Cohort analysis là gì

Cohort analysis là gì

Phân tích theo nhóm

Cohort analysis (phân tích theo nhóm) là dạng phân tích hành vi khách hàng, lấy dữ liệu từ tập hợp con như kinh doanh dịch vụ theo mô hình SaaS, game, các nền tảng thương mại điện tử hay từng nhóm khách hàng thành các tệp liên quan với nhau, thay vì theo dõi dữ liệu theo từng đơn vị đơn lẻ. Các nhóm này thường mang đặc điểm chung về thời gian hoặc quy mô.

Bạn đang xem: Cohort analysis là gì

*

Phân loại dựa trên phân khúc khách hàng

Là dạng phân loại dựa trên các khách hàng đã mua 1 sản phẩm cụ thể hoặc đã trả khoản tiền nhất định cho dịch vụ nào đó. Thông thường, phân nhóm khách hàng theo phân khúc như này để hiểu rõ nhu cầu khác nhau của nhóm đối tượng, từ đó đưa ra chiến dịch giới thiệu các sản phẩm – dịch vụ phù hợp cho từng phân khúc. 

Ví dụ:

Một công ty SaaS có thể cung cấp dịch vụ ở các cấp độ khác nhau phụ thuộc vào yêu cầu của khách hàng tiềm năng. Nếu như khách hàng ở phân khúc cao (thường là sẽ có nhiều yêu cầu hơn khi sử dụng dịch vụ) có churn-rate nhanh hơn thì có nghĩa là sản phẩm – dịch vụ đang cung cấp chưa đáp ứng được nhu cầu của họ.

Phân nhóm dựa trên kích thước nhóm

Những khách hàng đã mua sản phẩm hay sử dụng dịch vụ của bạn có thể gom lại thành một nhóm. Nhóm này đối tượng chủ yếu là công ty nhỏ mới thành lập, doanh nghiệp tầm trung hay công ty lớn dạng tập đoàn,…

Với cách phân loại này, dễ dàng khảo sát và so sánh sức mua hàng dựa trên số lượng sản phẩm đã bán ra. Trong từng danh mục hàng hoá, có thể xem xét coi đâu là sản phẩm khách hàng quan tâm và mua nhiều nhất để có các chương trình đẩy mạnh việc bán hàng.

Ở mô hình kinh doanh Saas, những doanh nghiệp nhỏ hay mới khởi nghiệp thường có tỷ lệ churn cao hơn các doanh nghiệp lớn. Bởi vì doanh nghiệp nhỏ, mới mở thường có kinh phí thấp nên ban đầu cần phải thử nghiệm sản phẩm dịch vụ giá rẻ để chọn ra sản phẩm mũi nhọn cho mình.

Xem thêm: Qq Là Gì – Viết Tắt Của Từ Nào

Các công ty lớn có nguồn vốn ổn hơn nên sẽ có xu hướng gắn bó với một sản phẩm trong thời gian dài. 

*

Nhìn sơ qua, ta thấy rằng tháng 7 và tháng 12 có tỉ lệ giữ chân khách tốt hơn với hơn 95% khách hàng ở lại đến 4 tháng. Ngược lại, nhiều tháng khách hàng chỉ ở lại 2 tháng. Có thể thấy, có lẽ ở các tháng 7 và 12, công ty chạy chương trình khuyến mãi giữ chân khách hàng. 

Lấy một ví dụ như khuyến mãi mùa hè của Spotify, họ bán 3-4 tháng sử dụng với giá hời. 

 Mặt khác, tỉ lệ Churn cao hơn trong tháng 4, với một lượng lớn khách hàng bỏ sản phẩm sau tháng đầu tiên. Ở đây, có lẽ cho lỗi phần mềm nên đã loại bỏ một lượng khách lớn. 

Kết hợp các nhóm

Để bình chọn xem phân tích nhóm như nào là tốt nhất thì sẽ khó đưa ra được câu trả lời. Thay vào chọn 1 loại phân tích nhóm, mỗi doanh nghiệp nên kết hợp 2-3 kiểu phân tích nhóm để cho ra kết quả chính xác hơn. 

Ví dụ như: phân tích cho thấy, các khách hàng cao cấp đăng kí có tỷ lệ churn cao hơn là khách hàng thông thường, thì công ty có thể thực hiện ngay các biện pháp để khắc phục. Hoặc giả như các khách hàng cao cấp đang phân vân về sản phẩm vì giá thành cao, thì công ty có thể xem xét lại giá thành hoặc đem lại động lực để khuyến khích họ.Hoặc nếu như phân tích cho thấy, khách hàng cấp cao họ đang tìm kiếm yêu cầu, thì công ty nên gọi hoặc email để đưa ra giải pháp hợp lý.

Xem thêm: Ascendant Là Gì – Nghĩa Của Từ Ascendant

*

Tóm lại

Phân tích theo nhóm là việc phân tích hành vi khách hàng phân theo nhóm dựa trên các đặc điểm như: thời gian, kích thước và phân khúc khách hàng. Việc sử dụng các nhóm này để phân tích dữ liệu giúp cho công ty, doanh nghiệp thống kê dễ dàng hơn. Cái lợi lớn nhất trong việc sử dụng phân tích theo nhóm là có thể chỉ ra được nguyên do vì sao khách hàng dừng sử dụng sản phẩm của công ty/doanh nghiệp. Từ đó giúp cho công ty/doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng hơn để điều chỉnh, đưa ra đường hướng giải quyết: giảm giá sản phẩm, tiếp cận đúng phân khúc thị trường, thiết kế các chương trình khuyến mãi, để ý hơn đối với các đối thủ cạnh tranh… trong từng thời điểm nhất định.

Chuyên mục: Hỏi Đáp

=> Xem thêm: Tin tức tổng hợp tại Chobball

Comments are closed.