Когда мы говорили, что самая важная метрика в маркетинге - ROI и почему при планировании маркетинговых активностей CLV круче, чем ARPU, то поднимали вопрос: сколько денег в среднем приносит один покупатель? Ответить на него не так просто, как может показаться.
Если вы разделите общую выручку на количество клиентов, то в расчет попадут как старые покупатели, которые покупали несколько раз, так и новые, которые не заказали ни разу.
Например, в закрытых шоппинг-клубах, от регистрации до покупки часто проходит несколько месяцев. Поэтому делить количество месячных регистраций на выручку за тот же период нет смысла - деньги принесли другие пользователи.
Есть элегантное решение этой задачи. Возьмите клиентов, которые зарегистрировались, например, в январе прошлого года. Посчитайте сколько покупок и какую выручку приносила эта группа от месяца к месяцу до текущего момента.
Сложите выручку по месяцам и получите ценность группы. Разделите итоговую выручку на количество людей в группе и получите среднюю ценность каждого клиента с учетом повторных покупок. Повторите расчеты для тех, кто зарегистрировался в феврале, марте и последующих месяцах.
Обратите внимание, мы формируем группы по временнóму признаку - месяцу регистрации. В экономике, также в медицине и социологии, такие группы людей называют когортами , а метод - когортным анализом .
Когортный анализ на практике
Прогнозируйте окупаемость рекламы
Представьте ситуацию: вы купили показы банера. Прошла неделя, звонит менеджер и спрашивает, будете ли продлевать. Вы заглядываете в аналитику и видите, что сейчас ROI банера всего 30%. Кажется, продлевать рекламу не стоит. Но что если люди будут возвращаться и покупать? Решение нужно принимать сейчас.
Анализ когорт поможет с высокой вероятностью предсказать, окупится реклама в будущем или нет. Посмотрите, каким был ROI прибыльного рекламного источника на первой неделе. Например, в Дарбери, средний ROI источника на первой неделе был 25%. Так что сайт с вашим банером показывает даже лучший результат.
* * *
Давайте посмотрим на картинку. Мы анализируем ROI кампании VK Campaign 3 источника Vkontakte . Я обвел красным значения ROI для каждой когорты на первой неделе. Обратите внимание, что даже когорта с начальным ROI 18% в итоге окупилась, хоть и на пятой неделе.
Моменты окупаемости обозначены зелеными точками. Заметьте, что пять когорт из восьми переходят рубеж в 100% на третьей неделе. Это дает нам основание ожидать того же поведения для двух нижних - самых новых когорт.
Помимо ROI, по когортам сравнивают retention - количество вернувшихся на сайт людей, количество повторных заказов, конверсии и так далее. Выберите важную для вас метрику и наблюдайте, как она меняется на одном временном промежутке от когорты к когорте.
Измеряйте влияние ваших действий на продажи
Это особенно актуально для больших магазинов, где одновременно появляются новые товары, заканчиваются старые, улучшается сайт, запускаются новые рекламные источники. Представьте, что в прошлом месяце вы запустили новый дизайн сайта и новую рекламную кампанию. Продажи выросли. Благодаря дизайну или рекламе?
Можно, конечно, измерить конверсию - разделить количество покупок на количество посетителей. Но это будет неточно: на конверсию влияют и удобство сайта, и качество трафика. Так что она могла измениться или не измениться по обеим причинам.
Решение. Реклама влияет на новых посетителей сайта, а изменение продукта - на всех. Сравните конверсию разных когорт. Если она увеличилась или уменьшилась для всех когорт - это влияние сайта. Если только для последней, самой новой когорты - это реклама.
Измеряйте здоровье бизнеса
Доля повторных заказов показывает состояние бизнеса. Если постоянные клиенты приносят вам от 30% выручки и более - это хороший показатель. Кроме того, когорты показывают, есть ли у вас преданные клиенты и как их много. Если замечаете, что когорты стали быстрее "умирать" - люди перестали возвращаться - возможно, стоит обратить внимание на качество сервиса или ассортимент.
Делаем когортный анализ вручную
Шаг 1. Соберите данные. Когорты формируют на основе любого события, но в маркетинге чаще используют дату первого захода на сайт, дату регистрации, дату первой покупки. Попросите программиста или самостоятельно выгрузите данные из базы данных вашего магазина в формате: Дата регистрации пользователя - Дата покупки - Номер заказа - Выручка .
Шаг 2. Загрузите данные в Excel. Google Docs и Apple Numbers тоже подходят. Постройте сводную таблицу. Строки таблицы - даты регистрации. Колонки - даты покупок. В ячейки вставьте либо количество записей, либо сумму выручки. В итоге каждая строка таблицы будет когортой с шагом в 1 день. В ячейках будет либо количество заказов, либо выручка этой когорты за каждый день.
Шаг 3. Полезно построить график. Для представления когорт подходит stacked area chart - график с областями с накоплением. Или streamgraph , который мы в Oh My Stats называем "удав". Высота всего графика - это суммарная выручка за неделю. Высота каждого сегмента - выручка каждой когорты.
Шаг 4. Анализируйте! :)