Il settore SaaS è pieno di parole d’ordine, abbreviazioni e metriche dibattute. A volte è piuttosto difficile assicurarsi di monitorare le statistiche giuste. Rincorrere dati non importanti e confrontare insiemi statistici inutili è tempo perso. L’analisi di coorte sembra essere solo un’altra di quelle cose inutili e che richiedono tempo. Sebbene la configurazione e il monitoraggio possano essere noiosi, sono tutt’altro che inutili. Il monitoraggio delle metriche di visualizzazione per lunghi periodi può darti un’idea abbastanza chiara di dove sta andando la tua attività. L’analisi di coorte concentra gli sforzi su risultati più approfonditi e meglio ottimizzati. In questo articolo esploriamo tutti gli aspetti dello strumento magico chiamato analisi di coorte. Ti sveleremo perché dovrebbe essere una priorità per la tua attività se hai già abitudini di monitoraggio delle metriche.
Entriamo nel vivo.
Che cos’è l’analisi di coorte?
Una coorte è un gruppo che condivide una caratteristica definita. L’analisi di coorte è un meccanismo di visualizzazione. È uno strumento che ti consente di segmentare i clienti e utilizzarli per analizzare i risultati statistici. Questo studio combina varie metriche SaaS e fattori analitici con l’attributo unico del gruppo. La caratteristica di ogni coorte agisce come un aspetto determinante per il risultato.
Coorti di base
Esistono due distinte varianti di coorti: di base e segmentate. Le coorti di base includono il mese di acquisizione del cliente, più un’altra metrica per il riferimento incrociato. Il tasso di fidelizzazione del cliente, il costo di acquisizione e il valore della vita del cliente sono tutti tra questi punti dati.
Ad esempio, con le coorti, puoi scegliere di osservare un gruppo di clienti maschi e le loro abitudini di acquisto nei primi tre mesi del 2020. Questa panoramica ti fornirà informazioni preziose su una fascia demografica specifica e ti aiuterà a condurre un’analisi comportamentale per future decisioni strategiche.
Per renderlo ancora più interessante, utilizza altre caratteristiche per migliorare l’attuale gruppo. Aggiungi la fonte di acquisizione del cliente e fai un’analisi mirata del comportamento del gruppo relativo a quello specifico pubblico. Puoi quindi utilizzare i segmenti per decidere quale dei tuoi punti di origine ha un rendimento migliore.
Potresti imbatterti in prove che ti faranno cambiare la strategia del canale di acquisizione per sfruttarne appieno il potenziale.
Coorti segmentate
Un altro tipo di coorte è quella “segmentata”. Qui aggiungi più caratteristiche demografiche a ciascun gruppo (ad es. l’età degli utenti). Questo tipo di analisi di coorte aggiunge un vantaggio e una specificità più nitidi al risultato atteso. Ad esempio, il comportamento dei clienti di età compresa tra 18 e 25 anni può differire notevolmente da quelli di età compresa tra 30 e 45 anni.
Durante l’analisi di coorte, la cosa più importante è essere coerenti sulle caratteristiche selezionate e visualizzare le modifiche su periodi fissi. Nella maggior parte delle aziende SaaS, le valutazioni e i rapporti mensili sono standard. Altre aziende che dispongono di informazioni sufficienti potrebbero voler provare il metodo settimanale.
Il potere dell’analisi di coorte risiede nella tua capacità di decidere quali fattori dovresti controllare per ottenere risultati più precisi. Inoltre, assicurati di avere abbastanza dati da manipolare e sovrapporre per i risultati necessari. Per fare ciò, monitora le metriche SaaS essenziali.
Perché è importante per le aziende SaaS?
Imparare tutto ciò che puoi sui clienti è la base per il successo di un’azienda SaaS. Il comportamento degli utenti è tutto quando si tratta di acquisire nuovi clienti o di conservare quelli esistenti. Aiuta anche a ottimizzare le operazioni aziendali, a definire i prezzi, a generare idee per nuove funzionalità e molto altro ancora.
