Può essere molto utile confrontare gruppi di clienti per valutare i progressi della tua azienda. Analizzando come i vari gruppi si comportano durante un periodo di tempo standard, è possibile individuare i modelli e utilizzare tali informazioni per identificare meglio i problemi, soddisfare le esigenze dei clienti e progettare strategie di coinvolgimento.

I clienti acquisiti il mese scorso si comportano diversamente da quelli registrati il mese precedente? Gli utenti che hanno risposto a uno sconto o a una promozione si comportano diversamente da quelli che hanno acquistato a prezzo pieno? L’analisi di coorte risponde a queste domande e permette a un’azienda di identificare modelli chiari attraverso diversi gruppi di clienti.

Che cos’è l’analisi di coorte?

L’analisi di coorte è un tipo di analisi comportamentale, che viene identificata principalmente suddividendo i clienti in gruppi correlati al fine di ottenere una migliore comprensione dei loro comportamenti. È uno strumento di business analytics informativo che ogni imprenditore dovrebbe avere in tasca. Di seguito una panoramica su come funziona l’analisi di coorte e perché è una strategia utile per ottenere informazioni.

Che cos’è una coorte?

Nell’analisi di coorte, una coorte è il gruppo di clienti da analizzare. Più specificamente, una coorte è un gruppo di persone che hanno qualcosa in comune durante un periodo di tempo specifico. I parametri di questo gruppo sono generalmente identificati in base alla domanda a cui si vuole che l’analisi risponda e alle metriche determinate per essere significative.

Una coorte in senso generale potrebbe essere qualsiasi cosa casuale come “persone nate nel 1978 che sono daltoniche”. Ai fini dell’analisi di coorte per il tuo business, tuttavia, i raggruppamenti sono di solito costituiti da utenti che hanno eseguito determinate azioni durante un periodo di tempo scelto, come scaricare la tua app durante un mese particolare o trovare il tuo prodotto tramite i social media in una determinata settimana.

Il limite temporale è fondamentale: I clienti raggruppati per comportamento ma senza un parametro temporale sono chiamati segmenti, non coorti.

Perché è utile l’analisi di coorte?

Questo tipo di analisi è prezioso per la specificità delle informazioni che fornisce. Permette alle aziende di trovare risposte a domande mirate analizzando solo i dati rilevanti. Ecco alcune cose che questo processo può aiutarvi a fare.

• Sapere come i comportamenti degli utenti influenzano il vostro business. L’analisi della coorte vi permette di vedere come le azioni che i membri della coorte hanno intrapreso o non hanno intrapreso si traducono in cambiamenti nelle metriche di business, come l’acquisizione e la ritenzione.
• Capire il churn dei clienti. Potete raccogliere i vostri dati per valutare le vostre ipotesi sul fatto che un’azione o un attributo del cliente porti a un altro, come ad esempio se le iscrizioni legate a una specifica promozione incoraggiano un maggiore churn.
• Calcolare il valore di vita del cliente. Analizzare le coorti in base al periodo di tempo di acquisizione, ad esempio raggruppando i clienti in base al mese in cui si sono iscritti, permette di vedere quanto valgono i clienti per l’azienda nel tempo. È quindi possibile raggruppare ulteriormente queste coorti per tempo, segmento e dimensione per valutare quali canali di acquisizione portano al miglior valore di vita del cliente (CLV).
• Ottimizzare il funnel di conversione. Confrontare i clienti che si sono impegnati in vari modi in determinati momenti con il vostro processo di vendita può permettervi di vedere come l’esperienza dell’utente in tutto l’imbuto del marketing digitale si traduce in valore nei vostri clienti.
• Creare un coinvolgimento dei clienti più efficace. Vedendo i modelli di come le varie coorti si impegnano con la tua azienda, il tuo sito web SaaS e il tuo prodotto, puoi prendere provvedimenti che incoraggeranno tutti i clienti a compiere varie azioni in modo più efficiente.

