mi a kohorsz elemzés?
a kohorsz elemzés a viselkedéselemzés egy olyan formája, amely adatokat vesz fel egy adott részhalmazból, például a SaaS businessCorporate StructureCorporate structure a vállalaton belüli különböző osztályok vagy üzleti egységek szervezésére utal. A vállalat céljaitól és az iparágtól, a játéktól vagy az e-kereskedelmi platformtól függően, és a kapcsolódó csoportokba csoportosítja, ahelyett, hogy az adatokat egy egységként tekintené. A csoportosulásokat kohorszoknak nevezzük. Hasonló tulajdonságokkal rendelkeznek, mint az idő és a méret.
a vállalatok kohorsz elemzést használnak az ügyfelek viselkedésének elemzésére az életciklus egészébenüzleti Életciklusaz üzleti életciklus egy vállalkozás előrehaladása az idő múlásával, és leggyakrabban öt szakaszra oszlik: indítás, növekedés, rázkódás, érettség és hanyatlás. minden ügyfél. Kohorsz elemzés hiányában a vállalkozások nehézségekbe ütközhetnek annak az életciklusnak a megértésében, amelyet minden ügyfél egy adott időkereten átél. A vállalkozások kohorsz elemzést használnak az ügyfelek időbeli tendenciáinak és mintáinak megértéséhez, valamint a termékek és szolgáltatások kínálatának az azonosított kohorszokhoz való igazításához.
egy vállalkozás naponta sok adatot lát. E nagy mennyiségű adat elemzése nemcsak összetett, hanem drága feladat is, amely elkötelezett személyzetet igényel. Egy vállalkozás azonban könnyebben kezelhető és cselekvőképesebb kohorszokra bonthatja az ügyfeleket. Amint a vállalat látja a trendeket abban, hogy a különböző kohorszok hogyan használják termékeiket, azonosíthatja a marketing technikáinak problémáitvalue AddedValue Added az a hozzáadott érték, amelyet valaminek az eredeti értékén felül hoztak létre. Alkalmazható termékekre, szolgáltatásokra, vállalatokra, menedzsmentre, és meghatározhatja, hogy mikor és hogyan lehet a legjobban kommunikálni a különböző csoportokkal vagy típusú ügyfelekkel. A vállalkozás a lebontott adatokat olyan ösztönzők tervezésére is felhasználja, amelyek arra ösztönzik az ügyfeleket, hogy továbbra is használják termékeiket, amikor valószínűleg abbahagyják a termékek vásárlását.
az elemzésre szánt kohorszok típusai
a kohorszok a következő kategóriákba sorolhatók:
időalapú kohorszok
az időalapú kohorszok olyan ügyfelek, akik egy adott időkeretben regisztráltak egy termékre vagy szolgáltatásra. E kohorszok elemzése megmutatja az ügyfelek viselkedését attól függően, hogy mikor kezdték el használni a vállalat termékeit vagy szolgáltatásait. Az idő lehet havi vagy negyedéves, a vállalat értékesítési ciklusától függően. Például, ha az első negyedévben regisztrált ügyfelek 80% – a ragaszkodik a vállalathoz a negyedik negyedévben, de a második negyedévben regisztrált ügyfelek csak 20% – A ragaszkodik a vállalathoz a negyedik negyedévig, ez azt mutatja, hogy a Q2 ügyfelek nem voltak elégedettek. A vállalat túl sokat ígérhetett a Q2 promóciók során, vagy egy versenytárs ugyanazokat az ügyfeleket célozhatja meg jobb termékekkel vagy szolgáltatásokkal.
az időalapú kohorszok elemzése segít a lemorzsolódás mértékének megvizsgálásában. Például, ha azok az ügyfelek, akik 2017-ben regisztráltak a vállalat termékére, gyorsabban lemorzsolódnak, mint azok, akik 2018-ban regisztráltak, a vállalat ezeket az adatokat felhasználhatja az OK kiderítésére. Lehet, hogy a vállalat nem tartja be ígéreteit, egy versenytárs jobb minőségű termékeket kínál, vagy egy versenytárs jobb ösztönzőkkel közvetlenül célozza meg ügyfeleit. Egy SaaS vállalkozás esetében a lemorzsolódási arány általában magas az adott időkeret kezdetén, és csökken, Amikor az ügyfelek megszokják a termékeket. Azok az ügyfelek, akik hosszabb ideig maradnak a cégnél, általában szeretik a terméket, és alacsonyabb ütemben kavarognak, mint egy időkeret kezdetén. Kohorszok hiányában a vállalat nem azonosíthatja annak pontos okát, hogy egy adott határidőn belül nagyszámú ügyfél elhagyja a termékeket.
Szegmensalapú kohorszok
Szegmensalapú kohorszok azok az ügyfelek, akik egy adott terméket vásároltak vagy fizettek egy adott Szolgáltatásért a múltban. Csoportosítja az ügyfeleket a Termék típusa vagy a szolgáltatás szintje szerint, amelyre feliratkoztak. Azok az ügyfelek, akik feliratkoztak az alapszintű szolgáltatásokra, eltérő igényekkel rendelkezhetnek, mint azok, akik feliratkoztak a fejlett szolgáltatásokra. A különféle kohorszok igényeinek megértése segíthet a vállalatnak testreszabott szolgáltatások vagy termékek tervezésében bizonyos szegmensek számára.
egy SaaS vállalat a célközönség vásárlóerejétől függően különböző szintű szolgáltatásokat nyújthat. Az egyes szintek elemzése segít meghatározni, hogy mely szolgáltatások felelnek meg az ügyfelek bizonyos szegmenseinek. Például, ha a haladó szintű ügyfelek sokkal gyorsabban lemorzsolódnak, mint az alapszintű szolgáltatások, ez azt jelzi, hogy a fejlett szolgáltatások túl drágák, vagy hogy az alapszintű szolgáltatások egyszerűen jobban megfelelnek a legtöbb ügyfél igényeinek. Annak megértése, hogy az ügyfelek mit keresnek egy csomagban, segít a vállalatnak az értesítések optimalizálásában, hogy a releváns push e-mailekre összpontosítson, amelyeket az ügyfelek megnyitnak és elolvasnak.
