Cohort Analysis (Phân tích Cohort) là phương pháp phân tích hành vi hoặc đặc điểm của người dùng bằng cách phân chia họ thành nhiều nhóm (Cohort) dựa trên các yếu tố chung, sau đó theo dõi sự thay đổi và xu hướng của từng nhóm theo thời gian.Việc áp dụng Cohort Analysis giúp doanh nghiệp khám phá những đặc điểm và xu hướng của người dùng mà các số liệu trung bình hoặc tổng đơn thuần không thể hiện được, từ đó doanh nghiệp có thể hiểu rõ khách hàng và đẩy mạnh chiến lược marketing.
Cohort Analysis là gì?
Cohort Analysis (Phân tích Cohort) là phương pháp phân tích hành vi hoặc đặc điểm của người dùng bằng cách chia họ thành các nhóm, sau đó theo dõi sự thay đổi và xu hướng của từng nhóm.
Chẳng hạn, số lượng người dùng hoạt động hàng tháng (Monthly Active Users – MAU) của một ứng dụng nào đó đang tăng lên.
Tuy nhiên, nếu chỉ với thông tin này, không thể xác định rõ liệu số lượng người dùng mới đang tăng lên, người dùng hiện tại đang tiếp tục sử dụng, hay cả 2 yếu tố trên đều góp phần vào sự gia tăng này.
Vì vậy, việc sử dụng Cohort Analysis rất quan trọng. Bằng cách xem xét tỉ lệ duy trì và tỉ lệ rời bỏ của người dùng theo từng tháng đăng ký, doanh nghiệp có thể xác định các yếu tố đang đóng góp vào sự tăng trưởng của ứng dụng.
Từ đó, doanh nghiệp sẽ phát hiện ra nguyên nhân người dùng rời bỏ hoặc những điểm cần cải thiện, đồng thời đưa ra các chiến lược và hoạt động marketing hiệu quả.
Ưu điểm của việc ứng dụng Cohort Analysis
Việc áp dụng Cohort Analysis giúp nhận diện nhu cầu tiềm ẩn của người tiêu dùng và tận dụng những thông tin này vào chiến lược marketing của doanh nghiệp.
Ngoài những ví dụ đã nêu trên, việc áp dụng phân tích Cohort trong Digital marketing còn mang lại nhiều lợi ích khác.
Cohort Analysis theo dõi và phân tích hành vi của các nhóm người dùng có cùng trải nghiệm trong một khoảng thời gian nhất định nên có thể quan sát sự thay đổi trong hành vi người dùng theo thời gian.
Bằng cách tận dụng đặc điểm này, doanh nghiệp có thể nắm bắt cụ thể cách mà việc cải tiến website đã ảnh hưởng đến hành vi của người dùng.
Ví dụ, khi áp dụng Cohort Analysis cho một web thương mại điện tử (EC site), có thể tạo ra khách hàng quay lại và tối ưu hóa việc phân phối quảng cáo chiến dịch.
Ngoài ra, Cohort Analysis cũng giúp doanh nghiệp nắm bắt được tỉ lệ duy trì (retention rate), từ đó dự đoán được LTV (Life Time Value – Giá trị trọn đời khách hàng) và thực hiện cải tiến website, tối ưu hóa ROI (Lợi tức đầu tư).
※LTV (Life Time Value) là giá trị trọn đời của khách hàng, chỉ ra tổng giá trị mà một khách hàng mang lại cho doanh nghiệp trong thời gian sử dụng sản phẩm/dịch vụ nhất định.
Quý doanh nghiệp có thể tìm hiểu chi tiết về LTV (Life Time Value) qua bài viết dưới đây!
Lưu ý và Nhược điểm khi triển khai Cohort Analysis
Doanh nghiệp nên chú ý một số điểm khi áp dụng Cohort Analysis.
Khi thực hiện, điều quan trọng hơn hết là phải thu thập và phân tích dữ liệu chính xác. Nếu dựa trên dữ liệu không chính xác hoặc phân tích sai, có thể dẫn đến kết luận sai lệch.
