Phân tích Cohort là gì? Các ví dụ về Cohort Analytics trong kinh doanh

Phân tích Cohort là gì? Thuật ngữ này có gì đặc biệt? Hãy cùng ATP Software tìm hiểu trong bài viết sau.

Cohort là gì hay phân tích Cohort là gì đang là thuật ngữ được nhiều bạn tìm kiếm. Khái niệm này được dùng nhiều trong phân tích kinh doanh. Để hiểu hơn về chúng, mời bạn theo dõi thêm những thông tin ngay sau đây. 

Cohort là gì?

Cohort tạm dịch là tổ hợp, chỉ tập hợp những người dùng có cùng một điểm chung trong cùng cột mốc thời gian quy định. Tổ hợp chung này có thể đến từ năm sinh, số tiền tiêu hao shopping mỗi tuần, mức độ thường xuyên của hoạt động trên trang web. Bất kỳ chỉ số nào cũng có thể gom người dùng thành các tổ hợp. 

Nhưng thông thường cohort được chia dựa trên thời gian khách hàng của bạn tiếp cận với sản phẩm. Vậy ý nghĩ thực tế của cohort là gì? Cohort sẽ cụ thể hơn những nhóm người mô phỏng tiêu chuẩn. Vì chúng ta thường dùng những cột mốc thời gian để phân chia nhóm tổ hợp. 

Vậy phân tích Cohort là gì?

Sau khi bạn đã nắm được khái niệm của Cohort là gì, tiếp theo đây ATP Software sẽ giới thiệu tiếp phần nội dung về phân tích Cohort là gì? 

Đây là công việc theo dõi, nghiên cứu về hành vi của một nhóm khánh hàng nhất định theo một mốc thời gian nào đó. Phương pháp phân tích Cohort này có thể giúp doanh nghiệp theo dõi được hiệu suất sản phẩm. Từ đó so sánh các tệp khách hàng theo thời gian, đánh giá hiệu suất để tìm xem chiến dịch Marketing nhắm đến đối tượng này có phù hợp hay không. 

Chính vì vậy, bạn có thể điều chỉnh thông điệp, hoạt động một cách linh hoạt. Kết quả phân tích Cohort giúp bạn nhận thức vấn đề tiềm tàng. Từ đây, ta sẽ có các dự đoán chính xác hơn. 

Các loại Cohort Analytics phổ biến

Hiện nay, trên thị trường có 2 loại Cohort Analytics phổ biến. Đó là nhóm tổ hợp chuyển đổi (Acquistion cohorts) và nhóm tổ hợp về hành vi (Bahavioral cohorts).

Acquisition cohorts 

Nhóm Cohort này phân chia người dùng dựa trên thời điểm họ đăng ký sản phẩm/dịch vụ. Tùy thuộc vào sản phẩm, sự chuyển đổi của người dùng được theo dõi hằng ngày, tuần, tháng. 

Ví dụ: một ứng dụng dành cho thiết bị di động, ta có thể theo đỗi các nhóm chuyển đổi của nó hằng ngày. Một ứng dụng di động B2B với nhóm tập trung, ta sẽ theo dõi theo tháng. Bởi người dùng sẽ tập trung vào việc mua hàng theo tháng. 

Một cách để trực quan hóa thông tin, ta có thể vẽ biểu đồ đường cong tỉ lệ giữ chân. Nó cho thấy tỉ lệ giữ chân của nhóm khách hàng này theo thời gian. Biểu đồ giúp bạn dễ dàng nhận định rằng khi nào người dùng rời khỏi sản phẩm. 

Nhóm Accquistion Cohort phù hợp cho việc xác định xu hướng và thời điểm. Nhưng thật khó để đưa ra các thông tin chi tiết hữu ích. Để hiểu lý do vì sao khách hàng rời đi, bạn phải cần sử dụng một nhóm thuần tập khác. 

Behavioral cohorts 

Nhóm tổ hợp hành vi người dùng này dựa trên các hoạt động mà họ đã thực hiện trên ứng dụng được tính theo một khoảng thời gian quy định. 

