Cohort Analysis là gì? Các bước cơ bản để thực hiện Cohort Analysis

Cohort Analysis là gì?

Cohort Analysis hay phân tích theo nhóm là một phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong marketing, giúp doanh nghiệp theo dõi và hiểu rõ hơn về hành vi của một nhóm người dùng cụ thể (cohort) theo thời gian.

Cohort là một nhóm người dùng có chung một đặc điểm nào đó và bắt đầu hành động trong cùng một thời điểm. Ví dụ:

• Cohort theo thời gian: Tất cả khách hàng đăng ký tài khoản trong tháng 1 năm 2024.
• Cohort theo nguồn: Tất cả khách hàng đến từ quảng cáo Google Ads.
• Cohort theo hành vi: Tất cả khách hàng đã thực hiện giao dịch đầu tiên.

Các loại Cohort Analysis

Việc lựa chọn loại Cohort Analysis phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và dữ liệu sẵn có của doanh nghiệp. Bằng cách phân tích chi tiết các dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định kinh doanh và marketing phù hợp nhất.

Acquisition cohorts

Acquisition cohorts (nhóm tổ hợp thu hút) là một loại phân tích cohort tập trung vào nhóm người dùng mới biết về sản phẩm hoặc dịch vụ trong một khoảng thời gian cụ thể. Nói cách khác, doanh nghiệp sẽ chia nhỏ người dùng thành các nhóm dựa trên thời điểm họ bắt đầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ. Đây là công cụ phân tích hữu ích giúp các doanh nghiệp hiểu rõ về hành vi của người dùng mới và tối ưu hóa quá trình thu hút khách hàng.

Ví dụ:

• Tất cả người dùng đăng ký vào tháng 1 năm 2023 sẽ tạo thành một acquisition cohort.
• Tất cả người dùng tải ứng dụng lần đầu vào ngày 15/02/2023 cũng là một acquisition cohort.

Các chỉ số quan trọng trong Acquisition Cohorts có thể kể đến gồm:

• Tỷ lệ giữ chân (Retention rate): Tỷ lệ người dùng quay trở lại sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp sau một khoảng thời gian nhất định.
• Tỷ lệ rời bỏ (Churn rate): Tỷ lệ người dùng ngừng sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
• Thời gian sử dụng trung bình: Thời gian trung bình mà người dùng dành cho sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
• Tần suất sử dụng: Số lần trung bình mà người dùng sử dụng sản phẩm, dịch vụ trong một khoảng thời gian nhất định.
• Doanh thu trung bình trên mỗi khách hàng (ARPU): Doanh thu mỗi khách hàng mới mang lại cho doanh nghiệp.

Behavioral cohorts

Behavioral cohorts (nhóm tổ hợp hành vi) là kiểu phân tích cohort tập trung vào nhóm người dùng của doanh nghiệp có chung một hành vi cụ thể. Doanh nghiệp cần sử dụng Cohort Analysis excel, bảng biểu để chia nhỏ người dùng thành các nhóm dựa trên những gì họ làm với sản phẩm hoặc dịch vụ.

Ví dụ:

• Người dùng thường xuyên mua hàng: Gồm các khách hàng thực hiện giao dịch mua hàng thành công ít nhất 3 lần/tháng.
• Người dùng chỉ xem sản phẩm: Nhóm khách hàng chỉ thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng chưa tiến hành thanh toán.
• Người dùng tương tác với ứng dụng hằng ngày: Các khách hàng thường xuyên mở và sử dụng ứng dụng mỗi ngày.
• Người dùng sử dụng tính năng A: Nhóm khách hàng thường xuyên sử dụng tính năng A của sản phẩm.

Các chỉ số quan trọng trong Behavioral Cohorts bao gồm:

• Tỷ lệ chuyển đổi: Tỷ lệ người dùng thực hiện một hành động mong muốn như mua hàng, đăng ký, thêm vào giỏ hàng,...
• Thời gian ở lại: Thời gian trung bình mà người dùng dành cho một trang hoặc tính năng cụ thể của sản phẩm.
• Tần suất tương tác: Số lần tương tác của người dùng với sản phẩm, dịch vụ trong một khoảng thời gian.
• Đường dẫn người dùng: Các bước mà người dùng đi qua trước khi thực hiện một hành động.

