Cohort Analysis : Penerapan Teknik Analisis Data
Halo Sahabat DQ, tahu gak sih ternyata salah satu teknik pengolahan data yang sangat penting adalah analisis dengan menggunakan cohort analisis. Cohort adalah sekelompok orang yang memiliki karakteristik yang sama selama periode waktu tertentu, seperti pengguna yang telah menjadi pelanggan pada waktu yang hampir bersamaan, kelas siswa yang lulus, atau individu yang melacak kontak selama pandemi.
Cohort Analysis adalah studi yang berkonsentrasi pada kegiatan jenis kohort tertentu. Tabel cohort analysis digunakan untuk menampilkan data kelompok secara visual untuk membantu analis membandingkan kelompok pengguna yang berbeda pada tahap yang sama dalam siklus hidup mereka, dan untuk melihat hubungan jangka panjang antara karakteristik kelompok pengguna tertentu.
Alat cohort analysis untuk profesional pemasaran, yang disediakan oleh layanan seperti Google Analytics, menghasilkan laporan cohort analysis dalam bentuk tabel kelompok dengan rentang tanggal akuisisi situs web berdasarkan tingkat retensi pengguna.
Contoh metrik populer yang digunakan untuk mengimplementasi cohort analysis seperti melakukan pencarian rasio konversi, sasaran tercapai per pengguna, tampilan halaman per pengguna, pendapatan per pengguna, sesi per pengguna, durasi sesi per pengguna, dan transaksi per pengguna.
Cohort analysis lanjutan juga menyediakan opsi segmentasi lebih lanjut, seperti kelompok akuisisi vs kelompok behaviour, seperti contohnya pengguna seluler vs pengguna desktop, untuk lebih mengerucutkan segmentasi data. Rentang tanggal dan ukuran kelompok sepenuhnya dapat disesuaikan dan dapat disesuaikan tergantung pada ruang lingkup proyek.
Yuk simak lebih lanjut tentang Cohort Analysis!
1. Kapan Ya Menggunakan Cohort?
cohort analysis pelanggan sangat berguna dalam kasus penggunaan bisnis dan upaya pemasarannya. Menganalisis tren pengeluaran kohort dari berbagai periode waktu dapat membantu analis mengukur apakah kualitas rata-rata pelanggan meningkat atau tidak sepanjang siklus hidup pelanggan.
Proses ini dikenal sebagai lifetime cohort analysis. Analisis kohort untuk retensi juga dapat memberikan insight tentang perilaku pengguna serta kinerja situs web. Dalam membandingkan kelompok pengguna yang berbeda, data analis dapat mengidentifikasi tren dan pola, dan mengidentifikasi perubahan perilaku mana yang menyebabkan hasil yang berbeda.
Baca juga: Top Teknik Analisis Data untuk Pemula
2. Kohort untuk Retensi & Akuisisi
Analisis retensi dengan menggunakan kohort dan analisis kohort akuisisi adalah praktik yang berguna untuk mengurangi churn pelanggan awal. Bagan cohort analysis akan menunjukkan periode waktu setelah pelanggan berpindah atau melakukan churn. Jika churn terjadi dalam penyebabnya bisa dimungkinkan produk tidak memenuhi harapan pelanggan, proses orientasi yang buruk, atau model akuisisi pengguna yang buruk.
3. Contoh Analisis Cohort dalam Bisnis
Kasus penggunaan analisis cohort lainnya adalah dengan melakukan pelacakan kontak selular. Kombinasi data yang disediakan oleh mitra dan kemampuan analisis kohort, dapat membantu pihak berwenang atau profesional kesehatan melacak individu tertentu melalui perangkat seluler mereka selama bencana atau pandemi. Kelompok dapat disegmentasikan ke dalam beberapa segment seperti lokasi, waktu, dan perangkat tertentu dalam jangka waktu tertentu.
4. Combining Cohort
Ternyata tidak ada satu jenis analisis kohort yang selalu lebih baik dari yang lain. Sebaliknya, pebisnis harus menggabungkan dua atau lebih segmen ini untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana pelanggan mengikuti produk mereka.
Misalnya, jika analisis menunjukkan bahwa pelanggan premium mencatat tingkat churn yang lebih tinggi daripada pelanggan dasar, maka perusahaan dapat mengambil tindakan segera untuk memperbaiki situasi tersebut. Jika pelanggan premium berputar karena tingginya biaya produk, perusahaan dapat meninjau biaya atau membuat lebih banyak insentif untuk mendorong mereka tetap tinggal.
Jika analisis menunjukkan bahwa pelanggan premium terus mencari dokumentasi bantuan untuk pertanyaan serupa, maka perusahaan dapat melakukan tindak lanjut melalui telepon atau email untuk memastikan pelanggan menemukan solusi yang memuaskan dengan lebih baik.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!