Ví dụ: tất cả những người dùng đã đọc đánh giá trước khi quyết định mua sản phẩm. Điều này có thể trả lời các câu hỏi như: 

• Người dùng đọc đánh giá có tỉ lệ chuyển đổi cao hơn người dùng không đọc đánh giá hay không?
• Người dùng có tương tác nhiều hơn trên ứng dụng của bạn không?

Khi khách hàng sử dụng sản phẩm, sau khi cài đặt và khởi chạy, họ đưa ra hằng trăm quyết định. Theo đó là thực hiện vô số hành vi nhỏ dẫn đến quyết định đi hay ở. 

Ví dụ về phân tích tỉ lệ giữ chân khách hàng (retention rate)

Biểu đồ sau đây thể hiện retention rate theo từng cohort A,B,C được chia theo từng mốc thời gian nhất định. Qua biểu đồ này bạn có thể nhìn thấy được insight như sau:

• Cohort A trong giai đoạn đầu một khi được acquire, có kết quả retention rất khả quan. Tuy nhiên qua thời gian, ta thấy retention rate của cohort A lại tệ hơn những cái khác. Có khả năng thấy nếu như con người đã đầu tư nhiều để acquire được cohort A thì group khách hàng này có thể sẽ biến thành nhóm khách hàng có revenue rate thấp về lâu về dài.
• Ngược lại với cohort B, ta thấy retention rate trong thời kỳ acquire đầu cực kỳ thấp. Vì vậy cho ta biết đạt kết quả tốt duy trì khách hàng khá tốt theo thời gian. Ngoài những điều ấy ra vào tháng 5,6 retention rate của cohort này giảm mạnh. Tuy nhiên sau đó lại tiếp tục tăng, cho thấy đạt kết quả tốt retention khá phù hợp.
• Khi nhìn vào tổng thể biểu đồ trên có khả năng thấy rằng, retention rate đạt mức thấp nhất vào tháng 6. Nhưng rất nhanh tăng trở lại vào các tháng sau đó. Từ đấy có khả năng suy ra, thời gian để khách hàng repurchase là từ 7-8 tháng.

Phân tích doanh thu theo từng Cohort

Trong bảng này gồm:

• Cột dọc 1: Cột này sẽ tập hợp các khách hàng acquire được theo tháng. Ví dụ: Cohort Jan: các khách hàng yêu cầu được trong tháng 1. Cohort Feb: mô tả khách hàng acquire trong tháng 2.
• Hàng ngang 1: Số tháng kể từ khi acquire được từng Cohort.
• Cột dọc 2: doanh thu đạt được từ tháng đầu tiên acquire được người mua hàng.
• Cột dọc 3: doanh thu tháng thứ hai một khi acquire khách hàng. Tương tự cho cột 4~12.

Chiều dọc của bảng thể hiện doanh thu của công ty theo từng cột mốc thời gian của từng cohort.

• Doanh thu từ tháng đầu của mỗi cohort sau khi khách đã acquire.
• Doanh thu tháng thứ 2 từ quá trình acquire của từng cohort.

Khi nhìn bảng theo chiều ngang, ta có khả năng mang lại được một vài insight như sau:

• Doanh thu của từng cohort trong từng tháng kể từ sau khi acquire.

Khi nhìn bảng theo đường chéo, ta có khả năng thấy:

• Doanh thu trong tháng trước tiên của cohort tháng 10 chính là doanh thu đến từ khách hàng mới trong tháng 10.
• Doanh thu sau tháng thứ n của mỗi cohort chính là doanh thu của khách sẵn có trong tháng 10.

Kết luận 

Cohort Analytics là một công cụ hữu ích để bạn ứng dụng trong kinh doanh. Mong rằng qua bài viết bạn cũng nắm được những vấn đề liên quan về phân tích Cohort là gì. Hãy để lại bình luận nếu bạn còn bất kỳ thắc mắc nào nhé!