ניתוח קוהורט - מה זה, ואיך זה יכול לשנות לך את החברה? [ חלק ראשון ]

חוששים שאולי אתם לא מבינים באמת עד הסוף את התוצאות העסקיות של המוצר או השירות שלכם?

קרה לכם שהרגשתם שהתוצאות משתפרות או מתדרדרות, אבל לא הצלחתם לשים את האצבע בדיוק על הגורמים?

הפוסט הבא הוא בשבילכם.

בעזרת ניתוח קוהורט נכון, תוכלו להבין המון דברים שלא ידעתם להסביר, ולבסס החלטות עתידיות על דאטה. תנסו. מקסימום תבינו על החברה שלכם כמה דברים שישנו אותה מקצה לקצה.

הפוסט הזה הוא הראשון מתוך שני פוסטים בהם אנסה לעשות סדר ולהבהיר:

1. מהו ניתוח קוהורט

2. למי הוא רלוונטי ובאלו מצבים

3. באילו כלים ניתן וכדאי לבצע אותו

4. איך מבצעים ניתוח קוהורט שלב אחר שלב

5. איך מנתחים את התוצאות ומסיקים מסקנות

כדי להמחיש את ההסברים בצורה מעשית, הוספתי לשימושכם דוגמאות ואת המודל הבסיסי שעומד מאחוריהן. הדוגמא המוצגת היא של חנות E-commerce, אך הרעיונות העיקריים המוצגים אינם שונים גם במקרים של חברות מענפים אחרים.

בואו נתחיל.

חנות המשקאות של שרה

אחרי שנים של התלבטויות שרה חובבת השמפניות החליטה לפתוח חנות ברשת למכירת המשקה האהוב עליה. היא הקימה חנות אונליין ומוכרת בה סחורה שהיא רוכשת ישירות מהיצרן החביב עליה. כדי להביא לקוחות לחנות שלה היא מפרסמת אותה בפייסבוק ובגוגל ומשלמת על כל לקוח שמגיע משם לאתר שלה.

שלושה חודשים לאחר הפתיחה כך נראה דוח רווח והפסד (P&L) של החנות שלה (שרה לא משלמת מיסים):

שרה נבהלה מאוד מההפסדים שנוצרו לה מהחנות.

מצד אחד ההכנסות גדלות מדי חודש, והיא מניחה שהלקוחות מרוצים כי חלקם חזרו לקנות שוב, אך עלויות השיווק ששילמה לפייסבוק וגוגל הובילו אותה להפסד.

שרה יודעת שלולא פרסמה את החנות כנראה שהלקוחות לא היו מגיעים. היא מנסה להבין - מה העלות המקסימלית שהיא מוכנה לשלם כדי לרכוש לקוח?

שרה שהיתה אובדת עצות פנתה לבנה. בנה של שרה, יועץ מומחה לענייני נושאים רבים, אשר ראה את התוצאות של החנות, המליץ לה לסגור אותה בהקדם שכן "החנות מייצרת רק הפסדים".

שרה החליטה לא לוותר ולנסות להגדיל את המכירות על ידי מכירת מנויים (subscriptions) - לקוח שירכוש מנוי יקבל מדי חודש בקבוק שמפניה בהנחה של 10% ממחיר החנות.

הרבעון הבא של שרה נראה כך:

שרה עדיין מאוד מבולבלת. אומנם ההכנסות גדלות וההפסד מצטמצם אבל איך ממשיכים?

שרה לא רוצה לפעול על פי אינטואציה אלא לקחת החלטות מבוססות דאטה. היא לא מבינה איך היא אמורה להסתכל על התוצאות כך שתבין -

1. איזה מדדים חשובים למדידת ביצועי החנות והאם הם משתפרים?

2. האם כדאי לה להמשיך למכור מנויים ובאיזה מחיר? כמה זמן המנויים שלה נשארים לפני שהם מבטלים את המנוי?

מניח שאתה מכוון לניתוח קוהורט

אחת הדרכים הנוחות והמקובלות לניתוח נתונים, באמצעותן ניתן לענות על שאלות כמו אלו שעלו לשרה ועוד רבות אחרות, הוא ניתוח קוהורט (Cohort Analysis).

