L’analisi delle coorti è uno strumento potente che può cambiare il modo in cui guardi alla tua attività. Ti aiuta a formulare domande più intelligenti per ottenere le informazioni davvero utili, come ad esempio: gli utenti che acquisisci ogni mese leaving più rapidamente rispetto a quelli del trimestre precedente? I miglioramenti al processo di attivazione stanno davvero funzionando o sono i clienti fedeli a nascondere una perdita crescente? Le metriche aggregate non possono rispondere a queste domande, ma l’analisi delle coorti sì.

Di seguito spiegheremo come utilizzare l'analisi delle coorti per scoprire come i clienti interagiscono realmente con la tua attività.

Di cosa parla questo articolo?

• Che cos'è l'analisi delle coorti?
  
• Come funziona l'analisi delle coorti nel contesto di un'attività?
  
• Quali tipi di analisi delle coorti sono utili per le attività?
  
• In che modo l'analisi delle coorti può migliorare la fidelizzazione dei clienti e il loro valore nel tempo?
  
• Quali sono le principali difficoltà che le attività devono affrontare quando utilizzano l'analisi delle coorti?
  

Che cos'è l'analisi delle coorti?

L'analisi delle coorti è un metodo che consente di suddividere i dati dei clienti in gruppi significativi per monitorarne il comportamento nel tempo. Una coorte è un insieme di utenti che hanno un elemento in comune: ad esempio, è possibile raggruppare tutti i clienti che si sono registrati a gennaio o tutti quelli che hanno effettuato il loro primo acquisto nel secondo trimestre.

Invece di considerare tutti i clienti come un unico grande insieme, è opportuno suddividerli in segmenti distinti. Ciò consente di individuare modelli che rimangono nascosti nei dati aggregati. Ad esempio, un tasso di fidelizzazione dei clienti stabile potrebbe nascondere il fatto che i nuovi clienti abbandonano rapidamente, mentre quelli più anziani mantengono alta la media. L'analisi delle coorti consente di entrare nel dettaglio e vedere che cosa sta realmente accadendo nella media.

Quando le attività si affidano esclusivamente ai dati di fatturato (ad esempio, numero totale di utenti, ricavi medi), possono trascurare importanti sfumature. L'analisi delle coorti colma queste lacune rivelando come cambia il comportamento dei clienti nel tempo e quali gruppi stanno ottenendo buoni risultati oppure il contrario.

Come funziona l'analisi delle coorti nel contesto di un'attività?

In pratica, l'analisi delle coorte consiste nel raggruppare i clienti in base a una caratteristica comune e nel monitoraggio dell'evoluzione del loro comportamento nel corso di settimane, mesi o trimestri.

Ad esempio, è possibile raggruppare i clienti in base al mese in cui si sono registrati, quindi misurare quanti di loro sono ancora attivi o spendono in ciascun periodo successivo. In questo modo si crea una cronologia comportamentale per ciascuna coorte che mostra quando il coinvolgimento diminuisce, quando rimane stabile e per quanto tempo i diversi gruppi tendono a rimanere attivi.

Questa struttura consente di porre domande più specifiche di quelle che sarebbero possibili con i dati aggregati, come le seguenti:

• I clienti che si sono registrati a marzo sono più propensi ad abbandonare il servizio rispetto a quelli che si sono registrati a febbraio?
  
• La riprogettazione dell'attivazione ad aprile ha migliorato la fidelizzazione nella settimana 1?
  
• Gli utenti che si sono registrati durante una promozione estiva stanno diventando clienti a lungo o breve termine?
  

L'analisi delle coorti consente di ricostruire cosa è accaduto, quando, a chi e perché. Anziché concentrarsi su una media combinata, puoi osservare il comportamento di ciascun gruppo nel tempo. Ciò fornisce un contesto importante per le decisioni.

L'analisi delle coorti ti consente di:

• Isolare gli effetti a valle di un cambiamento di prodotto
  
• Misurare la qualità effettiva di una campagna di marketing in base al numero di clienti acquisiti e alla durata della loro fidelizzazione
  
• Separare gli aumenti stagionali o promozionali da miglioramenti duraturi della fidelizzazione o dei ricavi
  

L'analisi delle coorti sposta la tua visione da sintesi statiche a narrazioni sensibili al tempo, approfondendo la tua comprensione di come la tua attività cresce o perde terreno nel tempo, un gruppo alla volta.

