Лого vc.ru

Кейс: Исследование аудитории интернет-магазина «Техносила» при помощи когортного анализа

Кейс: Исследование аудитории интернет-магазина «Техносила» при помощи когортного анализа

Команда платформы для отправки писем Expertsender поделилась с редакторами рубрики Growth Hacks результатами исследования аудитории интернет-магазина «Техносила» при помощи когортного анализа.

Поделиться

Цель проведения когортного анализа для Техносилы была очень простая: увидеть, в какой момент среднестатистический подписчик теряет интерес к рассылке. Но то, что кажется наиболее простым, на деле оказывается невероятно интересным, и этапы проведения этого анализа я вам сейчас и расскажу.

Несколько слов о когортном анализе

Когортный анализ (англ. cohort analysis) — выделение определённой группы пользователей (когорты) и анализ её поведения во времени. В данном случае, объединение происходит на основе даты попадания подписчика в список рассылки.

Таким образом, мы смотрим на показатели активности в разрезе когорт.

Перед проведением когортного анализа необходимо было определиться с
тремя параметрами:

  • интервал формирования когорт;
  • диапазон времени, за которое будем проводить анализ;
  • параметры, необходимые для анализа.

В первом пункте можно было выбрать любой интервал, кратный одному дню.
Выбор пал на неделю, так как это удобно для сопоставления результата анализа с
циклами рассылок.

Во втором пункте было принято решение проводить анализ с 1 декабря по
30 августа, в этом диапазоне наблюдалось некое постоянство количества рассылок
в неделю. В итоге, получилось 39 недель.

Что касается третьего пункта, раз подобный анализ мы проводим впервые и хотелось получить как можно больше данных для обработки, то было решено проводить когортный анализ по четырём основным показателям: открытия, клики, отписки и жалобы.

В статье особое внимание я уделю анализу показателя открытий и частично упомяну о кликах и отписках.

Анализ подписчиков в разрезе одной когорты

В таблице показано среднее значение количества писем, которые подписчик открыл за неделю. В строке указано название когорты с количеством подписчиков, входящих в неё, а в столбце - дата активности когорты. Внутри ячеек содержится информация о среднем значении активности когорты.

Таблица представляет собой тепловую карту, в которой зелёный цвет соответствует наилучшему показателю открытий среди всех когорт, а желтый – наихудшему. Это сделано для удобства анализа. Сразу видно, что, например, когорта 8 за первую неделю своего существования совершила наибольшее число среднее число открытий на одного подписчика.

Разберём некоторые когорты более детально.

Из анализа активности когорты 8 видно, что не только в свою первую неделю у неё были высокие показатели открытий, но и в дальнейшем наблюдались высокие результаты по сравнению с другими когортами. Проанализируем темы сообщений, рассылавшихся в период с 19 по 25 января: «(•̪●) КиберПонедельник грядёт! Началось вторжение... ͡๏̯͡๏», «КИБЕРСКИДКИ начались! Роботы запустили "Падоцен"! (•̪●) ▆ ▅ ▃».

Темы нетривиальные, заманчивые, интригующие, выделяются на фоне заголовков про ликвидацию определённого товара, скидки, акции. Видно, что у всех когорт в эту неделю было небольшое увеличение числа открытий по сравнению с предыдущими периодами, но именно на тех подписчиков, которые впервые увидели от «Техносилы» именно эти письма, они произвели наибольший эффект.

Рассмотрим 26-ую когорту, у которой после неплохого показателя за первую неделю наметился самый резкий спад.

Обратим внимание на письма, которые рассылались в период с 25-ого мая по 1-ое июня: «Всё для дачного сезона в Техносиле: инструменты Bosch, Karcher, Skil и другие!», «シ Навстречу Лету! Детские горки, самокаты и велосипеды!», «☞ ☛ Техновыходные! Сила в скидке! + самые низкие цены на бритвы и эпиляторы Braun!».

