Analisi di coorte: definizione e rilevanza

Il Analisi della coorte è una procedura di analisi in cui si Utenti in base a determinate caratteristiche o periodi di tempo e osservare il loro comportamento in un periodo di tempo definito. Questi gruppi sono chiamati "coorti". Spesso si basano sul momento di un'azione, come la data di registrazione o la data di acquisto.

L'idea di fondo: Invece di raggruppare tutti gli utenti e i loro comportamenti, si evidenziano in modo specifico gruppi simili. In questo modo si determina, ad esempio, se gli utenti che si sono registrati a gennaioIl comportamento dei nuovi arrivati è diverso da quello di chi è arrivato a febbraio o marzo.

Perché l'analisi di coorte è importante per voi?

Se vi trovate nel Marketing B2BSe lavorate nello sviluppo del prodotto o nel successo del cliente, volete capire il più possibile, Perché e quando i vostri clienti rimangono attivi o abbandonano. Soprattutto nei rapporti con i clienti a lungo termine (abbonamenti, contratti di licenza, software-as-a-service), l'analisi delle coorti offre spunti preziosi, ad esempio:

• Fidelizzazione dei clientiÈ possibile riconoscere se i clienti rimangono attivi a lungo termine dopo l'onboarding o se abbandonano dopo poco tempo.
• Ottimizzazione dei prodottiÈ possibile utilizzare diversi Versioni del prodotto o Caratteristiche creando coorti separate per ogni data di rilascio.
• Marketing efficienteSi scopre se una determinata campagna ha un effetto duraturo o se porta solo traffico a breve termine.

Questo livello di dettaglio distingue l'analisi per coorti dalla classica analisi globale, che fornisce solo valori medi. Le coorti offrono invece un Linea temporaledove è possibile monitorare costantemente il comportamento degli utenti.

Come funziona l'analisi della coorte

1. Definire il criterioIn primo luogo, si stabilisce quale sia il fattore scatenante per le coorti. Spesso si sceglie il Data di registrazione (ad esempio, la settimana o il mese in cui gli utenti si sono registrati).
2. Formare gruppiSi dividono quindi tutti gli utenti che si sono registrati o hanno acquistato in un determinato periodo in una coorte comune.
3. Osservare il comportamentoSi segue ogni coorte per diversi intervalli di tempo (giorni, settimane, mesi). Ciò consente di riconoscere gli schemi, ad esempio se molti utenti abbandonano dopo due settimane o se ordinano più prodotti dopo il primo acquisto.
4. Interpretazione e recitazioneAd esempio, se scoprite che la coorte di luglio ha un tasso di fidelizzazione particolarmente basso, potete cercare le cause specifiche: È stato a causa di difficoltà tecniche, colli di bottiglia nel supporto o comunicazione poco chiara?

Esempio: l'analisi di coorte nella pratica

Immaginate di gestire un Software-as-a-Service (SaaS)-strumento. Ogni persona che si iscrive al vostro strumento entrerà automaticamente nella coorte del mese iniziale. Se offrite una prova di 30 giorni, potete vedere quanti di questi nuovi iscritti passano a un piano a pagamento.

• Coorte di gennaio100 registrazioni, 20 abbonati paganti dopo l'abbonamento di prova
• Coorte di febbraio120 iscrizioni, 35 abbonati paganti
• Coorte di marzo80 registrazioni, 15 abbonati paganti

Ora è possibile vedere a colpo d'occhio quale mese o quale campagna di marketing ha avuto particolare successo e imparare da questo quali fattori favoriscono l'aggiornamento dell'abbonamento.

StrumentiMolti marketer utilizzano Google Analytics (in GA4, tuttavia, l'analisi delle coorti è più limitata rispetto alla versione Universal Analytics). In alternativa, piattaforme specializzate o Strumenti di analisi conformi al GDPR come Trackboxx offrono anche la possibilità di creare rapporti basati su coorti, spesso ancora più favorevoli alla protezione dei dati.

Importanti figure chiave e ausili per l'interpretazione

In un'analisi di coorte, i seguenti dati chiave sono particolarmente importanti:

• Tasso di ritenzionePercentuale di utenti che rimangono attivi o paganti per un certo periodo di tempo.
• Tasso di abbandonoPercentuale di utenti che abbandonano il servizio (cancellazioni o inattività).
• Valore di vita (LTV)Calcola il fatturato medio generato da un cliente nell'intero periodo.

Ad esempio, se osservate che il tasso di abbandono in una certa coorte aumenta bruscamente dopo il secondo mese, potete adottare misure proattive, come e-mail personalizzate o un migliore onboarding.

Protezione dei dati e aspetti del GDPR

Poiché un'analisi di coorte analizza i dati degli utenti su periodi di tempo più lunghi, sorge la domanda: Quali dati raccolgo esattamente?

• Ridurre al minimo i riferimenti personaliAssicuratevi di raccogliere solo le informazioni di cui avete effettivamente bisogno, possibilmente con dati pseudonimizzati.
• Base giuridicaSe trattate dati di marketing, avrete bisogno di una Consenso (opt-in) o deve dimostrare un interesse legittimo.
• Strumenti conformi al GDPRIl tracciamento lato server o le soluzioni come Trackboxx offrono un maggiore controllo sui flussi di dati e garantiscono una minore raccolta di dati personali.

Conclusioni e prospettive

L'analisi della coorte consente di vista precisa sul comportamento dei vostri utenti, ben oltre i semplici valori medi. Grazie a questa conoscenza, potrete prendere decisioni informate, ottimizzare la vostra offerta e migliorare la fidelizzazione dei vostri clienti a lungo termine. Durante l'implementazione, prestate sempre attenzione a quanto segue Protezione dei dati e Trasparenzain modo da poter agire con certezza giuridica.

Se volete ottenere un maggiore controllo sui vostri dati o siete alla ricerca di una soluzione che sia particolarmente Conformità al GDPR vale la pena di dare un'occhiata alle alternative a Google Analytics. Strumenti come Trackboxx si concentra sulla protezione dei dati personali, offrendo comunque ampie possibilità di analisi.

Ulteriori link e fonti

• Analisi di coorte in Google Analytics 4 (documentazione ufficiale)
• Strumenti di analisi web conformi al GDPR
• Guida: migliorare il tasso di fidelizzazione dei clienti (blog HubSpot, IT)

FAQ sull'analisi della coorte