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Análisis de cohortes – más allá de los clics

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Análisis de cohortes era el tema de mi ponencia en el summit anual de Elisa DBi. Después de presentar este tema a mis compañeros, lo voy a compartir con vosotros, nuestros lectores. Tengo mucha curiosidad sobre qué experiencia tenéis vosotros con el análisis de cohortes y para qué lo estáis aplicando.

¿Qué es una cohorte?

Según la definición de cohortes se trata simplemente de “un grupo de individuos con unas características en común”. Un estudio de cohortes es por tanto, un “estudio en el tiempo del determinado grupo”. Hay que poner mucho énfasis en estos dos aspectos: características en común y observaciones longitudinales. El término estudio de cohortes no es nuevo. De hecho, existe desde hace mucho y se está utilizando en las ciencias como medicina, ciencias sociales, ciencias económicas, etc. Por ejemplo para observar efectos de algún medicamento o qué implicaciones tiene fumar tabaco.

¿Para qué sirve un análisis de cohorte en el terreno digital?

En terreno digital este término se puede aplicar a varios tipos de análisis. El más común es el análisis del ciclo de vida de los clientes. Este análisis nos puede ayudar a entender cómo se comportan nuestros clientes a lo largo del tiempo y cómo deberíamos adaptar nuestra estrategia a estos patrones. Por ejemplo, si sabemos cuál es el valor medio por cliente podemos tomar mejores decisiones en cuanto al límite de coste de adquisición que nos podemos permitir.

Ciclo_de_Vida_Clientes

¿Qué nos dices este gráfico?

  • cuánto “dura” la vida del cliente
  • cuál es el valor del cliente
  • cuáles son las diferentes etapas del ciclo (adquisición, conversión, madurez, declive)
  • cuál es el valor que se genera en cada etapa
  • cuánto dura cada etapa

¿Con ello qué acciones podemos realizar? Por ejemplo, estas 3:

  1. Planificar las acciones de marketing para saber cuándo intervenir para no perder al cliente.
  2. Saber qué presupuesto me puedo gastar tanto para la captación como la retención de los clientes.
  3. Hacer previsiones para el futuro mirando la cartera actual de los clientes y haciendo cálculos en esta base (por ejemplo, si tenemos muchos clientes en fase de declive y muy pocos en la fase de la conversión, significará que nuestros futuros ingresos serán muy pequeños).

Pero existen otros tipos de análisis que pueden tener en cuenta otras características (por ejemplo, el usuario que ha sido captado por la campaña X) y otros intervalos de tiempo (6 meses, 3 meses, varias semanas, etc.). De hecho, entre la mayoría de las herramientas que ofrecen la posibilidad de hacer un estudio de cohortes por defecto nos encontraremos con éstos otros casos que contemplan diferentes métricas/características y ventanas de tiempo más pequeñas.

Creo que el ejemplo más conocido de la herramienta donde podemos hacer análisis de cohortes es KISSmetrics, con la que tenemos mucha flexibilidad a la hora de definir la cohorte.

KISSmetrics cohorts

También tenemos la nueva interfaz de Mobile Marketing de Adobe en que podemos ver el análisis de cohortes según el momento de descarga de la aplicación móvil y del uso que viene después:

mobilemarketing adobe cohorts

Y en Google Analytics tenemos disponibles los segmentos de la fecha de primera visita gracias a los cuales podemos definir cohortes según su primera interacción con el site:

Google Analytics cohorts

¿Cómo hacer el análisis paso a paso?

¿Pero qué pasa si las herramientas no os dan lo que necesitáis? Varias de ellas tienen sus limitaciones. Por ejemplo, para generar un gráfico de ciclo de vida del cliente tenemos que mirar una ventana de tiempo de entre 3-4 años. Y en Google Analytics, los segmentos de cohortes se aplican sólo a los últimos 90 días. Es muy poco, ¿no?

Para hacer un análisis más completo, el proceso sería el siguiente:

1. Definir la(s) cohorte(s)
2. Exportar los datos
3. Integrar con otras fuentes (opcional)
4. Visualizar
5. Analizar

El punto nº 1 es bastante sencillo. Simplemente necesitamos algún criterio para seleccionar el grupo que nos interesa (sexo, edad, ubicación, actividad en la web, compras, etc.) y utilizar los datos temporales (anclados a una fecha) para ver cómo esta cohorte se comporta en el tiempo. Os explico cómo hacer el punto 1 y 2 en Google Analytics y en Adobe Analytics (SiteCatalyst):

Google Analytics

1. La definición de las cohortes es muy sencilla a través de los segmentos de fecha de primera visita. Si nos apetece podemos añadir más criterios a este segmento (obviamente hay cosas que tendríamos que implementar previamente)

2. La extracción de datos ya es bastante complicada, sobre todo si hablamos de más de un segmento de cohortes. De hecho, los métodos disponibles (interfaz, API, BigQuery) son limitadas en cuanto al segmento como una dimensión. En una query te dejan sacar los datos sólo para un segmento.

SiteCatalyst
1. La definición de las cohortes tiene que basarse en alguna variable previamente implementada que guarde la fecha de la primera visita y/o los intervalos que pasan entre una visita y otra.

2. Si implementamos una variable de primera visita, fácilmente podemos aplicarla como dimensión en Data Warehouse y sacar todos los datos de golpe. La cosa se complica si queremos añadir más criterios a nuestra cohorte. Entonces hay que optar por los segmentos.

El punto 3 es opcional, ya que se trata de cruzar los datos de analítica con otros por ejemplo de un CRM, intranet, etc. No vamos a explicarlo en este post, pero seguramente los datos de otras fuentes enriquecerían nuestro análisis.

¿Cómo visualizar?

El punto 4 del proceso de análisis de cohortes habla de la visualización de datos. No hace falta decir que es una parte muy importante. No sólo para mostrárselo a los jefes, si no también para facilitar el análisis de datos a la persona que prepara el informe. Nosotros hemos utilizado Tableau que consideramos una herramienta ideal para este fin. Aquí os dejamos algunas muestras de lo que podríais crear:

Gráficos de visitas e ingresos por cada cohorte

Tableau-cohortes

Este gráfico es simplemente una visualización de las tablas que podemos ver en KISSmetrics y en Mobile Marketing de Adobe. Incluso tienen una ventaja que podemos incluir más de una métrica y ver si hay alguna relación entre ellas. La desventaja es que si tenemos muchas cohortes, entonces la tabla será más práctica que los gráficos.

ROI de cada cohorte

Tableau_cohortes_ROI

En este gráfico podemos ver diferentes oleadas de la misma campaña (extremamente exitosa viendo su ROI) y con qué rapidez han alcanzado diferentes niveles de ROI.

Significación estadística de los ingresos por cada cohorte

Tableau_cohortes_anomalias

Y al final un ejemplo bastante avanzado de como comparar las métricas de diferentes cohortes para ver si por ejemplo los ingresos que han generado son significativamente superiores o inferiores del resto de los resultados. Si la barra de alguna cohorte se sale fuera del rango +/-1,96 entonces podemos decir que las diferencias son significativas.

Y vosotros, ¿ya habéis puesto en práctica el análisis de cohortes? ¿para que lo aplicáis? Enviad vuestras impresiones y comentarios a continuación. Ahora es vuestro turno.


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