Cohort Analysis là một phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng theo nhóm, thường dựa trên thời gian hoặc hành vi chung. Phương pháp này giúp doanh nghiệp hiểu được xu hướng, thói quen và mức độ trung thành của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing và sản phẩm phù hợp. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu về ứng dụng của Cohort Analysis trong phân tích dữ liệu.

Cohort analysis là gì?

Phân tích tổ hợp, hay còn gọi là Cohort analysis là một phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng dựa trên nhóm khách hàng có đặc điểm chung (cohort). Cohort analysis giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi, sở thích và xu hướng của khách hàng theo thời gian, từ đó đưa ra các chiến lược marketing và tối ưu hóa sản phẩm phù hợp.

Cohort analysis có thể được áp dụng cho nhiều mục đích khác nhau, nhưng phổ biến nhất là để đo lường tỷ lệ giữ chân khách hàng (retention rate) và tỷ lệ quay lại mua hàng (repeat purchase rate). Các chỉ số này cho biết mức độ trung thành và hài lòng của khách hàng với sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp.

Vì sao lại sử dụng Cohort analysis?

Có nhiều lý do để sử dụng cohort analysis, bao gồm:

• Giúp hiểu rõ hành vi của khách hàng: Cohort analysis giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi của khách hàng trong suốt vòng đời của họ, từ khi họ lần đầu tiên tương tác với doanh nghiệp đến khi họ ngừng sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp
• Xác định các cơ hội để cải thiện trải nghiệm khách hàng: Bằng cách phân tích hành vi của khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định các cơ hội để cải thiện trải nghiệm khách hàng, từ đó tăng khả năng giữ chân khách hàng và tăng doanh thu.
• So sánh các nhóm khách hàng: Cohort analysis giúp doanh nghiệp so sánh các nhóm khách hàng khác nhau, chẳng hạn như các nhóm khách hàng được tiếp cận với các chiến dịch marketing khác nhau hoặc các nhóm khách hàng có các đặc điểm khác nhau. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng.

Các phương pháp Cohort analysis cơ bản

Có hai loại cohort analysis phổ biến nhất là và behavior cohort và time cohort. Time cohort là phương pháp phân tích dữ liệu theo nhóm khách hàng dựa trên thời điểm họ có tương tác đầu tiên với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Ví dụ, bạn có thể phân tích hành vi của những khách hàng đăng ký vào tháng 1, tháng 2, và tháng 3 để so sánh tỷ lệ giữ chân, tỷ lệ mua hàng, hoặc tỷ lệ tương tác của từng nhóm.

Behavior cohort là phương pháp phân tích dữ liệu theo nhóm khách hàng dựa trên hành động cụ thể mà họ thực hiện trên sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Ví dụ, bạn có thể phân tích hành vi của những khách hàng đã mua sản phẩm A, sản phẩm B, hoặc sản phẩm C để so sánh mức độ hài lòng, độ trung thành, hoặc giá trị trung bình đơn hàng của từng nhóm.

Ứng dụng Cohort analysis vào lĩnh vực nào?

Cohort analysis có thể được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng một số lĩnh vực phổ biến nhất là:

• E-commerce: Cohort analysis giúp doanh nghiệp e-commerce theo dõi hành vi mua sắm của khách hàng theo thời gian, như số lần mua hàng, giá trị đơn hàng, tỷ lệ mua lại và tỷ lệ hủy bỏ. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược giá, khuyến mãi, giao hàng và chăm sóc khách hàng.
• SaaS (Software as a Service): Cohort analysis giúp doanh nghiệp SaaS đánh giá mức độ hài lòng và trung thành của khách hàng với sản phẩm của họ, như số lần đăng nhập, thời gian sử dụng, tính năng sử dụng và tỷ lệ chuyển đổi từ dùng thử sang trả phí. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện chất lượng sản phẩm, tăng tính hấp dẫn và giá trị của sản phẩm.
• Giáo dục trực tuyến: Cohort analysis giúp doanh nghiệp giáo dục trực tuyến theo dõi quá trình học tập của học viên theo thời gian, như số khóa học đăng ký, số bài học hoàn thành, điểm số, tỷ lệ hoàn thành khóa học và tỷ lệ tái đăng ký. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng nội dung, tăng sự tương tác và cam kết của học viên.

Ứng dụng Cohort Analysis trong phân tích Retention rate

Retention rate, hay tỷ lệ giữ chân khách hàng, là một chỉ số quan trọng trong marketing, cho biết số lượng khách hàng vẫn tiếp tục sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp sau một khoảng thời gian nhất định. Retention rate cao cho thấy doanh nghiệp đang làm tốt trong việc giữ chân khách hàng, từ đó tăng doanh thu và lợi nhuận.

Cohort analysis là một phương pháp phân tích dữ liệu hữu ích để phân tích retention rate. Ví dụ, doanh nghiệp có thể phân chia dữ liệu khách hàng thành các cohort dựa trên thời gian, chẳng hạn như cohort theo tháng, quý, hoặc năm. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp theo dõi retention rate của các nhóm khách hàng khác nhau trong cùng một khoảng thời gian.

Hoặc, doanh nghiệp có thể phân chia dữ liệu khách hàng thành các cohort dựa trên hành vi, chẳng hạn như cohort theo số lần mua hàng, số tiền chi tiêu, hoặc số lần sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp xác định các nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao và có biện pháp để ngăn chặn họ rời bỏ.

Dưới đây là một số cách sử dụng cohort analysis để phân tích retention rate:

• Theo dõi retention rate theo thời gian: Phân tích retention rate theo thời gian sẽ giúp doanh nghiệp xác định xu hướng retention rate của các nhóm khách hàng khác nhau. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến retention rate và có biện pháp để cải thiện retention rate.
• So sánh retention rate giữa các nhóm khách hàng: Phân tích retention rate giữa các nhóm khách hàng khác nhau sẽ giúp doanh nghiệp xác định các nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao. Điều này có thể giúp doanh nghiệp có biện pháp để ngăn chặn các nhóm khách hàng này rời bỏ.
• Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến retention rate: Phân tích retention rate theo các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như hành vi, phân khúc khách hàng, hoặc chiến dịch marketing, sẽ giúp doanh nghiệp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến retention rate. Điều này có thể giúp doanh nghiệp cải thiện retention rate bằng cách tập trung vào các yếu tố này.

Xem thêm: Phân tích tâm lý khách hàng

Cohort analysis là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả kinh doanh nói chung và phân tích dữ liệu marketing nói riêng. Doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng phương pháp này để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng