تحلیل کوهورت چیست و چطور برای کسب‌وکار مفید است؟

در دنیای امروز که رقابت در جذب و حفظ مشتریان به اوج خود رسیده است، درک عمیق رفتار کاربران و شناسایی الگوهای تعامل آن‌ها به یکی از کلیدی‌ترین نیازهای کسب‌وکارها تبدیل شده است. آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چرا برخی از مشتریان شما پس از مدتی دیگر بازنمی‌گردند؟ یا چگونه می‌توانید تجربۀ کاربری را بهبود بخشید تا وفاداری مشتریان افزایش یابد؟

تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) ابزاری قدرتمند است که به شما کمک می‌کند تا با ردیابی رفتار کاربران در طول زمان، به این سؤالات پاسخ دهید و تصمیمات استراتژیک بهتری اتخاذ کنید. این روش نه‌‌تنها به شما امکان می‌دهد نرخ ریزش مشتریان را کاهش دهید، بلکه با شناسایی الگوهای ماندگاری و تعامل، می‌تواند به افزایش درآمد و بهبود تجربۀ کاربری منجر شود.

در این مطلب از وی‌پدیا، نکات مهم دربارۀ تحلیل کوهورت، انواع آن، مزایا، چالش‌ها و روش‌های پیشرفته برای بهره‌برداری حداکثری از این ابزار تحلیلی را بررسی می‌کنیم.

تحلیل کوهورت چیست؟

تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) یک روش تحلیلی رفتاری است که در آن گروهی از کاربران با ویژگی‌های مشترک انتخاب می‌شوند و الگوهای استفادۀ آن‌ها در طول زمان بررسی می‌شود. این تحلیل به شما کمک می‌کند تا رفتارهای کاربران را به‌طور دقیق‌تر پیگیری و درک کنید و براساس آن تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید. تحلیل کوهورت نه‌‌تنها به کاهش نرخ ریزش مشتریان کمک می‌کند، بلکه با شناسایی الگوهای ماندگاری و تعامل، می‌تواند به افزایش درآمد و بهبود تجربۀ کاربری منجر شود.

این روش به شما امکان می‌دهد سؤالات هدفمندتری مطرح کرده و استراتژی‌های بازاریابی و توسعۀ محصول را بهینه‌سازی کنید. به‌ عبارتی دیگر، تحلیل کوهورت ابزاری قدرتمند برای درک بهتر چرخۀ عمر مشتری و بهبود عملکرد کسب‌وکار است.

دو نوع اصلی تحلیل کوهورت

تحلیل کوهورت در حوزه‌هایی مانند بازاریابی، مدیریت محصول و حفظ مشتری بسیار مفید است. در ادامه، دو نوع اصلی تحلیل کوهورت را به‌طور مفصل توضیح می‌دهیم.

1) تحلیل کوهورت مبتنی بر زمان

در این نوع تحلیل، کاربران براساس زمانی که برای اولین بار از یک محصول، خدمات یا پلتفرم استفاده کرده‌اند، گروه‌بندی می‌شوند. هدف این است که رفتار کاربرانی که در یک بازۀ زمانی مشخص (مثلاً هفتگی، ماهانه یا فصلی) شروع به استفاده کرده‌اند، ردیابی و مقایسه شود. در ادامه ویژگی‌های کلیدی این نوع تحلیل کوهورت را ذکر کرده‌ایم:

• تعریف کوهورت: کاربران براساس تاریخ شروع یا تاریخ عضویت گروه‌بندی می‌شوند.
• هدف: تحلیل تغییرات رفتار کاربران در طول زمان و شناسایی روندها یا الگوها.
• معیارهای رایج: نرخ حفظ کاربران، نرخ ریزش، ارزش طول عمر مشتری (LTV) و معیارهای مشارکت.

