E-TİCARETTE KOHORT ANALİZİ

0
398

Üniversitelerde MBA ve pazarlama yönetimi gibi bölümlerde okutulan Kohort Analizi’ni, e-ticaret sitenizdeki pek çok sorunun yanıtını bulmak için kullanabilirsiniz. Hangi kanalların en verimli sonuçlar verdiği, farklı demografik segmentlerde satın alma alışkanlıklarının neler olduğu, belli bir sezona ait müşteri kitlesinin oranı ve daha fazla yatırım yapıp yapmamanız gerektiğine yönelik sorularınıza Kohort Analiz yöntemiyle cevap bulabilirsiniz.

Kohort Analizi, özellikle erken büyüme aşamasında olan e-ticaret girişimlerinin müşterilerini elde tutmalarında faydalı olabilecek bir analiz yöntemidir. Kohort’u kısaca, bir sisteme aynı anda giren kişilerin oluşturduğu grup olarak tanımlayabiliriz. Bir kohorttaki kişilerin, onları diğer kohortlardan farklılaştıran ortak deneyimler nedeniyle benzerlikleri olduğu varsayılmaktadır. Kohort Analizi ise kohortlar arasındaki farklılıkların yanı sıra iki zamansal boyut arasındaki farklılıkları kullanmaya yönelik bir sonucu açıklamayı amaçlamaktadır.

Konu e-ticaret olduğunda Kohort Analizi çoğu zaman büyüme süreçlerini ölçümlemek için kullanılıyor. Müşterilerin yaşam boyu değeri (LTV) ve aylık müşteri edinme maliyeti (CAC) ise hesaplamada önemli iki metrik. Kohort Analizi, müşterinin satın alma yolcuğunda oluşan yaygın kayıpların önlenmesinde ya da iyileştirilmesinde etkili bir analiz yöntem olarak kabul ediliyor.

KOHORT NEDİR?

Kohort belirli bir özelliği paylaşan gruplardır. Genellikle de seçilen bir dönemde, ortak bir eylemi yapmış olan kişilerdir. Bu ortak eylem doğum, mezuniyet gibi eylemler olabileceği gibi web sitesi ziyareti de olabilir. Örneğin 31 Mart 2017’de web sitenize mobil cihazları ile girenler bir Kohort grubudur. Aslında Kohort ifadesi sadece Google Analytics’e ya da istatistiğe ait bir tanımlama değil. Pek çok değişik alanda rastlayabilirsiniz. Roma ordularında her biri 360 askerden oluşan birliklere Kohort denirmiş. Biyoloji, ekoloji, zooloji gibi fen bilimlerinde de benzer şekilde aynı özelliği gösteren gruplar için kullanılıyor. Kısaca Kohort ifadesini birbirine benzeyen ve yan yana duran kişilerden oluşan grupları tanımlamak için kullanabiliyoruz.

NASIL KULLANILIR?

Web sitemize gelen ziyaretçileri ortak özellikli kümeler halinde incelemek, ziyaretçi edinmek için yaptığımız çalışmaların sonuçlarını değerlendirmek açısından önemli. Örneğin bir e-posta kampanyasının sonuçlarını Kohort raporu ile o kampanya üzerinden sitemizi ziyaret eden kişilerin, takip eden günlerdeki ziyaret sadakati ile ölçebiliriz. Kohort raporuna düzenli olarak göz atmak bile ziyaretçi sadakatini geliştirmek üzerine daha fazla kafa yormanızı sağlayacağı için faydalı olacaktır.

KOHORT ANALİZİ NASIL YAPILIR?

20 yıldır e-ticaret şirketlerine yatırım yapan bir şirket olan Lightspeed yatırım yaptığı e-ticaret şirketlerine bu modeli uyguluyor. Şirketin üst düzey yöneticilerinden Alex Taussig ise Medium’da paylaştığı bir taslak, bu modeli uygulamak isteyen birçok e-ticaret şirketinin uygulayacağı bir finans analiz modeli olabilir. Gelin modele birlikte bakalım.

Taussig, yeni kazanılan müşteri başına ödenen miktarı hesaplayabilmek için, kohort model excel listesine, aylık müşteri edinme maliyeti (CAC) ve müşteri edinme harcamasına yönelik varsayımları hesaplayarak başlıyor. Bunlar D ve E sütunlarında yer alıyor. Reklam yoluyla kazandığı müşterilerin her birinin birkaç arkadaşını da platforma müşteri olarak getirebileceği düşüncesi ile her bir kohortu organik yol ve satın alma yoluyla gelen kişiler olarak ele alıyor. G ve H sütunları bununla ilgili olurken, I sütunu yeni aya ait yeni müşteri sayısını gösteriyor.

Aylık model uygulaması ile kullanılan metot yeni kullanıcıların, standart bir kohort davranışı takip ettiğini gösteriyor. Burada dikkat edilmesi gereken noktalardan birisi zamanlama çizelgesi. Sütun I’den kopyalanan Q sütunu o aydaki yeni müşterilerin sayısını gösteriyor. Bundan sonraki her bir sütun, sonraki her aya ait aynı gruptan yapılan işlemlerin sayısı olarak yer alıyor. Bunu süre artışı sütunu olarak adlandırabiliriz. Örneğin, S18 Eylül 2018’de kaç tane yeni (yani ilk kez) alıcı bulunduğunu gösteriyor. R19, bir ay sonra (ilk kez Eylül 2018’de satın alan) aynı alıcı grubundan kaç tane işlem olduğunu gösteriyor. Ekim 2018). R20, iki ay sonra (Kasım 2018) ve bu kohorttan kaç işlem olduğunu gösteriyor.

Öte yandan toplam işlem, 3 yıllık kümülatif işlem ve satın almayı tekrarlama oranı da bu sekmeler sayesinde hesaplanıyor.

Üniversitelerde MBA ve pazarlama yönetimi gibi bölümlerde okutulan Kohort Analizi’ni, e-ticaret sitenizdeki pek çok sorunun yanıtını bulmak için kullanabilirsiniz. Hangi kanalların en verimli sonuçlar verdiği, farklı demografik segmentlerde satın alma alışkanlıklarının neler olduğu, belli bir sezona ait müşteri kitlesinin oranı ve daha fazla yatırım yapıp yapmamanız gerektiğine yönelik sorularınıza Kohort Analiz yöntemiyle cevap bulabilirsiniz.

Bu arada bir süredir Google da Kohort Analizi’ni ürünü Google Analytics’e taşımış durumda. Oldukça yalın bir şekilde kullanıma sunulan Kohort Analizi raporu aracı, e-ticaret sitenizin performansınızı analiz etmenize yardımcı oluyor.

CEVAP VER

Yorumu giriniz!
İsminizi giriniz