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• O que é uma análise da coorte?por que razão a análise da coorte é importante para as empresas compreender a análise da coorte exemplos de como a análise da coorte é utilizada com as estratégias de marketing o que é uma análise da coorte?

  a análise de coorte foi inicialmente introduzida na ciência Social como uma técnica de análise de dados para analisar o comportamento de um grupo de indivíduos similares (coorte)., No mundo dos negócios, é usado continuamente por sites de E-Commerce e aplicativos móveis para quebrar usuários em grupos menores para analisar e entender o comportamento de um grupo.

  A Google define a análise de coorte como:

  “examinar o comportamento e o desempenho de grupos de utilizadores relacionados por atributos comuns.”

  the misconception of Cohort Analysis

  If you do a Google Image search of Cohort Analysis, you probably have seen something like this. Mas não é assim que a análise de coorte normalmente se parece., Como a análise de coortes pode ser representada de muitas outras maneiras, este é o formato mais frequentemente usado por empresas de ferramentas analíticas. Como a definição sugere, a análise de coorte é mais de um método analítico do que um desenho de grafos.

  então por que a maioria dos resultados de imagens mostram algo semelhante ao acima quando “Análise de coorte” é pesquisada? Este equívoco pode ser devido à popularização do Relatório de Análise de coortes na análise Google, que é pela maioria dos sites na internet.,

  dito isso, a tabela acima é, no entanto, uma análise de coortes que analisa coortes com base em um determinado evento/comportamento do usuário ao longo do tempo.

  Why is Cohort Analysis important for businesses

  Instead of looking at the data as a whole, cohort analysis allows businesses to analyse the behavior of a group of people by first breaking them into smaller groups. Um exemplo simples de Análise de coorte será quebrar usuários em homens e mulheres, analisando como os homens reagem quando olham para um site de viagens quando comparados com a contraparte feminina., Análise de coorte também pode restringir ainda mais o grupo de gênero, um grupo feminino que gosta de aventura, um grupo feminino que gosta de viagens de luxo e um grupo feminino que gosta de viajar com a família,

  Por quebrar o grupo de uma forma significativa, as empresas podem começar a ver a tendência nos dados e agir, se de acordo, se necessário.

  compreender a análise de coorte

  uma das formas de fazer a análise de coorte é emparelhá-la com diferentes análises, como a análise de retenção ou a análise de números mágicos., Devido ao aumento da indústria de aplicativos móveis, a análise de retenção é uma das formas mais comuns de usar a análise de coortes para entender como um determinado grupo de coortes se comporta dentro do ambiente da aplicação.

  Cohort Analysis with the Retention Table

  The retention table or retention analysis can be used to analyze when a user executed a specified action, and the retention of the said user extraordinary.

  Por exemplo, o gráfico acima mostrou um grupo de usuários que iniciaram o evento”App Launch” e sua retenção durante um período de sete dias., As datas de início do lançamento, como “4/02” e “4/03”, são agrupadas como coortes e sua taxa de retenção ao longo do tempo é observada. Para o quadro acima, você pode notar que:

  • coortes de 4/06 e 4/07 têm uma taxa de retenção relativamente mais elevada quando comparado com outras coortes. Uma análise mais aprofundada pode ser feita para entender por que essa diferença existe
  • a coorte de 4/15 tem um nível relativamente baixo de lançamento do aplicativo após um dia. Mas depois de mais observações, parece ser mais uma diminuição sistemática na taxa de retenção em 4/15., Isso pode indicar um erro de dados, servidor ou aplicativo nesse dia.

  para aumentar a análise de coorte para outro nível, você também pode adicionar o que chamamos de “análise do número mágico” na mistura.

  análise do número mágico

  então qual é a análise do número mágico?

  “a análise do número mágico se originou do Twitter quando eles descobriram que os novos usuários que seguiram pelo menos cinco usuários quando eles se registraram acabaram tendo uma taxa de retenção significativamente maior do que aqueles que seguiram menos de cinco usuários., Devido a isso, o Twitter criou um fluxo de usuário que pede aos usuários recém-registrados que sigam pelo menos cinco usuários antes que eles possam começar a usar seus serviços. Até hoje, o mesmo fluxo ainda é usado no processo de registro de usuários do Twitter.”

  em outras palavras, a análise do número mágico, como o nome sugere, é descobrir os eventos que ocorrem que levam a um aumento na taxa de retenção. Este evento pode ser qualquer coisa de “usuários que viram certos conteúdos para mais de 7 vezes” ou ” usuários que lançaram nosso aplicativo três vezes por dia.,”

  Para saber como você pode realizar o número mágico de análise, você pode ler o artigo aqui

  exemplos da vida Real de como a análise de coorte é utilizado com estratégias de marketing

  Exemplo 1: Mídia para a escola, meninas – HaruHaru

  Um dos nossos clientes, HaruHaru é uma empresa de mídia voltado para as meninas do ensino médio no Japão. Quando eles lançaram seu App pela primeira vez, eles têm dificuldade em reter seus usuários., Depois de realizar a análise do número mágico, eles descobriram que os usuários que são registrados por três dias consecutivos tinham mostrado maior taxa de retenção quando comparados com a coorte que não se logrou por três dias seguidos. para resolver este problema, a HaruHaru devices fez uma campanha de login de três anos consecutivos, o que resultou em um aumento de 10% na taxa de retenção.

  Leia mais sobre o estudo de caso de HaruHaru aqui.,

  Exemplo 2: lista de Veículos-Goo-net

  outro cliente nosso, Goo-net, Um dos maiores sites de Listagem de carros usados no Japão tem um problema muito semelhante com HaruHaru. Após a realização da análise de retenção, eles encontraram uma alta taxa de desistência para novos usuários que baixaram nosso aplicativo, mas não realizaram qualquer pesquisa. Para resolver este problema, eles saíram com uma campanha de marketing que visa educar os usuários sobre como usar a função de pesquisa. como resultado deste esforço de marketing, eles viram um aumento de 30% nas visualizações da página.,

  Leia mais sobre o estudo de caso Goo-net aqui.

  Em conclusão, a análise de coorte é uma análise convincente para permitir que as empresas para levar os usuários de quebra para um grupo menor para tornar os dados mais compreensíveis e ação. Quando emparelhado com marketing, ele pode trazer resultados mensuráveis instantaneamente.