- Kohort analizi, müşterileri ilk sipariş ayına göre gruplar ve grupları aynı yaşta karşılaştırır; aylık toplamlar bunu yapamaz.
- Bir kohortun zaman içindeki seyrini satırlardan, aynı yaştaki kohortları sütunlardan, Kasım indirimi gibi takvim etkilerini ise köşegenlerden okuyun.
- Kohortları müşteri başına ve brüt kâr cinsinden karşılaştırın; böylece kohort büyüklüğü ve ilk sipariş indirimleri sonucu çarpıtmaz.
- Bir kohortun müşteri başına kümülatif brüt kârı, kabul edebileceğiniz bir süre içinde CAC'sini geçtiğinde, o kohortu kazanmaya değer.
E-ticarette kohort analizi, müşterileri ilk sipariş ayına göre gruplar ve her grubun sonraki aylarda ne satın aldığını izler. Bugün kazandığınız müşterilerin geri gelip gelmediğini ve daha önce kazandığınız müşteriler kadar harcayıp harcamadığını gösterir. Aylık ciro toplamı bunu gösteremez, çünkü her yaştan yeni ve geri dönen müşterileri birbirine karıştırır.
Bu rehber, bir edinim kohortu tablosunun nasıl oluşturulacağını, elde tutmanın ve müşteri başına kümülatif brüt kârın nasıl okunacağını, hangi hataların resmi çarpıttığını ve ROASaurus'un neleri gösterdiğini anlatır.
Kohort analizi nedir?
Kohort, ortak bir başlangıç noktası olan müşteri grubudur. E-ticarette olağan başlangıç noktası ilk sipariştir. İlk kez Mart'ta alışveriş yapan herkes, hangi kanaldan gelmiş olursa olsun, Mart kohortudur.
Bir kohort tablosunda her kohort için bir satır ve ilk siparişten bu yana geçen her dönem için bir sütun vardır. M0 ilk siparişin ayıdır, M1 ondan sonraki aydır ve böyle devam eder. Her hücre bir grup için, bir yaşta, tek bir soruyu yanıtlar: kaç müşteri geri geldi, ne kadar harcadılar ya da ne kadar brüt kâr bıraktılar.
Bu düzen aynı yaştaki müşterileri karşılaştırır. Üçüncü ayındaki Mart kohortu, üçüncü ayındaki Haziran kohortuyla, o aylar farklı mevsimlere düşse bile karşılaştırılabilir.
Shopify'ın, müşterileri aynı şekilde ilk siparişlerine göre gruplayan yerleşik bir müşteri kohortu analizi raporu vardır. Metrikleri müşteri sayısı, elde tutma ve satıştır. Kohortları brüt kâr cinsinden görmek için ayrıca her siparişin maliyetlerine de ihtiyacınız var: ürün maliyeti, kargo, ödeme komisyonları ve elleçleme.
Kohort tablosu nasıl oluşturulur
- Müşteri kimliği olan ödenmiş siparişleri toplayın
Her sipariş için bir müşteri kimliği ya da e-posta adresi gerekir. Biri olmadan ikinci siparişi ilkine bağlayamazsınız. İptal edilen ve ödenmemiş siparişleri dışarıda bırakın.
- Her müşterinin ilk siparişini bulun
O siparişin ayı, müşterinin kohortudur.
- Her siparişe bir yaş verin
Kohort ayı ile siparişin ayı arasındaki ayları sayın: ilk ay için 0, sonraki için 1 ve böyle devam.
- Kohort ve yaş başına toplayın
Her hücredeki siparişleri, ciroyu ve brüt kârı toplayın ve sipariş veren müşterileri sayın.
- Kohort büyüklüğüne bölün
Kohorttaki müşteri sayısına bölün; böylece farklı büyüklükteki kohortlar karşılaştırılabilir.
- Dönem bazlı ya da kümülatif seçin
Dönem bazlı bir hücre yalnızca o ayı gösterir. Kümülatif bir hücre şimdiye kadarki tüm ayları toplar; edinim maliyetiyle karşılaştırdığınız budur.
Google Analytics, kohort keşfinde standart, kayan ve kümülatif hesaplamalarla benzer bir seçim sunar. Standart her dönemi tek başına sayar, kümülatif ise şimdiye kadarki dönemleri toplar. Online mağaza kohortları için elde tutma için dönem bazlı, değer için kümülatif hücreler kullanın.
