Как правильно рассчитать конверсию с помощью когортного анализа?

Posted on by riasevastopol

В данной статье обращение отправится о том, из-за чего принципиально важно применять когортный анализ при расчете конверсии. Мы разглядим примеры из практики и осознаем сущность и преимущества данного способа. Но сперва разберемся, что такое когортный анализ.

Что такое когортный анализ?

Не обращая внимания на ужасное наименование, когорта — это всего лишь несколько объектов, объединенных каким-либо неспециализированным показателем:

  • выпускники МГУ 2003 года;
  • выпускники МГУ журфака 2003 года;
  • выпускники МГУ журфака 2003 года, девушки и т.д.

В этом примере перечислены когорты людей, объединенные по одному либо нескольким неспециализированным показателям.

Сущность когортного анализа содержится в рассмотрении каждой из когорт в качестве отдельного цельного объекта и их сравнении по разным параметрам.

Просматривайте кроме этого: Когортный анализ как действенный инструмент оптимизации конверсии

Как возможно применять когортный анализ в интернет-маркетинге?

Приведем пара примеров когорт из сферы интернет-маркетинга:

  • посетили сайт в ноябре 2016 года, перейдя с рекламы Яндекс Директ;
  • посетили сайт в ноябре 2016 года, перейдя с рекламы Гугл Adwords;
  • посетили сайт в ноябре 2016 года, перейдя с рекламы MyTarget;
  • посетили сайт в ноябре 2016 года, перейдя с рекламы Facebook.

Как правильно рассчитать конверсию с помощью когортного анализа?p
В этом примере когорты организованы по показателю «рекламный канал». Сейчас мы можем оценить конверсию в целовоей воздействие (заявка, заказ, приобретение и другие) и ROI по каждой из когорт и осознать какие конкретно рекламные каналы трудятся самый действенно.

Вот еще несложный вариант формирования когорт:

  • посетили сайт в ноябре 2016 года из Москвы;
  • посетили сайт в ноябре 2016 года из Петербурга;
  • посетили сайт в ноябре 2016 года из Калининграда;
  • и без того потом.

Эти когорты объединены по географическому показателю — город визита.
Их анализ окажет помощь нам в целом осознать, как пользователи из разных городов ведут себя на отечественном сайте, и решить конкретные задачи, к примеру, вычислить эффективность рекламных кампаний в разрезе городов.

Однако здесь появляется закономерный вопрос: для чего необходимы когорты, в то время, когда возможно сегментацию?

Как вычислить конверсию с учетом отложенных целевых действий

Дело в том, что большая часть визитёров вашего сайта совершает целевое воздействие (оставляет заявку, звонит к вам офис, делает заказ и другие) НЕ в собственный первый визит.

Вспомните, как вы сами последний раз что-то заказывали либо брали. Точно, вы сперва поискали необходимые вам товары/услуги через поиск Гугла либо Яндекса, позже перешли на пара сайтов с этими одолжениями/товарами, изучили представленную на них данные, позже ушли, почитали отзывы на Яндекс Маркете либо взглянули видеообзоры на тематических форумах и уже позже возвратились на какой-то сайт и сделали заказ либо покинули заявку.

Путь к конверсии не редкость достаточно долгим. Причем, чем больше сумма приобретения, тем в большинстве случаев он дольше — как и время на принятие ответа.

Разглядим пример из практики. Заберём вебмагазин драгоценностей. Пользователи приходят на сайт, изучают данные о товарах и совершают заказ.

Примечание: когортный анализ возможно использовать не только для вебмагазинов, но и для любых видов бизнеса, каковые завлекают клиентов через интернет.

Мы используем совокупность Kissmetrics для отслеживания действий пользователей на сайте этого вебмагазина и можем весьма детально изучить то, как пользователи взаимодействуют с сайтом.

Сделаем отчет по воронке (Funnel report) в самом несложном его виде: 1 ход — визитёр пришел на сайт, 2 ход — оформил заказ. Вот как выглядит часть отчета по воронке за июль 2016 года в Kissmetrics.

55 051 неповторимый пользователь совершили ход №1 «Посетили сайт» и только 47 из них перешли на следующий ход «Оформили заказ». Конверсия составила менее 0,1%. Серьёзное уточнение: Kissmetrics показывает все отчеты и рассчитывает метрики по неповторимым пользователям, а не по сессиям.

Отчет по воронке «засчитывает» конверсию лишь тогда, в то время, когда первый и второй ход были выполнены в указанный период времени (с 1 по 31 июля 2016).

Но мы с вами знаем, что многие пользователи делают заказ не сходу (не в первоначальный визит на сайт), а уходят «поразмыслить» и через некое время возвращаются, дабы совершить конверсионное воздействие. Для этого вебмагазина этот сценарий поведения клиентов особенно актуален, поскольку ювелирные товары стоят дорого и требуют большего времени на принятие ответа о покупке.

