Как использовать когортный анализ для понимания возвратов

Средние показатели скрывают реальную историю возвратов

Единый средний процент возвратов — это грубый инструмент — он смешивает вместе клиентов, которые ведут себя совершенно по-разному, и скрывает модели, которые имеют значение. Когортный анализ — группировка клиентов по общей характеристике и отслеживание их во времени — прорезает среднее, чтобы раскрыть, как возвраты действительно различаются между группами. Он отвечает на вопросы, на которые смешанный показатель не может ответить: Возвращают ли клиенты, полученные через один канал, больше? Падают ли возвраты, когда клиенты взрослеют? Какие группы стоит сохранять? При правильном использовании когортный анализ превращает данные о возвратах в стратегическое понимание. Вот как это сделать.

Что раскрывает когортный анализ

Когортный анализ группирует клиентов по общей характеристике — месяцу приобретения, каналу, первому товару или опыту размера — и отслеживает их возвраты во времени. Это выявляет модели, которые скрывает средний показатель:

• Как поведение возвратов развивается по мере взросления когорты.
• Какие источники приобретения создают клиентов с высокими возвратами.
• Как опыт размера формирует будущее поведение когорты.

Вместо одного статичного числа вы получаете динамику возвратов — как они различаются между группами и меняются на протяжении жизненного цикла клиента. Именно здесь живёт полезная инсайт.

Когорта по каналу приобретения

Группировка клиентов по тому, как вы их приобрели, раскрывает, какие каналы приносят клиентов с высокими возвратами. Импульсивный, скидочный канал может приносить клиентов, которые возвращают товары намного больше, чем те из высокоинтентного поиска, экономика канала в статье Как снижение возвратов улучшает ROAS вашего маркетинга. Когортирование возвратов по каналам позволяет судить о приобретении в чистом выражении и смещать расходы в сторону каналов, которые приносят клиентов, которые сохраняют свои покупки, а не просто размещают заказы.

Когорта по первой покупке

Первый товар, который покупает клиент, может сформировать всё его отношение. Группируйте клиентов по их первой категории или товару и отслеживайте их возвраты и сохранение: клиент, чья первая покупка подошла хорошо, может возвращать меньше и оставаться дольше, чем тот, кто начал с категории высокого возврата, динамика первой покупки в статье Как превратить первых покупателей моды в повторных покупателей. Это раскрывает, устанавливают ли определённые входные товары клиентов на успех или на отток.

Когорта по опыту размера

Специфичный для моды и мощный срез: группируйте клиентов по их опыту размера. Клиенты, чьи ранние заказы подошли хорошо, формируют одну когорту; те, кто столкнулся с проблемами размера, формируют другую. Отслеживание этого во времени показывает, насколько мощно размер формирует сохранение и пожизненные возвраты, связь в статье Как уверенность в размере увеличивает ценность клиента в течение жизни. Если когорта с хорошим размером возвращает меньше и остаётся дольше, у вас есть прямые доказательства, что исправление размера — это инвестиция в сохранение и возвраты, а не просто приятность CX.

Смотрите, как возвраты развиваются на протяжении жизненного цикла

Ключная инсайт когорты — это как возвраты меняются, когда клиенты взрослеют. Падают ли возвраты, когда когорта изучает ваш размер и вы изучаете их размер? Снижающийся процент возвратов на протяжении жизни когорты сигнализирует, что запомненный размер и растущее доверие работают, усложняющаяся точность в статье Как создать профиль размера клиента для повторных покупателей. Плоский или растущий процент возвратов когорты сигнализирует о проблеме последовательности, которую вам нужно решить. Траектория имеет значение так же, как уровень.

Используйте когорты для поиска ваших лучших и худших клиентов

Когортный анализ определяет, какие группы клиентов действительно прибыльны после возвратов и какие нет. Когорта, которая выглядит ценной на валовом расходе, может быть нерентабельной после учёта высоких возвратов, тогда как когорта с более низким расходом и низкими возвратами может быть вашей лучшей, реальность единичной экономики в статье Скрытая стоимость возвратов в вашей единичной экономике. Это говорит вам, каких клиентов приносить больше и какое приобретение переосмыслить — стратегическое руководство, которое смешанный показатель никогда не может предоставить.

