-au înscris mai întâi pentru produsul dvs. Pentru utilizatorii aplicației dvs., puteți descompune cohortele dvs. în funcție de zi, săptămână sau lună în care au lansat o aplicație și, prin urmare, urmăriți cohortele zilnice, săptămânale sau lunare.
în acest caz, prin măsurarea reținerii acestor cohorte, puteți determina cât timp oamenii continuă să utilizeze aplicația dvs. din punctul lor de pornire.,
- cohorte comportamentale: împărțiți utilizatorii în funcție de comportamentele pe care le-au (sau nu au) luate în aplicația dvs. într-o anumită perioadă de timp. Acestea ar putea fi orice număr de acțiuni discrete pe care un utilizator le poate efectua – instalarea aplicației, lansarea aplicației, dezinstalarea aplicației, tranzacție sau taxare sau orice combinație a acestor acțiuni / evenimente.
În acest caz, o cohortă poate fi un grup de utilizatori care au făcut anumite acțiuni într-un anumit interval de timp – să zicem, în primele 3 zile de utilizare app. Puteți monitoriza apoi cât timp diferite cohorte rămân active în aplicația dvs. după ce efectuează anumite acțiuni.,să vedem cum puteți utiliza atât cohortele de achiziție, cât și cele comportamentale pentru a determina exact ce fac utilizatorii dvs. și când o fac.
cohortele de achiziție: găsirea momentelor problematice în aplicația dvs.
revizuirea cohortei zilnice de mai sus-care este o cohortă de achiziție.
o modalitate de a vizualiza aceste informații este de a afișa o curbă de retenție, arătând reținerea acestor cohorte în timp. Graficul face incredibil de ușor de dedus atunci când utilizatorii părăsesc produsul.,
această curbă de retenție reflectă imediat o perspectivă importantă – aproximativ 75% dintre utilizatori nu mai folosesc aplicația după prima zi. De la prima picătură mare, un al doilea vioi scădere are loc după ziua a 5 – a sub 12%, înainte de curba începe să nivel off după 7-a zi, lăsând aproximativ 11% din original utilizatori încă activ în aplicație la zi 10.curba de retenție de mai sus indică faptul că utilizatorii nu ajung rapid la valoarea de bază a aplicației, ceea ce duce la drop-off-uri., Prin urmare, este evident să îmbunătățiți experiența de bord pentru a obține utilizatorul la valoarea de bază cât mai repede posibil, sporind astfel reținerea.Astfel, achiziționarea cohortele sunt excelente pentru identificarea tendințelor și atunci când oamenii sunt binevoitoare, dar e greu sa faci perspective acționabile ca – pentru a înțelege de ce au lăsat – care necesită utilizarea unui alt tip de cohorte, de comportament cohorte
Comportamentale Cohorte: Păstrarea Clienților Analiza
Un simplu exemplu de comportament de cohortă poate fi – toți utilizatorii care citesc recenzii inainte de a cumpara un produs., Acest lucru poate răspunde la întrebări interesante, cum ar fi,
- Sunt utilizatorii care citesc recenzii au o rată de conversie mai mare decât cei care nu citesc recenzii, sau
- Sunt utilizatorii mai angajat – sesiuni mai lungi, de mai mult timp în aplicație, mai puține drop-off-uri
Un utilizator aplicație, după o aplicație a instala și / sau de lansare, face sute de decizii și prezintă nenumărate pic de comportamente care să conducă spre decizia lor de a rămâne sau de a pleca. Aceste comportamente ar putea fi orice, cum ar fi, folosind caracteristica de bază Y, dar nu folosind caracteristica de bază Z, angajarea numai cu notificări de tip X, și așa mai departe.,
să testăm comportamentul utilizatorului comparând retenția între cohortele de mai jos:
ambele segmente de utilizator au avut intenția de a tranzacționa în aplicația dvs. Dar un segment de utilizator a ales să procedeze la checkout, celălalt alege să renunțe la aplicația dvs. Ce puteți face pentru a reduce abandonul coșului de cumpărături?analiza de cohortă poate primi răspunsuri la întrebări precum:
- când este cel mai bun moment pentru a re-interacționa cu utilizatorii? Când este cel mai bun moment pentru remarketing?,
- care este rata de achiziție a noilor utilizatori pentru a menține (dacă nu crește) rata de conversie a aplicației?din tabelele de retenție de mai sus, puteți concluziona că majoritatea utilizatorilor care au abandonat coșul de cumpărături nu s-au angajat din nou cu aplicația, nici măcar la 1 zi de la data achiziției. Deci, aveți mai puțin de 24 de ore pentru a le re-viza cu noua ofertă și pentru a crește șansele de a obține venituri.din aceste date, puteți dezvolta o abordare sistematică și cantitativă pentru a ști cum utilizatorii se pot îndrăgosti de aplicația dvs. – și apoi să o facă să se întâmple din nou și din nou., De asemenea, puteți face strategii pentru a crește retenția după constatarea a ceea ce funcționează și ce nu.
putere de analiză de grup constă în faptul că, acesta vă permite nu numai pentru a vedea care clienții părăsesc și când pleacă, dar, de asemenea, pentru a înțelege de ce clienții lăsați app – astfel încât să puteți repara. Astfel se poate identifica cât de bine sunt reținuți utilizatorii și, de asemenea, se determină factorii primari care determină creșterea, implicarea și veniturile aplicației.citiți mai multe despre analiza vizuală a tabelelor de cohortă cu parcele de ciclu