Puoi dedicare del tempo a esaminare le metriche più ampie e di livello superiore e ottenere risultati eccellenti. Tuttavia, l’analisi di coorte ti fornisce l’identificatore esatto, aiutandoti a individuare problemi aziendali specifici. Le coorti possono essere una miniera d’oro per innumerevoli intuizioni significative se le prendi nella giusta direzione. Abbinarli ad altre metriche ha il potenziale per darti risposte preziose a qualsiasi domanda tu faccia.
Per fidelizzare i clienti, ad esempio, puoi trovare modelli e prevedere il comportamento futuro. Questi dati possono anche darti una migliore capacità di pianificazione e aiutare a far crescere l’azienda. Più cose sai su una specifica coorte, migliori saranno le domande che farai al riguardo, che è l’unico modo per rivelare i punti ciechi nelle operazioni aziendali.
Puoi anche “aggiornare” l’analisi, confrontando due risultati di coorte simili. In questo modo è possibile rivelare schemi più ampi a livello aziendale, portandoti a ripensare la strategia o ad abbandonare alcune operazioni.
Il terzo livello di analisi di coorte consiste nel raccogliere i risultati storici e utilizzarli per prevedere il futuro. Il confronto dei dati storici con le informazioni attuali rivela tendenze aziendali durature: aiuta a trovare schemi e comportamenti ripetuti all’interno delle coorti nel tempo. Con questa conoscenza, sarebbe logico ipotizzare un risultato simile per il periodo successivo (ad esempio, mese o anno).
Come fare un’analisi di coorte?
Per un’eccellente analisi di coorte, è necessario un piano. Questi progetti di solito hanno molte parti mobili. Dovresti essere molto specifico sui risultati attesi e sulle domande che poni prima di iniziare la ricerca. Abbiamo ideato un modello per te. Ovviamente, ogni azienda può utilizzarla come linea guida, quindi specificare gli obiettivi e le domande che ha in mente.
Poni le giuste domande
Prima di iniziare l’analisi, assicurati di porre le domande giuste. Supponi di voler sapere quale software è più popolare tra i tuoi utenti dai social media, come Facebook. Quindi, identifica il tipo di dati necessari per rispondere a questa domanda. Prima di tutto, i dati storici mensili sono necessari per assicurarsi che la dimensione del campione sia sufficiente per fare ipotesi. Quindi, considera altri due punti: la coorte di persone provenienti da Facebook e il numero di persone che hanno scelto ciascun software.
Raccogli i dati
Per inizia la tua analisi di coorte dal punto migliore possibile, estrai le statistiche che abbiamo menzionato sopra. Nel nostro esempio, dovrai sapere da dove provengono i tuoi clienti. Per questo, imposta un meccanismo di tracciamento e chiedi che invii informazioni al tuo programma di analisi. Questa disposizione ti consentirà di saperne di più sui clienti che arrivano sul tuo sito web da Facebook. Una volta che l’utente è sul tuo sito, non è difficile sapere quale piano sceglie.
Se vuoi avere tutte le statistiche pronte per questo processo, sii sistematico al riguardo. Tieni traccia delle metriche SaaS cruciali dal momento in cui la tua azienda inizia ad acquisire clienti. La raccolta di dati sul costo di acquisizione del cliente (CAC), sul LifeTime Value (LTV), sul tasso di abbandono, sul tasso di fidelizzazione, sui ricavi ricorrenti mensili (MRR) e su altre statistiche essenziali ti metterà sulla strada del successo.
Imposta un obiettivo
La tua domanda iniziale è fondamentale, ma non sufficiente. A questo punto, potresti avere dei sospetti sul comportamento dei clienti che vorresti controllare. Innanzitutto, fai un’ipotesi. Quindi, come risultato dello studio, lo dimostrerai o lo confuterai.
Supponi di proporre un’ipotesi secondo cui la maggior parte dei clienti di Facebook che visitano il tuo sito alla fine scelgono il livello di prezzo medio più redditizio. Devi provare questa affermazione. Nel caso in cui sia vero, l’impostazione di una nuova strategia pubblicitaria su Facebook aumenterà il numero di clienti dalla piattaforma. Di conseguenza, i nuovi annunci avranno un enorme impatto sui tuoi profitti. Questa posizione inizierà la tua avventura nel mondo dell’osservazione dei dati. Qui scoprirai alcune cose interessanti sulla tua attività.
