تحلیل کوهورت بر خلاف بسیاری از ویژگیهای تحلیلی، کاملا پویا (dynamic)، است. بسیاری این تحلیل را با Google Analytics می شناسند اما تحلیل کوهورت فقط در گوگل استفاده نمی شود و به هیچ عنوان صرفا مربوط به گوگل نیست.
ریزش مشتری اصلا خوب نیست. برای حفظ مشتری استراتژی های زیادی وجود دارد. یکی از امور اولیه برای جلوگیری از ریزش مشتری، تشخیص مشکل است. تکنیک های خاصی در تجزیه و تحلیل داده ها مانند تحلیل کوهورت می تواند کمک زیادی به تشخیص مشکل کند.
معمولا گروهی از مشتریان وجود دارند که ویژگی های مشابهی دارند. آنالیز کوهورت یکی از اموری است که به ردیابی تعامل کاربر در طول زمان کمک می کند. تجزیه و تحلیل کوهورت برای تمایز بین معیارهای تعامل و معیارهای رشد مهم است. این شکل دیگری از تحلیل ریزش مشتری است. با سؤالات خاص، می توان تصمیماتی گرفت که ریزش را درمان کرد. یکی از مهمترین کاربردهای تحلیل درک نرخ بازگشت مشتریان(Customer Retention)، است. اساسا تحلیل کوهورت روی سه سوال اساسی کار می کند:
چه کسی از محصولات یا خدمات ما استفاده می کند؟
چرا علاقه خود را از دست می دهند؟
چه زمانی در تصمیم گیری مردد است؟
انواع تحلیل کوهورت
گروه های اکتساب
در این نوع تحلیل کوهورت، کاربران بر اساس زمان جذب آنها تقسیم می شوند. می توان آن را به صورت روزانه یا ماهانه پیگیری کرد. از همان ابتدا میتوان فهمید که افراد چه مدت از خدمات یا اپلیکیشن یا وبسایت استفاده میکنند. این بستگی به یک محصول به محصول دیگر دارد. می توان گروههای اکتسابی را روزانه ردیابی کرد. گروه های اکتساب ماهانه را می توان برای اشتراک ها ردیابی کرد.
گروه های رفتاری
گروههای رفتاری بر اساس فعالیتهایی هستند که کاربران در یک بازه زمانی معین انجام میدهند. این نیز از محصولی به محصول دیگر بستگی دارد. یک برنامه سلامتی تغییر رفتار هر روز را تشخیص می دهد. برای یک برنامه دیگر، یک ردیابی سه ماهه برای درک رفتار کاربر کافی است. از این دادهها، می توان برای رسیدن به رویکرد کمی و سیستماتیک میتواند برای جذب مجدد کاربران استفاده نمود.
نیاز به تجزیه و تحلیل گروهی مشتری
تجزیه و تحلیل کوهورت روشی عالی برای مشاهده داده ها است. تشخیص پتانسیل رشد مفید است. تجزیه و تحلیل همچنین می تواند چگونگی پذیرش ویژگی و نرخ ریزش را برای یک مجموعه خاص مشخص کند. این به شرکت ها کمک می کند تا دلیل خروج مشتریان را شناسایی کنند.