مثال‌ها

• یک شرکت SaaS ممکن است کوهورت‌های ماهانه ایجاد کند تا بررسی کند چه تعداد از کاربرانی که در ژانویۀ ۲۰۲۳ ثبت‌نام کرده‌اند، پس از ۳، ۶ یا ۱۲ ماه هنوز فعال هستند.
• یک فروشگاه اینترنتی ممکن است رفتار مشتریانی را که در دورۀ حراجی ثبت‌نام کرده‌اند، با مشتریان دوره‌های عادی مقایسه کند.

کاربردها

• تحلیل حفظ کاربران: بررسی اینکه آیا کاربران جدید بهتر یا بدتر از کاربران قدیمی حفظ می‌شوند.
• ارزیابی اثربخشی کمپین‌ها: سنجش تأثیر بلندمدت کمپین‌های بازاریابی یا راه‌اندازی محصولات جدید.
• شناسایی الگوهای فصلی: تشخیص روندهای فصلی در رفتار کاربران.

۲) تحلیل کوهورت مبتنی بر رفتار

در این نوع تحلیل، کاربران براساس اقدامات یا رفتارهای خاصی که در یک محصول یا پلتفرم انجام می‌دهند، گروه‌بندی می‌شوند. هدف این است که بفهمیم چگونه رفتارهای مختلف بر نتایجی مانند حفظ کاربران، مشارکت یا درآمد تأثیر می‌گذارند. در ادامه ویژگی‌های کلیدی این نوع تحلیل کوهورت را ذکر کرده‌ایم:

• تعریف کوهورت: کاربران براساس اقداماتی مانند خرید، تکمیل یک آموزش یا استفاده از یک ویژگی خاص گروه‌بندی می‌شوند.
• هدف: تحلیل ارتباط بین رفتارهای خاص و موفقیت یا شکست کاربران.
• معیارهای رایج: نرخ تبدیل، نرخ مشارکت و نرخ خرید مجدد.

مثال‌ها

• یک پلتفرم تجارت الکترونیک ممکن است کاربرانی را که در ۷ روز اول پس از ثبت‌نام خرید کرده‌اند، با کاربرانی که دیرتر خرید کرده‌اند مقایسه کند.
• یک اپلیکیشن موبایل ممکن است کاربرانی که فرایند onboarding (راه‌اندازی اولیه) را کامل کرده‌اند، با کاربرانی که این کار را نکرده‌اند مقایسه کند.

کاربردها

• سنجش پذیرش ویژگی‌ها: بررسی اینکه استفاده از یک ویژگی خاص چگونه بر حفظ کاربران یا رضایت آن‌ها تأثیر می‌گذارد.
• تقسیم‌بندی مشتریان: شناسایی کاربران با ارزش بالا براساس رفتارهایشان (مثلاً خریداران مکرر یا کاربران پرکاربرد).
• بهینه‌سازی محصول: تشخیص اینکه کدام رفتارها به نتایج بهتری منجر می‌شوند و تشویق سایر کاربران به انجام آن رفتارها.

هر دو نوع تحلیل کوهورت مبتنی بر زمان و رفتار، بینش‌های ارزشمندی درمورد رفتار کاربران ارائه می‌دهند، اما اهداف متفاوتی دارند. کوهورت‌های مبتنی بر زمان برای ردیابی روندها در طول زمان ایدئال هستند، درحالی‌که کوهورت‌های مبتنی بر رفتار به شناسایی تأثیر اقدامات خاص کمک می‌کنند. ترکیب این دو روش می‌تواند درک جامعی از رفتار کاربران ایجاد کند و به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده منجر شود.

