Ti sei mai chiesto cosa succede dopo che un utente ha effettuato un acquisto sul tuo sito e-commerce? Torna dopo 1 giorno, 1 settimana, oppure non torna più? O più semplicemente: come si comportano gli utenti che effettuano la loro prima visita? Dopo quanto tempo tornano?
Per rispondere a queste domande bisogna introdurre il concetto di Cohort.
Cosa è una Cohort?
Una cohort è un gruppo di utenti che condividono un’esperienza comune entro un determinato lasso di tempo, come il giorno del primo acquisto o della registrazione al tuo sito. Raggruppare gli utenti in cohort ti permette di osservare come specifici segmenti interagiscono con il tuo prodotto o servizio nel tempo, offrendoti una base per analizzare la loro fedeltà e il loro livello di engagement.
Perché l’Analisi delle Cohort è Importante?
Analizzare le cohort ti aiuta a identificare comportamenti distinti tra diversi gruppi di utenti. Questo non solo mostra quanto efficacemente il tuo business riesce a mantenere i clienti, ma anche come varie iniziative, come le campagne di marketing, influenzano diversamente i gruppi di utenti. In sostanza, ti offre un mezzo per misurare la retention e l’engagement in modo preciso, aiutandoti a prendere decisioni informate su come migliorare il tuo prodotto o servizio.
Come misuriamo la Retention?
Esistono tanti strumenti per misurare la retention, tra questi spicca BigQuery, uno strumento potente che permette effettuare estrazioni complesse di dati che consentono di seguire il percorso degli utenti dal loro primo contatto con il tuo sito fino alle interazioni successive. Possiamo tracciare la loro attività nel tempo per vedere chi continua a utilizzare il tuo servizio o a fare acquisti.
Questa analisi può essere configurata su base giornaliera, settimanale o mensile, a seconda delle tue esigenze specifiche.
Vediamo un caso reale di un e-commerce nel settore hi-tech, piccoli e grandi elettrodomestici. L’obiettivo è analizzare il comportamento settimanale degli utenti dopo che hanno effettuato un acquisto.
L’analisi delle prime due righe del tuo report fornisce una visione chiara della dinamica di retention per la cohort di utenti che ha effettuato il primo acquisto il 18 novembre 2023.
Ecco una dettagliata disamina:
Analisi riga 1
cohort_date: La data del 2023-11-18 segna il giorno in cui gli utenti hanno effettuato il loro primo acquisto sul tuo sito. Questa è la data che definisce la formazione della tua cohort.
weeks_after_first_event: Il valore 0 indica che questa analisi considera la retention degli utenti nella stessa settimana del loro primo acquisto. È un’analisi immediata della fedeltà del cliente post-acquisto.
total_cohort_users: Con 52 utenti, questa cifra rappresenta il numero totale di clienti che hanno fatto un acquisto in quella data specifica, formando così la cohort.
returning_users: Anche qui abbiamo 52, il che significa che tutti gli utenti che hanno fatto un acquisto in quella data sono tornati e hanno effettuato almeno un altro acquisto o interazione significativa con il tuo sito nella stessa settimana del loro primo acquisto.
retention_percentage: Il 100.0% è un risultato eccezionale, indicando che tutti gli utenti della cohort sono rimasti attivi o hanno ripetuto l’acquisto nella stessa settimana del loro primo acquisto. Questo è un segno di forte lealtà e soddisfazione del cliente nel breve termine.
Analisi riga 2
Cohort Date: Rimane invariata al 2023-11-18, indicando che stiamo seguendo la stessa gruppo di utenti.
Weeks After First Event: 1, questa riga analizza la retention una settimana dopo il primo acquisto.
Total Cohort Users: Si mantiene a 52, confermando che il gruppo di utenti analizzato è lo stesso.
Returning Users: 10, solamente 10 utenti su 52 hanno effettuato un altro acquisto o interazione significativa con il tuo sito una settimana dopo il loro primo acquisto.
Retention Percentage: 19.23%, una drastica diminuzione rispetto al 100% iniziale. Questo indica che, dopo la prima settimana dall’acquisto iniziale, solo una piccola frazione degli utenti ha mantenuto un livello di engagement che ha portato a ulteriori acquisti o azioni sul sito.