Stripe include l'analisi delle coorti direttamente nella sua analisi degli abbonamenti. Le attività che utilizzano Stripe Billing possono visualizzare automaticamente la fidelizzazione degli abbonati per gruppo nella dashboard di analisi della fatturazione: ogni gruppo è raggruppato in base alla data della prima fattura e Stripe mostra quanti clienti di ciascun gruppo rimangono attivi nei mesi successivi.

Questo tipo di strumenti integrati consente ai team di individuare rapidamente problemi e differenze, quali:

• Se i nuovi abbonati stanno abbandonando più rapidamente del solito
  
• Un aumento dell'abbandono a lungo termine
  
• Se determinati mesi o campagne generano clienti di qualità superiore
  

Mette in evidenza modelli temporali e, con essi, opportunità più chiare per intervenire o raddoppiare l'impegno.

Come sono strutturati i dati dell'analisi delle coorti

I report delle coorti hanno spesso l'aspetto di una griglia. Ogni riga rappresenta una coorte (ad esempio, "utenti che si sono registrati a luglio"). Ogni colonna rappresenta un intervallo di tempo (ad esempio, "Settimana 1", "Settimana 2", "Settimana 3”).

I valori nelle celle indicano la percentuale di quella coorte che è ancora attiva, iscritta o che genera ricavi.

Questo layout ti mostra dove ci sono miglioramenti o peggioramenti.

Quali tipi di analisi delle coorti sono utili per le attività?

Le coorti non devono essere necessariamente definite in base alla data di registrazione. Puoi raggruppare gli utenti in modi diversi a seconda di ciò che desideri apprendere. Ecco alcuni dei tipi di coorte più utili per le attività.

Coorti di acquisizione

Le coorti di acquisizione raggruppano gli utenti in base alla data in cui sono stati acquisiti per la prima volta, per settimana, mese o trimestre. Queste coorti consentono di comprendere la durata della permanenza delle diverse coorti e in che modo i cambiamenti nel marketing, nell'attivazione o nel prodotto influiscono sulla fidelizzazione nel tempo.

Puoi utilizzare le coorti di acquisizione per:

• Individuare tempestivamente i modelli di abbandono (ad esempio, "gli utenti acquisiti ad aprile abbandonano più rapidamente rispetto a quelli acquisiti a marzo")
  
• Valutare le campagne di marketing (ad es. "gli utenti della campagna di segnalazione mantengono un livello di fidelizzazione migliore rispetto a quelli provenienti dagli annunci a pagamento")
  
• Confrontare le prestazioni nel tempo (ad esempio, "Abbiamo migliorato la fidelizzazione in tre mesi rispetto all'anno scorso?")
  

Coorti comportamentali

Questo tipo di coorte raggruppa gli utenti in base a ciò che hanno fatto (o non hanno fatto), piuttosto che al momento in cui sono arrivati. È possibile segmentare:

• Gli utenti che hanno utilizzato una determinata funzione nella settimana 1 rispetto a quelli che non l'hanno utilizzata
  
• I clienti che hanno effettuato più di tre acquisti nei primi 30 giorni rispetto a quelli che ne hanno fatto solo uno
  

Le coorti comportamentali ti consentono di isolare le azioni correlate a risultati migliori. Considera questi esempi:

• Un'applicazione di streaming potrebbe rilevare che gli utenti che aggiungono più di tre brani ai preferiti nella prima settimana sono più propensi a rimanere rispetto a quelli che non lo fanno.
  
• Uno strumento SaaS (Software-as-a-Service) B2B potrebbe rilevare che gli utenti che completano l'attivazione entro 48 ore sono più propensi a rimanere fedeli al servizio nel lungo termine.
  

Questo tipo di analisi rivela quali comportamenti predicono il valore a lungo termine. È particolarmente utile per i team di prodotto e di crescita che stanno tentando di identificare le azioni più efficaci. Ricorda solo che la correlazione non sempre implica la causalità. Probabilmente dovrai provare le tue ipotesi prima di metterle in pratica su larga scala.

Coorti predittive

Le coorti predittive utilizzano modelli per raggruppare gli utenti in base a ciò che potrebbero fare in futuro (ad esempio, abbandonare il servizio, effettuare un upgrade o un acquisto ripetuto). Si tratta di una segmentazione proattiva basata sul comportamento previsto.

