Cohortanalyse is een vorm van gedragsanalyse die gegevens uit een bepaalde subset haalt, zoals een SaaS-bedrijf Bedrijfsstructuur Bedrijfsstructuur verwijst naar de organisatie van verschillende afdelingen of bedrijfseenheden binnen een bedrijf. Afhankelijk van de doelstellingen van een bedrijf en de branche, game of e-commerceplatform, en groepeert het in gerelateerde groepen in plaats van de gegevens als één geheel te beschouwen. De groeperingen worden cohorten genoemd. Ze delen vergelijkbare kenmerken, zoals tijd en grootte.
Bedrijven gebruiken cohortanalyse om klantgedrag gedurende de hele levenscyclus te analyseren. Bedrijfslevencyclus De bedrijfslevenscyclus is de voortgang van een bedrijf in fasen in de tijd, en is meestal onderverdeeld in vijf fasen: lancering, groei, shake-out, volwassenheid en afwijzen. van elke klant. Zonder cohortanalyse kunnen bedrijven moeilijkheden ondervinden bij het begrijpen van de levenscyclus die elke klant doorloopt gedurende een bepaald tijdsbestek. Bedrijven gebruiken cohortanalyse om de trends en patronen van klanten in de loop van de tijd te begrijpen en om hun aanbiedingen van producten en diensten af te stemmen op de geïdentificeerde cohorten.
Een bedrijf ziet dagelijks veel data binnenkomen. Het analyseren van deze grote hoeveelheden gegevens is niet alleen complex, maar ook een dure taak waarvoor toegewijd personeel nodig is. Een bedrijf kan klanten echter opsplitsen in beter beheersbare en bruikbare cohorten. Zodra het bedrijf trends ziet in de manier waarop verschillende cohorten zijn producten gebruiken, kan het problemen in zijn marketingtechnieken identificeren. Toegevoegde waarde Toegevoegde waarde is de extra waarde die wordt gecreëerd boven de oorspronkelijke waarde van iets. Het kan van toepassing zijn op producten, diensten, bedrijven, management en bepalen wanneer en hoe u het beste kunt communiceren met verschillende groepen of typen klanten. Het bedrijf gebruikt de uitgesplitste gegevens ook om prikkels te ontwerpen die klanten zullen motiveren om hun producten te blijven gebruiken wanneer ze waarschijnlijk zullen stoppen met het kopen van de producten.
Soorten cohorten om te analyseren
Cohorten kunnen worden gegroepeerd in de volgende categorieën:
Op tijd gebaseerde cohorten
Op tijd gebaseerde cohorten zijn klanten die zich gedurende een bepaald tijdsbestek hebben aangemeld voor een product of dienst. Door deze cohorten te analyseren, wordt het gedrag van de klanten getoond, afhankelijk van het tijdstip waarop ze de producten of diensten van een bedrijf zijn gaan gebruiken. De tijd kan maandelijks of driemaandelijks zijn, afhankelijk van de verkoopcyclus van een bedrijf. Als bijvoorbeeld 80% van de klanten die zich in het eerste kwartaal bij het bedrijf hebben aangemeld in het vierde kwartaal bij het bedrijf blijft, maar slechts 20% van de klanten die zich in het tweede kwartaal bij het bedrijf hebben aangemeld, tot het vierde kwartaal bij het bedrijf blijft laat zien dat de klanten van Q2 niet tevreden waren. Het bedrijf had tijdens Q2-promoties te veel kunnen beloven, of een concurrent zou zich kunnen richten op dezelfde klanten met betere producten of diensten.
Het analyseren van de op tijd gebaseerde cohorten helpt bij het kijken naar het verloop. Als klanten die zich in 2017 hebben aangemeld voor het product van het bedrijf bijvoorbeeld sneller uitkomen dan degenen die zich in 2018 hebben aangemeld, kan het bedrijf deze gegevens gebruiken om de oorzaak te achterhalen. Het kan zijn dat het bedrijf zijn beloften niet nakomt, een concurrent biedt producten van betere kwaliteit, of een concurrent richt zich rechtstreeks op uw klanten met betere prikkels. Voor een SaaS-bedrijf is het churn-percentage meestal hoog aan het begin van een bepaald tijdsbestek en daalt naarmate de klanten aan de producten wennen. Klanten die langer bij het bedrijf blijven, hebben de neiging om van het product te houden en minder snel te churnen dan aan het begin van een tijdsbestek. Als er geen cohorten zijn, kan een bedrijf de exacte oorzaak van een groot aantal klanten die de producten verlaten binnen een bepaald tijdsbestek niet identificeren.
Op segmenten gebaseerde cohorten
Op segmenten gebaseerde cohorten zijn die klanten die in het verleden een specifiek product hebben gekocht of voor een specifieke service hebben betaald. Het groepeert klanten op basis van het type product of het serviceniveau waarvoor ze zich hebben aangemeld. Klanten die zich hebben aangemeld voor services op basisniveau, hebben mogelijk andere behoeften dan degenen die zich hebben aangemeld voor geavanceerde services. Inzicht in de behoeften van de verschillende cohorten kan een bedrijf helpen bij het ontwerpen van op maat gemaakte diensten of producten voor bepaalde segmenten.
