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Cómo aprovechar al máximo el análisis de cohortes

A medida que los datos de terceros toman el camino del pájaro dodo, los especialistas en marketing digital buscan formas de evitar las cookies. Llámelo «dieta de datos».

Cualquier grupo de clientes que acceda a su sitio web se puede contar como una cohorte siempre que realice un seguimiento de lo que están haciendo. ¿Solo van a la página de destino? ¿Llenas el carrito de compras pero no pagas? ¿Compraste algo antes? , pero no has comprado últimamente?

Rotación, abandono, valor de por vida del cliente: todo se puede rastrear como cohortes, pero el minorista en línea necesita saber qué métricas son más relevantes para su negocio para aprovechar al máximo el análisis de cohortes.

(Segmento [cohort]): ¿Entiendo?

«Segmentos» y «cohortes» son términos que a veces se usan indistintamente, pero eso sería incorrecto.

Google cohorte definida de esta manera: una cohorte es un grupo de usuarios que comparten un rasgo común. «Por ejemplo, todos los usuarios con la misma fecha de adquisición pertenecen a la misma cohorte. El informe de análisis de cohortes le permite aislar y analizar el comportamiento de la cohorte».

Por el contrario, la segmentación significa la organización de grupos de usuarios acerca de las características comunes como la demografía, la geografía, la personalidad o el valor. También puede agrupar a los clientes en función de más de una característica.

«Una cohorte es una forma de segmento. Todas las cohortes son segmentos, pero no todos los segmentos son cohortes», dijo Eric Sloan, director de estrategia de la agencia de marketing de rendimiento Thrive Digital. Las cohortes pueden entenderse como «segmentos basados ​​en el tiempo», como un grupo de usuarios que inician sesión en un sitio web en un momento específico.

A veces, los dos términos se confunden según la herramienta de análisis utilizada por el proveedor o el analista, señaló Adam Greco, evangelista de productos para la plataforma de optimización digital Amplitude. como un filtro», continuó Greco. Un segmento es una actividad. Las cohortes son personas. Y una «cohorte depende de la resolución de identidad», dijo.

No es suficiente identificar una sola cohorte. El analista necesita profundizar más para identificar la causa y el efecto. «Esa es la única forma en que un análisis de cohorte puede ser significativo», dijo Sloan. El mayor escollo es asumir que «una cohorte basada en el tiempo causó lo que ves», dijo.

Haz las preguntas correctas

Lo que conduce a los datos, hay una respuesta en alguna parte, siempre que haga la pregunta correcta para obtenerla.

«Pasamos tiempo usando datos para descubrir la cohorte que es importante para el negocio”, dijo Greco. Tomemos el ejemplo de una cohorte definida por el comportamiento: los clientes pasan por un proceso de varios pasos para obtener una transacción completa.

«Necesitas los datos correctos para formar la cohorte correcta”, dijo Greco. No tienes que preocuparte por rastrear a las personas que colocan artículos en el carrito. “El hecho de que puedas rastrear algo no significa que debas hacerlo”. hazlo», agregó. “Muy pocas empresas comienzan con el fin en mente.” Si comienza enumerando las cohortes relevantes que desea rastrear y luego avanza hacia atrás, entonces es más probable que tenga éxito, señaló.

Para Sloan, la cohorte es una parte integral del análisis de causa raíz”.[When] Ves cómo cambian los KPI, observas todos los diferentes factores que causaron el cambio». Nuevamente, enfatizó que la correlación no es causalidad, pero sigues pasando por los ciclos y haciendo preguntas intuitivas o lógicas para encontrar los datos que responden. la pregunta.

«Comience con una cohorte. Vea si está basado en el tiempo», dijo Sloan. Encuentre la caída de un período a otro. Involucre a nuevos visitantes cuando los más antiguos se retiren. Mire el valor nominal de todos los comportamientos y eventos que pasan por el período inicial, luego en incrementos de 30, 60 y 90. «Una cohorte es el primer paso para eliminar parte del ruido», dijo, mientras el analista intentaba medir la experiencia del cliente con el sitio web.

Greco sugirió otras formas: un enfoque utiliza los datos para aislar grupos de usuarios identificados para que los grupos puedan compararse. Llamó a esto una «cohorte persistente». entrará naturalmente en esta cohorte mientras que otros se irán después del tiempo señalado. Los que compran se cuentan, mientras que los que no compran se cuentan como abandonadores.

Luego, Greco describió la «cohorte predictiva». Un ejemplo es la cantidad de compradores que visitan el sitio para realizar otra compra. Puede haber un grupo que tenga un 90 por ciento de probabilidades de comprar algo la próxima semana, otro con un 80-90 por ciento de probabilidades de hacer una compra, otro grupo que tiene una probabilidad del 70-80 % de adquirir un artículo. El especialista en marketing puede usar estos datos para ofrecer descuentos a cada cohorte, y el descuento solo aumenta para atraer a los compradores del siguiente grupo que tienen menos probabilidades de comprar: «Utilizan la cohorte en combinación con el marketing y la publicidad para que la gente se convierta», explicó.

Uso óptimo de los datos

El análisis de cohortes es un enfoque que requiere que los especialistas en marketing piensen de manera diferente para aprovechar al máximo sus datos.Nuestros expertos tienen el mismo punto de partida, pero persiguen sus objetivos de diferentes maneras.

Para usar el análisis de cohortes, «comience con la pregunta». Sloan dijo: «Enlace a los resultados comerciales que se pueden responder… Comprenda dónde y cómo profundizar… Asegúrese de que los KPI sean significativos». El análisis refleja la realidad, agregó. Los datos pueden estar sesgados si el mismo comprador en línea accede al mismo sitio web en diferentes momentos utilizando diferentes dispositivos, advirtió.

Greco presentó el análisis de cohortes como un imperativo competitivo. En el comercio electrónico, cada comprador en línea está a solo un «clic o deslizamiento», señaló. La responsabilidad recae en el vendedor de «descubrir cómo perder personas y traerlas de vuelta.» Cuanto más rápido se resuelvan y arreglen los problemas, más probable es que un sitio web en línea tenga éxito.

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