Cohort Analysis cơ bản cho người mới bắt đầu

0
706

Thành công của App hay web không chỉ đơn giản là khiến người dùng cài app hay vào web mà còn là khiến họ ở lại lâu hay quay lại nữa. Vì vậy, ngoài thông tin lượt tải, lượt view, hay daily active users (DAU) / monthly active users (MAU) bạn còn cần chú ý đến cohort Analysis.

Cohort Analysis là gì?

Cohort là một nhóm người trở thành users hay khách hàng của bạn vào một khoảng thời gian nhất định. Chúng ta nhóm những users vào web hay app theo ngày họ vào app / web.

Getting new users = acquisition

People who come backs (returning users) = users retention.

Chúng ta không những quan tâm đến việc mang đến khách hàng mới mà còn họ có quay lại với chúng ta hay không. Lúc này, bạn cần đến cohort analysis.

Khi bạn biết được số người quay lại tăng hay giảm, bạn sẽ nghĩ đến cách tối ưu để khiến người dùng quay lại nhiều hơn.

Ngoài ra, bạn còn có thể so sánh các nhóm người dùng với các thời điểm họ vào web / app khác nhau sẽ có tỉ lệ tương tác như thế nào.

Bạn hay xem báo cáo theo dạng “All users” đúng không?

Với Cohort Analysis thì bạn sẽ tách “All users” thành những “nhóm users” liên quan với nhau để phân tích. Những nhóm users này thường có những đặc điểm chung hay trải nghiệm chung trong một khoảng thời gian nhất định.

Corhort analysis là một công cụ để đo lường tương tác của người dùng theo thời gian. Nó giúp bạn biết được là tương tác của người dùng đang trở nên tốt hơn hay chẳng qua số liệu tăng của users mới quá nhiều khiến bạn lầm tưởng là tương tác đang tăng.

Cohort analysis giúp bạn phân tách chỉ số phát triển khỏi chỉ số tương tác. Bởi vì chỉ số phát triển có thể làm bạn không nhận biết được các vấn đề về tương tác của người dùng. Trong thực tế, việc thiếu tương tác của users cũ thường bị che đi bởi sự tăng trưởng vượt bật của users mới. Điều này khiến bạn tưởng rằng mọi thứ đều diễn ra tốt đẹp.

Cohort Analysis ví dụ

Hãy xem ví dụ sau đây. daily cohort of users – Những users đã mở app lần đầu tiên và quay lại app trong 10 ngày tiếp theo đó.

Theo báo cáo trên:

  • 1358 users mở app vào ngày 26 tháng 1 (Jan 26).
  • Qua ngày đầu tiên, số user còn quay lại là 31.1%
  • Qua ngày thứ 7, số user còn quay lại là 12.9%
  • Qua ngày thứ 9, số user còn quay lại là 11.3%.

Vì vậy, vào ngày thứ 7 sử dụng app, 1 trong 8 người mở app lần đầu vào Ngày 26 tháng 1 (Jan 26) vẫn còn là những users đang hoạt động (active users).

Để có thể theo dõi hành vi của người dùng theo thời gian hay cùng một hành vi nhưng nó khác nhau như thế nào ở các nhóm người khác nhau. Cohort Analysis giúp so sánh nhũng nhóm đó theo phương cách / thời gian mà họ vào app / web hay theo số lượng người quay lại web/ app của bạn theo thời gian.

Nhưng làm sau để nhóm những người này vào những nhóm để phân tích? Bạn có thể thực hiện theo hai cách:

Acquisition cohorts: Nhóm được phân chia theo ngày mà họ đăng ký dùng app / web của bạn.

Behavioral cohorts: Nhóm được phân chia dựa trên hành vi của họ trên app / web của bạn.

Acquisition cohorts giúp bạn trả lời câu hỏi ai và khi nào trong khi behavioral cohorts giúp bạn biết lý do tại sao.

Khi nào users ngừng sử dụng dịch vụ của bạn?

Trong báo cáo acquisition cohorts, bạn có thể biết được khi nào trong vòng đời người dùng có xu hướng ngưng sử dụng dịch vụ của bạn.

