Para melhorar a experiência e a receita do cliente, as empresas devem entender o comportamento dele. A análise de coorte pode ajudar você a compreender o engajamento e a retenção, resultando em ações como o aprimoramento da criação de contas e a criação de campanhas para meses de alto volume.

A análise do desempenho digital é fundamental para entender como os clientes interagem com uma empresa e quais ações podem ser tomadas para melhorar sua experiência. Neste artigo, exploraremos como usar a análise de coorte para entender melhor o comportamento do cliente.

Parte 1: Comparação do desempenho digital entre a primeira visita e a visita de retorno

Preparando o terreno

Um cliente pretende entender o desempenho digital nos últimos dois anos e está considerando desenvolver um programa de fidelidade para impulsionar o desempenho digital. Para começar, podemos analisar a combinação atual do site entre usuários novos e recorrentes para entender como os dois grupos de visitantes se comportam hoje.

Desempenho digital atual

1. Em 2022, 62% dos pedidos vieram de visitas que ocorreram pela primeira vez, em comparação com 38% dos pedidos provenientes de visitas de retorno (sujeito a cookies, vários dispositivos).
2. A conversão de visitas que ocorreram pela primeira vez é feita em uma taxa ligeiramente maior do que as visitas de retorno para ambos, 11,6% vs. 11,4%.
3. Em comparação com 2021, as taxas de conversão diminuíram em ambos os segmentos.

Parte 2: Análise de coorte — Produção global de arranjos editáveis de visitas

Para entender a aderência do canal digital e a oportunidade de direcionar compradores recorrentes, a próxima pergunta a ser respondida é: qual é o volume de visitantes que retornam ao site todos os meses em 2022?

Introdução à análise de coorte

A análise de coorte é uma ferramenta útil para entender como as coortes interagem com uma marca ao longo do tempo. Para começar, determinamos quais perguntas responder:

1. Em um determinado ano, qual é o período médio de retenção por mês?
2. Qual volume de visitantes do site retorna todos os meses em um determinado ano?
3. Qual é o impacto dos logons na retenção?
4. Existem produtos específicos que geraram maior retenção?

Como configurar a tabela de coorte

1. Definir intervalo de datas de janeiro a dezembro de 2022

2. Critérios de inclusão:  visitas

3. Critérios de devolução:  visitas

4. Granularidade:  mês

5. Configurações:  cálculo contínuo
   **Permite calcular a retenção com base na coluna anterior, não na coluna incluída. Portanto, isso significa que um usuário é incluído em cada um dos meses**

6. Segmentos:  você pode selecionar segmentos específicos para impulsionar essa análise

   1. Páginas de destino específicas
   2. Tipo de dispositivo
   3. Canais de marketing
   4. etc.

Interpretação dos resultados

Em 2022:

1. Os meses com as maiores taxas de retenção +1 mês incluem janeiro, abril e novembro
2. Os meses com mais volume incluem fevereiro e maio
3. Há cerca de 1.000 visitantes que retornam ao site todos os meses

Em 2021:

1. Os meses com as maiores taxas de retenção +1 mês incluem abril, janeiro e março
2. Os meses com mais volume incluem fevereiro e maio

Itens de ação:

Crie um segmento com base nos cerca de 1.000 visitantes e saiba mais sobre eles:

• Onde eles estão?
• Quais produtos eles compram ao longo do ano?
• De que lojas elas estão comprando?

Os principais meses destacam a oportunidade de aumentar a retenção com base no volume:

• Existem táticas específicas que podem aumentar a retenção durante fevereiro e maio para aproveitar o volume?

Repetir a análise dos pedidos para entender os compradores recorrentes

• As taxas de retenção mais altas de +1 mês são dos mesmos meses?
• Os meses com mais visitas são os mesmos para os pedidos?