Ngoài ra, Cohort Analysis tốn khá nhiều thời gian, vì vậy không phù hợp khi doanh nghiệp mong muốn kết quả trong thời gian ngắn. Phương pháp này thích hợp hơn khi sử dụng với góc nhìn dài hạn.
Phương thức thực hiện Cohort Analysis
Nội dung dưới đây sẽ giải thích chi tiết về cách thức thực hiện Cohort Analysis.
Các phương pháp chủ yếu được sử dụng bao gồm: “Phân tích thông tin hồi cứu”, “Bảng Cohort chuẩn”, và “Mô hình Cohort kiểu Bayes”.
Phân tích thông tin hồi cứu
Phân tích thông tin hồi cứu là phương pháp phân tích nguyên nhân và kết quả dựa trên các sự kiện và dữ liệu trong quá khứ.
Cụ thể, phương pháp này tiến hành khảo sát những thay đổi trong hành vi của các đối tượng nghiên cứu từ quá khứ đến hiện tại và sau đó phân tích dữ liệu thu thập được.
Phân tích thông tin hồi cứu gần giống với nghiên cứu định tính và thường gặp khó khăn trong việc xử lý thống kê. Tuy nhiên, phương pháp này rất hữu ích trong việc đào sâu về sự thay đổi hành vi của từng người tiêu dùng.
Bảng Cohort tiêu chuẩn
Bảng Cohort tiêu chuẩn là bảng dữ liệu được sắp xếp sao cho các dữ liệu theo độ tuổi và theo thời gian phù hợp với nhau.
Phương pháp này giúp doanh nghiệp phân tích được thực hiện từ 3 khía cạnh: tác động tuổi tác (tác động của sự lão hóa), tác động thời đại và tác động thế hệ (tác động Cohort).
Với bảng Cohort tiêu chuẩn, việc nắm bắt quy mô của từng tác động một cách định lượng là khá khó khăn, nhưng nhà phân tích có thể tiến hành phân tích một cách linh hoạt trong khi đưa ra giả thuyết và điều chỉnh theo các yếu tố khác nhau.
Mô hình Cohort kiểu Bayes
Mô hình Cohort kiểu Bayes là phương pháp phân tích được đưa ra bằng cách tính toán sao cho tổng bình phương của các hệ số ở các phân nhóm liền kề trong bảng Cohort tiêu chuẩn là nhỏ nhất.
Phương pháp phân tích này được phát triển bởi ông Takashi Nakamura – nhà nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Toán học và Thống kê.
Phương pháp phân tích này dựa trên giả thuyết rằng các yếu tố như thời đại, độ tuổi và thế hệ sẽ thay đổi dần dần dưới ảnh hưởng của các yếu tố khác, từ đó cho phép thực hiện phân tích chính xác hơn. Mô hình này đặc biệt hiệu quả đối với các bộ dữ liệu phức tạp.
Ví dụ ứng dụng Cohort Analysis
Việc ứng dụng Cohort Analysis, theo dõi và phân tích hành vi của các nhóm khách hàng chia sẻ cùng một trải nghiệm trong một khoảng thời gian nhất định, có thể giúp nâng cao sự hiểu biết về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing.
Bằng cách áp dụng Cohort Analysis, doanh nghiệp có thể triển khai các chiến lược marketing cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của khách hàng, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng, cải thiện tỉ lệ giữ chân (retention rate) và cuối cùng là tăng trưởng doanh thu. Điều này đặc biệt hữu ích trong các chiến lược marketing trực tuyến, hỗ trợ trong việc nhắm mục tiêu dịch vụ và sản phẩm cũng như dự báo nhu cầu.
Đặc biệt đối với các doanh nghiệp B2B, để tạo doanh thu từ website, Cohort Analysis có thể được áp dụng theo các cách sau:
Ứng dụng trên trang thương mại điện tử (EC Site)
Trên các EC Site, Cohort Analysis có thể giúp hiểu sâu hơn về hành vi mua sắm của khách hàng.