Con la stessa chiave di lettura possiamo continuare con l’analisi delle righe successive.
Analisi Complessiva
Osservando le prime due righe del tuo report, esse illustrano un’importante transizione nel comportamento della tua cohort di utenti. Mentre la retention immediata post-acquisto è eccezionalmente alta, vi è una significativa diminuzione dell’engagement una settimana dopo.
Questo potrebbe indicare vari fattori, come la possibilità che gli utenti siano stati inizialmente soddisfatti ma non abbastanza motivati a ritornare per ripetere l’acquisto senza ulteriori incentivi, o che le strategie di follow-up e ritenzione potrebbero necessitare di ottimizzazione per mantenere l’interesse e la lealtà dei clienti nel tempo.
Questa analisi evidenzia l’importanza di strategie di engagement e retention post-acquisto mirate, come e-mail di follow-up, offerte personalizzate, o programmi di fidelizzazione, per incoraggiare gli utenti a continuare a interagire con il tuo brand oltre la prima settimana dopo l’acquisto iniziale.
Sfruttare l’analisi delle cohort e della retention per ottenere insights preziosi Esaminiamo alcune situazioni tipiche in cui l’analisi delle cohort e della retention può offrire insights preziosi per intervenire strategicamente:
Lancio di Nuovi Prodotti o Servizi
Dopo il lancio di un nuovo prodotto o servizio, l’analisi della retention della cohort di utenti che lo hanno acquistato o adottato per la prima volta può rivelare quanto efficacemente il nuovo arrivo sta soddisfacendo le aspettative dei clienti. Se noti un calo significativo della retention dopo le prime settimane, potrebbe essere necessario rivedere l’offerta, migliorare la comunicazione dei benefici o affinare il targeting.
Campagne Promozionali e Marketing
Durante o dopo specifiche campagne promozionali, segmentare gli utenti in cohort basate sul loro primo acquisto in risposta alla campagna ti permette di valutare l’efficacia di quella iniziativa. Una bassa retention post-campagna può indicare che i clienti attratti dalle promozioni sono principalmente cacciatori di offerte, suggerendo la necessità di strategie più mirate per costruire una base di clienti fedeli.
Modifiche al Sito Web o all’App
Se apporti modifiche significative all’interfaccia o alla funzionalità del tuo sito web o app, l’analisi delle cohort prima e dopo le modifiche può mostrare come queste influenzano il comportamento degli utenti. Un miglioramento nella retention può confermare che le modifiche sono state ben ricevute, mentre un calo potrebbe suggerire la necessità di ulteriori aggiustamenti o di raccogliere feedback per comprendere meglio le esigenze degli utenti.
Introduzione di Programmi di Fidelizzazione
Dopo l’introduzione di programmi di fidelizzazione o incentivi per gli acquisti ripetuti, puoi usare l’analisi delle cohort per misurare l’effetto di queste iniziative sulla retention dei clienti nel tempo. Insights su quali tipi di ricompense o incentivi generano il maggior engagement possono aiutarti a ottimizzare il tuo programma di fidelizzazione.
Variazioni Stagionali o Eventi Speciali
L’analisi delle cohort può anche aiutarti a comprendere l’impatto di variazioni stagionali o eventi speciali (come le festività) sul comportamento di acquisto e sulla retention dei clienti. Ad esempio, potresti scoprire che alcuni periodi dell’anno vedono un aumento della retention grazie a specifiche strategie di marketing stagionali, suggerendo opportunità per replicare tali strategie in altri momenti critici.
Analisi Demografica o di Segmento
Segmentare le tue cohort in base a caratteristiche demografiche o altri criteri specifici (come la fascia di età o la regione geografica) ti permette di identificare pattern di comportamento e preferenze uniche. Questo può rivelare opportunità per personalizzare l’offerta o la comunicazione per aumentare la retention in segmenti specifici.
Conclusioni
In ciascuna di queste situazioni, l’analisi delle cohort e della retention non solo fornisce una misura dell’efficacia delle tue strategie correnti, ma offre anche una base solida su cui costruire miglioramenti. Gli insights derivati possono guidarti nell’ottimizzazione delle tue offerte, comunicazioni e strategie complessive per incrementare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti, spingendo così crescita e successo a lungo termine per il tuo business.
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