Een SaaS-bedrijf kan verschillende serviceniveaus bieden, afhankelijk van de koopkracht van de doelgroep. Door elk niveau te analyseren, kunt u bepalen welk soort services bij bepaalde segmenten van uw klanten passen. Als klanten op gevorderd niveau bijvoorbeeld veel sneller chennen dan op basisdiensten, is dat een indicatie dat de geavanceerde diensten te duur zijn of dat diensten op basisniveau gewoon beter voldoen aan de behoeften van de meeste klanten. Als het bedrijf begrijpt waar klanten naar op zoek zijn in een pakket, kan het zijn meldingen optimaliseren om zich te concentreren op relevante push-e-mails die klanten zullen openen en lezen.
Op grootte gebaseerde cohorten
Op grootte gebaseerde cohorten verwijzen naar de verschillende groottes van klanten die de producten of diensten van een bedrijf kopen. De klanten kunnen kleine en startende bedrijven, middelgrote bedrijven en bedrijven op bedrijfsniveau zijn. Door de verschillende categorieën klanten te vergelijken op basis van hun grootte, wordt duidelijk waar de grootste aankopen vandaan komen. Voor categorieën met de minste aankopen kan het bedrijf eventuele problemen met het product- en serviceaanbod bekijken en brainstormen over verbeterpunten die het verkoopniveau kunnen stimuleren.
In een SaaS-bedrijfsmodel draaien kleine en startende bedrijven meestal sneller dan bedrijven op bedrijfsniveau. Kleine en startende bedrijven hebben mogelijk een klein budget en testen laaggeprijsde producten om te zien wat voor hen werkt. Bedrijven op bedrijfsniveau hebben een groter budget en houden de neiging om voor een langere periode bij een product te blijven.
Voorbeeld van cohortanalyse
Onderstaande dataset geeft een willekeurige steekproef van ongeveer 5.000 klanten van een fictief softwarebedrijf. De formules geven de startdatum van elke klant weer, evenals het aantal maanden vanaf de startdatum dat de klant voor het laatst actief was in de software van het bedrijf. De onderstaande cohortanalyse is een prachtig hulpmiddel om onderscheid te maken tussen verschillende cohorten op basis van tijd. Merk op dat andere cohortsegmenten steekproeven kunnen splitsen op basis van andere kenmerken dan tijd.
In een oogopslag kunnen we zien dat de maanden juli en december betere retentiecijfers laten zien, waar meer dan 95% van de klanten tot vier maanden binnen bleef. In de andere maanden daarentegen zien we meestal dat veel klanten slechts tot twee maanden blijven. Dit komt misschien door een promotie die het bedrijf in die maanden heeft gehouden, wat leidde tot een hogere retentie. Een voorbeeld hiervan zijn de zomerpromoties van Spotify, waar ze 3-4 maanden service verkopen voor een gereduceerde prijs.
Aan de andere kant zien we een hoger churn-percentage in april, waarbij een enorm aantal klanten na de eerste maand afhaakt. Hier was misschien een storing in de software waardoor een groot aantal klanten werd afgeschrikt.
Cohorten combineren
Geen enkel type cohortanalyse is noodzakelijkerwijs beter dan het andere. Bedrijven moeten eerder twee of meer van deze segmenten combineren om een beter begrip te krijgen van hoe klanten hun producten bijhouden. Als uit de analyse blijkt dat premium-abonnees bijvoorbeeld een hoger churn-percentage registreren dan de basisabonnees, kan het bedrijf onmiddellijk maatregelen nemen om de situatie te verhelpen. Als premiumklanten karnnen vanwege de hoge kosten van de producten, kan het bedrijf de kosten herzien of meer prikkels creëren om hen aan te moedigen om te blijven. Als uit de analyse blijkt dat premiumklanten continu de helpdocumentatie doorzoeken voor vergelijkbare vragen, kan het bedrijf een telefonische of e-mailopvolging doen om er beter voor te zorgen dat klanten een bevredigende oplossing vinden.
Download de gratis sjabloon
Voer uw naam en e-mailadres in het onderstaande formulier in en download nu de gratis sjabloon!
Andere bronnen
Bedankt voor het lezen van de Finance-gids voor cohortanalyse. Voor meer informatie over financiële analyse en modellering zijn de volgende financiële bronnen nuttig.
- Scenario-analyse Scenario-analyse Scenario-analyse is een techniek die wordt gebruikt om beslissingen te analyseren door verschillende mogelijke uitkomsten bij financiële investeringen te speculeren. Bij financiële modellen is dit
- Gevoeligheidsanalyse Wat is gevoeligheidsanalyse? Gevoeligheidsanalyse is een hulpmiddel dat wordt gebruikt bij financiële modellering om te analyseren hoe de verschillende waarden voor een reeks onafhankelijke variabelen een afhankelijke variabele beïnvloeden
- Financiële Planning & Analyse (FP&A) Overzicht FP&A Analist Word FP&A Analist bij een bedrijf. We schetsen het salaris, de vaardigheden, de persoonlijkheid en de training die u nodig hebt voor FP & A-banen en een succesvolle financiële carrière. FP&A analisten, managers en directeuren zijn verantwoordelijk voor het verstrekken van de leidinggevenden met de analyse en informatie die ze nodig hebben
- Gratis gids voor financiële modellering Gratis gids voor financiële modellering Deze gids voor financiële modellering bevat Excel-tips en best practices over aannames, drijfveren, prognoses, het koppelen van de drie verklaringen, DCF-analyse, meer