مزایای تحلیل کوهورت

تحلیل کوهورت ابزاری ارزشمند برای تمام کسانی است که می‌خواهند درک عمیق‌تری از مشتریان خود و دلایل انتخاب‌های آن‌ها در اپلیکیشن یا سایت داشته باشند. در ادامه به برخی از مزایای تحلیل کوهورت اشاره می‌کنیم:

1) تعیین سلامت کسب‌وکار

یکی از نشانه‌های کسب‌وکار سالم، افزایش درآمد است، حتی اگر مشتریان جدیدی جذب نکرده باشید. تحلیل کوهورت می‌تواند به شما کمک کند تا بفهمید کدام گروه‌های مشتری بیشترین سهم را در درآمد دارند. این امر به‌‌نوبۀ خود به شما این امکان را می‌دهد تا تمرکز خود را روی فروش محصولات یا خدمات دیگر به این گروه‌ها قرار دهید.

2) درک بهتر مشتریان

تحلیل کوهورت به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که با پیگیری رفتار مشتریان در طول زمان، الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که شاید از طریق مشاهدۀ شاخص‌های سطحی قابل مشاهده نباشند.

3) تقسیم‌بندی بهتر مشتریان

با تقسیم‌بندی گروه‌های کاربران و ایجاد کوهورت‌های خاص، کسب‌وکارها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدفمندتر و تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌تری برای مشتریان ارائه دهند.

4) افزایش حفظ مشتری

تحلیل کوهورت با بررسی نرخ‌ حفظ و شناسایی خطرهای احتمالی ریزش به کسب‌وکارها کمک می‌کند. با این اطلاعات، می‌توانید اقدامات پیشگیرانه‌ای برای بهبود تجربۀ مشتریان انجام دهید.

5) بهینه‌سازی برای تعامل بیشتر

تحلیل کوهورت ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی تجربۀ کاربری و افزایش ارزش عمر مشتری است. با استفاده از این روش، می‌توانید روندها و الگوهای رفتاری کاربران را در طول چرخۀ زندگی آن‌ها شناسایی کنید.

برای مثال، می‌توانید بررسی کنید که کاربران در چه مرحله‌ای بیشترین تعامل را دارند یا در چه نقطه‌ای احتمال ریزش آن‌ها افزایش می‌یابد. با درک این الگوها، می‌توانید استراتژی‌هایی طراحی کنید که تجربۀ کاربری را بهبود بخشد، وفاداری مشتریان را افزایش دهد و درنهایت، ارزش طولانی‌مدت آن‌ها را برای کسب‌وکار شما بالا ببرد.

مراحل انجام تحلیل کوهورت

انجام تحلیل کوهورت شامل چندین مرحلۀ مهم است که از تعیین اهداف روشن تا تحلیل نتایج به‌طور منظم ادامه می‌یابد. هریک از این مراحل برای به‌دست‌آوردن بینش‌های مفید و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها حیاتی است. مراحل به شرح زیر است:

1) تعیین اهداف

ابتدا اهداف روشنی برای تحلیل کوهورت خود تعیین کنید. مشخص کنید که هدف شما از تحلیل کوهورت چیست. آیا می‌خواهید نرخ حفظ مشتری را افزایش دهید، ریزش را کاهش دهید یا رفتار کاربران را بهتر درک کنید؟

2) شناسایی معیارها

برای موفقیت در تحلیل کوهورت، ابتدا باید معیارهای کلیدی را که با اهداف کسب‌وکار شما هم‌راستا هستند شناسایی کنید. برخی از معیارهای رایج شامل نرخ حفظ کاربران، سطح تعامل و نرخ تبدیل می‌شوند. این معیارها به شما کمک می‌کنند تا رفتار کاربران را بهتر درک کنید، نقاط قوت و ضعف را شناسایی کنید و تصمیمات استراتژیک بهتری برای بهبود عملکرد کسب‌وکار خود بگیرید.

3) تعریف کوهورت‌ها

کاربران را براساس معیارهای مرتبط مانند تاریخ اکتساب یا رفتارهای خاص تقسیم‌بندی کنید.

