顧客維持のためにコホート分析を使用するためのポケット ガイド

序章

モバイル マーケティング担当者は、永続的なマーケティング戦略や成長戦略は、新規顧客の獲得で終わるのではなく、既存の顧客を確実に維持することで終わることを知っています。

アプリのダウンロード数や毎日のアクティブ ユーザー数など、牽引力が保証されない虚栄的な指標に迷うことは、大惨事の元です。 マーケティング担当者にとって、大切な顧客のほとんどまたは一部を獲得から数週間または数日以内に失うことほど憂慮すべきことはありません。

リピーターの場合はなんと 60 ～ 70% の確率があるのに対し、新規顧客に売れる確率は 5 ～ 20% しかないことをご存知ですか?

顧客がアプリから離れるのを防ぐには、顧客維持を優先することが不可欠です。 既存顧客を維持することは、新規顧客を獲得するよりも 5 分の 1 のコストがかかり、顧客ロイヤルティが低いほとんどの企業は利益がマイナスに陥る可能性があります。

しかし、顧客の離脱阻止に本格的に取り組む前に、データが邪魔をします。単なるデータではなく、顧客ベースの行動や特徴を示す正確な数値です。 このような場合、コホートは顕著な手法になります。

現在、マーケティング担当者は、データを使用してユーザーの行動、習慣、特性を理解し分析することに関して、これまでよりもはるかに良い状態にあり、ほとんどのチームがコホート分析に目を向けています。

コホート分析とは何ですか?

コホート分析は、データ、カテゴリ、パターンを読み取るのに役立ち、チームがマーケティング上の意思決定を推定できるようにします。 簡単に言うと、これは、一定期間にわたる行動を研究することで機会を特定し、最大の効果をもたらすために顧客を引き付けるためのマーケティング担当者のレンズです。

コホートは、特定の期間にわたってより強い特性と共有エクスペリエンスを持つユーザーのグループです。 彼らは行動に基づいて二分されます。 これには、新規および既存のユーザーと、繰り返しの購入や非アクティブなユーザーの行動が含まれる場合があります。

このプロセスにより、長期にわたるユーザー エンゲージメントを理解し、摩擦のパターンや領域を特定し、ユーザー エンゲージメントを向上させ、顧客を維持することが容易になります。

コホートとセグメントの違い

始めたばかりの場合、コホート分析とセグメント分析を混同しがちです。どちらの方法にも互換性はありません。 実際、それらは互いに補完し合っています。 前者は、時間と同一のユーザー行動に制限された分析プロセスであり、同様の視聴者のデータを一定期間にわたって調査して、エンゲージメント パターンを測定します。一方、後者は、共通の興味や人口統計に基づいて大量のデータ セットを小さなグループに分割するものです。場所、行動など。

たとえば、アプリをダウンロードして 30 日以内に最初の購入を行った顧客をコホートと呼ぶことができます。 ただし、アプリをダウンロードしたすべての顧客がセグメントになります。

これは、期間が重要な要素であるセグメントのサブセットです。 行動分析に基づいて顧客とその行動を分析し、バッチ全体を特定の期間の 1 つのビッグ データとして扱うのではなく、小さなバッチにグループ化することをコホート分析と呼びます。

マーケティング チームは、コホート分析を使用して顧客の行動や行動を追跡し、特定の期間にわたる固有のユーザー ニーズについてより適切な洞察を得ることができます。 コホート分析により、チームはキャンペーンを調整し、顧客維持を促進する戦略を構築できるようになります。

コホート分析を使用するための主な使用例

ユーザーにサブスクリプション パックを販売したいと考えていると想像してください。では、その代わりに、スプレーして祈ったり、製品を愛用していてアプリのオープン対消費率が高い少数の忠実なユーザーを選択したりするでしょうか? 後者ですよね？ 私たちもそう推測しました。

