- En kohortanalyse grupperer kunder etter måneden for første bestilling og sammenligner gruppene i samme alder, noe månedlige totaler ikke kan.
- Les rader for én kohort over tid, kolonner for kohorter i samme alder og diagonaler for kalendereffekter som et salg i november.
- Sammenlign kohorter per kunde og i bruttofortjeneste, så kohortstørrelse og rabatter på første bestilling ikke forvrenger resultatet.
- En kohort er verdt å skaffe når kumulativ bruttofortjeneste per kunde passerer CAC innenfor en tid du kan akseptere.
Kohortanalyse i e-handel grupperer kunder etter måneden for første bestilling og følger hva hver gruppe kjøper i månedene etterpå. Den viser om kundene du vinner i dag kommer tilbake og bruker like mye som kundene du vant før. En månedlig omsetningstotal kan ikke vise det, fordi den blander nye og tilbakevendende kunder i alle aldre.
Denne guiden forklarer hvordan du bygger en tabell over anskaffelseskohorter, hvordan du leser retensjon og kumulativ bruttofortjeneste per kunde, hvilke feil som forvrenger bildet, og hva ROASaurus viser.
Hva er en kohortanalyse?
En kohort er en gruppe kunder som har et felles utgangspunkt. I e-handel er det vanlige utgangspunktet første bestilling. Alle som kjøpte første gang i mars, er marskohorten, uansett hvilken kanal de kom fra.
En kohorttabell har én rad per kohort og én kolonne per periode siden første bestilling. M0 er måneden for første bestilling, M1 er måneden etter, og så videre. Hver celle svarer på ett spørsmål for én gruppe i én alder: hvor mange kunder som kom tilbake, hvor mye de brukte, eller hvor mye bruttofortjeneste de ga.
Dette oppsettet sammenligner kunder i samme alder. Marskohorten i sin tredje måned kan sammenlignes med junikohorten i sin tredje måned, selv om disse månedene faller i ulike sesonger.
Shopify har en innebygd rapport for kohortanalyse av kunder som grupperer kunder etter første bestilling på samme måte. Målingene er antall kunder, retensjon og salg. For å se kohorter i bruttofortjeneste trenger du også kostnadene for hver bestilling: produktkostnad, frakt, betalingsgebyrer og håndtering.
Slik bygger du en kohorttabell
- Samle betalte bestillinger med en kundeidentitet
Hver bestilling trenger en kunde-ID eller en e-postadresse. Uten en kan du ikke koble en andre bestilling til den første. La kansellerte og ubetalte bestillinger ligge utenfor.
- Finn hver kundes første bestilling
Måneden for den bestillingen er kundens kohort.
- Gi hver bestilling en alder
Tell månedene mellom kohortmåneden og bestillingsmåneden: 0 for den første måneden, 1 for den neste, og så videre.
- Summer per kohort og alder
Summer bestillinger, omsetning og bruttofortjeneste i hver celle, og tell kundene som bestilte.
- Del på kohortstørrelsen
Del på antall kunder i kohorten, så kohorter av ulik størrelse kan sammenlignes.
- Velg per periode eller kumulativt
En celle per periode viser bare den måneden. En kumulativ celle summerer alle månedene så langt, og det er den du sammenligner med anskaffelseskostnaden.
Google Analytics tilbyr et lignende valg i kohortutforskingen sin, med standard, rullerende og kumulative beregninger. Standard teller hver periode for seg, og kumulativ summerer periodene så langt. For kohorter i nettbutikker bruker du celler per periode for retensjon og kumulative celler for verdi.
