Cohort analysis là gì? Cách tạo cohort analysis

Cohort analysis  là một trong những phân tích không thể thiếu trong các báo cáo của marketer, để tìm ra insight cần thiết về đặc tính của nhóm người dùng nhất định (audience segment), giúp xác định ra nguyên nhân về sự thành công cũng như hạn chế của chiến dịch marketing cụ thể trên nền tảng mobile và web. Trong một số bài viết trước, chúng tôi đã đề cập khái niệm về cohort analysis, trong bài viết này, hãy cùng nhau tìm hiểu thêm một số ví dụ cụ thể trong phân tích người dùng và chiến dịch quảng cáo.

Nhóm cohort theo khu vực địa lý

Một số tiêu chí phân nhóm điển hình trong cohort analysis

  • Demographic: Dựa trên đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập, v.v. 
  • Technology: Dựa trên thông tin thiết bị (android, iOS, web browser), nhà mạng, LTE vs Wifi, v.v.
  • In-app event: User segment được tạo ra dựa trên đặc điểm về hành vi của người dùng trên ứng dụng. Cách phân loại này rất linh hoạt, tùy vào mỗi loại hình ứng dụng để lựa chọn in-app event phù hợp để tạo nhóm người dùng cần phân tích. Ví dụ: trong ứng dụng mobile game, có thể lựa chọn sự kiện trong phễu registration > tutorial complete > level up > in-app purchase; trong ecommerce, có thể có add to cart, add to wishlist, checkout, purchase.
  • Ad creative: Khi triển khai chiến dịch quảng cáo, có thể phân tích cohort dựa vào loại hình ad creative (nội dung/ ảnh/ video) để xác định ad creative nào phù hợp với đối tượng người dùng của app, mức độ ảnh hưởng của creative tới hiệu quả của chiến dịch marketing.
  • Ad Channels: Dựa trên loại hình marketing channels (paid, owned, organic) hoặc thông tin medium/sources để đánh giá mức độ phù hợp của từng marketing channel với tập targeting customer của doanh nghiệp.
  • New design/ Feature/ Product: Đây cũng là một dạng của cohort analysis trong đó tiêu chuẩn cohort là phản ứng của người dùng với từng mẫu thiết kế, tính năng hoặc sản phẩm. Thử nghiệm A/B test các thiết kế hoặc tính năng mới trên một nhóm người dùng, tiến hành phân tích và so sánh mức độ engagement/ retention của từng nhóm người dùng này sẽ giúp chọn ra phương án tốt nhất. 
  • Time: Dựa trên thời gian (ngày, giờ, tuần, tháng) để nhóm người dùng đã tương tác với kênh quảng cáo hoặc với ứng dụng để so sánh hiệu quả theo từng khung thời gian. Ví dụ doanh thu, app open retention của người dùng ứng dụng ecommerce vào quý IV hoặc Black Friday Event thường sẽ cao hơn mức trung bình. Hình minh họa bên dưới so sánh ARPU (average revenue per user) theo các tháng khác nhau.

Gợi ý cohort analysis phân tích hành vi người dùng với từng nhóm ứng dụng

  • E-commerce app: Ứng dụng về thương mại điện tử sẽ thường rất quan tâm tới retention của người dùng sau khi install hoặc sign_up, hành vi mua hàng lần đầu (first_purchase) hay mức độ quay lại mua hàng của  trong các tuần/ tháng sau đó (re_purchase). 
  • Business/ Productivity app: Ứng dụng quản lí công việc sẽ quan tâm có bao nhiêu người dùng sau khi install hoặc đăng kí tài khoản (sign_up) sẽ quay trở lại app để thêm công việc (add_task) những ngày sau đó.
  • Game: Nếu ứng dụng của bạn là mobile game, hẳn là bạn sẽ cần tối ưu hóa IAP (in-app purchase). Để làm được điều này, cần đảm bảo giảm thiểu churn rate, đưa người dùng tới cuối phễu để họ tạo ra doanh thu cho ứng dụng. Có thể tiến hành phân tích tổ hợp để xem sau khi install app > sign_up > complete_trial > level_up > first_purchase thì mức độ retention/ pass_level/re_purchase của họ những ngày/ tuần tiếp theo như thế nào.
cohort analytics 2
Ví dụ cohort analytics cho ứng dụng mobile game
  • Education: Ứng dụng về giáo dục quan tâm nhiều tới mức độ thường xuyên hoàn thành level của người dùng. Có thể dễ dàng phân tích được mức độ gắn kết của người dùng với các khóa học trên ứng dụng bằng các phân tích tổ hợp tần suất hoàn thành các bài học trong khóa sau của từng nhóm người dùng đã cài đặt app.

Cách tạo retention cohort analysis với adbrix

Bước đầu trong việc tiến hành phân tích tổ hợp, cần tạo ra tổ hợp cụ thể mà bạn muốn phân tích. Trong cài đặt Settings của mỗi báo cáo trong adbrix, có thể phân tách user theo các điều kiện về date type (hourly, daily, monthly), theo device (platform, thông tin về Geo, OS, Model, Resolution, App version…), theo marketing channel (organic, Google, Facebook hoặc bất cứ kênh marketing nào bạn đang tiến hành).

Group by settings in adbrix
Group by settings in adbrix

Trong báo cáo Retention, mốc làm chuẩn để đo lường mức độ retention của người dùng không chỉ là app open event so với sự kiện new_install bạn có thể chỉ định bất cứ hành vi nào của người dùng mà bạn thấy quan trọng (ví dụ: lần đầu mua hàng first_purchase, đăng kí tài khoản sign_up…). Những điều kiện theo custom event là công cụ mạnh mẽ giúp bạn tiến hành phân tích sâu và chính xác nhất theo nhu cầu của riêng bạn.

Table-design-in-adbrix
Table-design-in-adbrix

Các trường hợp muốn phân tích chi tiết hơn với một Audience cụ thể, bạn có thể nhập điều kiện về Audience. Chú ý, để thực hiện được phân tích phức tạp này, bạn cần sử dụng công cụ audience studio để xác định được segment đó trước. adbrix cung cấp công cụ quản lý segment (audience studio) vô cùng đơn giản, chỉ cần kéo thả và sử dụng phép toán tổ hợp (giao, hợp, bù), bạn sẽ tạo được segment tùy ý mà không cần biết về câu lệnh lập trình SQL.

Số liệu trong bảng có thể chọn để xem theo heatmap và % hoặc xem số lượng user cụ thể.

Cohort-analysis-in-adbrix
Cohort-analysis-in-adbrix_2

KẾT LUẬN

Hi vọng với những chia sẻ trên, bạn đã có cho mình cái nhìn sơ bộ để tiến hành cohort analysis – phân tích tổ hợp chính xác và phù hợp với nhu cầu phân tích của mình. Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết. Mọi thắc mắc hoặc trao đổi thêm, mời bạn email cho chúng tôi theo địa chỉ abx.vn@igaworks.com hoặc đăng kí tài khoản tại https://console.adbrix.io/ để tạo ngay những phân tích chi tiết nhất cho ứng dụng di động của bạn.