Cohort Analysis là gì? Hướng dẫn đọc và phân tích Cohort Analysis

Ngày nay, khi mà dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong các quyết định chiến lược kinh doanh, Cohort Analysis trở thành một công cụ mạnh mẽ giúp hiểu rõ khách hàng và cách họ tương tác với sản phẩm hay dịch vụ của bạn. Hãy cùng Growth Marketing Vietnam tìm hiểu về phân tích Cohort thông qua bài viết này nhé.

1. Cohort Analysis là gì?

Cohort là tổ hợp những người dùng có cùng một điểm chung trong cùng cột mốc thời gian quy định.

Cohort Analysis (Phân tích Cohort) là phương pháp phân tích hành vi của một nhóm người dùng có chung một đặc điểm nào đó trong một khoảng thời gian nhất định.

Cohort Analysis là một phương pháp phân tích mạnh mẽ, vì phân tích cohort cho thấy sự thay đổi của các chỉ số theo thời gian một cách rất rõ ràng, điều mà các chỉ số dạng trung bình không làm được. Từ đó hỗ trợ cho việc đưa ra các quyết định chính xác hơn rất nhiều.

2. Lợi ích của phân tích Cohort Analysis

Cohort Analysis được ứng dụng nhiều trong các khía cạnh của Marketing vì những lợi ích của phân tích Cohort đem lại ở trong các giai đoạn từ nghiên cứu thị trường, Acquisition hay Retention. Cụ thể như sau: 

• Hiểu rõ hành vi theo nhóm: Cohort Analysis giúp bạn theo dõi cách một nhóm cụ thể phản ứng hành vi với sản phẩm qua thời gian. Điều này giúp bạn nhận biết xu hướng và biểu hiện đặc thù của từng nhóm.

• Phân tích hiệu quả chiến dịch Marketing: Cohort Analysis giúp bạn đánh giá hiệu suất của các chiến dịch Marketing. Bạn có thể xác định liệu chiến dịch cụ thể nào đã mang lại khách hàng chất lượng cao và giữ chân họ lâu dài.
• Dự đoán hành vi tương lai: Dựa vào dữ liệu từ Cohort Analysis, bạn có thể dự đoán hành vi tương lai của các nhóm khách hàng mới. Điều này giúp điều chỉnh chiến lược Marketing để thu hút và giữ chân khách hàng mục tiêu.

3. Các loại Cohort Analysis và ví dụ 

Phân tích Cohort Analysis có nhiều loại, mỗi loại tập trung vào việc theo dõi và đánh giá các yếu tố cụ thể tương ứng với mục tiêu cụ thể của doanh nghiệp. Dưới đây là một số loại của phân tích Cohort Analysis :

3.1 Phân tích theo thời gian đăng ký (Time-Based Cohort): Cohort được tạo dựa trên thời gian người dùng đăng ký hoặc mua hàng đầu tiên. Điều này giúp doanh nghiệp theo dõi và đánh giá sự biến đổi của khách hàng theo thời gian từ khi họ bắt đầu tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ.

3.2 Phân tích theo hoạt động sử dụng (Behavior-Based Cohort): Cohort được xây dựng dựa trên hành vi cụ thể của người dùng, chẳng hạn như tần suất sử dụng, tính năng được sử dụng, hoặc mức độ tham gia. Phân tích này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách người dùng tương tác và sử dụng sản phẩm.

3.3 Phân tích theo kênh Marketing (Marketing Channel Cohort): Đánh giá hiệu suất của các kênh Marketing cụ thể bằng cách theo dõi sự biến động của khách hàng từ mỗi kênh. Điều này giúp xác định xem kênh nào đem lại khách hàng chất lượng cao và giữ chân họ lâu dài.

3.4 Phân tích theo tính chất địa lý (Geographic Cohort): Cohort được tạo dựa trên vị trí địa lý của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về biến động và đặc thù của thị trường ở từng khu vực.

3.5 Phân tích theo chu kỳ sử dụng (Usage Cycle Cohort): Đánh giá cách người dùng sử dụng sản phẩm theo chu kỳ cụ thể, chẳng hạn như hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm để phản ánh nhu cầu sử dụng thực tế của khách hàng.

Chúng ta sẽ xem các ví dụ cụ thể sau để hiểu thêm về cách đọc một bảng Cohort là như thế nào và cách rút ra các insight sau khi phân tích Cohort.

Ví dụ về Acquisition Cohort:

Đây là một ví dụ về nhóm cohort gồm những người dùng có chung 1 đặc điểm là đăng ký tài khoản trong cùng 1 ngày với khoảng thời gian là trong 10 ngày sau ngày đăng ký tài khoản.