Ví dụ, bằng cách theo dõi tỉ lệ mua lại của nhóm khách hàng đã thực hiện mua hàng lần đầu trong một chiến dịch khuyến mãi đặc biệt, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả lâu dài của chiến dịch đó.
Bằng cách hình thành các Cohort dựa trên loại sản phẩm mà khách hàng đã mua lần đầu, và phân tích các mô hình mua sắm sau đó, doanh nghiệp có thể xác định cơ hội để thực hiện chiến lược bán chéo (cross-sell) hoặc bán nâng cao (up-sell).
Hơn nữa, bằng cách phân nhóm khách hàng theo khoảng thời gian mua hàng hoặc loại sản phẩm, và đo lường tỉ lệ mua lại, tỉ lệ bán chéo (cross-sell), và tỉ lệ bán nâng cao (up-sell). Sau đó, doanh nghiệp có thể xác định được đặc điểm của những khách hàng có mức độ hài lòng cao nhất, cũng như các sản phẩm/ dịch vụ có đóng góp lớn nhất vào doanh thu.
Ứng dụng trên website
Doanh nghiệp có thể tìm ra những điểm cần cải thiện bằng cách nắm bắt hành vi của khách truy cập trên website.
Cụ thể, doanh nghiệp có thể theo dõi hành vi của người dùng thông qua một chiến dịch cụ thể, phân tích các chỉ số như thời gian phiên truy cập, số lượt xem trang, và tỉ lệ chuyển đổi, từ đó đánh giá hiệu quả của chiến dịch và áp dụng những thông tin này để xây dựng chiến lược cho các chiến dịch trong tương lai.
Bên cạnh đó, việc phân tích sự khác biệt trong hành vi giữa khách truy cập mới và khách truy cập quay lại có thể giúp nâng cao tính khả dụng của website và tối ưu hóa nội dung.
Hoạch định chiến lược Marketing
Cohort Analysis rất hữu ích không chỉ trong việc cải thiện các chiến lược marketing cho website mà còn trong việc xây dựng chiến lược marketing tổng thể.
Chẳng hạn, việc hiểu cách khách hàng tương tác với thương hiệu trong suốt vòng đời của họ sẽ giúp phát triển các chiến lược tương tác khách hàng hiệu quả hơn.
Bằng cách theo dõi sự thay đổi trong hành vi mua sắm và sở thích của các nhóm khách hàng thuộc các thế hệ hoặc khu vực cụ thể, doanh nghiệp có thể phát triển sản phẩm và tạo thông điệp marketing phù hợp với thị trường mục tiêu.
Các công cụ hỗ trợ thực hiện Cohort Analysis
Bằng cách sử dụng Cohort Analysis để theo dõi và phân tích hành vi của các nhóm người dùng chia sẻ cùng một trải nghiệm trong một khoảng thời gian nhất định, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa chiến lược marketing.
Để thực hiện Cohort Analysis, việc lựa chọn công cụ phân tích phù hợp là rất quan trọng.
Dưới đây là một số công cụ phổ biến và phù hợp để thực hiện Cohort Analysis:
Excel
Excel là một công cụ phân tích dữ liệu rất quen thuộc và dễ sử dụng, được cài đặt sẵn trên hầu hết máy tính tại các doanh nghiệp.
Với các tính năng như bảng Pivot (Pivot Table) và các hàm tính toán chuyên sâu, Excel có thể hỗ trợ hiệu quả trong việc thực hiện Cohort Analysis.
Cohort analysis sử dụng Excel cho phép nhập liệu và sắp xếp dữ liệu, cũng như thực hiện các phân tích khác nhau. Phương pháp này đặc biệt phù hợp cho các phân tích quy mô nhỏ ở giai đoạn ban đầu.
Khi thực hiện phân tích lượng dữ liệu lớn hoặc phân tích phức tạp, việc sử dụng công cụ chuyên môn sẽ phù hợp hơn. Vì vậy, việc sử dụng Excel như một công cụ cơ bản để làm quen với Cohort Analysis sẽ là lựa chọn tốt.
Google Analytics
https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/analytics/
Google Analytics là công cụ miễn phí phổ biến được sử dụng để phân tích lưu lượng truy cập của các website.
