Casos de uso de análisis de cohorte

NOTA

Está viendo la documentación de Analysis Workspace en Customer Journey Analytics. Su conjunto de funciones difiere ligeramente del Analysis Workspace de la versión tradicional de Adobe Analytics. Más información…

Ejemplos de casos de uso para Análisis de cohorte.

Caso de uso de interacción con aplicaciones

Imagine que desea analizar de qué manera los usuarios que instalan su aplicación interactúan con ella con el transcurso del tiempo. ¿La instalan y nunca la usan? ¿La usan por un tiempo y luego dejan de hacerlo? ¿O siguen interactuando con la aplicación a lo largo del tiempo?

Puede crear un análisis de cohorte de seis meses:

Granularidad: mensual, de enero de 2015 a junio de 2015

Métrica de inclusión: instalaciones de aplicación

Métrica de regreso: sesiones o ejecuciones

Los visitantes no cuentan como engaged en meses siguientes a menos que tengan una sesión o que, como mínimo, ejecuten la aplicación. El análisis de cohorte entonces le mostraría patrones de uso donde App Install siempre ocurre en el Mes 0. Podría observar que el uso cae en el Mes 2, independientemente de cuándo instalaron la aplicación los usuarios (para quienes instalaron la aplicación en enero de 2015, el Mes 2 es marzo de 2015; para quienes instalaron la aplicación en febrero de 2015, el Mes 2 es abril de 2015, y así sucesivamente). Este análisis le permite enviar un correo electrónico o un mensaje insertado a todos los usuarios durante el segundo mes después de que instalan la aplicación para recordarles que usen la aplicación.

Caso de uso de suscripción

Trabaja en Adobe.com y ofrece una suscripción gratuita a Creative Cloud. El objetivo es que los usuarios actualicen de la versión gratuita a la versión de prueba por 30 días o, en definitiva, la versión paga.

Granularidad: mensual

Métrica de inclusión: vínculo de descarga

Métrica de regreso: comprar Creative Cloud pago

Con este análisis de cohorte podría ver, por ejemplo, que cualquier lugar entre 8 % y 10 % de usuarios de Creative Cloud gratuito efectúan la actualización en el primer mes después de la instalación, independientemente del momento de la instalación. Del 12 % al 15 % actualizan en el segundo mes de uso. Después, la actualización cae significativamente: del 4 % al 5 % en el mes tres, del 3 % al 4 % en el mes cuatro y del 1 % al 2 % en el mes cinco.

Al reconocer que no necesita perder clientes potenciales en el mes tres, configura una campaña de correo electrónico diseñada para que salga a mediados del mes tres para una muestra de usuarios, ofreciendo un cupón por 50 dólares a los usuarios que aún no actualizaron.

Vuelva a consultar el informe de análisis de cohorte unos meses más tarde. Para cohortes formadas después de la ejecución de la campaña, la conversión a suscripciones a Creative Cloud de pago en el mes tres aumentó de un 4 % y 5 % a un 13 % y 14 %, lo que dio como resultado miles de dólares por cohorte, para cada cohorte mensual que llega al mes tres desde ese punto en adelante.

Caso de uso de filtros de cohorte complejos

Una gran cadena hotelera dirige sus promociones a varios grupos de clientes y realiza un seguimiento del rendimiento. Para identificar los mejores grupos de cohortes de usuarios a los que dirigirse, quieren crear grupos de cohortes muy específicos. Mediante los criterios aumentados de Inclusión y Retorno en las tablas Cohorte, son capaces de definir las agrupaciones de cohortes exactas, con múltiples métricas y filtros, para identificar los grupos de clientes con peor rendimiento, a fin de dirigirse a ellos con promociones y ofertas para aumentar las contrataciones.

Caso de uso de adopción de versión de una aplicación

Una gran compañía de seguros obtiene una gran participación de los clientes gracias al uso de su aplicación móvil. Se han añadido nuevas funciones a dicha aplicación y resulta esencial que los clientes se actualicen a la versión más reciente. La empresa puede analizar y comparar todas las versiones de la aplicación mediante una cohorte de dimensión personalizada, y así determinar a qué clientes debe dirigirse, en función de la versión de la aplicación que tengan. Además, puede realizar un seguimiento de la retención y la pérdida para determinar si alguna versión específica de la aplicación aleja a los usuarios de la misma a lo largo del tiempo. Mediante esfuerzos de mensajería móvil pueden reactivar a estos usuarios y animarlos a que se actualicen a la versión más reciente para que aprovechen las nuevas funciones.

Caso de uso de permanencia en Campaign

Una empresa multimedia internacional utiliza campañas dirigidas para dirigir a los usuarios a sus distintas plataformas y así fomentar la participación. Los ingresos publicitarios por plataforma se basan en la participación de los clientes y la retención; por tanto, el éxito de las campañas es esencial para el éxito del negocio. La empresa utiliza la nueva función de cohortes de dimensión personalizada en las tablas de cohortes para comparar varias campañas e identificar cuáles son las más eficientes a la hora de obtener y retener usuarios, y así aumentar la participación. De ese modo puede identificar qué aspectos hacen que una campaña tenga éxito y aplicarlos a las demás, y así aumentar la participación en las distintas plataformas.

Caso de uso de lanzamiento de productos

Un gran minorista de accesorios tiene muchos filtros específicos para clientes que generan grandes porciones de ingresos para su negocio. Cada filtro tiene productos específicos diseñados y creados teniendo en cuenta el filtro. Cuando se produce un lanzamiento, la empresa quiere saber en qué medida el nuevo producto potencia las ventas en varias cohortes a lo largo del tiempo. Mediante la nueva configuración Latency Table de Análisis de cohorte, pueden analizar el comportamiento y los ingresos de un filtro de cliente dado antes y después del lanzamiento. Esta información permite identificar qué productos producen nuevos ingresos y cuáles no llegan a calar en los clientes.

Permanencia individual: usuarios más fieles caso de uso

Una gran línea aérea deriva la mayor parte de su éxito e ingresos de los clientes fieles que repiten. En muchos casos, estos viajeros fieles representan la mayoría de los ingresos, por lo que conservarlos es esencial para el éxito a largo plazo. A menudo no es sencillo identificar a los clientes más fieles y consistentes. Sin embargo, con la nueva configuración Cálculo móvil en Análisis de cohorte, pudieron analizar los filtros de cliente fieles y averiguar cuáles eran los viajeros que repetían reservas mes tras mes. Con estos datos pudo dirigirse a estos viajeros con recompensas y beneficios por su fidelidad. Además, cambiando el tipo de cohorte de retención a pérdida, también pudo identificar qué clientes no repetían reservas un mes tras otro, y así dirigirse a esos filtros con promociones para volver a interactuar con ellos y asegurarse de que se conviertan en clientes leales en el futuro.

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