Chiều dọc là ngày đăng ký và số lượng người dùng đăng ký tương ứng trong ngày đó. Mỗi ngày được coi là một nhóm cohort. Chiều ngang là tỉ lệ% số người dùng còn active theo từng ngày kể từ mốc là ngày đăng ký.

Phân tích Cohort cho thấy rằng vào ngày 27/1 có 1257 người dùng đăng ký tài khoản. Tỷ lệ giữ chân của họ là 27,2% vào ngày thứ nhất, giảm xuống còn 13,4% vào ngày thứ 6 và 10,8% vào ngày thứ 8. Điều này có nghĩa là, vào ngày thứ 8 sau khi sử dụng ứng dụng, khoảng 10% số người dùng đăng ký tài khoản vào ngày 27/1 vẫn tiếp tục sử dụng sản phẩm.

Vẫn ở ví dụ và dữ liệu ở bảng trên để hình dung một cách dễ dàng hơn, chúng ta chuyển sang biểu đồ dạng hình cong cho thấy tỷ lệ giữ chân người dùng của các nhóm cohort này theo thời gian.

Phân tích đường cong tỷ lệ giữ chân đã cung cấp thông tin quan trọng về hành vi sử dụng của người dùng. Có ba giai đoạn quan trọng có thể nhận biết từ biểu đồ:

1. Ngày Đầu Tiên: Khoảng 75% người dùng dừng sử dụng ứng dụng sau ngày đầu tiên, cho thấy một số lượng lớn người dùng rời bỏ ngày ở giai đoạn đầu tiên. Điều này có thể cho thấy một vấn đề liên quan đến trải nghiệm người dùng ngay từ lần đầu tiên họ tương tác với sản phẩm.
2. Sau Ngày Thứ 5: Mức giảm nhanh thứ hai xảy ra sau ngày thứ 5, với tỷ lệ giữ chân giảm xuống dưới 12%. Điều này có thể gợi ý rằng người dùng đặt ra kỳ vọng cao và nếu không đáp ứng được, họ sẽ rời bỏ ứng dụng.
3. Ngày Thứ 7 và Thứ 10: Đường cong chững lại sau ngày thứ 7, nhưng vẫn có khoảng 11% người dùng ban đầu tiếp tục sử dụng ứng dụng vào ngày thứ 10. Điều này có thể chỉ ra một phần nhỏ nhóm người dùng đã trải qua giai đoạn khó khăn ban đầu và vẫn nhận thức giá trị cốt lõi của ứng dụng.

Dựa trên phân tích này, cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt là trong giai đoạn đầu tiên và đảm bảo người dùng nhanh chóng đạt được giá trị cốt lõi của ứng dụng có thể là một chiến lược hiệu quả để giữ chân và tăng cường sự tương tác của người dùng.

4. Thực hiện phân tích Cohort Analysis

Các bước để thực hiện phân tích Cohort gồm có:

Bước 1: Xác định mục tiêu Cohort: Xác định mục tiêu cụ thể bạn muốn theo dõi, ví dụ như doanh số bán hàng, tỷ lệ giữ chân, hoặc giá trị đơn hàng trung bình.

Bước 2: Tạo Cohorts: Chia khách hàng thành các nhóm dựa trên thời điểm đăng ký hoặc mua hàng đầu tiên.

Bước 3: Theo dõi và đánh giá: Theo dõi các Cohort qua thời gian và đánh giá sự thay đổi trong mục tiêu đã xác định.

Bước 4: Rút ra kết luận: Dựa trên dữ liệu, rút ra những kết luận về xu hướng và chiến lược tối ưu hóa.

5. Tạm kết

Phân tích Cohort Analysis là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và điều chỉnh chiến lược kinh doanh dựa trên sự hiểu biết đó. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

———————————-

Đọc thêm các bài viết trong Series về Metrics & Measurement:

Part 1: Marketing Analytics là gì? Nghề Marketing Analyst là làm gì? Mô tả công việc và các yếu tố then chốt

Part 2: North Star Metric là gì? Giải thích và 40 ví dụ thực tế. So sánh North Star Metric với One Metric That Matters.

Part 3: Cohort Analysis là gì? Hướng dẫn đọc và phân tích Cohort Analysis

Part 4: Churn rate là gì? 3 Công thức tính Churn rate bạn cần biết

Part 5: CAC (Customer Acquisition Cost) là gì? Công thức tính CAC như thế nào ?    

—————————————-