Ad esempio, potresti:

• Identificare il 10% dei nuovi utenti che hanno maggiori probabilità di diventare utenti assidui a lungo termine e fornire loro un'esperienza di attivazione personalizzata
  
• Identificare i clienti ad alto rischio di abbandono e proporre loro offerte promozionali mirate
  
• Evitare spese eccessive escludendo gli acquirenti con bassa probabilità di acquisto dalle campagne di retargeting
  

Questo tipo di analisi è potente ma più difficile da realizzare. Di solito richiede una solida infrastruttura di dati, modelli efficaci e un volume di utenti sufficiente per effettuare previsioni. È più comune nelle organizzazioni più grandi o con una maggiore maturità in termini di dati.

Ciascuno di questi tipi di coorte risponde a una domanda diversa. Le coorti di acquisizione indicano quando gli utenti abbandonano il sito. Le coorti comportamentali indicano quali sono i fattori che determinano il successo a lungo termine. Le coorti predittive indicano chi è opportuno contattare immediatamente. Utilizzate insieme, offrono una visione a 360 gradi del ciclo di vita dei clienti: cosa funziona, cosa non funziona e dove intervenire per ottenere risultati migliori.

In che modo l'analisi delle coorti può migliorare la fidelizzazione dei clienti e il loro valore nel tempo?

L'analisi delle coorti aiuta le attività a passare da ipotesi generiche ad azioni mirate. Anziché cercare di migliorare il valore nel tempo del cliente (LTV) e la fidelizzazione in modo generalizzato, è possibile individuare con precisione il punto e il momento nel quale clienti perdono interesse.

Ecco come l'analisi delle coorti può aiutarti.

Individua i punti di abbandono

I dati delle coorti indicano quando i clienti tendono ad abbandonare il sito. Una volta individuato il periodo di abbandono, è possibile intervenire in modo mirato.

Ecco alcuni esempi:

• Se più coorti abbandonano intorno al 14°giorno, potresti modificare l'attivazione, aggiungere promemoria o programmare un incentivo con il giusto collocamento poco prima di quella finestra.
  
• Se i clienti del terzo trimestre stanno diminuendo più rapidamente rispetto agli altri, è necessario indagare su cosa sia cambiato. È la combinazione di canali, la comunicazione o la disponibilità dell'assistenza?
  

L'analisi delle coorti mostra quando si verifica l'abbandono e in quali condizioni.

Scopri che cosa funziona

L'analisi delle coorti può rivelare quali gruppi non abbandonano e quali azioni hanno intrapreso inizialmente che potrebbero aver contribuito alla loro decisione.

Potresti scoprire che:

• Una particolare coorte con valore nel tempo insolitamente elevato è stata acquisita tramite segnalazioni.
  
• Gli utenti che completano una lista di controllo per la configurazione nelle prime 24 ore rimangono sul sito il doppio del tempo.
  
• I clienti che si abbonano su desktop tendono a rimanere più a lungo di quelli che iniziano su dispositivi mobili.
  

Questo tipo di informazioni ti consente di concentrarti maggiormente sui comportamenti, sui canali o sui flussi più performanti. Anziché applicare soluzioni generiche, è possibile rafforzare ciò che già funziona per i propri utenti migliori.

Crea segmenti più smart

L'analisi delle coorti segmenta naturalmente i clienti in base al tempo, al comportamento o al valore previsto. Si tratta di un elemento prezioso per il marketing e per la messaggistica sul ciclo di vita della fidelizzazione.

Considera questi esempi:

• Se i clienti che hanno aderito alle campagne di sconto abbandonano il sito prima, potrebbe essere opportuno adottare una strategia diversa per fidelizzarli o ripensare la campagna.
  
• Se gli utenti più assidui delle iscrizioni self-service rimangono più spesso, potrebbero non aver bisogno delle stesse email di attivazione degli altri segmenti.
  

Questo tipo di segmentazione ti impedisce di fornire un servizio eccessivo agli utenti che non necessitano di assistenza e di fornire un servizio insufficiente a coloro che invece ne hanno bisogno.

Misura l'impatto delle modifiche

Una volta implementata una nuova funzione, campagna o procedura di attivazione, l'analisi delle coorti consente di verificare se sta effettivamente funzionando.

Ad esempio, se conservi la coorte di giugno meglio di quella di maggio, ciò potrebbe indicare un progresso. In caso contrario, saprai subito che è necessario rivedere qualcosa.

