- O analiză pe cohorte grupează clienții după luna primei comenzi și compară grupurile la aceeași vechime, lucru pe care totalurile lunare nu îl pot face.
- Citește rândurile pentru o cohortă în timp, coloanele pentru cohortele de aceeași vechime și diagonalele pentru efecte de calendar, cum ar fi o reducere din noiembrie.
- Compară cohortele per client și în profit brut, astfel încât dimensiunea cohortei și reducerile la prima comandă să nu distorsioneze rezultatul.
- Merită să achiziționezi o cohortă atunci când profitul ei brut cumulat per client depășește CAC-ul într-un interval acceptabil pentru tine.
Analiza pe cohorte în ecommerce grupează clienții după luna primei comenzi și urmărește ce cumpără fiecare grup în lunile următoare. Arată dacă clienții pe care îi câștigi astăzi revin și cheltuiesc la fel de mult ca cei câștigați înainte. Un total lunar al veniturilor nu poate arăta asta, pentru că amestecă clienți noi și clienți care revin, de orice vechime.
Acest ghid explică cum construiești un tabel de cohorte de achiziție, cum citești retenția și profitul brut cumulat per client, ce greșeli distorsionează imaginea și ce arată ROASaurus.
Ce este o analiză pe cohorte?
O cohortă este un grup de clienți care au un punct de plecare comun. În ecommerce, punctul de plecare obișnuit este prima comandă. Toți cei care au cumpărat prima dată în martie formează cohorta din martie, indiferent de canalul din care au venit.
Un tabel de cohorte are un rând pentru fiecare cohortă și o coloană pentru fiecare perioadă de la prima comandă. M0 este luna primei comenzi, M1 este luna următoare ș.a.m.d. Fiecare celulă răspunde la o întrebare pentru un grup la o anumită vechime: câți clienți au revenit, cât au cheltuit sau cât profit brut au lăsat.
Această structură compară clienți de aceeași vechime. Cohorta din martie în a treia ei lună poate fi comparată cu cohorta din iunie în a treia ei lună, chiar dacă acele luni cad în sezoane diferite.
Shopify are un raport integrat de analiză a cohortelor de clienți, care grupează clienții după prima comandă în același mod. Metricile lui sunt numărul de clienți, retenția și vânzările. Ca să vezi cohortele în profit brut, ai nevoie și de costurile fiecărei comenzi: costul produsului, livrarea, comisioanele de plată și handling-ul.
Cum construiești un tabel de cohorte
- Colectează comenzile plătite care au o identitate de client
Fiecare comandă are nevoie de un id de client sau de o adresă de email. Fără una dintre ele, nu poți lega a doua comandă de prima. Exclude comenzile anulate și neplătite.
- Găsește prima comandă a fiecărui client
Luna acelei comenzi este cohorta clientului.
- Atribuie fiecărei comenzi o vechime
Numără lunile dintre luna cohortei și luna comenzii: 0 pentru prima lună, 1 pentru următoarea ș.a.m.d.
- Însumează pe cohortă și pe vechime
Însumează comenzile, veniturile și profitul brut din fiecare celulă și numără clienții care au comandat.
- Împarte la dimensiunea cohortei
Împarte la numărul de clienți din cohortă, ca să poți compara cohorte de dimensiuni diferite.
- Alege pe perioadă sau cumulat
O celulă pe perioadă arată doar luna respectivă. O celulă cumulată adună toate lunile de până acum, ceea ce compari cu costul de achiziție.
Google Analytics oferă o alegere similară în explorarea de cohorte, cu calcule standard, rolling și cumulative. Standard numără fiecare perioadă separat, iar cumulative adună perioadele de până acum. Pentru cohortele unui magazin online, folosește celule pe perioadă pentru retenție și celule cumulate pentru valoare.