אם ננסה להגדיר בצורה פרקטית מהו ניתוח קוהורט (ולא להגדרה של ויקיפדיה - רוב ההגדרות עם המילה "עוקבה" מאבדות אותי מהר), מדובר בתהליך בו מבצעים ניתוח של התנהגות המבקרים והלקוחות של החברה, באמצעות חלוקת המידע לקבוצות, או כפי שהן נקראות בניתוח - קוהורטים. לפרטים בקבוצות האלו, יהיו מאפיינים משותפים בתקופת זמן מוגדרת.

ניתוח קוהורט הוא אחד הכלים היעילים ביותר לאסוף מידע על התנהגות הלקוחות של העסק, לרבות איך הם מגיבים לשירותים ומוצרים, להצעות שונות ולשינויים באתר או באפליקציה. במידה והניתוח מבוצע נכון, הוא יכול ואמור להוות בסיס להחלטות ניהוליות בתחומים חוצי חברה, ולבניית אסטרטגיות צמיחה.

לא הבנתי, מה זה קוהורט ולמה זה טוב לי?

קוהורט, לצורך העניין בו אנחנו עוסקים, הוא קבוצה של משתמשים אשר ביצעו פעולה משותפת, באתר או באפליקציה שלנו, בתקופת זמן מוגדרת. נשמע קצת מורכב, אבל באמת שזה יכול להיות כמעט כל דבר שנבחר. דוגמאות:

1. כל המבקרים באתר שלנו באוקטובר 2019

2. כל הלקוחות שעשו מנוי באפליקציה לשירות ה-SAAS של החברה באוגוסט 2019 והגיעו לאתר דרך קמפיין שפירסמנו בפייסבוק

3. כל המבקרים שרכשו באתר שלנו (AKA - לקוחות) בשנת 2020, אשר גלשו לאתר במובייל

שימו לב שבכל קוהורט שהגדרנו יש מאפיינים משותפים, אשר התרחשו בתקופת זמן מסוימת. ניתוח קוהורט הוא קיבוץ של משתמשים בקוהורט שבחרנו, ניתוח ההתנהגות של המשתמשים על פני זמן והשוואה של תוצאות הניתוח -

1. מול קוהורטים מקבילים - השוואת תוצאות קוהורט אוקטובר לקוהורטים של אוגוסט וספטמבר

2. מול יעדים שהגדרנו על פי התוכנית העסקית או תקציב החברה

3. מול הבנצ'מרק בשוק, אם יש (ספוילר - בדר"כ אין)

המסקנות מהניתוח יאפשרו לנו לדעת כמה דברים סופר קריטיים כמו מה המצב שלנו היום, האם התוצאות של החברה נמצאות במגמת שיפור או נסיגה, כמה נכון לחברה להוציא על רכישת לקוחות, איפה נקודות החוזקה שלנו ומה דורש שיפור. בנוסף, תוצאות הניתוח יכולות לסייע ביצירת תחזיות מבוססות ומדויקות יותר.

נשמע מבטיח? לגמרי. נשמע מורכב? אולי קצת, אבל בסוף יש דוגמאות כדי שתאמינו לי שכל אחד יכול.

למי הניתוח מתאים בכלל? כל אחד צריך קוהורט?

ניתוח קוהורט הוא מאוד רלוונטי לכל חברה שמוכרת מוצרים ומחזור החיים של הלקוחות שלה כולל גם רכישות חוזרות (לא מכירה חד פעמית) או לחברה המספקת שירותים ללקוחות באופן מתמשך (לדוגמא - מכירת מנויים).

כמעט תמיד יהיה זול יותר לחברה לשמר לקוחות קיימים מאשר לרכוש לקוחות חדשים. ניתוח קוהורט הוא קריטי מהבחינה הזאת מכיוון שהוא מאפשר לחברה לבחון את האפקטיביות של אסטרטגיות ה-retention שלה, על ידי מדידה לאורך זמן של איך השפיעה כל אסטרטגיה שנוסתה על התנהגות הלקוחות.

הניתוח נפוץ מאוד בקרב חברות SAAS, Fintech, E-commerce, Gaming ועוד.

