コホート分析を最大限に活用する方法

あなたのためのクッキーはありません。

サードパーティのデータがドードーバードの道を進んでいるため、デジタルマーケターはCookieなしで行う方法を探しています。 それを「データダイエット」と呼んでください。 しかし、サードパーティの甘さのビットとバイトを何かで置き換える必要があります。 Cookieをドロップできない場合は、コホートを追跡します。

あなたが彼らの行動を追跡している限り、あなたのウェブサイトに従事している顧客のグループはコホートとして数えることができます。 ランディングページまで進んでいますか？ 彼らはカートをいっぱいにしていますが、チェックアウトしていませんか？ 彼らは以前に何かを購入しましたが、最近買い物をしていませんか？

解約、ドロップオフ、顧客生涯価値—すべてをコホートとして追跡できます。 ただし、オンラインベンダーは、コホート分析を最大限に活用するために、ビジネスに最も関連する対策を知っている必要があります。

（セグメント[コホート]）：わかりますか？

「セグメント」と「コホート」は同じ意味で使用されることもある用語ですが、それは正しくありません。

Googleはこのようにコホートを定義しました。コホートは、共通の特性を共有するユーザーのグループです。 「たとえば、同じ取得日を持つすべてのユーザーは同じコホートに属しています。 コホート分析レポートを使用すると、コホートの行動を分離して分析できます。」

対照的に、セグメンテーションとは、人口統計、地理、性格、価値などの共通の特性に基づいてユーザーのグループを編成することを意味します。 また、複数の特性を使用して顧客をグループ化することもできます。

「コホートはセグメントの一形態です。 すべてのコホートはセグメントですが、すべてのセグメントがコホートであるとは限りません」と、パフォーマンスマーケティングエージェンシーThriveDigitalの戦略ディレクターであるEricSloanは述べています。 コホートは、「時間ベースのセグメント」、たとえば、特定の時間にWebサイトにサインオンする一連のユーザーとして理解できます。

デジタル最適化プラットフォームAmplitudeの製品エバンジェリストであるAdamGrecoは、ベンダーまたはアナリストが分析ツールを使用しているために、2つの用語が混同されることがあります。 コホートは「関心に基づく同様のユーザーのグループ」であると彼は言いました。 セグメンテーションは「フィルターのようなものです」とGrecoは続けました。 セグメントはアクティビティです。 コホートは人です。 そして「コホートはアイデンティティの解決に依存している」と彼は言った。

コホートを特定するだけでは不十分です。 アナリストは、原因と結果を特定するためにさらにドリルダウンする必要があります。 「コホート分析を意味のあるものにする唯一の方法です」とSloan氏は述べています。 最大の落とし穴は、「時間ベースのコホートがあなたが見ているものを引き起こした」と仮定することです、と彼は言いました。

適切な質問をする

これがデータにつながります。 あなたがそれを得るために正しい質問をするならば、どこかに答えがあります。

「私たちはデータを使用して、ビジネスにとって意味のあるコホートを見つけることに時間を費やしています」とグレコ氏は述べています。 行動によって定義されたコホートの例を見てみましょう。顧客は、トランザクションを完了するために複数のステップのプロセスを経ています。

「適切なコホートを構築するには、適切なデータが必要です」とグレコ氏は述べています。 カートにアイテムを追加する人を追跡することを心配する必要はありません。 「何かを追跡できるからといって、そうすべきだとは限りません。」 彼が追加した。 「終わりを念頭に置いて開始する企業は少なすぎます。」 追跡したい関連するコホートをリストすることから始めて、逆方向に作業すると、成功する可能性が高くなると彼は指摘しました。

Sloanの場合、コホートは根本原因分析の一部です。 「[いつ]KPIが変化するのを見ると、変化を引き起こしたさまざまな要因をすべて調べます。」 繰り返しになりますが、相関関係は因果関係ではない、と彼は強調しましたが、あなたはサイクルを掘り下げ続け、直感的または論理的な質問をして、質問に答えるデータを見つけます。

「コホートから始めます。 時間ベースかどうかを確認してください。」 スローンは言った。 期間ごとのドロップオフを見つけます。 古い訪問者がドロップオフするので、新しい訪問者を含めます。 すべての行動とイベントの額面金額を見てください。最初の期間を経て、30、60、90日単位で増加します。 「コホートは、ノイズの一部を排除するための最初のステップです」と、アナリストがWebサイトでの顧客体験を測定しようとしているときに彼は言いました。

グレコは他の道を提供しました。 1つのアプローチでは、データを使用して識別されたユーザーのグループを分離し、グループを比較できるようにします。 彼はこれを「永続的なコホート」と呼んだ。 たとえば、7日間のオンライン買い物客の数を追跡します。 新しいユーザーは自然にこのコホートに入り、他のユーザーは設定された時間の後にこのコホートを終了します。 購入した人はカウントされ、購入しなかった人はドロップオフとして集計されます。

次に、Grecoは「予測コホート」の概要を説明しました。 1つの例は、別の購入を行うためにWebサイトにアクセスする買い物客の数を調べることです。 来週何かを買う可能性が90％あるグループがあるかもしれません。 購入する可能性が80〜90％である別のグループ、およびアイテムを取得する可能性が70〜80％である別のグループ。 マーケティング担当者は、そのデータを使用して各コホートに割引を提供できます。割引を増やすと、次のグループの買い物客が何かを購入する可能性が低くなります。 「コホートをマーケティングやプロモーションと組み合わせて使用​​して、人々を回心させます」と彼は説明しました。

データを最大限に活用する

コホート分析は、マーケターがデータを最大限に活用するために考え方を変える必要があるアプローチです。 私たちの専門家は同じ出発点を持っていますが、異なる方針に沿って彼らの目標を追求しています。

コホート分析を使用するには、「質問から始めます」。 スローンは言った。 「答えることができる業績に結びつく…どこでどのようにドリルダウンするかを理解する…KPIが意味のあるものであることを確認する。」 分析しているデータが現実を反映していることを確認してください、と彼は付け加えました。 同じオンライン買い物客が異なる時間に異なるデバイスを使用して同じWebサイトにアクセスしている場合、データが歪む可能性があると彼は警告しました。

グレコは、競争上の必要性としてコホート分析を組み立てました。 eコマースの分野では、すべてのオンライン買い物客は「クリックまたはスワイプするだけ」であると彼は述べています。 マーケティング担当者は、「彼らがどのように人々を失い、彼らを連れ戻すのかを理解する」責任があります。 問題の解決と修正が早いほど、オンラインWebサイトが成功する可能性が高くなります。