В первом случае тема подходит для дачников, во втором для дачников, у которых есть дети или внуки, а в третьем случае не каждый подписчик будет готов купить бритву за 13299 рублей с учётом того, что в заголовке письма она позиционируется как самая дешевая. Суть в том, что эти письма являются очень частными, и не факт что всех подписчиков, попавших в вашу базу на этой неделе, интересуют данные товары.

В итоге, получаем стандартную открываемость в первую неделю существования когорты, так как ещё не прошёл интерес после подписки, и резкий спад, начиная со второй недели. Единственным выходом в данной ситуации является рассылка хотя бы одного массового письма в неделю, даже при наступлении дачной поры, так как не всех могут заинтересовать сезонные предложения.

Обезличенные письма в той или иной мере подходят каждому подписчику, так как в них он может найти предмет, интересующий лично его.

Таким образом, сопоставляя показатели в таблице с реальными рассылками, можно проанализировать причину улучшения или ухудшения показателя открытий.

Теперь разберём пример из аналогичной таблицы, содержащей показатели среднего количества писем, в которых подписчик кликнул за одну неделю:

Если сопоставить открытия и клики когорты номер 7, то можно отметить небывалый показатель кликов. В первую неделю существования когорты CTOR составлял 77% (Click-to-Open Rate — процент подписчиков, открывших письмо, которые в итоге перешли на сайт).

Разобраться в таких феноменальных результатах нам поможет анализ писем, отправленных на той неделе: «↓↓↓Падение! iPhone 6 по ценам декабря!!! ๏̯͡๏ -7000 руб. iPhone 6...». Достаточно высокая скидка в 7 тысяч рублей в совокупности с информацией о том, что товар заканчивается, мотивируют подписчика на то, чтобы по крайней мере кликнуть по ссылке в письме и изучить более подробную информацию уже на сайте.

Стоит отметить, что после анализа поведения этой когорты за другие периоды, видно, что она была одноразовая и проявляла низкую активность в другие недели.

Определение среднего времени «жизни» подписчика

Теперь обратим внимание на главную цель проведения анализа - а именно, нахождение того момента, когда подписчик теряет интерес к рассылке. Для этого нам потребуется усреднить все когорты по неделям активности, но предварительно необходимо отбросить те, которые вносят наибольшую погрешность.

Если обратить внимание на название когорт в таблице, то можно увидеть, что у одних когорт число подписчиков менее 1 тысячи, а у других более 500 тысяч. Усреднять показатели, когда в выборке есть подобные когорты, не имеет смысла, поэтому предварительно мы отбросим 25% когорт с наименьшим числом подписчиков в ней и 25% с наибольшим. Таким образом, у нас от 39 когорт остаётся 19, у которых количество подписчиков лежит внутри интервала: (3448, 95955).

На этом графике видно, что среднее количество писем, открытых подписчиком за первую неделю существования, составляет примерно 1,17. Уменьшение показателя открытий в два раза наблюдается на 7-ой неделе «жизни» подписчика.

Обратим внимание, что интерес к рассылке не затухает с течением времени, что говорит о вовлечённости подписчика в рассылку.

Теперь попытаемся при помощи графика понять ухудшилась или улучшилась рассылка с течением времени.

Чёрным цветом показано среднее количество открытий по всем когортам, а остальные линии представляют собой усреднения за различные периоды. Отсюда видно, что графики, отвечающие за последние 2 периода (с 21-ой по 39-ю когорты), имеют более высокие показатели на ранних этапах (неделя 1 – 10), чем начальные когорты. В итоге, мы видим динамику улучшения качества рассылок.

Рассмотрим последний тип графика, о котором мы хотим рассказать: усреднённый график по количеству отписок.

Количество отписок, как и число жалоб, анализировать не имеет смысла, так как даже после исключения когорт, вносящих наибольшую погрешность, график представляет собой случайное изменение активности, не зависящего ни от чего.

Вывод

Когортный анализ является мощным инструментом для того, кто хочет выявить наилучшие моменты в предыдущих рассылках, определить цикл «жизни» подписчика и понять какие из пользователей (новые или старые) вносят наибольший вклад в показатель активность.