Các hàng biểu thị dòng thời gian và số lượng khách hàng mà bạn có được ở mỗi khoảng thời gian (ai). Mỗi cột thể hiện lượng thời gian đã trôi qua kể từ khi người dùng đăng ký (thời điểm). Mỗi ô đều có phần trăm của số thu được ban đầu đã được giữ lại trong khoảng thời gian đó.

Một số điều cần xem xét khi thực hiện phân tích theo nhóm chuyển đổi:

  • Khoảng thời gian (theo ngày, tuần hoặc tháng). Sử dụng thời hạn ngắn hơn cho các công ty trẻ hơn, thời hạn dài hơn cho các công ty cũ.
  • Phạm vi. Phạm vi của khoảng thời gian lưu giữ càng lớn, càng khó đưa ra giả thuyết chính xác cho những gì đang xảy ra trong quá trình. Thực hiện phân tích cho từng khoảng thời gian lưu giữ: sớm (tối đa 8 ngày), giữa (8-90 ngày) và muộn (hơn 90 ngày).
  • Những kỳ vọng. Tỷ lệ giữ chân phụ thuộc vào phân khúc của bạn. Đối với một ứng dụng tốc độ cao, giá thấp, tỷ lệ bỏ app tương đối cao — 10-15% — có thể là bình thường. Đối với một ứng dụng có rào cản gia nhập cao hơn, bạn sẽ thấy con số app thấp hơn nhiều — 2-3%.
Nếu bạn quan sát kỹ hơn, bạn sẽ thấy rằng tỷ lệ phần trăm bỏ qua lớn nhất là ngay quanh mốc 2 tuần — tỷ lệ giảm trung bình từ ngày 14 đến ngày 15 là 3 điểm phần trăm tròn. Thông tin đó có thể giúp chúng tôi bắt đầu đưa ra giả thuyết về lý do tại sao người dùng rời đi.

Tại sao người dùng lại bỏ app của bạn?

Sau khi bạn đã tìm được điểm rơi thời gian (when) mà người dùng bỏ app. Đã đến lúc bạn tìm hiểu lý do tại sao (why).

Dưới đây là tỷ lệ bỏ app trung bình cho ứng dụng năng suất dựa trên phân tích nhóm chuyển đổi của chúng tôi.

Dưới đây là tỷ lệ bỏ app tổng quan so với tỷ lệ bỏ app của những users dùng một trong những tính năng chủ chốt của app (tính năng checklist)

Chúng ta thấy rằng có một tỷ lệ rất thấp bỏ app đối với những người dùng tương tác với tính năng cốt lõi (đường màu xanh).

Đó có thể là do năng lõi không phải là một phần của tích hợp trong ứng dụng hoặc do tính năng lõi – danh sách kiểm tra – nằm cách màn hình chính quá nhiều lần nhấp. Để giữ chân nhiều khách hàng hơn, chúng ta phải điều chỉnh để tăng mức độ tương tác với tính năng danh sách kiểm tra.

So sánh các nhóm thuần tập hành vi

Thật không may, không phải lúc nào cũng dễ dàng như việc chỉ tìm ra một mối liên hệ rõ ràng giữa hành vi và tỷ lệ giữ chân như ở ví dụ trên. Mà thường là sự kết hợp của các hành vi giúp người dùng tương tác với ứng dụng của bạn.

Mục tiêu của bạn là xác định các hành vi phổ biến của những người dùng tương tác nhiều nhất của bạn. Đảo ngược điều đó và bạn sẽ tìm ra những người dùng không gắn bó với mình.

Tất cả điều này có thể được thực hiện trong một bảng tính với một số định dạng có điều kiện, nhưng điều đó thường chứng tỏ là cực kỳ tốn thời gian. May mắn thay, có rất nhiều công cụ ngoài kia giúp hợp lý hóa quy trình. Các công cụ như Amplitute giúp bạn tạo các nhóm hành vi một cách dễ dàng. Bạn có thể kết hợp và so sánh các nhóm thuần tập, nhanh chóng kiểm tra các giả thuyết của mình.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here