Quali sono le principali sfide che le attività devono affrontare quando utilizzano l'analisi delle coorti?

L'analisi delle coorti è uno strumento potente. Tuttavia, come ogni strumento, presenta dei difetti e delle potenziali insidie. Di seguito sono riportate le sfide più comuni che i team devono affrontare e come superarle.

Dati disordinati o incompleti

L'analisi delle coorti dipende da input solidi: dati sugli eventi puliti, timestamp coerenti e tracciamento tra i sistemi. Se questi elementi non sono a posto, i risultati saranno inaffidabili.

I problemi più comuni includono:

• Date di registrazione mancanti o incoerenti
  
• Eventi monitorati in un sistema ma non in un altro
  
• Disallineamenti tra prodotto, marketing e sistemi di pagamento
  

Per risolvere questo problema, è necessario mettere in ordine l'infrastruttura dei dati prima di approfondire l'analisi. Assicurati che le azioni chiave dei clienti siano monitorate, contrassegnate con data e ora e unificate in un unico luogo. Strumenti come Stripe Sigma possono aiutare i team a estrarre set di dati puliti e unificati direttamente dai pagamenti e dall'addebito. Questi rappresentano spesso l'anello mancante.

Strumenti che non corrispondono alle tue esigenze

In passato, l'analisi delle coorti richiedeva competenze in linguaggio SQL (Structured Query Language) e un lavoro manuale su fogli di calcolo. Oggi molte piattaforme offrono analisi di coorti pronte all'uso, ma non tutti i team dispongono dell'accesso adeguato o sanno dove trovarle. Alcune attività si bloccano, evitando del tutto l'analisi delle coorti perché la ritengono troppo complessa o perché la eseguono in modo dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori.

La soluzione consiste nell'iniziare con ciò che è più semplice e disponibile. Stripe Billing, ad esempio, mostra la fidelizzazione degli abbonati per coorte senza alcuna configurazione aggiuntiva. Le piattaforme di e-commerce spesso agiscono nello stesso modo con i dati relativi agli acquisti ripetuti. Se la tua è una piccola attività, anche un semplice foglio di calcolo può essere utile.

Segmentazione eccessiva o insufficiente

Se crei troppe coorti, le dimensioni del campione si riducono fino a perdere di significato. Se ne crei troppo poche, tornerai a osservare tendenze eccessivamente generiche.

Per raggiungere il giusto equilibrio:

• Inizia con coorti basate sul tempo per stabilire una linea di base
  
• Aggiungi ulteriori segmentazioni solo quando servono a verificare un'ipotesi chiara (ad esempio, “gli utenti provenienti dalla campagna di segnalazione rimangono più a lungo rispetto agli utenti provenienti da annunci a pagamento”).
  
• Controlla le dimensioni dei campioni: se una coorte è composta da solo sei persone, tratta con cautela le tendenze corrispondenti
  

È preferibile porre una domanda precisa piuttosto che creare un dashboard pieno di sezioni che non è possibile interpretare.

Dati fraintesi

L'analisi delle coorti può fornire indicazioni significative, ma richiede tempo e attenzione per essere interpretata correttamente. Alcune trappole comuni includono confondere la correlazione con la causalità (ad esempio, supporre che una funzione abbia determinato una maggiore fidelizzazione quando in realtà potrebbe semplicemente attrarre utenti più coinvolti) e ignorare il contesto esterno (ad esempio, un picco festivo o una promozione della concorrenza che influisce sul comportamento di una coorte).

Considera i modelli di coorte come ipotesi, non come conclusioni. Associali a informazioni qualitative o test A/B, quando è possibile. Inoltre, osserva sempre le coorti nel loro contesto: contrassegna i grafici con il lancio dei prodotti, le date delle campagne e le interruzioni note.

Troppi dati valutati

È facile sentirsi sopraffatti da decine di coorti, ognuna con la propria curva di fidelizzazione, il proprio arco di ricavi e il proprio profilo comportamentale.

Per evitare l'eccesso di analisi:

• Collega il lavoro della tua coorte a una domanda o a una decisione specifica (ad esempio: "Il nuovo processo di attivazione ha migliorato la fidelizzazione a 30 giorni?").
  
• Riassumi con metriche importanti che tracciano il percorso nel tempo, come la fidelizzazione al 3° mese e il valore nel tempo di 90 giorni
  
• Rivedi regolarmente le coorti come team in modo che le informazioni possano portare a cambiamenti reali