Превратите когортные инсайты в действие

Когортный анализ ценен только если он управляет решениями. Используйте его для переусреднения расходов приобретения в сторону когорт с низкими возвратами и высоким сохранением; исправления входных товаров или каналов, которые создают клиентов с высокими возвратами; и доказывания того, что улучшения размера влияют на поведение когорты во времени. Свяжите его с вашей панелью возвратов, в соответствии с Как создать панель возвратов для вашего модного бренда, чтобы когортная инсайт стала частью способа управления возвратами, а не одноразовым анализом.

Объединяйте когорты с другими срезами

Когортный анализ наиболее мощен, когда объединён с другими способами нарезания данных, а не используется изолированно. Когортный вид говорит вам, как группа клиентов ведёт себя во времени; наслоение её на товар, категорию и канал срезы говорит вам почему. Например, когортирование по каналу приобретения, а затем разбиение возвратов каждой когорты по категориям раскрывает, поступают ли высокие возвраты канала из клиентов, которых он привлекает, или из товаров, которые они покупают.

Эти объединённые представления отвечают на более богатые вопросы, чем любой одиночный срез. Приносит ли определённый канал клиентов, которые тяготеют к категориям высокого возврата? Более ли оттекают клиенты, чья первая покупка была сложным предметом размера, независимо от канала? Кросс-ссылка когорт с вашими сегментами панели возвратов, в соответствии с Как создать панель возвратов для вашего модного бренда, превращает плоские наблюдения в причинное понимание, на которое вы можете действовать. Будьте осторожны, чтобы не переусложнить — разрезание данных на всё меньшие группы в конечном итоге производит шум, ошибочно принятый за инсайт — но продуманное объединение когортного и сегментного представлений — это место, откуда происходит самое глубокое понимание возвратов. Цель — переместиться от "эта когорта возвращает больше" к "эта когорта возвращает больше потому что этот товар и модель канала", что является уровнем инсайта, который управляет конкретными, эффективными вмешательствами, а не расплывчатыми обобщениями.

Где подходит YourSizer

Когортный анализ часто раскрывает, что клиенты с хорошим размером возвращают меньше и остаются дольше — и YourSizer — это способ создать их больше. Давая клиентам уверенный, специфичный для товара размер, это улучшает опыт размера, который когортный анализ показывает управляет сохранением и более низкими пожизненными возвратами. Смотрите, как это работает для брендов, аналитического представления или цен.

Источники

• Cohort analysis in retail
• Cohort analysis for ecommerce

Часто задаваемые вопросы

Что такое когортный анализ для возвратов?

Когортный анализ группирует клиентов по общей характеристике — канал приобретения, первая покупка или опыт размера — и отслеживает их возвраты во времени, вместо того чтобы смешивать всех в один средний. Он раскрывает, как поведение возвратов различается между группами и развивается на протяжении жизненного цикла клиента, выявляя модели, которые скрывает единый процент.

Что может раскрыть когортный анализ о возвратах?

Какие каналы приобретения приносят клиентов с высокими возвратами, устанавливают ли определённые входные товары клиентов на успех или отток, насколько мощно опыт размера формирует сохранение и пожизненные возвраты, и падают ли возвраты по мере взросления когорты. Он также определяет, какие группы клиентов действительно прибыльны после возвратов и какие нет.

Как когортный анализ помогает снизить возвраты?

Превращая данные о возвратах в стратегическое действие: переусреднение расходов приобретения в сторону когорт с низкими возвратами и высоким сохранением; исправление входных товаров или каналов, которые создают клиентов с высокими возвратами; и доказывание того, что улучшения размера влияют на поведение когорты во времени. Он раскрывает, где вмешаться способами, которые смешанный процент возвратов не может.