Kohordianalüüs on käitumisanalüütika vorm, mis võtab andmeid antud alamhulgast, näiteks SaaS-i ettevõtte korporatiivne struktuur Ettevõtte struktuur viitab ettevõtte erinevate osakondade või äriüksuste korraldamisele. Sõltuvalt ettevõtte eesmärkidest ning tööstusharust, mängust või e-kaubanduse platvormist ja rühmitage see pigem seotud rühmadesse, kui vaatate andmeid ühe üksusena. Rühmitusi nimetatakse kohordideks. Neil on sarnased omadused nagu aeg ja suurus.
Ettevõtted kasutavad kohordianalüüsi, et analüüsida klientide käitumist kogu olelusringi vältel. Ettevõtte elutsükkel Ettevõtte elutsükkel on ettevõtte järkjärguline progresseerumine aja jooksul ja see jaguneb kõige sagedamini viieks etapiks: käivitamine, kasv, väljaviskamine, küpsus ja langus. iga kliendi kohta. Kohordianalüüsi puudumisel võivad ettevõtjad kogeda raskusi elutsükli mõistmisel, mille iga klient läbib etteantud aja jooksul. Ettevõtted kasutavad kohordianalüüsi, et mõista klientide suundumusi ja mudeleid aja jooksul ning kohandada oma toodete ja teenuste pakkumisi kindlaksmääratud kohordidele.
Ettevõte näeb igapäevaselt palju andmeid. Nende suurte andmemahtude analüüsimine pole mitte ainult keeruline, vaid ka kulukas ülesanne, mis nõuab pühendunud töötajaid. Kuid ettevõte võib jagada kliendid hallatavamateks ja tegutsemisvõimelisemateks kohordideks. Kui ettevõte näeb suundumusi, kuidas erinevad kohordid oma tooteid kasutavad, saab ta tuvastada turundusvõtetes esinevad probleemid. Lisandväärtus on lisaväärtus, mis on loodud millegi algväärtusest kõrgemal. Seda saab rakendada toodete, teenuste, ettevõtete, juhtkonna jaoks ja määrata, millal ja kuidas kõige paremini erinevate kliendigruppide või -tüüpidega suhelda. Samuti kasutab ettevõte jaotatud andmeid stiimulite kujundamiseks, mis motiveerivad kliente oma tooteid edasi kasutama, kui nad tõenäoliselt toodete ostmise lõpetavad.
Analüüsitavad kohortide tüübid
Kohordid saab rühmitada järgmistesse kategooriatesse:
Ajapõhised kohordid
Ajapõhised kohordid on kliendid, kes tellisid toote või teenuse teatud aja jooksul. Nende kohordide analüüs näitab klientide käitumist sõltuvalt ajast, mil nad ettevõtte tooteid või teenuseid kasutama hakkasid. Aeg võib olla kuu või kvartal, olenevalt ettevõtte müügitsüklist. Näiteks kui 80% esimeses kvartalis ettevõttega liitunud klientidest jääb ettevõttesse neljandas kvartalis, kuid ainult 20% teises kvartalis liitunud klientidest jääb ettevõttesse kinni kuni neljanda kvartalini, on see näitab, et II kvartali kliendid polnud rahul. Ettevõte oleks võinud II kvartali kampaaniate ajal liiga palju lubada või võib konkurent sihitada samu kliente paremate toodete või teenustega.
Ajapõhiste kohortide analüüsimine aitab ümberpööramise määra vaadata. Näiteks kui kliendid, kes registreerisid ettevõtte toote 2017. aastal, muutuvad kiiremini kui need, kes registreerisid end 2018. aastal, saab ettevõte neid andmeid põhjuse väljaselgitamiseks kasutada. Võib juhtuda, et ettevõte ei pea kinni oma lubadustest, konkurent pakub parema kvaliteediga tooteid või konkurent sihib otse teie kliente paremate stiimulitega. SaaS-i ettevõtte puhul on turniiri määr teatava ajavahemiku alguses kõrge ja langeb, kui kliendid toodetega harjuvad. Ettevõttes kauem viibivad kliendid kipuvad toodet armastama ja muutuvad madalama kiirusega kui ajaraami alguses. Kohortide puudumisel ei pruugi ettevõte tuvastada täpset põhjust, miks suur hulk kliente loobub toodetest teatud aja jooksul.
Segmendipõhised kohordid
Segmendipõhised kohordid on kliendid, kes ostsid varem konkreetse toote või maksid konkreetse teenuse eest. See rühmitab kliendid toote tüübi või teenustaseme järgi, kuhu nad on registreerunud. Klientidel, kes registreerusid põhitaseme teenuste jaoks, võivad olla teistsugused vajadused kui neil, kes registreerusid täiustatud teenuste jaoks. Erinevate kohortide vajaduste mõistmine võib aidata ettevõttel kujundada konkreetsetele segmentidele kohandatud teenuseid või tooteid.
SaaS-i ettevõte võib pakkuda erinevaid teenustasemeid, sõltuvalt sihtrühma ostujõust. Iga taseme analüüs aitab välja selgitada, millised teenused sobivad teie klientide teatud segmentidele. Näiteks kui kõrgema taseme kliendid muutuvad palju kiiremini kui põhitaseme teenused, siis see näitab, et kõrgtasemel teenused on liiga kallid või et põhitaseme teenused vastavad enamiku klientide vajadustele paremini. Mõistmine, mida kliendid paketist otsivad, aitab ettevõttel oma märguandeid optimeerida, keskendudes asjakohastele tõukemeilidele, mille kliendid avavad ja loevad.
