Signification de l'analyse de cohorte
L'analyse de cohorte consiste à décomposer les données en petits groupes appelés cohortes et à les utiliser pour l'analyse. Il peut s'agir de données client provenant de sites Web de commerce électronique, de données d'utilisateurs de jeux ou de données sur les abonnés au service de streaming.
Explication
Les groupes sont liés les uns aux autres, ont une durée définie et partagent un trait statistique commun. L'analyse de cohorte provient de l'analyse comportementale. En conséquence, ils aident à étudier le comportement des clients et à améliorer leur expérience.
Par exemple, vous trouvez des recommandations appropriées sur YouTube parce que quelqu'un analyse vos préférences d'affichage. Cela aide l'entreprise à bien vous servir.
Exemple d'analyse de cohorte
Plongeons dans quelques exemples détaillés d'analyse de cohorte. Elle a gagné en pertinence aujourd'hui car les entreprises se sont rapprochées de leurs clients. Par conséquent, les études marketing utilisent fréquemment de tels outils d'analyse.
À l'aide d'une analyse de cohorte, les campagnes de marketing permettent aux entreprises de comparer leurs clients en fonction de différents facteurs. Les facteurs peuvent être les habitudes de dépenses des clients, les avis sur les produits, les préférences, etc. La comparaison aide à prendre des décisions marketing stratégiques.
Exemple 1
Prenons l'exemple d'une entreprise de commerce électronique qui génère des données massives sur ses clients. Les données vont des produits achetés, des dépenses des clients, du taux de clics, des évaluations des produits, des retours de produits et d'autres statistiques.
L'analyse de cohorte menée par les entreprises de commerce électronique leur montrera les modèles de comportement dans le cycle de vie d'un client. Cela aide à préparer des stratégies pour mieux cibler les clients afin de stimuler la fidélisation et l'engagement des clients.
Exemple # 2 Un autre exemple est celui où les utilisateurs existants sont suivis et comparés sur différentes périodes. Ne confondez pas les cohortes avec les segments. Les segments ne sont pas définis par une période de temps.
Regardez cette illustration:
Dans cet exemple, un propriétaire de page Web souhaite évaluer le trafic sur sa page Web et les revenus qu'il génère. Voici quelques dénotations:
- Série 1 - Revenus des nouveaux utilisateurs
- Série 2 - Revenus des anciens utilisateurs
- Série 3 - Revenus mensuels (ajoutez la série un et la série 2)
Dans l'illustration donnée, le propriétaire de la page Web effectue une analyse en classant les cohortes en fonction du temps.
Il fait ensuite les classifications suivantes sur la base de son analyse.
- Les cohortes de la période d'août à octobre ont généré les revenus les plus élevés dans le segment des nouveaux utilisateurs (en proportion du revenu mensuel)
- Les cohortes de la période allant de janvier à mars ont les revenus les plus bas dans le segment des nouveaux utilisateurs.
- Malgré des revenus plus élevés provenant des cohortes de nouveaux utilisateurs, le revenu mensuel n'a pas augmenté en raison du faible paiement des anciens utilisateurs.
Ce graphique donne au propriétaire de la page Web des modèles utiles qui peuvent l'aider à entreprendre des changements commerciaux stratégiques.
Comment effectuer une analyse de cohorte?
Il peut être complété de la manière décrite ci-dessous.
# 1 - Déterminer l'objectif de l'analyse
Comme la plupart des analyses, l'analyse de cohorte doit également définir certains objectifs qu'elle doit atteindre. Des exemples pourraient être la recherche des revenus générés par un site Web. Ou des problèmes complexes tels que l'élaboration de stratégies pour améliorer le trafic de la page Web.
# 2 - Déterminez les métriques associées aux objectifs
Après avoir défini l'objectif de l'analyse, l'analyste doit rechercher des mesures appropriées. Les données sont séparées à l'aide de métriques qui définissent également les caractéristiques des cohortes. Quelques exemples simples de métriques sont le nombre de clients retenus, le nombre de billets vendus, les frais par utilisateur générés, etc.
# 3 - Déterminer si toutes les cohortes sont nécessaires
Si l'étude vise à déterminer le taux de fidélisation des clients sur une page Web, l'analyste doit déterminer de manière appropriée quelle cohorte de clients servirait le mieux l'objectif de l'étude. Les options disponibles peuvent aller de certains anciens clients, de nouveaux clients, des clients ponctuels, etc.
# 4 - Effectuer l'analyse
Après avoir suivi avec diligence les étapes mentionnées ci-dessus, l'analyste peut commencer à faire son analyse. Reprenons le même exemple. Le propriétaire de la page Web peut vérifier comment sa page Web s'est comportée selon différentes mesures sur une période de temps. Celles-ci peuvent être comme les vues des clients, la fidélisation des clients, l'appel à l'action, etc.
Au cours de cette analyse, l'analyste doit être prudent en déterminant les informations exploitables de la recherche. La recherche donnera toujours une image fidèle. Veillez à ne pas avoir de biais qui pourrait nuire à l'objectivité des résultats.
# 5 - Préparer et présenter les résultats
Notez les résultats de l'analyse dans un format approprié. Il peut s'agir de graphiques, de tableaux ou d'un texte résumé. Les résultats de l'analyse doivent être clairement communiqués aux autres.
Avantages
- L'analyse de cohorte donne à ses utilisateurs précision et efficacité lorsqu'ils séparent de grands ensembles de données.
- Les données sont disponibles avec une variété variable, ce qui rend difficile de les classer facilement. De par sa nature, cette analyse est un outil pour résoudre ce problème.
- Du but commercial, il aide les équipes marketing et commerciales dans la classification. Ils peuvent facilement classer leurs clients en fonction de leur engagement au fil des ans. Ainsi, cela aide à prendre des décisions faciles et rapides.
Limites
- Biais - La plupart des analystes possèdent une certaine forme de préjugés ou de préjugés. L'étude peut perdre son objectivité si elle tombe en proie aux préjugés des analystes. Les biais peuvent être un biais de sélection, un biais de décision, un biais personnel, etc.
- Seules les données de nature statistique peuvent être utilisées pour ce type d'analyse.
- Les traits doivent être définis par une période de temps définie.
Points clés à retenir
- L'analyse de cohorte est le processus de classification des données en différents groupes appelés cohortes. Les groupes ont des traits communs et sont définis par une période de temps fixe.
- Après cela, les groupes sont analysés en profondeur à l'aide de certaines mesures.
- L'analyse de cohorte est un outil marketing important qui est utilisé pour mieux cibler les clients.