Nó cũng cung cấp tính năng Cohort Analysis, giúp theo dõi các mô hình hành vi của người dùng và sự thay đổi trong mức độ tương tác theo thời gian.
Tính năng Cohort Analysis của Google Analytics cung cấp cái nhìn sâu sắc giúp các quản trị viên website tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và cải thiện tỉ lệ giữ chân khách hàng, từ đó hỗ trợ nâng cao hiệu suất của website.
Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể tạo các Cohort dựa trên các kênh thu hút người dùng mới (như công cụ tìm kiếm, mạng xã hội, quảng cáo, v.v.), sau đó so sánh tỉ lệ duy trì và tính khả thi của từng Cohort.
Từ đó, doanh nghiệp nhận biết được kênh nào thu hút người dùng có mức độ tương tác cao nhất và giá trị lâu dài.
Ngoài ra, việc phân tích kênh riêng biệt với các phễu chuyển đổi và điểm rời đi cũng giúp phát hiện các phần cần cải thiện.
Amplitude
Amplitude là một nền tảng chuyên biệt cho phân tích sản phẩm, cung cấp các tính năng Cohort Analysis mạnh mẽ để hiểu sâu hơn về các mẫu hành vi của người dùng và trải nghiệm trong sản phẩm, sử dụng các phương pháp thống kê.
Vì có thể phân tích theo trục người dùng, Amplitude giúp chỉ ra các chỉ số tối ưu từ phân tích hành vi người dùng. Do đó, nó có thể được sử dụng trong tiếp thị cho các sản phẩm mà không thể nhắm mục tiêu theo các yếu tố nhân khẩu học.
Amplitude giúp thu thập những thông tin quan trọng giúp cải thiện sự gắn kết của người dùng, xác định cơ hội cải thiện sản phẩm và nâng cao tỉ lệ duy trì người dùng, từ đó thúc đẩy sự tăng trưởng của sản phẩm.
Với các tính năng phân đoạn và phân tích nâng cao, các nhà quản lý marketing và quản lý sản phẩm có thể đưa ra các quyết định hiệu quả hơn.
Amplitude có thể sử dụng từ quy mô khoảng 50 người dùng hoạt động hàng ngày.
Mixpanel
Mixpanel là công cụ chuyên biệt cho việc phân tích dữ liệu hành vi, cho phép theo dõi và phân tích hành vi và đặc điểm của người dùng theo thời gian thực. Công cụ này có thể hỗ trợ phân tích sâu các chỉ số như chuyển đổi, mức độ tương tác và tỉ lệ giữ chân người dùng.
Dựa trên dữ liệu hành vi của người dùng, Mixpanel cho phép bạn so sánh sự khác biệt hành vi giữa người dùng có tỉ lệ chuyển đổi (CVR) cao và thấp, từ đó tìm ra những điểm cần cải thiện.
Ngoài ra, doanh nghiệp còn có thể khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi và đặc điểm của người dùng, thực hiện kiểm tra giả thuyết và thử nghiệm A/B.
Mixpanel được sử dụng trong nhiều ngành nghề và dịch vụ sản phẩm khác nhau, bao gồm các trang web thương mại điện tử (EC), ứng dụng di động, dịch vụ đăng ký (subscription services), và nhiều lĩnh vực khác.
Tổng kết
Cohort analysis là các công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng tiêu dùng theo từng thế hệ và củng cố chiến lược marketing.
Có nhiều phương pháp khác nhau trong Cohort Analysis, bao gồm phân tích thông tin hồi cứu, phân tích sử dụng bảng cohort tiêu chuẩn, và mô hình cohort theo phương pháp Bayes.
Việc áp dụng các phương pháp này một cách phù hợp trong việc sử dụng trên EC Site hoặc website, các doanh nghiệp có thể nắm bắt được nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng và triển khai các chiến lược marketing hiệu quả hơn.
Hãy tận dụng đúng cách những phương pháp này để cải thiện marketing kỹ thuật số, đặc biệt là đối với các website.