Хотя по итогам когортного анализа нельзя провести заранее продуманной сегментации, как, например, в RFM-анализе, но на его основе можно подробно разобрать предпочтения старых и новых подписчиков к каждой конкретно рассылке и в дальнейшем выстроить более детальную стратегию.

Мы решили важную задачу — определение жизненного цикла подписчика.В дальнейшем, это позволит влиять на LTV и Churn Rate, увеличивать выручку и эффективность маркетинга.

В рамках новой стратегии компании «Техносила» для нас важно быть ближе к клиенту. Когортный анализ — один из первых шагов в построении современных коммуникаций с клиентами.

Максим Шелуханов, директор по ecommerce компании «Техносила»
Популярные статьи
Показать еще
Комментарии отсортированы
как обычно по времени по популярности

Интересно, конечно, но какой смысл в этом без сегментации?

Егор, это только первая часть исследования и в следующей статье мы рассмотрим когорты в большем приближении

0

что-то зачастила техносила

0

Так какой период затухания интереса-то?

0

По-моему это эффект первого впечатления.

Если юзер увидел полезность рассылки (воспользовался предложением), то затем он этот опыт желает повторить и открывает письма далее.


Ну и вывод конечно как у третьекурсника, который хочет получить зачёт автоматом и сделал РЕФЕРАТ.

Правильный вывод - не рассылайте говно своим подписчикам.

Всё-таки, главная мысль когортного анализа была в том, чтобы определить время жизни подписчика, что мы сделали на 4-ом рисунке и провести анализ изменения поведения (предпочтения) подписчиков, что мы сделали на 5-ом рисунке, а выводы, о которых Вы говорите, это демонстрация причины того, почему у одной когорты наилучшие результаты по сравнению с остальными, а у другой наихудшие. Не более.

0

В заголовке "Исследование аудитории интернет-магазина", а по факту исследование подписчиков на рассылки техносилы. Это же разные вещи.

0

Согласен, поспешили с названием.

0

Меня бесит слово когорта!! а так интересно)

0

Интересно, спасибо!

0

Возможность комментирования статьи доступна только в первые две недели после публикации.

Сейчас обсуждают
Shtadler Anton

потому что хочется) У каждого свой фан.

Ашот Габрелянов представил приложение Magic для создания индивидуальных стикеров на основе эмоций
0
Дмитрий Каулькин

Язь это ещё норм. Хорошо, что не дратути.

«Вжух»: реакция российских компаний на мем с котом и волшебной палочкой
0
Maga Abdurakhmanov

1. Google Authenticator на часах, очень удобно, что всегда под рукой. За телефоном обычно надо лезть
2. SMS коды, тоже самое что Google Authenticator
3. Нотифаи, настроенные в соответствии с важностью, не надо лезть за телефоном ты сразу видишь, особенно удобно с встречами
4. Не отвлекает людей вокруг звуки твоего телефона (я его всегда на тихом режиме держу теперь)
5. Будильник в часах будит только тебя виброй
6. Если забыл телефон дома и ушел, часы напомнят виброй
7. Управление музыкой, не надо искать телефон, погромче или на паузу поставить
8. Когда едешь на велосипеде, а тебе пишут смс/в телеграм, можно голосом ответить с часов, не доставая телефон
9. Тречит сон и шаги, так-как часы всегда на запястье (7 дней на зарядке)

Есть на рынке другие часы, которые это могут?

От $740 млн до $40 млн за один год
0
Nikolay Kachev
Tredwear

Как будто балтику 9 рекламируют, а не напиток для интеллектуалов. Типа наебенься с нами чувачок

Компания «Альянс» показала на бутылках своего сидра героев знаменитых картин в состоянии опьянения
0
Sp Soul
ITSys

А что вы ожидали увидеть: блаженные лица, с руками к небу. Не думаю, что успешные трейдеры на уолл-стрит подобным могут похвастаться, в отличии от их банковских счетов - реальный экстаз.

Штаб-квартира: Петербургский офис игровой студии Playkot
0
Показать еще