Cum citești un tabel de cohorte
Iată un tabel de retenție pentru un magazin exemplu, văzut la începutul lunii ianuarie. Fiecare celulă arată ponderea cohortei care a comandat din nou în acea lună.
| Prima comandă | Clienți | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Iulie | 1,000 | 8% | 6% | 5% | 9% | 7% |
| August | 900 | 8% | 6% | 10% | 7% | – |
| Septembrie | 1,100 | 7% | 11% | 7% | – | – |
| Octombrie | 1,050 | 12% | 8% | – | – | – |
| Noiembrie | 2,400 | 5% | – | – | – | – |
Citește rândurile
Un rând urmărește o cohortă în timp. În acest exemplu, cohorta din iulie comandă din nou în proporție de 8% în prima ei lună. Rata scade la 5% în a treia lună, apoi sare la 9% în noiembrie.
Citește coloanele
O coloană compară cohorte de aceeași vechime. În M1, octombrie a avut cel mai bun rezultat, cu 12%, iar noiembrie cel mai slab, cu 5%. Dar M1 al cohortei din octombrie a fost noiembrie, luna reducerilor. Deci o parte din acel 12% vine de la reducere, nu de la cohortă.
Citește diagonalele
O diagonală este o lună calendaristică pentru toate cohortele. Diagonala din noiembrie arată 9%, 10%, 11% și 12%: fiecare cohortă mai veche a cumpărat mai mult în noiembrie. Când o diagonală iese în evidență, cauza este ceva ce s-a întâmplat în acea lună, cum ar fi o reducere, o lansare de produs sau o problemă de livrare. Nu spune nimic despre calitatea cohortelor.
Cohorta din noiembrie în sine este adevărata întrebare. Este de mai mult de două ori mai mare decât celelalte, dar doar 5% din ea a revenit în decembrie. În aceeași lună, fiecare dintre celelalte cohorte a revenit în proporție de 7% sau 8%.
Venituri și profit brut cumulate per client
Retenția îți spune dacă clienții revin. Valoarea cumulată per client îți spune cât valorează ei. Adună tot ce a cumpărat o cohortă de la prima comandă încolo și împarte la numărul de clienți din cohortă. Fă asta în profit brut, nu doar în venituri, pentru că profitul brut este cel care recuperează costul de achiziție a clientului.
În spatele celor două linii: primele comenzi ale cohortei din martie au avut în medie $70, cu o rată a marjei brute de 48%, deci au lăsat $33.60 per client. Primele comenzi ale cohortei din noiembrie ar fi fost de $80 la preț întreg, la aceeași rată a marjei brute de 48%. După o reducere de 20%, au avut în medie $64, dar costurile lor au rămas la $41.60. Rata marjei brute a scăzut la 35%, iar fiecare primă comandă a lăsat $22.40. Reducerea a tăiat din marja primei comenzi, iar mai puțini dintre acești clienți au revenit.
Merită să achiziționezi o cohortă atunci când profitul ei brut cumulat per client depășește CAC-ul într-un interval acceptabil pentru tine. Luna în care se întâmplă asta este perioada de recuperare. Pentru cohorta din martie, este M0. Pentru cohorta din noiembrie, nu s-a întâmplat încă. Cum stabilești această limită este explicat în customer lifetime value pentru magazinele Shopify, iar marja în sine este explicată în marja de contribuție în ecommerce.
Greșeli frecvente în analiza pe cohorte
Amestecarea cohortelor de dimensiuni diferite
O cohortă de 150 de clienți și una de 2,400 nu merită aceeași pondere. Când faci media cohortelor, ponderează fiecare cohortă după numărul ei de clienți. Tratează cu grijă cohortele mici: într-o cohortă de 150, trei clienți care cheltuiesc fiecare cu $200 mai mult mută media cu $4.
Greșeala opusă este să compari totalurile cohortelor. Cohorta din noiembrie are cele mai mari venituri totale doar pentru că are cei mai mulți clienți. Compară cohortele per client.
Interpretarea cohortelor tinere ca fiind mai slabe
O cohortă care a început luna trecută a avut o singură lună la dispoziție ca să cumpere. Compară-o doar cu cohorte mai vechi, la aceeași vechime. Ultima celulă dintr-un rând poate fi și luna curentă, care nu s-a încheiat încă, așa că pare mică până se termină luna.
Ignorarea sezonalității
Cohortele achiziționate într-o lună cu reduceri, cum ar fi noiembrie, se comportă diferit de cele achiziționate la preț întreg. Compară-le cu aceeași lună de acum un an, nu cu luna dinainte. Și verifică diagonalele înainte să dai vina pe o cohortă: dacă fiecare cohortă a avut o lună slabă în același timp, cauza este calendarul.