באיזה כלים אפשר וכדאי לבצע את הניתוח

קיימים אינספור כלים ושפות בהם ניתן לבצע בעצמך ניתוח קוהורט לרבות אקסל, SQL, פייטון וכו'. לכל אחד מהכלים יתרונות וחסרונות (אם ניסית לעבוד עם אקסל על מודל ענק, שכלל כמויות אדירות של דאטה וחישובים מורכבים, ברור לך על מה אני מדבר) ואני חושב שזה בעיקר עניין של נוחות.

בנוסף, ישנם כלים אוטומטיים, אשר לאחר הזנת הנתונים יבצעו את חישוב הקוהורט בעצמם ובמהירות. חייב להודות שלא התנסיתי בהם יותר מדי, אבל אני חושב שיש פה בעיה עקרונית - כמו בכל מודל פיננסי התוצאה מושפעת באופן קריטי מדרך החישוב, המשתנים וההנחות. שני חישובים עם אותם נתונים יכולים להוביל לתוצאות שונות. אפשר להתווכח איזה מהם יותר טוב אבל יותר חשוב - כשאתה מכיר את המודל שלך אתה מכיר את היתרונות והחסרונות שלו כשאתה מגיע לנתח את התוצאות. מודלים אוטומטיים, מטבעם, הם לעיתים קרובות קופסה שחורה וזה יכול להוות בעיה בשלב ניתוח התוצאות והסקת המסקנות.

---

איך מבצעים ניתוח קוהורט - שלב אחר שלב

1 - הגדרת השאלה

שתי נקודות חשובות לגבי הגדרת השאלה:

• לפני שמתחילים לזוז, חייבים להחליט להיכן רוצים להגיע. נשמע ברור מאליו? ראיתי כבר מקרים רבים בהם מי שמנתח את הדאטה מנסה לחפור בנתונים בתקווה שעל הדרך הוא ימצא דברים מעניינים. השיטה הזאת בכלל, ובביצוע ניתוח קוהורט בפרט, עלולה להאריך מאוד את התהליך או להוביל לתשובות שלא עונות על השאלות החשובות באמת.

• אל תנסו לענות על שאלות שאין לכם מה לעשות עם התשובה עליהן. התוצאות מהניתוח צריכות להפוך למסקנות שמייצרות action items, ולהוות כלי שיאפשר לכם להתייעל, לשפר ולקחת החלטות בעזרתו. לדוג' - לנתח CLTV של לקוחות שהגיעו מקמפיין פייסבוק יכול לעזור לך להחליט האם להמשיך לרכוש לקוחות בפייסבוק ומהי העלות המקסימלית שכדאי להשקיע ברכישה של כל לקוח מהפלטפורמה הזאת. לעומת זאת לנתח CLTV של לקוחות שהגיעו בצורה ישירה או אורגנית, יכול להיות מאוד מעניין, אבל בדרך כלל קצת פחות פרקטי (נניח לרגע SEO בצד).

דוגמאות לשאלות שאפשר לענות עליהן באמצעות ניתוח קוהורט:

• מהו ערך הלקוחות שלנו (CLTV) - כמה הכנסות ורווח לקוח ממוצע משאיר אצלנו מהרגע שהוא הגיע בפעם הראשונה ועד לרכישה האחרונה שלו?

• כמה זמן הלקוחות שלנו נשארים לקוחות שלנו? ואחרי כמה זמן הם מתחילים "לנטוש"?

• אילו לקוחות שווים לחברה יותר - לקוחות שרכשנו מפייסבוק או לקוחות שרכשתי מגוגל? לקוחות שנרכשו בדסקטופ או במובייל? לקוחות מארה"ב או מאירופה?

• האם תוצאות החברה במגמת שיפור אמיתית וכל קוהורט חדש שווה לנו יותר? איזה מדדים משתפרים ואיזה לא ודורשים יותר תשומת לב וטיפול?