Slik leser du en kohorttabell
Her er en retensjonstabell for en eksempelbutikk, sett ved starten av januar. Hver celle viser andelen av kohorten som bestilte igjen i den måneden.
| Første bestilling | Kunder | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Juli | 1,000 | 8% | 6% | 5% | 9% | 7% |
| August | 900 | 8% | 6% | 10% | 7% | – |
| September | 1,100 | 7% | 11% | 7% | – | – |
| Oktober | 1,050 | 12% | 8% | – | – | – |
| November | 2,400 | 5% | – | – | – | – |
Les radene
En rad følger én kohort over tid. I dette eksempelet bestiller julikohorten igjen med 8% i sin første måned. Raten faller til 5% innen den tredje måneden, og hopper så til 9% i november.
Les kolonnene
En kolonne sammenligner kohorter i samme alder. I M1 gjorde oktober det best med 12% og november dårligst med 5%. Men M1 for oktoberkohorten var november, salgsmåneden. Så en del av de 12% kommer fra salget, ikke fra kohorten.
Les diagonalene
En diagonal er én kalendermåned på tvers av alle kohorter. November-diagonalen lyder 9%, 10%, 11% og 12%: hver eldre kohort kjøpte mer i november. Når en diagonal skiller seg ut, er årsaken noe som skjedde i den måneden, som et salg, en produktlansering eller et leveringsproblem. Den sier ingenting om kvaliteten på kohortene.
Selve novemberkohorten er det egentlige spørsmålet. Den er mer enn dobbelt så stor som de andre, men bare 5% av den kom tilbake i desember. I samme måned kom alle andre kohorter tilbake med 7% eller 8%.
Kumulativ omsetning og bruttofortjeneste per kunde
Retensjon forteller om kundene kommer tilbake. Kumulativ verdi per kunde forteller hva de er verdt. Summer alt en kohort har kjøpt fra første bestilling og utover, og del på antall kunder i kohorten. Gjør det i bruttofortjeneste, ikke bare i omsetning, fordi bruttofortjeneste er det som betaler tilbake kostnaden for å skaffe kunden.
Bak de to linjene: de første bestillingene til marskohorten var i snitt $70 med 48% bruttomargin, så de ga $33.60 per kunde. De første bestillingene til novemberkohorten ville ha vært $80 til full pris, med samme bruttomargin på 48%. Etter 20% rabatt var de i snitt $64, men kostnadene ble stående på $41.60. Bruttomarginen falt til 35%, og hver første bestilling ga $22.40. Rabatten kuttet marginen på første bestilling, og færre av disse kundene kom tilbake.
En kohort er verdt å skaffe når kumulativ bruttofortjeneste per kunde passerer CAC innenfor en tid du kan akseptere. Måneden da det skjer, er tilbakebetalingstiden. For marskohorten er det M0. For novemberkohorten har det ikke skjedd ennå. Hvordan du setter den grensen, dekkes i livstidsverdi for kunder i Shopify-butikker, og selve marginen forklares i dekningsbidrag i e-handel.
Vanlige feil i kohortanalyse
Å blande kohortstørrelser
En kohort på 150 kunder og en kohort på 2,400 fortjener ikke samme vekt. Når du tar gjennomsnitt av kohorter, vekt hver av dem etter antall kunder. Behandle små kohorter med forsiktighet: i en kohort på 150 flytter tre kunder som hver bruker $200 mer gjennomsnittet med $4.
Den motsatte feilen er å sammenligne kohorttotaler. Novemberkohorten har mest omsetning totalt bare fordi den har flest kunder. Sammenlign kohorter per kunde.
Å lese unge kohorter som dårligere
En kohort som startet forrige måned har hatt én måned på å kjøpe. Sammenlign den bare med eldre kohorter i samme alder. Den siste cellen i en rad kan også være inneværende måned, som ikke er over ennå, så den ser lav ut til måneden er ferdig.
Å overse sesongvariasjoner
Kohorter som er skaffet i en salgsmåned, som november, oppfører seg annerledes enn kohorter skaffet til full pris. Sammenlign dem med samme måned året før, ikke med måneden før. Og sjekk diagonalene før du skylder på en kohort: hvis alle kohorter hadde en svak måned samtidig, er årsaken kalenderen.