Ignorarea reducerilor la prima comandă
O reducere la prima comandă aduce clienți la o marjă mai mică, iar unii dintre ei au venit pentru reducere, nu pentru produs. Împarte cohortele după codul de reducere de la prima comandă și compară profitul lor brut per client.
Pierderea clienților care comandă ca invitați
Dacă un client care revine comandă cu o altă adresă de email, pare un client nou. A doua lui comandă începe o nouă cohortă în loc să se numere ca o comandă repetată. Ratele de repetare ies atunci prea mici, iar numărul de clienți noi prea mare. Încurajează conturile de client și interpretează ratele de repetare ca limită inferioară.
Cum acționezi pe baza unei analize pe cohorte
- Stabilește cât îți permiți să plătești pentru un client. Citește profitul brut cumulat per client la perioada de recuperare pe care o accepți, de exemplu 6 luni. Acesta este CAC-ul tău maxim.
- Mută bugetul către cohortele care revin. Împarte cohortele după primul produs, codul de reducere sau primul canal de reclame și pune mai mult buget în spatele grupurilor care continuă să cumpere.
- Sincronizează emailurile de follow-up. Dacă majoritatea comenzilor a doua sosesc în a doua lună, trimite mementoul înainte de aceasta, nu după.
- Corectează oferta pentru prima comandă. Dacă cohortele cu reducere nu ajung niciodată din urmă, testează o reducere mai mică sau altă ofertă și compară noile cohorte după trei luni.
- Folosește perioada de recuperare ca să judeci pierderile de la prima comandă. O cohortă care se recuperează în M2 poate justifica campanii sub ROAS-ul de break-even al primei comenzi. O cohortă care nu se recuperează niciodată nu poate.
Analiza pe cohorte în ROASaurus
Raportul de cohorte din lifetime value ROASaurus este construit din comenzile tale și din costurile produselor din analiza profitului. Clienții sunt identificați după id-ul de client Shopify sau după email, iar doar comenzile plătite contează.
- Cohorte după săptămâna, luna, trimestrul sau anul primei comenzi, sub formă de matrice sau de curbe, cu export CSV.
- 14 metrici, printre care Customers returning (%), Cumulative orders per customer, Cumulative revenue per customer și Cumulative contribution margin per customer. Această ultimă metrică scade costurile produselor, livrarea, comisioanele comenzii, comisioanele de plată, handling-ul și taxele transferate mai departe și este înainte de cheltuielile cu reclamele. Este cea care corespunde profitului brut per client, așa cum folosește acest ghid termenul. Raportul are și o metrică Cumulative gross profit per customer, dar aceasta păstrează taxele colectate, dacă Taxes collected nu este setat la Left out of revenue în Profit › Cost settings.
- Fiecare rând arată numărul de clienți, CAC, R% (ponderea celor cu o a doua comandă până acum) și prima comandă medie. CAC este cheltuiala cu reclamele din perioada cohortei împărțită la toți clienții noi achiziționați în ea.
- Rândul de medie ponderează metricile per client după numărul de clienți din fiecare cohortă.
- Un contur verde marchează perioada în care marja cumulată per client a unei cohorte a depășit CAC-ul: perioada de recuperare.
- Pentru cohortele lunare, celulele cu dungi arată valori estimate pe până la 24 de luni, pe baza propriei curbe de recumpărare a magazinului tău.
- Filtre pe prima comandă: primul produs, tipul produsului, furnizorul, codul de reducere, țara, primul canal de reclame, canalul de vânzare, sursa, mediul sau campania UTM, eticheta clientului sau eticheta comenzii.
- Rate de recumpărare pe luna primei comenzi, în 30, 60, 90, 180 și 365 de zile. O fereastră care nu a trecut pentru fiecare client din cohortă este marcată cu un asterisc.
Ask AI poate răspunde și la întrebări despre cohortele tale. Citește pentru tine cohortele lunare, marja de contribuție cumulată per client și luna de recuperare a CAC.