2 - הגדרת המדדים

אחרי שהגדרנו את השאלות עליהן נרצה לקבל תשובות, נצטרך לבחור את המדדים הרלוונטיים. לדוג' - אם השאלה שאני רוצה לענות עליה היא מה העלות המקסימלית שכדאי לי להשקיע ברכישת לקוח בקמפיין בגוגל (מהו ה-CPA המקסימאלי), המדד שנצטרך לחשב ולנתח הוא CLTV של לקוחות שרכשנו בגוגל, כדי לוודא שאני לא משלם על לקוחות יותר ממה שהם שווים לי (CLTV>CAC).

3 - הגדרת הקוהורטים

נזכיר, הגדרת הקוהורטים תעשה על ידי קיבוץ לקוחות לפי מכנים משותפים; מכנה משותף ראשון יהיה פעולה משותפת שהלקוחות ביצעו. מכנה משותף שני יהיה תקופת הזמן בה הם ביצעו את אותה הפעולה. לדוגמא, אם השאלה שהגדרתי היא מה הזמן הממוצע שלקוח נשאר אצלי מנוי לפני שהוא נוטש, ייתכן מאוד שארצה להגדיר קוהורטים חודשיים (תקופת הזמן) ע"פ מועד רכישת המנוי (פעולה משותפת) - קיבוץ של כל הלקוחות שרכשו את המנוי בינואר, קיבוץ של הלקוחות שרכשו את המנוי בפברואר וכו'. הקוהורטים האלו יאפשרו לי לבחון את ההתקדמות בביצועים שלי (האם הלקוחות בפברואר נשארו יותר זמן בממוצע מהלקוחות שהגיעו בינואר), לבדוק איך השפיע שינוי שעשיתי בחווית הלקוח (האם הלקוחות שהגיעו במרץ, לאחר שבוצע שינוי באפליקציה, נשארו יותר מזמן מהלקוחות שהגיעו בינואר ובפברואר, טרם השינוי) ואוכל לבדוק האם קיימים מועדים מסוימים שאחריהם עוזבת כמות גדולה של לקוחות (לדוג' - בכל הקוהורטים כ-50% נטשו כבר בחודש השני).

4 - איסוף המידע והכנתו

כעת יש לייבא ולסדר את הדאטה הרלוונטי לניתוח. יכול להיות שאת כל המידע נצטרך להביא ממקור אחד או משילוב של מספר מקורות. מקורות המידע תלויים בחברה ובסוג הניתוח ויכולים לכלול את מערכת הנהלת החשבונות של העסק, מערכות ניהול אחרות, גוגל אנליטיקס וכו'.

5 - ביצוע החישוב והצגה ויזואלית של התוצאות

אופן החישוב של הקוהורט תלוי בסוג הניתוח שרוצים לבצע. עם זאת, החישוב עצמו תמיד יכלול קיבוץ של המידע בהתאם לקוהורטים שהגדרנו. דרך ההצגה שנבחר לתוצאות צריכה לאפשר ניתוח פשוט וברור של התוצאות בשלב האחרון.

6 - ניתוח התוצאות והסקת מסקנות

כעת ניתן לנתח את התוצאות שבידינו, להגיע למסקנות ולהפוך אותן לדרכי פעולה שיביאו לשיפור והתייעלות.

בכל חברה תמיד יהיו דעות שונות בנוגע לכיצד נכון להתקדם ובמה כדאי לחברה להשקיע את המשאבים שלה, כך שיניבו את ה-ROI הגבוה ביותר ויביאו את החברה הכי מהר ליעדים שהציבה. ברוב המקרים הדעות השונות יסתרו זו את זו והבחירה ביניהן עלולה להיות מורכבת וקריטית. במקרים כאלו ביצוע נכון של ניתוח קוהורט עשוי לשפוך אור על שוויים של הלקוחות שלך והדרך בה הם מתנהגים ולספק מידע אובייקטיבי והשוואתי בכדי לקבל החלטות מבוססות דאטה.

---

מקווה שעכשיו הרבה יותר ברור לך מהו ניתוח קוהורט ומהם היתרונות העצומים שהוא יכול לספק לחברה שלך. בחלק השני של הפוסט אנסה להפוך את הידע התיאורטי הזה לקצת יותר פרקטי בעזרת דוגמא, ואספק מודל בסיסי שיוכל להוות בסיס לביצוע ניתוח הקוהורט הבא שלך.