Kohort tablosu nasıl okunur
İşte Ocak başında görülen, örnek bir mağazanın elde tutma tablosu. Her hücre, kohortun o ay yeniden sipariş veren payını gösterir.
| İlk sipariş | Müşteriler | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Temmuz | 1,000 | 8% | 6% | 5% | 9% | 7% |
| Ağustos | 900 | 8% | 6% | 10% | 7% | – |
| Eylül | 1,100 | 7% | 11% | 7% | – | – |
| Ekim | 1,050 | 12% | 8% | – | – | – |
| Kasım | 2,400 | 5% | – | – | – | – |
Satırları okuyun
Bir satır, tek bir kohortu zaman içinde izler. Bu örnekte Temmuz kohortu ilk ayında %8 oranında yeniden sipariş verir. Oran üçüncü ayında %5'e düşer, sonra Kasım'da %9'a sıçrar.
Sütunları okuyun
Bir sütun, aynı yaştaki kohortları karşılaştırır. M1'de Ekim %12 ile en iyisini, Kasım %5 ile en kötüsünü yaptı. Ama Ekim kohortunun M1'i, indirim ayı olan Kasım'dı. Yani bu %12'nin bir kısmı kohortun kendisinden değil, indirimden gelir.
Köşegenleri okuyun
Bir köşegen, tüm kohortlar boyunca tek bir takvim ayıdır. Kasım köşegeni %9, %10, %11 ve %12 okunur: daha eski her kohort Kasım'da daha fazla satın aldı. Bir köşegen öne çıktığında nedeni o ay olan bir şeydir; örneğin bir indirim, bir ürün lansmanı ya da bir teslimat sorunu. Kohortların kalitesi hakkında hiçbir şey söylemez.
Asıl soru Kasım kohortunun kendisidir. Diğerlerinin iki katından büyüktür, ama Aralık'ta yalnızca %5'i geri geldi. Aynı ayda diğer her kohort %7 ya da %8 oranında geri geldi.
Müşteri başına kümülatif ciro ve brüt kâr
Elde tutma, müşterilerin geri gelip gelmediğini söyler. Müşteri başına kümülatif değer, onların ne kadar değerli olduğunu söyler. Bir kohortun ilk siparişinden itibaren satın aldığı her şeyi toplayın ve kohorttaki müşteri sayısına bölün. Bunu yalnızca ciro cinsinden değil, brüt kâr cinsinden yapın; çünkü müşteriyi edinmenin maliyetini geri ödeyen brüt kârdır.
İki çizginin arkasında: Mart kohortunun ilk siparişleri %48 brüt marj oranıyla ortalama $70 idi, yani müşteri başına $33.60 bıraktı. Kasım kohortunun ilk siparişleri tam fiyatla $80 olacaktı, aynı %48 brüt marj oranıyla. %20 indirimden sonra ortalama $64 oldu, ama maliyetleri $41.60 olarak kaldı. Brüt marj oranı %35'e düştü ve her ilk sipariş $22.40 bıraktı. İndirim ilk siparişteki marjı düşürdü ve bu müşterilerin daha azı geri geldi.
Bir kohortun müşteri başına kümülatif brüt kârı, kabul edebileceğiniz bir süre içinde CAC'sini geçtiğinde o kohortu kazanmaya değer. Bunun gerçekleştiği ay, geri dönüş süresidir. Mart kohortu için bu M0'dır. Kasım kohortu için henüz gerçekleşmedi. Bu sınırın nasıl belirleneceği Shopify mağazaları için müşteri yaşam boyu değeri yazısında, marjın kendisi ise e-ticarette katkı marjı yazısında açıklanır.
Kohort analizinde sık yapılan hatalar
Kohort büyüklüklerini karıştırmak
150 müşterilik bir kohort ile 2,400 müşterilik bir kohort aynı ağırlığı hak etmez. Kohortların ortalamasını alırken her birini müşteri sayısıyla ağırlıklandırın. Küçük kohortlara dikkatle yaklaşın: 150 müşterilik bir kohortta, her biri $200 fazla harcayan üç müşteri ortalamayı $4 kaydırır.
Ters hata, kohort toplamlarını karşılaştırmaktır. Kasım kohortu toplamda en fazla cirosu olan kohorttur, ama yalnızca en çok müşterisi olduğu için. Kohortları müşteri başına karşılaştırın.
Genç kohortları daha kötü okumak
Geçen ay başlayan bir kohortun alışveriş yapmak için yalnızca bir ayı oldu. Onu yalnızca aynı yaştaki daha eski kohortlarla karşılaştırın. Bir satırın son hücresi, henüz bitmemiş olan geçerli ay da olabilir; bu yüzden ay bitene kadar düşük görünür.
Mevsimselliği yok saymak
Kasım gibi bir indirim ayında edinilen kohortlar, tam fiyattan edinilenlerden farklı davranır. Onları bir önceki ayla değil, bir yıl önceki aynı ayla karşılaştırın. Ve bir kohortu suçlamadan önce köşegenleri kontrol edin: her kohortun aynı anda zayıf bir ayı olduysa neden takvimdir.