Come fare l’analisi di coorte

Come fare l’analisi di coorte dipende da quale domanda stai cercando di rispondere. Avrai bisogno di selezionare le seguenti informazioni da qualsiasi soluzione di gestione dei dati tu usi:

1. Le caratteristiche della tua coorte (cosa definisce il gruppo)
2. Una metrica di inclusione (l’azione che ha precipitato l’inclusione nel gruppo)
3. Una metrica di ritorno (la cosa che vuoi sapere su di loro)

Analisi di coorte SaaS – esempio 1

Per un esempio di analisi di coorte SaaS, diciamo che siete uno sviluppatore di giochi mobili e volete determinare se gli utenti su dispositivi iOS sono stati più o meno redditizi degli utenti su dispositivi Android nell’ultimo trimestre. Dato che fino a questo momento sono state utilizzate le stesse risorse per promuovere l’app su entrambe le piattaforme, decidete di misurare il valore degli utenti su ciascuna piattaforma confrontando il ricavo medio per utente (ARPU) tra gli utenti su dispositivi iOS e quelli su dispositivi Android.

In questo caso, le caratteristiche delle coorti sono definite dal sistema operativo mobile che ciascun utente possiede (iOS o Android). La metrica di inclusione per entrambi sarebbe essere un utente attivo nell’ultimo trimestre. E la metrica di ritorno per entrambi sarebbe ARPU.

Diciamo che la metrica di inclusione vi dice che la coorte iOS ha 400.000 utenti e la coorte Android ha 500.000 utenti. La metrica di inclusione indica che la coorte iOS ha 200.000 utenti attivi nell’ultimo trimestre mentre la coorte Android ne ha 250.000. La metrica di ritorno indica che la coorte iOS ha un ARPU di $3 mentre la coorte Android ha un ARPU di $2.

Da questa analisi, si potrebbe concludere che gli utenti iOS sono meno propensi a scaricare il gioco ma leggermente più redditizi su una base per utente rispetto agli utenti Android; e, quindi, si potrebbe scegliere di appropriarsi di una porzione maggiore del budget di marketing dell’azienda per promuovere la versione iOS dell’applicazione per il prossimo trimestre.

Analisi della coorte SaaS – esempio 2

Così, per esempio, avete un’applicazione di monitoraggio del tempo basata sul cloud. Diciamo che è dicembre e vuoi confrontare i tassi di ritenzione dei clienti che acquisisci da due campagne di marketing distinte: quelli che si sono iscritti da una campagna email Mailchimp drip in aprile, e quelli che si sono iscritti da una campagna Google Adwords in maggio.

Le caratteristiche delle tue coorti sono definite dalla campagna di marketing attribuita al nuovo cliente (Email o Adwords). La metrica di inclusione per entrambi sarebbe l’azione di iscriversi. E la metrica di ritorno per entrambi sarebbe lo stato del cliente (attuale o decaduto) in dicembre.

Sia che la metrica di inclusione ti dica che la coorte email ha 200 clienti mentre la coorte Adwords ne ha 300. La metrica di ritorno indica che la coorte e-mail ha 100 clienti attuali rimanenti a dicembre, mentre la coorte Adwords ne ha 250. I tassi di ritenzione sono del 50% per coloro che si sono iscritti dalla campagna email e dell’83% per coloro che si sono iscritti dalla campagna Adwords.

Da questa analisi, si può concludere che i tassi di ritenzione per i clienti che si sono iscritti dalla campagna Adwords sono significativamente più alti di quelli che si sono iscritti dall’email marketing. Pertanto, potresti scegliere di concentrare le future campagne di marketing su Adwords o anche testare qualche altra combinazione di strategie di search engine marketing (SEM) e display marketing per un’analisi futura.

Affonda l’analisi della coorte di clienti

Con queste informazioni, ora puoi incrociare questa analisi con altri dati per cercare di capire perché la differenza tra i gruppi è così grande. Potresti voler eseguire la stessa analisi sulle coorti di iscrizione di febbraio, marzo e giugno, per esempio, o guardare come i clienti in queste coorti si sono convertiti in clienti.

Insights per la crescita futura

L’analisi di coorte può fornire ogni sorta di utile intuizione su cosa funziona meglio per coinvolgere, convertire e mantenere i clienti. È qualcosa a cui gli imprenditori esperti dovrebbero tornare, frequentemente, mentre cercano di rispondere a domande sia basilari che complesse sul progresso e la crescita della loro azienda.

Altra lettura:

• Usare l’analisi di coorte per rendere le tue metriche SaaS attuabili
• Che cos’è la ricerca sui consumatori e perché è importante per le startup?
• Come stabilire l’adattamento prodotto-mercato: Metriche di crescita SaaS su cui concentrarsi

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