Proč je dobré dělat kohortovou analýzu

Vydáno 10. května 2017 na blogu Digitální analytika, CRO a UX

Když do naší reklamní agentury RobertNemec.com přijde klient s tím, že má problémy, třeba že mu klesá zisk nebo obrat, snažím se problém rozdělit na menší části.

Jednou z věcí, které mohu udělat (respektive nějaký náš datový analytik), je kohortová analýza.

Definice: Kohortová analýza znamená, že se na zákazníky nedíváte jako na jednu velkou skupinu, ale rozdělíte si je na menší skupiny (kohorty).

Zde je příklad kohortové analýzy. Kohorty jsou skupiny zákazníků podle průměrné ceny zájezdu.

Takže nyní díky analytice vidíte, že problém je v prodeji zájezdů nad 25 000 Kč – a víte, na co se máte zaměřit.

Applu klesly prodeje iPhonů v Q2 (druhé čtvrtletí) roku 2017. Financial Times k tomu vydaly tento graf:

Samo o sobě to znamená „máme problém“. Ale nevíte kde a co máte dělat.

Když si ale rozložíte prodeje na jednotlivé trhy, už jste chytřejší:

Takže problém je v Číně.

A teď už můžete zkoumat. Je to problém:

• Produktu?
• Brand recognition?
• Poklesu kupní síly?
• Regulatorních omezení?
• Reklamy?
• Konkurence?
• Nacionalismu (Číňané dávají přednost lokálním značkám jako je Huawei a Vivo)?
• Nějaká změna ve společnosti, díky které už se Číňané nechtějí chlubit drahými telefony? Oceňuje nyní společnost více vlastnosti produktu než image produktu?
• Atd.

Ale rozhodně se problém už vyřeší mnohem snáze, než když jenom víte, „že vám klesají tržby“. A nevíte, kde na čelém světě se do čeho pustit.