۴) نمودارها و گراف‌ها برای تحلیل کوهورت

برای نمایش بهتر روندها و الگوها در تحلیل کوهورت، می‌توان از نمودارها و گراف‌ها استفاده کرد. این روش‌ها به شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را به‌شکلی ساده و قابل درک نشان دهید و بینش‌های مهم را به‌راحتی منتقل کنید.

5) تحلیل و تکرار

به‌طور منظم داده‌ها را تحلیل کنید تا تغییرات را پیگیری کرده و تأثیر استراتژی‌های خود را ارزیابی کنید.

انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل کوهورت

تحلیل کوهورت روشی قدرتمند برای درک رفتار کاربران در طول زمان است، اما برای بهره‌برداری حداکثری از آن، به ابزارهای مناسب نیاز دارید. ابزارهایی مانند Analytics ،Amplitude ،Mixpanel و Tableau از گزینه‌های محبوب برای انجام تحلیل کوهورت هستند. این پلتفرم‌ها به شما کمک می‌کنند تا:

• کاربران را براساس زمان یا رفتار به کوهورت‌ها تقسیم‌بندی کنید.
• معیارهای کلیدی مانند نرخ حفظ کاربران و ریزش را ردیابی کنید.
• داده‌ها را از طریق نمودارها و گراف‌ها بصری‌سازی کنید.

بسیاری از این ابزارها همچنین دارای ویژگی‌های خودکارسازی هستند که زمان را کاهش داده و خطر خطاهای محاسباتی دستی را کم می‌کنند. انتخاب ابزار مناسب به نیازهای خاص شما، مانند حجم داده‌ها، پیچیدگی تحلیل و بودجۀ شما بستگی دارد.

علاوه بر ابزارهای تخصصی تحلیل داده، نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده مانند اکسل یا گوگل‌شیت نیز می‌توانند برای تحلیل کوهورت، به‌ویژه برای مجموعه‌داده‌های کوچک‌تر، استفاده شوند. انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل کوهورت برای دستیابی به بینش‌های کاربردی بسیار مهم است. دقت داشته باشید ابزار باید به‌راحتی با سیستم‌های شما یکپارچه شود و کاربری آسانی داشته باشد.

تفاوت تحلیل کوهورت با سگمنتیشن

تحلیل کوهورت و سگمنتیشن هر دو روش‌های ارزشمندی برای درک رفتار مشتریان هستند، اما اهداف مختلفی دارند. تحلیل کوهورت کاربران را براساس تجربیات مشترکشان در یک بازه زمانی خاص گروه‌بندی می‌کند تا رفتار آن‌ها را در طول زمان پیگیری کند. درحالی‌که سگمنتیشن کاربران را براساس ویژگی‌های مشترکشان، مانند امتیاز NPS، مدت‌زمان جلسه یا تکمیل مراحل خاص تقسیم‌بندی می‌کند و به درک عمیق‌تری از گروه‌های مختلف کاربران و الگوهای تعامل آن‌ها کمک می‌کند.

تحلیل کوهورت به شناسایی کاهش و روندهای عدم تعامل در طول زمان کمک می‌کند، درحالی‌که سگمنتیشن این امکان را می‌دهد که کسب‌وکارها اقدامات فوری انجام دهند و تجربه‌های شخصی‌شده برای گروه‌های مختلف کاربران ارائه دهند.

چالش‌های تحلیل کوهورت

تحلیل کوهورت اگرچه ابزاری قدرتمند برای درک رفتار مشتریان است، اما با چالش‌هایی مواجه است که می‌تواند بر دقت نتایج تأثیر بگذارد. ازجملۀ این چالش‌ها موارد زیر است:

• تعریف دقیق و صحیح کوهورت‌ها؛
• اندازۀ نمونه.

اگر معیارهای گروه‌بندی کاربران به‌طور دقیق تعیین نشوند، ممکن است تحلیل‌های حاصل، اطلاعات گمراه‌کننده‌ای را ارائه دهند.