マーケティング チームはコホート分析を使用して、製品のマーケティングから顧客獲得までのさまざまな課題や簡単に解決できる機会を理解できます。

1. 顧客維持:ロイヤルティ グループに参加した顧客、または休止中の顧客を特定します。 コホート分析は、特定のイベントに有望なユーザー (例: カートに商品を追加したが、過去 45 日間購入していないユーザー) または価値のライフサイクルから減少しつつあるユーザー (例: 平均注文額が以下のユーザー) を追跡するのに役立ちます。は 1 か月以来減少しています) – コホート分析はパターンを特定するのに役立ちます。
2. 製品のパフォーマンス:製品または機能の使用を開始したユーザーのコホートを追跡することで、ユーザーの使用パターンを分析し、製品のパフォーマンスを向上させるために改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
3. マーケティング キャンペーン:特定のマーケティング キャンペーンにさらされたユーザーのコホートを追跡することで、ユーザーの行動を分析し、ユーザーの獲得と維持に対するキャンペーンの影響を判断できます。
4. A/B テスト:製品または機能のさまざまなバージョンを使用したユーザーのコホートを比較することで、ユーザーの行動を分析し、どのバージョンのパフォーマンスが優れていたかを判断できます。
5. ユーザー エンゲージメント: IT 分析は、長期にわたるユーザー エンゲージメントの傾向を特定するのに役立ちます。
   たとえば、特定のチャネルからサインアップした人々のコホートを作成し、1 か月または四半期後に彼らのエンゲージメントを分析できます。 これにより、どの獲得チャネルが魅力的な視聴者を獲得しているのかがわかります。

コホート分析の種類

大まかに、行動コホートと獲得コホートという 2 つの幅広いカテゴリーに分けることができます。 ただし、マーケティング担当者は必要に応じてデータを徹底的に分析できます。 ここでは、試してテストできるいくつかの種類のコホート分析を示します。

1. 時間ベースのコホート分析:この分析は、ユーザーが最初にアプリまたはサービスを使用した時間をベースにして、ユーザーの行動を長期にわたって追跡します。 時間ベースのコホートを構築すると、一定期間にわたるユーザーのエンゲージメント率を把握し、情報に基づいて製品を決定するためのパターンを特定するのに役立ちます。
2. 獲得コホート分析:獲得分析は、有料、オーガニック、ソーシャル、またはアフィリエイトなどの獲得チャネルに基づいてユーザーのセットに焦点を当てます。 その後、マーケティング担当者は、入口ポイントに基づいてユーザーを二分化し、ユーザーの行動を監視します。 これにより、マーケティング チームはチャネルの有効性と、あるソースから別のソースに対するユーザーの執着度を理解することができ、マーケティングへの投資を倍増することができます。
3. 行動コホート分析:この分析は、ユーザーの行動や行動に基づいてユーザーをグループ化することに焦点を当てています。 マーケティング担当者は、さまざまなニーズや好みを持つユーザー セグメントを特定し、それらのニーズをより適切に満たせるように製品やサービスを調整するために、このデータに大きく依存しています。
4. セグメント コホート分析:セグメント分析は、特定の製品の購入、人口統計、機能の購入、特定の有料サービスへのサインアップなど、ユーザーの購買習慣の基礎を調査するのに役立ちます。 これは、マーケティング担当者が投資の深さと幅に基づいてユーザーを二分化し、特定のセグメントに合わせたオーダーメイドのサービスや製品を設計するのに役立ちます。
5. イベントベースのコホート分析:名前が示すように、ユーザーが実行したアクションやイベントに基づいてユーザーをバケット化すると、仮説を検証する際のチームの可視化が可能になります。

さまざまなグループや集団が自社の製品をどのように利用しているかを分析することで、企業はマーケティング戦略の欠陥を検出し、さまざまな顧客セグメントとコミュニケーションをとるための最も効果的な手段を決定できます。

さらに、同社はこのカスタマイズされたデータを活用して、特に顧客が購入を中止する兆候を示した場合に、製品の使用を継続するよう促すインセンティブを考案できます。

コホート表の読み方と理解方法

コホート テーブルは、ユーザーのライフ サイクルを 0 日目から N 日目まで計画します (0 と N は時間枠です)。

以下の表では、最初の 7 日間の一連のユーザーのエンゲージメント レベルを調べています。 マーケティング担当者は、顧客チームからこのデータを取得して Excel にインポートするか、リアルタイムで自動的に更新される WebEngage などのツールを使用できます。

WebEngage でテーブルを精査しているときは、最も濃い青色の行または列をたどることができます。 上の表は開始イベントと復帰イベントを示しています。 開始イベントは 0 日目にアプリをダウンロードしたユーザーを表し、戻りイベントは復帰または離脱したユーザーを表します。

この表は、全体レベルのユーザーの 34.9% がインストール後同日以内に返品イベントを実行し、続いて残りのユーザーの 7% が 1 日目に復帰イベントを実行したことを証明しています。

上のグラフを見ると、ユーザーがいつアプリを離れるかを非常に簡単に推測できます。

仮説 1: 3 月 10 日にアプリにチャレンジがあった
仮説 2:ユーザーのモチベーションが低下し、インタラクションが低下した

上の表からわかることは、解決する必要がある D0 保持、次に D1 です。 問題領域を特定したら、ユーザーの人口統計、獲得チャネル、OS、デバイス、その他の詳細をさらに掘り下げて、チャーンの原因を理解することができます。

コホートテーブルを測定するための指標

コホート テーブルは、製品と製品に対するユーザーの心理についての洞察を引き出すためのマーケティング担当者の武器です。

たとえば、コホート テーブルを活用してユーザーの行動パターンをマッピングし、アプリの不適切な点を解読することで、アプリ エクスペリエンスの向上、顧客の信頼の構築、維持率の向上が可能になります。

この分析は、アプリの健全性、機能、粘着性を総合的に解読するのに役立ちます。 コホートを構築する最も一般的な使用例は、カテゴリ、機能、またはアプリ レベル全体でのユーザー維持率を調査することですが、ユーザーの行動の他の側面を調査するのに役立つ指標はほとんどありません。

1. 維持率: 維持率はアプリのパフォーマンスの中核であり、アプリに留まり、関与し続け、またはアプリ上で何らかのイベントを実行するユーザーの割合を追跡します。 リテンションを計算するには、アクティブ ユーザーの合計を開始時のユーザー数で割ります。


したがって、1 月の初めに 100 人の顧客がいて、20 人の新規顧客を獲得し、合計 10 人の顧客がシステムから離脱したと想像してください。 現在 110 人の顧客が残っているため、維持率は次のようになります。

(110-20)/100 = 90%

2. チャーンレート: リテンションはアプリ上で維持されたユーザーを追跡するのに対し、チャーンはアプリから離脱したユーザーを追跡します。
   

   たとえば、SaaS 企業に月初に 1,000 人の有料顧客がいて、そのうち 100 人がサブスクリプション サービスをキャンセルした場合、その企業の解約率は 10% になります。

3. ユーザーあたりの平均収益 (ARPU):一部のアプリでは、コホート テーブルを使用して一定期間にわたる ARPU を分析することもあります。 これを計算するには、生成された総収益をそのコホート内のユーザー数で割ります。



4. 顧客生涯価値 (CLTV): CLTV は、顧客が一定期間にわたってビジネスにどれだけの価値をもたらすかを理解するのに役立ち、コホートはそれを測定するのに役立ちます。

   CLTV を計算する最も簡単な方法は、顧客生涯価値 = 顧客価値 x 平均顧客寿命です。 ここで、顧客価値とは、顧客があなたから購入する平均金額と頻度です。 顧客の寿命は、顧客が製品を使用し続けた合計年数を顧客の合計数で割ったものです。

   

   

   これは、ユーザーあたりの平均収益に、そのユーザーが顧客であった推定時間を乗算することで実行できます。

5. コンバージョン率:サブスクリプションの購入やサインアップなど、望ましいアクションを実行したユーザーの割合を追跡します。 必要なアクションを実行したユーザーの数をコホート内のユーザーの総数で割ります。
6. コホート サイズ:コホート サイズとは、前記グループ、セグメント、またはコホート内の特定の期間にわたって共通の特性を共有するユーザーの数を意味します。 たとえば、OTT アプリに 1 月に 100 件の新規サインアップがあり、2 月に約 140 件のサインアップがある場合、それらの月の新規加入者のコホート サイズはそれぞれ 100 と 140 になります。

上記の指標は、顧客の維持管理という広大な海の氷山の一角にすぎません。 マーケティング担当者と製品所有者は、各テーブル、コホート、パターン、仮説を詳細なレベルで調査および分析して、顧客の洞察を深く掘り下げることができます。

これらの指標は業界全体で共通ですが、これらすべてを基に、お客様のビジネスに適した日次、週次、月次、またはその他の特定の時間枠での顧客維持率を計算することができます。

インドの電子商取引会社には、モンスーン期の初めに 15,000 人の顧客がいるとします。 シーズン中に、彼らは 1,500 人の顧客を失い、2,000 人の新規顧客を獲得します。