İlk sipariş indirimlerini yok saymak
İlk siparişteki bir indirim, müşterileri daha düşük bir marjla getirir ve bazıları ürün için değil indirim için gelmiştir. Kohortları ilk siparişteki indirim koduna göre ayırın ve müşteri başına brüt kârlarını karşılaştırın.
Misafir olarak ödeme yapan müşterileri kaybetmek
Geri dönen bir müşteri farklı bir e-posta adresiyle ödeme yaparsa yeni bir müşteri gibi görünür. İkinci siparişi, tekrar sipariş olarak sayılmak yerine yeni bir kohort başlatır. Tekrar oranları o zaman çok düşük, yeni müşteri sayıları ise çok yüksek çıkar. Müşteri hesaplarını teşvik edin ve tekrar oranlarını alt sınır olarak okuyun.
Kohort analizine göre nasıl harekete geçilir
- Bir müşteri için ödeyebileceğiniz tutarı belirleyin. Müşteri başına kümülatif brüt kârı, kabul ettiğiniz geri dönüş süresinde, örneğin 6 ayda okuyun. Bu sizin en yüksek CAC'nizdir.
- Bütçeyi tekrar satın alan kohortlara kaydırın. Kohortları ilk ürüne, indirim koduna ya da ilk reklam kanalına göre ayırın ve satın almaya devam eden gruplara daha fazla bütçe ayırın.
- Takip e-postalarınızın zamanlamasını ayarlayın. İkinci siparişlerin çoğu ikinci ayda geliyorsa hatırlatmayı ondan sonra değil, önce gönderin.
- İlk sipariş teklifini düzeltin. İndirimli kohortlar hiç yetişmiyorsa daha küçük bir indirimi ya da başka bir teklifi test edin ve yeni kohortları üç ay sonra karşılaştırın.
- İlk sipariş zararlarını değerlendirmek için geri dönüşü kullanın. M2'de geri dönen bir kohort, ilk sipariş başabaş ROAS'unun altındaki kampanyaları haklı çıkarabilir. Hiç geri dönmeyen bir kohort çıkaramaz.
ROASaurus'ta kohort analizi
ROASaurus yaşam boyu değeri içindeki kohort raporu, siparişlerinizden ve kâr analitiği içindeki ürün maliyetlerinden oluşturulur. Müşteriler Shopify müşteri kimliği ya da e-postayla tanımlanır ve yalnızca ödenmiş siparişler sayılır.
- İlk siparişin haftasına, ayına, çeyreğine ya da yılına göre kohortlar; matris ya da eğri olarak, CSV dışa aktarımıyla.
- Customers returning (%), Cumulative orders per customer, Cumulative revenue per customer ve Cumulative contribution margin per customer dahil 14 metrik. Bu son metrik ürün maliyetlerini, kargoyu, sipariş ücretlerini, ödeme komisyonlarını, elleçlemeyi ve devlete aktarılan vergiyi düşer ve reklam harcamasından öncedir. Bu rehberin brüt kâr terimini kullandığı anlamda müşteri başına brüt kârla eşleşen budur. Raporda ayrıca bir Cumulative gross profit per customer metriği de vardır, ama Profit › Cost settings altında Taxes collected ayarı Left out of revenue olarak belirlenmedikçe tahsil ettiğiniz vergiyi içinde tutar.
- Her satır müşteri sayısını, CAC'yi, R% değerini (şimdiye kadar ikinci siparişi olanların payı) ve ortalama ilk siparişi gösterir. CAC, kohortun dönemindeki reklam harcamasının, o dönemde edinilen tüm yeni müşterilere bölünmesidir.
- Ortalama satırı, müşteri başına metrikleri her kohorttaki müşteri sayısıyla ağırlıklandırır.
- Yeşil bir çerçeve, bir kohortun müşteri başına kümülatif marjının CAC'sini geçtiği dönemi işaretler: geri dönüş süresi.
- Aylık kohortlar için çizgili hücreler, mağazanızın kendi tekrar satın alma eğrisinden 24 aya kadar tahmini değerleri gösterir.
- İlk siparişe göre filtreler: ilk ürün, ürün türü, satıcı, indirim kodu, ülke, ilk reklam kanalı, satış kanalı, UTM kaynağı, ortamı ya da kampanyası, müşteri etiketi veya sipariş etiketi.
- İlk sipariş ayı başına 30, 60, 90, 180 ve 365 gün içindeki tekrar satın alma oranları. Kohorttaki her müşteri için henüz geçmemiş bir pencere yıldızla işaretlenir.
Ask AI kohortlarınız hakkındaki soruları da yanıtlayabilir. Aylık kohortları, müşteri başına kümülatif katkı marjını ve CAC geri dönüş ayını sizin için okur.