Méretalapú kohorszok
Méretalapú kohorszok a vállalat termékeit vagy szolgáltatásait vásárló ügyfelek különböző méreteire vonatkoznak. Az ügyfelek lehetnek kis-és startup vállalkozások, közepes méretű vállalkozások és vállalati szintű vállalkozások. Az ügyfelek különböző kategóriáinak méretük alapján történő összehasonlítása feltárja, honnan származnak a legnagyobb vásárlások. A legkevesebb vásárlással rendelkező kategóriák esetében a vállalat áttekintheti a termék – és szolgáltatáskínálattal kapcsolatos problémákat, valamint a fejlesztési területeket, amelyek növelhetik az értékesítés szintjét.
a SaaS üzleti modelljében a kis-és startup vállalkozások általában nagyobb arányban lemorzsolódnak, mint a vállalati szintű vállalatok. A kis-és induló vállalkozások kis költségvetéssel rendelkezhetnek, és alacsony árú termékeket tesztelhetnek, hogy lássák, mi működik számukra. A vállalati szintű vállalkozások nagyobb költségvetéssel rendelkeznek, és hosszabb ideig ragaszkodnak egy termékhez.
példa a kohorsz elemzésre
az alábbi adatkészlet véletlenszerű mintát ad egy kitalált szoftvercég körülbelül 5000 ügyfeléből. A képletek táblázatba foglalják az egyes ügyfelek kezdő dátumát, valamint a kezdő dátumtól számított hónapok számát, amikor az ügyfél utoljára aktív volt a vállalat szoftverében. Az alábbi kohorsz-elemzés csodálatos eszköz a különböző kohorszok időbeli megkülönböztetésére. Vegye figyelembe, hogy más kohorszszegmensek a mintákat az időtől eltérő jellemzőkkel is feloszthatják.
gyors pillantással láthatjuk, hogy a júliusi és a decemberi hónapokban jobb megtartási arány tapasztalható, ahol az ügyfelek több mint 95% – a négy hónapig maradt. Ezzel szemben a többi hónap általában azt látja, hogy sok ügyfél csak két hónapig marad. Ez talán annak a promóciónak köszönhető, amelyet a vállalat azokban a hónapokban folytatott, ami nagyobb megtartáshoz vezetett. Ilyen például a Spotify nyári akciói, ahol 3-4 hónapos szolgáltatást árulnak kedvezményes áron.
másrészt áprilisban magasabb lemorzsolódási arányt látunk, az első hónap után hatalmas mennyiségű ügyfél esik le. Itt talán volt egy hiba a szoftverben a nagyszámú ügyfelet.
kohorszok kombinálása
egyik típusú kohorszelemzés sem feltétlenül jobb, mint a másik. Inkább a vállalkozásoknak két vagy több ilyen szegmenst kell kombinálniuk, hogy mélyebb megértést kapjanak arról, hogy az ügyfelek hogyan tartanak lépést termékeikkel. Például, ha az elemzés azt mutatja, hogy a prémium előfizetők magasabb lemorzsolódási arányt regisztrálnak, mint az alap előfizetők, akkor a vállalat azonnali intézkedéseket tehet a helyzet orvoslására. Ha a prémium ügyfelek a termékek magas költségei miatt kavarognak, a vállalat felülvizsgálhatja a költségeket, vagy további ösztönzőket hozhat létre, hogy ösztönözze őket a maradásra. Ha az elemzés azt mutatja, hogy a prémium ügyfelek folyamatosan keresik a súgódokumentációt hasonló lekérdezések után, akkor a vállalat telefonos vagy e-mailes nyomon követést végezhet annak biztosítása érdekében, hogy az ügyfelek kielégítő megoldást találjanak.
töltse le az ingyenes sablont
írja be nevét és e-mail címét az alábbi űrlapon, és töltse le az ingyenes sablont most!
egyéb források
Köszönjük, hogy elolvasta a CFI útmutatóját a kohorsz elemzéshez. A pénzügyi elemzéssel és modellezéssel kapcsolatos további információkért a következő CFI források hasznosak lesznek.
- forgatókönyv-Elemzéscenario-Elemzéscenario-elemzés a jövőben bekövetkező lehetséges események vagy forgatókönyvek vizsgálatára és értékelésére, valamint a
- Érzékenységelemzés előrejelzésére szolgáló folyamatmi az Érzékenységelemzés?Az érzékenységelemzés a pénzügyi modellezésben használt eszköz annak elemzésére, hogy a független változók halmazának különböző értékei hogyan befolyásolják a függő változót
- pénzügyi tervezés &elemzés (FP&a) Áttekintésfp&Elemzőlegyen FP& elemző egy vállalatnál. Felvázoljuk a fizetést, a készségeket, a személyiséget és a képzést, amire szüksége van az FP&munkához és a sikeres pénzügyi karrierhez. FP&a az elemzők, vezetők és igazgatók felelősek azért, hogy a vezetők számára biztosítsák a szükséges elemzéseket és információkat
- ingyenes pénzügyi modellezési útmutató ingyenes pénzügyi modellezési Útmutatóez a pénzügyi modellezési útmutató az Excel tippjeit és bevált gyakorlatait tartalmazza a feltételezésekről, a járművezetőkről, az előrejelzésről, a három állítás összekapcsolásáról, a DCF elemzésről, több