برای مثال، گروه‌بندی کاربران صرفاً براساس تاریخ اکتساب ممکن است اطلاعاتی نادرست دربارۀ رفتار کاربران بدهد؛ چراکه ممکن است عواملی مانند کمپین‌های تبلیغاتی خاص یا روندهای فصلی تأثیرگذار باشند و کاربران مشابهی از لحاظ تاریخی ولی با رفتارهای متفاوت را در یک گروه قرار دهند.

یکی دیگر از چالش‌های تحلیل کوهورت، اندازۀ نمونه است. اگر اندازۀ کوهورت‌ها کوچک باشد، داده‌ها ممکن است به‌طور قابل توجهی منحرف یا غیرقابل اعتماد شوند. در این صورت، تحلیل‌های انجام‌شده ممکن است ناتوان از ارائۀ نتایج معنادار و معتبر باشند.

علاوه‌براین، تفسیر داده‌های حاصل از تحلیل کوهورت می‌تواند دشوار باشد. در مواردی که رفتارها پیچیده یا تحت‌تأثیر چندین متغیر قرار دارند، تحلیل داده‌ها نیازمند دقت و تجربۀ بالاست. برای مثال، تأثیرات تعاملات متعدد بین ویژگی‌های مختلف محصول یا کمپین‌های بازاریابی می‌تواند باعث شود که نتایج تحلیل‌ها به‌سختی تفسیر شوند.

روش‌های پیشرفتۀ تحلیل کوهورت برای افزایش دقت تصمیمات استراتژیک

برای بهبود تحلیل کوهورت و ارتقای دقت نتایج، کسب‌وکارها می‌توانند از روش‌های پیشرفته‌ای مانند تحلیل بقا و مدل‌سازی پیش‌بینی استفاده کنند.

• تحلیل بقا: این روش مدت‌زمان باقی‌ماندن کاربران در یک کوهورت را ارزیابی کرده و احتمال ریزش آن‌ها را در طول زمان پیش‌بینی می‌کند. این روش کمک می‌کند تا کسب‌وکارها رفتار مشتریان را بهتر درک کرده و استراتژی‌های مؤثرتری برای کاهش ریزش طراحی کنند.
• مدل‌سازی پیش‌بینی: با استفاده از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، روندهای آینده مانند میزان ریزش یا افزایش تعامل را شبیه‌سازی می‌کند. این مدل‌ها امکان اتخاذ تصمیمات پیشگیرانه برای حفظ مشتریان را فراهم می‌کنند.

ترکیب این روش‌ها به‌ویژه برای شناسایی خطرهای احتمالی ریزش مشتریان پیش از وقوع بسیار مفید هستند و می‌توانند کسب‌وکارها را قادر سازند که راه‌حل‌های بهتری برای حفظ مشتریان ارائه دهند. این روش‌ها در کنار تحلیل‌های پایه‌ای کوهورت، به کسب‌وکارها امکان می‌دهند که از داده‌های موجود بهره‌برداری بیشتری کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از رفتار کاربران و روندهای آینده داشته باشند.

جمع‌بندی

در این مطلب، نکات مهم و کلیدی دربارۀ تحلیل کوهورت، از تعریف و انواع آن تا مزایا و چالش‌هایش را بررسی کردیم. تحلیل کوهورت به‌عنوان یک روش تحلیلی قدرتمند، می‌تواند به شما کمک کند تا رفتار کاربران را بهتر درک کنید، نرخ حفظ مشتریان را افزایش دهید و استراتژی‌های کسب‌وکار خود را بهینه‌سازی کنید.

اگر شما هم تجربه‌ای در این حوزه دارید یا سؤالی دربارۀ تحلیل کوهورت برایتان پیش آمده، خوشحال می‌شویم آن را با ما در بخش کامنت‌ها به اشتراک بگذارید. نظرات و تجربیات شما می‌تواند برای دیگران نیز مفید و الهام‌بخش باشد.

سؤالات متداول