モンスーン期の顧客維持率は次のように計算されます。

顧客維持率 = ((モンスーン シーズン終了時の総顧客数 – 新規顧客) / モンスーン シーズン開始時の総顧客数) x 100

したがって、この場合、モンスーン期の顧客維持率は次のようになります: ((15,500 – 2,000) / 15,000) x 100 = 86.67%

したがって、社内の誰かがモンスーン期間中のリテンション (特定の時間範囲) を知りたい場合は、86.67% でした。これは依然として優れたレベルです。 インドのほとんどの企業はモンスーン期間中に物流に打撃を受けるため影響を受けますが、この企業はなんとか乗り切ることができました。

顧客維持率 (CRR) は、一定期間にわたって維持される顧客の割合です。 維持率を計算するには 3 つの指標が必要です

• 一定期間開始時のお客様
• 一定期間終了後のお客様
• その期間中に新規顧客を獲得しました。

式は次のようになります



たとえば、期間の開始時に 1,000 人の顧客がいて、100 人近くの新規顧客が加わり、同じ期間の終わりに 500 人の顧客が残っている場合、計算は次のようになります。

CRR = ((500-100)/1000)*100

CRR = 40%

つまり、当該期間から顧客の 40% を維持したことになります。 現在、サービスの性質や視聴者の遊牧的な態度のせいで、一部の業界は他の業界よりも高い定着率を示しています。

40% は憂慮すべき限界値に近いですが、70% を超えると良好な CRR とみなされます。


コホート指標の分析

マーケティング戦略は、実験と仮説によって決まります。簡単に実現できる成果を特定し、問題領域をダブルタップし、問題を予測し、潜在的な課題を回避するためにデータを推定します。 ユーザーの行動データに関しては、終わりのない仕事です。

マーケティング担当者とその数字の間の連携に不可欠な要素はコホートです。これは、キャンペーンの成否を左右する一連のユーザーの潜在的な洞察セットです。 コホートの分析には、いくつかの手順とチャネルが必要です。 今日から始める方法を見てみましょう。

• トレンドの特定:トレンドを特定するコツを身につけると、チームがビジネスに価値を何度も生み出す実験の完全なサイクルを構築するのに役立ちます。 早い段階で傾向を特定すると、正しい方向に戦略を計画する余裕が生まれます。
  Dropbox は、ユーザーが画像の共有やその他のイベントなど、プラットフォーム上でコラボレーションしていることに気づき、新しいユーザーを招待することで成長をもたらしました。 Dropbox はすぐにすべてのユーザーにその利用を奨励し、収益の大幅な増加を実現しました。
• コホート グループの比較:もう 1 つの優れた洞察生成手段は、変化する要素 (異なる時期の同じユーザーのセット、同じ機能を採用する異なるユーザー、およびそのような繰り返し) にわたる異なるコホート グループの比較です。 この比較により、チームはユーザーの行動を観察し、ユーザーが互いにどのように異なる行動をするかを分析することができます。
  これにより、チームはあらゆる製品やサービスにわたって勝利戦略を再現できるようになります。
• データの解釈:高い解約率は、オープンアクセスの無料アプリケーションでは問題ありませんが、サブスクリプションベースのサービスでは懸念を引き起こす可能性があります。 したがって、データの解釈は、ビジネスの性質を完全に考慮して行う必要があります。 データを取り巻くコンテキストを理解することで、
  たとえば、ユーザーについて話す場合、そのユーザーがユニークなユーザーなのか、新しく獲得したユーザーなのか、それともアプリの単なる通常のユーザーなのかを考えれば、ビジネスのパフォーマンスを向上させるための戦略について、より適切な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

WebEngage を使用したコホート分析

WebEngage でコホート分析を実行するのは簡単で、信じられないほど簡単です。 製品チームとマーケティング担当者は、5 回未満のクリックで、ユーザーの行動に関する実用的なデータのプールにたどり着くことができます。

まず、WebEngage ダッシュボードの左側にあるドロップダウン アイコンをクリックし、コホートをタップします。 このセクションに到達したら、上部のフィルターを使用して、視聴者を理解するのに役立つパラメーターを導入します。

アプリのインストールのような小さなアクションから、アプリのオープン、サブスクリプションの購入や実行されたアクティビティなどの重要なものまで、このプラットフォームを使用すると、非常に細かいレベルであらゆる細部を監視できます。

完了したら、この下に入力されたコホート テーブルに進むことができます。 それは次のようになります。 左側には日数が表示され、開始期間が上部に、最新または終了期間が下部に表示されます。