Оценить, какое количество клиентов берёт сходу, а кто — уходит «поразмыслить» и после этого возвращается для приобретения, нам окажет помощь когортный анализ.

Разглядим когортный отчет (Cohort Report) в Kissmetrics.

Организуем когорту из тех пользователей, что заходили на сайт вебмагазина в июле 2016 года. Посмотрим, как они совершали событие «New Order» (оформиление заказа) в течении нескольких недель.

Когортный отчет (Cohort Report) в Kissmetrics. Мы объединили 55 051 визитёра сайта в одну когорту «Посетили сайт в июле 2016» и наблюдаем, как они возвращались на сайт позднее и оформляли заказ (совершали событие «New Order»). В ячейках когортного отчета выберем отображение количества клиентов.

В настройках когортного отчета выбрано отображение лишь первой конверсии.

Поясним, что означают кое-какие цифры в этом отчете. Из тех, кто посетил сайт в июле 2016 года:

  • 49 человек оформили заказ в течение первой семь дней с момента первого визита (ко мне включается и пользователи, каковые оформили заказ на протяжении первого визита);
  • 5 человек возвратились на сайт через 2 семь дней и оформили заказ;
  • 1 визитёр из когорты «Посетили сайт в июле 2016» (т.е. он приходил на сайт в июле) не сделал заказ на протяжении первого визита, а возвратился на сайт на 8 семь дней (спустя 49-56 дней) и оформил заказ.

На скриншоте ниже продемонстрировано, какой долгий «хвост» отложенных конверсий мы имеем:

Вот карточка этого визитёра в Kissmetrics с указанием событий, каковые он совершал. Мы видим, что первый раз данный пользователь пришел на сайт 4-го июля, а через 51 сутки (на 8 семь дней по окончании первого визита) возвратился на сайт и оформил заказ:

Всего в когортном отчете мы насчитали 66 клиентов из когорты «Посетили сайт в июле 2016».

Сейчас поменяем размер ячеек в когортном отчете и взглянуть на отложенные конверсии по дням. Видим, что большая часть конверсий (34 человека оформили заказ, это 51,2%) совершается в течение первого дня визита на сайт. Наряду с этим еще приблизительно добрая половина клиентов (48,8%) совершают конверсию не в первоначальный сутки.

Кроме этого мы можем детализировать когортный отчет по часам либо минутам, чтобы выяснить, сколько времени необходимо пользователям для принятия ответа о покупке в течение первого визита.

Сравним цифры, каковые мы заметили в отчете по воронке (Funnel Report) и в когортном отчете (Cohort Report).

Количество неповторимых визитёров сайта за июль 2016 года — 55 051 человек. Данный показатель однообразный в обоих отчетах.

Количество визитёров, сделавших заказ:

  • в отчете по воронке — 47 человек;
  • в когортном отчете — 66 человек (на 40% больше).

«Мгновенная» конверсия (в отчете по воронке) в новый заказ равна 0,0854%.
«Настоящая» конверсия (в когортном отчете) в новый заказ равна 0,1199% (на 40% больше).

Примечание: конверсию в новый заказ мы вычисляем по неповторимым пользователям, а не по сессиям.

Конверсию в отчете по воронке я именую «мгновенной» конверсией по аналогии с мгновенным значением переменного тока (величина тока сейчас времени) — она учитывает лишь тех визитёров, каковые решили в вашу пользу сходу, только посмотрев на ваш оффер. По сути, это совершенный движение развития событий.

Но в жизни все не редкость мало сложнее. Как раз исходя из этого конверсию в когортном отчете я именую «настоящей» — она учитывает и отложенные конверсии. На мой взор, это более верный расчет коэффициент конверсии.

Просматривайте кроме этого: Все, что маркетологам необходимо знать о когортах

Вместо заключения

Разумеется, что в случае если посредством когортного анализа мы можем определить «настоящую» конверсию, то кроме этого мы можем вычислить и настоящий ROI.

Много визитёров вебмагазинов либо лендингов приходят из платных рекламных каналов. Вы заплати за их привлечение одном месяце, а приобрели/оформили заявку они спустя пара недель. Логично, что для верного расчета эффективности рекламы необходимо учитывать «настоящую» выручку от данной когорты пользователей и затраты на ее привлечение.

Но это уже тема для следующей статьи.

В случае если у вас появились вопросы — задавайте в комментариях.

Высоких вам конверсий!

Источник картины: Paul Kellermann

Создатель этого поста:

Антон Елфимов, технический директор агентства имплементации поведенческой бизнес-аналитики PrimeData

» Все статьи автора

Случайные статьи:

Конверсия сайта ФОРМУЛА как рассчитать конверсию сайта ИНТЕРНЕТ МАГАЗИНА с нескольких каналов трафик


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts