¿Qué es el análisis de cohortes?

Una «cohorte» es simplemente un grupo de personas que son similares de alguna manera.

Etimológicamente, la palabra «cohorte» se aplicó originalmente a una unidad militar romana:

Si bien es probable que haya algunos departamentos de marketing desafortunados que producen contenido de historia militar, este sentido de la palabra «cohorte» está bastante desactualizado.

Los analistas de negocios, los científicos de datos y los investigadores de mercado han reutilizado la palabra «cohorte» aplicándola a no importa cual grupo (como paquetes de productos), no solo grupos de personas.

Como veremos, esto se debe a que los métodos estadísticos utilizados para analizar grupos de personas también pueden aplicarse a otro tipo de problemas de clasificación.

Exploraremos los tipos de cohortes en los que deben centrarse los analistas de negocio y los departamentos de marketing, así como los métodos y herramientas de inteligencia empresarial (BI) utilizados en el análisis de cohortes.

Los dos tipos de cohortes

El análisis de cohortes consiste básicamente en agrupar personas (generalmente clientes y/o usuarios) utilizando datos.

La analista de comercio digital de Gartner, Jennifer Polk, ofrece una definición completa de Aumente el valor de por vida de sus clientes con el comercio digital (contenido completo disponible para los clientes de Gartner):

Toda esta discusión sobre clientes, grupos y segmentos puede hacer que se pregunte qué tipo de grupos se supone que debe crear durante el análisis de cohortes.

La respuesta es que depende de sus datos, pero normalmente los especialistas en marketing y los analistas comerciales utilizan dos tipos de datos en el análisis de cohortes:

Ahora echemos un vistazo más de cerca a cada tipo de análisis de cohortes. Tenga en cuenta que a menudo los especialistas en marketing y los analistas de negocios combinan los dos tipos de datos (por ejemplo, usuarios de sitios web con direcciones IP de América del Norte).

Cohortes demográficas

Los datos demográficos incluyen dimensiones como la edad, el género, los ingresos del hogar, el estado civil, el origen étnico, etc. Los especialistas en marketing han utilizado durante mucho tiempo los datos demográficos para orientar mejor las campañas, generalmente agrupando varias dimensiones demográficas en segmentos—por ejemplo, madres solteras que viven en Connecticut y ganan más de $75,000 al año.

Cohortes de comportamiento

Las principales complejidades del análisis de cohortes implican considerar el comportamiento del cliente. Un ejemplo clásico es el de los clientes nuevos frente a los clientes habituales. Otra medida conductual bien conocida es tasa de abandonoes decir, la tasa a la que los clientes dejan de comprar o usar un producto/servicio.

Por lo general, los especialistas en marketing y los analistas de negocios se enfocan en el comportamiento a través de canales digitalesprincipalmente:

• Plataformas de comercio electrónico
• Aplicación movil
• sitios web de la empresa
• redes sociales
• Aplicaciones de software dirigidas a usuarios finales: juegos, aplicaciones comerciales, etc.
• Dispositivos de Internet de las cosas (IoT)

Tipo de dispositivo es una dimensión particularmente importante en el análisis de los comportamientos digitales. Los visitantes de un sitio web aún pueden tener experiencias significativamente diferentes dependiendo de si están viendo el sitio en una computadora portátil o en un teléfono inteligente.

Como parte de la analítica web, Tasa de rebote es una métrica de comportamiento muy conocida.

Los usos del análisis de cohortes

El análisis de cohortes no es un ejercicio intelectual sino parte de las operaciones diarias de muchas empresas digitales. En efecto, veremos que el análisis de cohortes no sólo lo realizan los analistas, sino automáticamente por algoritmos de aprendizaje automático.

Sin embargo, antes de entrar en consideraciones avanzadas, es importante establecer los casos de uso básicos para el análisis de cohortes:

Análisis de comercio electrónico

Para una tienda física o un restaurante, es solo marginalmente útil saber si los clientes tomaron la autopista o las calles de superficie para llegar al lugar.

Sin embargo, para un minorista de comercio electrónico, saber de dónde proviene su tráfico es una cuestión de vida o muerte.

Por eso Polk recomienda en Cómo construir una estrategia de marketing de comercio digital que los minoristas de comercio electrónico «analicen las ventas y los datos de los clientes para determinar cuántos ingresos provienen de qué canales digitales».

Después de dicho análisis, puede decidir centrarse en ciertos canales con ofertas promocionales, anuncios dirigidos, etc.

Además, Polk observa que «arreglar los problemas en su sitio o aplicación de comercio electrónico puede mejorar la conversión del comercio digital y la frecuencia de las transacciones».

Optimización de UX/Análisis web

Esto nos lleva a la optimización de UX para sitios web y aplicaciones móviles, uno de los casos de uso más importantes para el análisis de cohortes.

Una de las principales formas de agrupar a sus clientes en cohortes es centrarse en la dimensión «dispositivo».

Por ejemplo, Digamos que un analista nota un valor por encima del promedio abandono del carro precio en un sitio de comercio electrónico. Cuando el analista segmenta a los clientes por tipo de dispositivo, se da cuenta de que la tasa de abandono del carrito superior a la media se limita a los usuarios móviles. Esta información conduce a la detección de problemas de navegación con el proceso de pago causados ​​por la forma en que se muestra el sitio en los dispositivos móviles.

Si tiene datos demográficos en su sistema CRM, también puede estudiar cómo las diferentes cohortes demográficas navegan por su sitio.

Por ejemplo, detectar una tasa de rebote por encima del promedio entre los millennials podría ser una indicación de que el diseño de su sitio es desagradable para los visitantes más jóvenes.

publicidad dirigida

Otro caso de uso central para el análisis de cohortes es mejorar la experiencia del usuario (UX) en sitios web y aplicaciones.

Ya hemos visto cómo funciona esto en el contexto de la navegación del sitio. También puede adaptar la UX a sus clientes dividiéndolos en cohortes.

Por ejemplo, dicen que los visitantes de LinkedIn PPC tienen un ingreso promedio más alto y generan más ingresos que los visitantes de Facebook. Según el CRM, también tienen títulos de trabajo más altos. que los visitantes de Facebook y tienen una edad promedio de 51 años, mientras que los visitantes de Facebook tienen una edad promedio de 27.

Con estos datos, puede decidir crear una campaña publicitaria de PPC utilizando fotos de stock de ejecutivos mayores para dirigirse a este grupo de alto valor y solo mostrar estos anuncios en LinkedIn.

Herramientas de análisis de cohortes

Según el tipo de herramienta de BI que utilice, el análisis de cohortes es un proceso manual realizado por un analista o un proceso de clasificación automático realizado por algoritmos. Examinaremos las herramientas de análisis de cohortes en orden de sofisticación creciente.

Tablas dinamicas

Una cohorte, como hemos visto, es un grupo de dimensiones en los datos de sus clientes. Los tipos más básicos de análisis de cohortes son realizados por humanos utilizando herramientas básicas para el análisis multidimensional, como tablas dinámicas en Microsoft Excel.

Las tablas dinámicas le permiten agrupar rápidamente las dimensiones en los datos del cliente. Puede crear cohortes en menos de un minuto:

Herramientas de análisis visual

Una categoría de software de BI conocida como herramientas de análisis visual permitir un análisis de cohortes más avanzado, ya que puede visualizar ciertas dimensiones de los datos de sus clientes al crear cohortes.

Por ejemplo, supongamos que tiene dimensiones geográficas (como ciudad, estado y zona horaria en el ejemplo anterior). Estos se pueden trazar en un mapa con una herramienta de BI y combinar con otras dimensiones para crear cohortes geográficas, como en esta visualización de oyentes de radio por estado:

Con una herramienta de análisis visual, tales visualizaciones se pueden crear simplemente arrastrando y soltando dimensiones desde un menú, de manera muy similar al Generador de tablas dinámicas en Excel.

SOFTWARE SUGERIDO: Imagen, Qlik, sirenas, Microsoft Power BI, TIBCO Spotfire

herramientas de minería de datos

Herramientas de BI con capacidades de minería de datos son las opciones más sofisticadas para el análisis de cohortes. Estas herramientas permiten un enfoque parcialmente automatizado para desarrollar cohortes llamadas agrupamiento.

La agrupación se refiere al uso de algoritmos estadísticos para automáticamente generar rankings.

Entonces, en lugar de que el analista seleccione las dimensiones que quiere de un menú, al agrupar, el analista simplemente selecciona cuantas cohortes ella quiere. Luego, los algoritmos filtran los datos para encontrar las mejores dimensiones para agrupar los datos en esa cantidad de cohortes.

En otras palabras, con el agrupamiento, el algoritmo tu dices qué dimensiones de sus datos son importantes.

Es importante tener en cuenta que no todas las herramientas de BI admiten la agrupación en clústeres. Si está interesado en este enfoque del análisis de cohortes, busque productos que ofrezcan un soporte sólido para el modelado estadístico.

SOFTWARE SUGERIDO: IBM SPSS, SAS/STATRapidMiner, KNIME, Alteryx