Lợi ích và ứng dụng của Cohort Analysis

Cohort Analysis không chỉ giúp bạn hiểu rõ về khách hàng mà còn giúp cải thiện các chỉ số kinh doanh quan trọng như tỷ lệ giữ chân khách hàng, giá trị vòng đời khách hàng và doanh thu. Sử dụng kỹ thuật phân tích theo nhóm Cohort Analysis, doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ việc thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

Lợi ích của việc sử dụng Cohort Analysis

• Hiểu rõ hành vi khách hàng: Nhờ Cohort Analysis, doanh nghiệp sẽ theo dõi các hành vi của khách hàng từ khi mới bắt đầu tương tác cho đến khi trở thành khách hàng trung thành hoặc ngừng sử dụng sản phẩm. Đồng thời, doanh nghiệp có thể chia khách hàng thành các nhóm nhỏ dựa trên hành vi, nhằm hiểu rõ từng phân khúc và xây dựng chiến lược marketing phù hợp. Ngoài ra, việc phân tích rõ nhu cầu, mong muốn, băn khoăn của khách hàng sẽ hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện quy trình bán hàng và sản phẩm, dịch vụ.
• Đánh giá hiệu quả các chiến dịch: Doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả của từng chiến dịch marketing dựa trên việc so sánh các cohort khác nhau. Dựa vào kết quả phân tích, doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định phân bổ ngân sách marketing hiệu quả hơn. Đồng thời, các công ty có khả năng dự báo xu hướng, dự báo doanh thu và xác định cơ hội kinh doanh tiềm năng dựa trên hành vi của các nhóm khách hàng trong thời điểm nhất định.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Khi phân tích hành vi của từng cohort, doanh nghiệp có thể cung cấp các chương trình ưu đãi, khuyến mãi phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Đồng thời, việc tăng cường sự tương tác và tạo ra những trải nghiệm mang tính cá nhân hóa sẽ khiến khách hàng cảm thấy được quan tâm và hài lòng với sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.

Ứng dụng của Cohort Analysis:

• Marketing: Doanh nghiệp sử dụng Cohort Analysis trong marketing để đánh giá hiệu quả các chiến dịch quảng cáo, xây dựng các phân khúc khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa các kênh tiếp thị.
• Phát triển sản phẩm: Việc đánh giá vòng đời sản phẩm, xác định các tính năng được khách hàng yêu thích, cải thiện trải nghiệm người dùng cũng được phân tích và xác định thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng theo nhóm.
• Phân tích dữ liệu: Xây dựng các mô hình dự đoán và phát hiện các xu hướng mới, có tiềm năng phát triển sẽ giúp doanh nghiệp nắm bắt các cơ hội kinh doanh tốt nhất.
• Trong các lĩnh vực khác: Ngân hàng sử dụng Cohort Analysis nhằm đánh giá hành vi khách hàng để phát triển các sản phẩm tài chính phù hợp. Ngành E-commerce có thể tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm, tăng tỷ lệ chuyển đổi nhờ phân tích dữ liệu khách hàng. Các ứng dụng di động có khả năng tăng tỷ lệ người dùng tiếp tục sử dụng ứng dụng khi hiểu rõ hành vi của users.

Ví dụ:

• Công ty bán lẻ thời trang: Chia khách hàng thành các cohort theo tháng đăng ký để theo dõi tỷ lệ khách hàng quay lại mua hàng trong 6 tháng tiếp theo.
• Ứng dụng học tiếng Anh: Chia khách hàng thành các cohort theo gói/ khóa học để đánh giá hiệu quả của từng gói, từ đó xác định gói nào mang lại doanh thu cao nhất.
• Ứng dụng gọi xe: Chia khách hàng thành các cohort theo nguồn traffic (Google Ads, Facebook, Organic) để đo lường hiệu quả của các kênh quảng cáo.

4 bước phân tích Cohort Analysis hiệu quả

Để thực hiện phân tích cohort hiệu quả và hiểu sâu hơn về hành vi của người dùng, doanh nghiệp cần thực hiện các bước sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên, doanh nghiệp của bạn cần xác định các chỉ số cần theo dõi, tùy thuộc vào mục tiêu của việc phân tích. Các chỉ số quan trọng bao gồm:

• Ngày đăng ký: là ngày mà khách hàng bắt đầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
• Hành vi của khách hàng: Mua hàng, xem sản phẩm, tương tác với ứng dụng, thêm vào giỏ hàng,...
• Doanh thu: Tổng số tiền mà khách hàng đã chi tiêu, chi trả dành cho sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.

Đồng thời, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như ứng dụng phân tích (Google Analytics, Mixpanel, Adobe Analytics,...), cơ sở dữ liệu khách hàng (CRM, ERP,...) và các nguồn bên ngoài (dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo, mạng xã hội,...). Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ phản hồi từ khách hàng, đánh giá hiệu quả trong hoạt động marketing và kinh doanh, nâng cao trải nghiệm của người dùng.

Bước 2: Xây dựng Cohort

Doanh nghiệp cần nhận định rõ ràng mục tiêu phân tích của doanh nghiệp để chia ra các nhóm khách hàng (cohort) khác nhau. Từ đó, sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và thiết lập các bảng Cohort Analysis excel để phân tích nhóm khách hàng, có hiển thị rõ ràng các chỉ số, thông tin quan trọng theo từng đối tượng.

Ví dụ về cohort analysis:

• Theo thời gian: Khách hàng đăng ký trong cùng một tháng, một quý hoặc một năm.
• Theo hành vi: Khách hàng mua sản phẩm A, sử dụng tính năng B,... của sản phẩm.
• Theo nguồn: Khách hàng đến từ các nguồn như quảng cáo Google, Facebook, Email,...

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu bằng cách so sánh hành vi của các nhóm khách hàng (cohort) khác nhau để tìm ra những điểm khác biệt và tương đồng. Đồng thời tính toán các chỉ số như tỷ lệ khách hàng quay trở lại sử dụng sản phẩm sau một khoảng thời gian nhất định, tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm, doanh thu mà mỗi khách hàng mang lại, tổng doanh thu mà một khách hàng mang lại trong suốt thời gian sử dụng sản phẩm,....

Sau đó, hãy sử dụng các loại biểu đồ như biểu đồ đường, biểu đồ cột để trực quan hóa dữ liệu và dễ dàng so sánh hành vi của người dùng.

Bước 4: Đưa ra hành động

Trước khi đưa ra hành động cụ thể, doanh nghiệp cần tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt trong hành vi của các nhóm khách hàng. Từ đó, đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng tỷ lệ giữ chân và doanh thu của doanh nghiệp. Sau một khoảng thời gian hành động, doanh nghiệp phải theo dõi hiệu quả của chiến lược đã thực hiện và có sự điều chỉnh nếu cần thiết.

Một số công cụ Cohort Analysis phổ biến hiện nay

Để thực hiện các phân tích dữ liệu, doanh nghiệp chắc chắn cần đến các công cụ Cohort Analysis chuyên biệt để khám phá những insights giá trị từ dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt.

Các công cụ phân tích web phổ biến nhất gồm:

• Google Analytics 4: Đây là công cụ miễn phí, dễ sử dụng và được nhiều người biết đến. Google Analytics cung cấp các tính năng phân tích cohort cơ bản, giúp bạn theo dõi hành vi của người dùng trên website.
• Mixpanel: Một công cụ phân tích hành vi người dùng mạnh mẽ, cung cấp các tính năng phân tích cohort sâu hơn, cho phép bạn tạo các cohort tùy chỉnh và theo dõi các sự kiện phức tạp.
• Adobe Analytics: Công cụ phân tích web chuyên nghiệp, cung cấp các tính năng phân tích cohort rất chi tiết, phù hợp với các doanh nghiệp lớn.

Các công cụ BI (Business Intelligence) được ưa chuộng:

• Tableau: Công cụ BI trực quan, cho phép doanh nghiệp tạo các bảng điều khiển và báo cáo trực quan từ dữ liệu cohort
• Power BI: Sử dụng công cụ Cohort Analysis Power BI của Microsoft, tích hợp tốt với các sản phẩm của Microsoft và cung cấp các tính năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ.
• Looker: Công cụ BI tập trung vào việc khám phá dữ liệu, cho phép người dùng tự do khám phá và phân tích dữ liệu cohort.

Tuy nhiên, khi sử dụng công cụ phân tích cohort, doanh nghiệp cần đảm bảo chất lượng và độ chính xác, đầy đủ của dữ liệu để đảm bảo kết quả phân tích chính xác nhất. Đồng thời, cần xác định mục tiêu phân tích trước khi lựa chọn công cụ và xây dựng cohort. Không chỉ dừng lại ở việc xem các chỉ số, hãy phân tích sâu để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, từ đó cải thiện hoạt động marketing, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và tăng doanh thu.

>>> Bạn có thể quan tâm: Data Analysis là gì? Các bước thực hiện Data Analysis

Tạm kết:

Hy vọng MarketingAI đã phần nào giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm Cohort Analysis là gì, đồng thời cung cấp đến bạn những thông tin về các bước để thực hiện phân tích dữ liệu theo nhóm. Hãy nghiên cứu và lựa chọn công cụ Cohort Analysis phù hợp nhất, từ đó đưa ra những chiến lược marketing phù hợp cho doanh nghiệp, đồng thời phát huy những thế mạnh sẵn có để mở rộng thị trường kinh doanh.