Å overse rabatter på første bestilling
En rabatt på første bestilling henter inn kunder med lavere margin, og noen av dem kom for rabatten og ikke for produktet. Del kohorter etter rabattkoden på første bestilling og sammenlign bruttofortjenesten per kunde.
Å miste kunder som handler som gjester
Hvis en tilbakevendende kunde handler med en annen e-postadresse, ser de ut som en ny kunde. Deres andre bestilling starter en ny kohort i stedet for å telle som en gjenkjøpsbestilling. Gjenkjøpsratene blir da for lave og antallet nye kunder for høyt. Oppfordre til kundekontoer, og les gjenkjøpsratene som en nedre grense.
Slik handler du på en kohortanalyse
- Sett hva du kan betale for en kunde. Les kumulativ bruttofortjeneste per kunde ved tilbakebetalingstiden du aksepterer, for eksempel 6 måneder. Det er din maksimale CAC.
- Flytt budsjett til kohorter som kjøper igjen. Del kohorter etter første produkt, rabattkode eller første annonsekanal, og legg mer budsjett bak gruppene som fortsetter å kjøpe.
- Time oppfølgings-e-postene dine. Hvis de fleste andre bestillinger kommer i den andre måneden, send påminnelsen før det, ikke etter.
- Fiks tilbudet på første bestilling. Hvis kohorter med rabatt aldri tar igjen, test en mindre rabatt eller et annet tilbud, og sammenlign de nye kohortene etter tre måneder.
- Bruk tilbakebetalingstid til å vurdere tap på første bestilling. En kohort som betaler tilbake i M2 kan rettferdiggjøre kampanjer under break-even-ROAS for første bestilling. En kohort som aldri betaler tilbake, kan ikke det.
Kohortanalyse i ROASaurus
Kohortrapporten i ROASaurus livstidsverdi bygges fra bestillingene dine og produktkostnadene i fortjenesteanalysen. Kunder identifiseres med Shopify-kunde-ID eller e-post, og bare betalte bestillinger teller.
- Kohorter etter uke, måned, kvartal eller år for første bestilling, som matrise eller kurver, med CSV-eksport.
- 14 målinger, blant dem Customers returning (%), Cumulative orders per customer, Cumulative revenue per customer og Cumulative contribution margin per customer. Den siste målingen trekker fra produktkostnader, frakt, bestillingsgebyrer, betalingsgebyrer, håndtering og gjennomstrømmende skatt, og den er før annonsekostnader. Det er den som tilsvarer bruttofortjeneste per kunde slik denne guiden bruker begrepet. Rapporten har også en Cumulative gross profit per customer-måling, men den beholder skatten du innkrever, med mindre Taxes collected er satt til Left out of revenue under Profit › Cost settings.
- Hver rad viser antall kunder, CAC, R% (andelen med en andre bestilling så langt) og gjennomsnittlig første bestilling. CAC er annonsekostnadene i kohortens periode delt på alle nye kunder skaffet i den.
- Gjennomsnittsraden vekter målinger per kunde etter antall kunder i hver kohort.
- En grønn kant markerer perioden der en kohorts kumulative margin per kunde passerte CAC: tilbakebetalingsperioden.
- For månedlige kohorter viser stripede celler predikerte verdier opptil 24 måneder, ut fra butikkens egen gjenkjøpskurve.
- Filtre på første bestilling: første produkt, produkttype, leverandør, rabattkode, land, første annonsekanal, salgskanal, UTM-kilde, -medium eller -kampanje, kundetagg eller bestillingstagg.
- Gjenkjøpsrater per måned for første bestilling innen 30, 60, 90, 180 og 365 dager. Et vindu som ikke har passert for alle kundene i kohorten, er merket med en stjerne.
Ask AI kan også svare på spørsmål om kohortene dine. Den leser de månedlige kohortene, kumulativt dekningsbidrag per kunde og tilbakebetalingsmåneden for CAC for deg.