Parte 3: adição de duas métricas aos critérios de inclusão

Noções básicas sobre o impacto do logon

Como esse cliente está procurando entender o valor de um programa de fidelidade, a próxima etapa da análise incluiu a adição do evento bem-sucedido de logon como uma métrica de inclusão para a coorte.

Advertência: a análise de coorte não pode ser usada para métricas calculadas (como a taxa de conversão) ou métricas não inteiras (como a receita). Somente métricas que podem ser usadas em segmentos podem ser usadas na Análise de coorte, e elas só podem ser incrementadas em >1 de cada vez.

O site tem mais probabilidade de reter usuários que estão fazendo logon?

Qual seria o impacto se conseguíssemos que mais usuários fizessem logon? Essa é uma experiência mais aderente?

Configuração da tabela de coorte

1. Definir intervalo de datas: de janeiro a dezembro de 2022
2. Critérios de inclusão:  visitas + evento bem-sucedido de logon
3. Critérios de devolução:  visitas
4. Granularidade:  mês
5. Configurações:  cálculo contínuo
   **Permite calcular a retenção com base na coluna anterior, não na coluna incluída. Portanto, isso significa que um usuário é incluído em cada um dos meses**

Interpretação dos resultados

Em 2022:

1. Os meses com as maiores taxas de retenção +1 mês incluem janeiro, abril e novembro (os mesmos meses da primeira tabela de coorte)
2. Os meses com mais volume incluem fevereiro, maio e dezembro
3. Há cerca de 2.500 visitantes que retornam todos os meses **mais que o dobro**

Itens de ação:

Investigar a experiência do usuário do site para fazer com que os usuários criem uma conta durante o checkout

Parte 4: coorte de dimensão personalizada

Dimensão de coorte personalizada: crie coortes com base na dimensão selecionada, em vez de coortes com base no tempo (padrão). Muitos usuários desejam analisar suas coortes segundo critérios que não sejam o tempo, por isso o novo recurso de Coorte de dimensão personalizada permite ter flexibilidade para criar coortes com base nas dimensões desejadas. Use dimensões como canal de marketing, campanha, produto, página, região ou qualquer outra dimensão no Adobe Analytics para mostrar como a retenção é alterada com base nos diferentes valores dessas dimensões. O

A definição de segmento Dimensão de coorte personalizada aplica o item de dimensão somente como parte do período de inclusão, não como parte da definição de retorno.

Depois de escolher a opção Dimensão de coorte personalizada, você pode arrastar e soltar qualquer dimensão que desejar na área designada. Isso permite comparar itens de dimensão semelhantes no mesmo período. Por exemplo, você pode comparar o desempenho de cidades lado

a lado, produtos, campanhas etc. Ele retornará seus 14 principais itens de dimensão. No entanto, você pode usar um filtro (acesse-o passando o cursor do mouse à direita da dimensão que foi arrastada) para exibir somente os itens de dimensão desejados. Uma Coorte de dimensão personalizada não pode ser usada com o recurso Tabela de latência.

Quais produtos estão aumentando a aderência ao site?

A tabela Coorte de dimensão personalizada destaca os produtos que estão impulsionando taxas de retenção mais altas do que a média. Essa tabela ajuda a identificar seus principais produtos para conduzir campanhas de marketing internas e externas com os produtos que mais chamam a atenção.

Em fevereiro:  3 produtos se destacam com taxas de retenção mais altas

1. Produto 1
2. Produto 2
3. Produto 3

Em março:

1. Produto 1
2. Produto 2
3. Produto 3: frequentemente supera o desempenho com uma taxa de retenção mais alta em comparação à retenção média.

Conclusão

A análise de coorte e o Coorte da dimensão personalizada são ferramentas eficientes para entender o comportamento do cliente e melhorar o desempenho digital. Ao analisar as taxas de retenção, as taxas de logon e o impacto de produtos específicos, as empresas podem tomar decisões orientadas por dados para melhorar a experiência do cliente e impulsionar o crescimento.