Suurusepõhised kohordid
Suurusepõhised kohordid viitavad erinevatele klientidele, kes ostavad ettevõtte tooteid või teenuseid. Kliendid võivad olla väikesed ja alustavad ettevõtted, keskmise suurusega ettevõtted ja ettevõtte tasemel ettevõtted. Erinevate klientide kategooriate võrdlemisel nende suuruse põhjal selgub, kust tulevad kõige suuremad ostud. Kõige vähem ostetud kategooriate puhul saab ettevõte vaadata üle kõik toote- ja teenusepakkumisega seotud probleemid ning teha paremaid ideesid, mis võivad müügitaset tõsta.
SaaS-i ärimudelis muutuvad väikesed ja alustavad ettevõtted tavaliselt suurema kiirusega kui ettevõtte tasemel ettevõtted. Väikestel ja alustavatel ettevõtetel võib olla väike eelarve ja nad katsetavad odavaid tooteid, et näha, mis neile sobib. Ettevõtte tasandi ettevõtetel on suurem eelarve ja nad kipuvad tootega pikemaks ajaks kinni pidama.
Näide kohordianalüüsist
Allpool olev andmekogum annab juhusliku valimi, mis hõlmab umbes 5000 väljamõeldud tarkvaraettevõtte klienti. Valemites on esitatud iga kliendi alguskuupäev ja nende kuude arv alates alguskuupäevast, mil klient oli ettevõtte tarkvaras viimati aktiivne. Allpool toodud kohordianalüüs on suurepärane vahend erinevate kohortide eristamiseks ajaliselt. Pange tähele, et muud kohordisegmendid võivad valimid jagada teiste tunnuste järgi peale aja.
Kiirel pilgul näeme, et juuli- ja detsembrikuus on paremad säilitusmäärad, kus rohkem kui 95% klientidest viibis kuni nelja kuuni. Seevastu teistel kuudel on tavaliselt nii, et paljud kliendid viibivad ainult kaks kuud. Võib-olla on see tingitud edutamisest, mida ettevõte neil kuudel korraldas, mis viis suurema kinnihoidmiseni. Üheks näiteks on Spotify suvekampaaniad, kus nad müüvad 3-4-kuulist teenust soodushinnaga.
Teiselt poolt näeme aprillis kõrgemat turniirimäära - pärast esimest kuud loobus tohutu hulk kliente. Siin oli võib-olla tarkvara tõrge, mis lükkas suure hulga kliente ära.
Kohortide kombineerimine
Ükski kohordianalüüsi tüüp pole tingimata parem kui teine. Pigem peaksid ettevõtted ühendama kahte või enamat nendest segmentidest, et saada sügavam arusaam sellest, kuidas kliendid oma toodetega sammu peavad. Näiteks kui analüüs näitab, et kõrgema taseme abonentide registreerimisprotsent on kõrgem kui põhitellijatel, saab ettevõte olukorra parandamiseks võtta viivitamata meetmeid. Kui esmaklassilised kliendid segunevad toodete kõrgete kulude tõttu, saab ettevõte kulud üle vaadata või luua rohkem stiimuleid, et julgustada neid jääma. Kui analüüs näitab, et esmaklassilised kliendid otsivad abidokumentatsioonist pidevalt sarnaseid päringuid, saab ettevõte teha telefoni või e-posti teel järelkontrolli, et tagada klientide jaoks rahuldav lahendus.
Laadige alla tasuta mall
Sisestage oma nimi ja e-posti aadress allolevale vormile ja laadige alla tasuta mall!
Muud ressursid
Täname, et lugesite rahanduse kohordianalüüsi juhendit. Finantsanalüüsi ja modelleerimise kohta lisateabe saamiseks on abiks järgmised finantsressursid.
- Stsenaariumide analüüs Stsenaariumide analüüs Stsenaariumide analüüs on meetod, mida kasutatakse otsuste analüüsimiseks spekuleerides finantsvõimaluste mitmesuguseid võimalikke tulemusi. Finantsmudelites on see
- Tundlikkuse analüüs Mis on tundlikkuse analüüs? Tundlikkusanalüüs on finantsmodelleerimisel kasutatav tööriist, et analüüsida, kuidas sõltumatute muutujate komplekti erinevad väärtused mõjutavad sõltuvat muutujat
- Finantsplaneerimine ja -analüüs (FP&A) Ülevaade FP&A analüütik Hakka ettevõtte FP&A analüütikuks. Tutvustame palka, oskusi, isiksust ja koolitust, mida vajate FP & A töökohtade jaoks ning edukaks finantskarjääriks. FP & A analüütikud, juhid ja direktorid vastutavad juhtidele vajaliku analüüsi ja teabe edastamise eest
- Tasuta finantsmudeli juhend Tasuta finantsmudeli juhend See finantsmudeli juhend sisaldab Exceli näpunäiteid ja parimaid tavasid eelduste, draiverite, prognoosimise, kolme väite linkimise, DCF-i analüüsi ja muu kohta.