Conduci l’esperimento
Ora che conosci l’obiettivo, imposta il foglio di lavoro. Combina i dati di coorte con l’impostazione che desideri controllare e inseriscili in una prospettiva temporale. Una volta fatto, i grafici si illumineranno con informazioni utili.
Supponi che i tuoi dati mostrino che il 60% degli utenti della coorte di Facebook di gennaio si è iscritto al livello intermedio. Vedi anche un’immagine simile delle coorti di febbraio, marzo e aprile provenienti dalla piattaforma. Queste informazioni sono sufficienti per fare uno sforzo in più verso la tua strategia di annunci sui social media. Anche se aumenterai le spese relative al marketing digitale, i risultati non deluderanno. I tuoi sforzi sui social media inizieranno a realizzare il loro pieno potenziale.
Riassumi i risultati
Rivedere e riportare i risultati dell’analisi è cruciale quanto farsi le domande giuste all’inizio. Indipendentemente dal fatto che la tua ipotesi sia riuscita o meno, riassumere il risultato e agire di conseguenza è un passo nella giusta direzione.
Rivedi la proposta in pochi mesi
Supponiamo che l’esempio precedente abbia funzionato e che tu abbia cambiato la strategia. Tuttavia, in pochi mesi, noti che la percentuale di utenti che si iscrivono da nuove coorti di social media è in calo. Dovresti continuare a spendere per gli annunci come stai facendo? Il processo decisionale basato sull’analisi di coorte è ciclico. Ciò che ha funzionato alcuni mesi fa potrebbe non funzionare durante il periodo corrente. A questo punto sarebbe opportuno tornare indietro e ripetere l’esperimento. Alcuni risultati possono anche essere stagionali, quindi è utile anche confrontare i risultati di quest’anno con quello precedente.
Crea il prossimo esperimento
Supponiamo che all’inizio l’esperimento precedente sia andato bene. Tuttavia, a lungo termine, la clientela non si è comportata come pensavi. Sospetti che i clienti delle coorti specifiche di Facebook esistenti abbandonino il servizio dopo un paio di mesi. Cosa dovresti fare per trovare la risposta? Conduci un altro esperimento, ovviamente. Hai due opzioni:
- Confronta il tasso di abbandono mensile nelle coorti di Facebook di livello medio
- Analizza il tasso di abbandono mensile tra le coorti di “Facebook puro” senza le caratteristiche di livello aggiuntive
La prima scelta può mostrarti quante persone hanno smesso di usare il livello intermedio. La seconda opzione conterrà una visione più ampia e strategica della situazione. La scelta dipende dal tuo intento.
Questa analisi risponderà alla domanda fondamentale: “I social media sono fondamentali per i risultati finali come pensavamo inizialmente?” L’apertura di questo tipo di conversazioni strategiche all’interno del team porta a risultati migliori decisioni in futuro.
Conclusione
Tenere d’occhio tutte le metriche può essere abbastanza impegnativo, figuriamoci condurre diverse analisi di coorte. Questa operazione multiforme e meticolosa è uno strumento decisionale eccezionale. Ti fornisce informazioni utili sui possibili sviluppi nella tua attività.
Come abbiamo già stabilito, avere una solida base statistica è un must. Il monitoraggio delle metriche SaaS è il primo passo nel tuo viaggio verso analisi migliori. Tuttavia, la raccolta di metriche non può essere sufficiente. La seconda cosa più importante è mantenere i dati interattivi. I punti statistici attuabili e sistematici sono sempre utili.
Un altro aspetto cruciale dell’analisi di coorte è che hai bisogno dei dati nel tempo. Il backup della storia dell’azienda farà il possibile. Un foglio di calcolo ben organizzato con filtri e dati metodici mette l’intera storia davanti ai tuoi occhi. Per quanto scoraggiante, l’analisi di coorte è sempre utile se la affronti con un obiettivo in mente. Tutti i dati preziosi possono trasformarsi in operazioni migliori, maggiori entrate, maggiore fidelizzazione dei clienti e nuove idee brillanti per il futuro dell’azienda.