このテーブルをどのように読み取るかは、行から行に進むのではなく、一度に 1 列ずつです。



上の表では、ご覧のとおり、濃い青の色合いがユーザーのアクティビティを強調表示しています。 青が濃いほど、パーセンテージが強くなり、高くなります。 たとえば、11 月 6 日のデータを見ると、これまでの中で最も貧しい日であることがわかります。 ユーザーが 0 日目にアクションを実行したにもかかわらず、リターン イベントのために戻ってきたユーザーの割合は低かったです。

コホートを特定した後に実行するキャンペーン

これで、コホート分析の仕組み、表の見方、ギャップの特定方法についてかなり理解できました。 この洞察力を活用して何をしますか? 次のステップは何ですか?
コホート分析後にマーケターが実行できる種類の実行を止めることはできませんが、始める方法は次のとおりです。

1. 電子メール キャンペーン: カートに商品を追加するものの、チェックアウトする前に必ずドロップしてしまうコホートにたどり着いたと想像してください。 このバッチには、製品の価値、ユーザーの声、さらには割引コードについてのパーソナライズされた電子メールを送信できます。
2. 報酬/ロイヤルティ プログラム: コホート キャンペーンは、特定のユーザー セットを異なる方法で扱い、その洞察を長期的な機能の構築に活かすことができるため、常に優れています。 特定のマークを通過したユーザーにクーポン コードを発行し、それが魅力的な行動に少しずつ浸透することを想像してください。
3. オファー: 割引や送料無料のオファーを提供すると、顧客の購入を促すことができます。 顧客の購買行動に基づいて顧客をセグメント化し、カスタマイズした割引や特典を提供して、さらに購入するよう促すことができます。
4. 再アクティブ化メール: 最初の数週間は比較的活動的だったが、その後ゆっくりと休止期間に入ったコホートが見つかりました。再アクティブ化メールが救済のためにここにあります。 これらのメールは、インセンティブを提供したり、製品の利点をユーザーに思い出させたりすることができます。 これを復活キャンペーンと呼ぶ人もいます。
5. AOV 管理: 平均注文額 (AOV) 管理キャンペーンを実施すると、顧客の購入あたりの支出を増やすことができます。 一定金額以上の購入に対して段階的な割引や送料無料を提供すると、顧客の購入意欲を高めることができます。

レポートからアクションアイテムを作成する方法

優れたマーケティング担当者は、本当の成功とは単にユーザーにアプリをダウンロードさせることだけではないことを知っています。旅はその後から始まります。 データを個別に見て、アプリのダウンロード数やアプリの起動数などの虚栄的な指標に埋もれてしまいがちですが、視聴者を心から大切にしているのであれば、リテンションに重点を置く必要があります。

コホートを使用して改善領域を特定し、表面に見えるものを廃棄することから始めます。 ユーザーがアプリに夢中になる理由を正確に理解して、アクション アイテムの優先順位付けを徹底的に行います。 何が彼らを留まらせるのか、そして最も重要なことに、何が彼らを去らせるのでしょうか？ 定着率に対する潜在的な影響と、それに対処するために必要なリソースに基づいて、取り組みを分類します。

このステップが完了したら、堅牢かつ機敏な保持戦略の開発に進みます。 重要なのは常に最適化することであることを忘れないでください。 戦略を展開し、時間ごとに変更を加えるために数日または数週間も待つことは避けたいと考えています。 できるだけ頻繁にコホートとその行動を監視し、行動計画を修正してください。 ここからが本当の成長です。

モニタリング後のアクションアイテムの開発には、洞察に基づいて超高速で行動することが含まれます。 解約率や CRR をフォローアップします。 ファネルの状態をチェックしてください。

結論

あなたがデータドリブンのマーケターであるか、それを目指しているのであれば、コホート分析はあなたの導きの星です。 これは、目標を設定し、洞察を明らかにし、指標を設定し、戦略的な会話を開始するためのフレームワークです。

WebEngage の多くの顧客は、コホートから洞察を抽出した後、サブスクリプション、機能の導入、アプリの評価、ユーザーのオンボーディング、およびその他の多数のシナリオのためのキャンペーンを展開しています。

コホート分析は、マーケティング チームに洞察を提供し、次の大きな動きとなるべきものについての仮説を強化します。 顧客中心のキャンペーンを計画するときは、常にコホート分析を頼りになるオプションにしてください。
企業は獲得（ユーザーの流入）のみに焦点を当て、維持（参加したユーザーの維持）を無視しているため、成長するのに苦労しています。

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