Kohort analizi yapma: grup kurma, tablo oluşturma ve yorumlama

Kohort analizi hangi soruya yanıt verir?

Kohort analizi, benzer bir özelliği ya da başlangıç anını paylaşan kullanıcı veya müşteri gruplarını (kohortları) zaman içinde izleyerek davranışlarını karşılaştıran yöntemdir. Uygulamada asıl mesele, hangi soru için, hangi veriyle ve hangi adımlarla kurulacağıdır.

Toplam rakamlar yanıltıcı olabilir. Aylık aktif kullanıcı sayısı artıyor olabilir, ama bu artış yeni gelenlerden kaynaklanırken eski kullanıcılar sessizce kayboluyor olabilir. Kohort analizi bu örtüşmeyi ayırır ve şu sorulara yanıt arar: Bu ayki yeni müşteriler geçen ayki müşterilerden daha mı sadık? Bir ürün değişikliğinden sonra kullanıcılar daha uzun mu kalıyor? Hangi kanaldan gelenler daha fazla harcıyor? Hangi tarihten sonra kayıplar hızlanıyor?

Önce soruyu ve kohort tanımını belirleyin

Analiz bir soruyla başlar; veri tabloyla değil. Soru net olduğunda kohortu neye göre kuracağınız da belirginleşir. Yaygın kohort tipleri şunlardır:

• Edinme zamanına göre: kullanıcının kayıt olduğu, ilk alışverişi yaptığı ya da aboneliğe başladığı hafta veya ay.
• Edinme kanalına göre: reklam, organik arama, e-posta ya da tavsiyeyle gelenler.
• Davranışa göre: ilk haftada belirli bir özelliği kullananlar ile kullanmayanlar.
• Plan ya da ürüne göre: farklı paketlere ya da ürün gruplarına abone olanlar.

Kohort tanımı kesin ve tekrarlanabilir olmalıdır. "Aktif kullanıcı" gibi muğlak bir ifade yerine "son haftada en az bir giriş yapan" gibi ölçülebilir bir tanım yazılır; aksi halde farklı kişiler farklı sonuç bulur.

Ölçülecek metriği ve zaman aralığını seçin

Kohortlar bir metrik üzerinden izlenir. En sık kullanılanlar şunlardır: elde tutma (kullanıcının dönem sonunda hâlâ aktif olması), tekrar satın alma oranı, kümülatif gelir, ortalama sipariş değeri ve dönüşüm oranı. Soruya uygun metrik seçilir: sadakat soruluyorsa elde tutma, değer soruluyorsa kümülatif gelir.

Zaman aralığı, ürünün doğal kullanım ritmine göre belirlenir. Günlük kullanılan bir uygulamada günlük ya da haftalık, yılda birkaç kez alışveriş yapılan bir perakende kategorisinde aylık dönemler anlamlıdır. Çok kısa aralık gürültü, çok uzun aralık ayrıntı kaybı yaratır. Örneğin haftalık aralıkla izlenen bir abonelik uygulaması, ilk haftalardaki hızlı kayıpları aylık aralıkta kaçırabilir.

Veriyi toplayın ve kohort tablosunu kurun

İki alana ihtiyaç vardır: her kullanıcı için başlangıç tarihi (kohortu belirler) ve ilgilendiğiniz olayların tarihi (alışveriş, giriş, ödeme). Veri CRM'den, e-ticaret sisteminden, ürün analitiği aracından ya da bir veritabanından gelir. Sorgu dili ya da elektronik tablo bu iş için yeterlidir.

Tablo şöyle kurulur: satırlarda kohortlar (örneğin kayıt ayı), sütunlarda başlangıçtan itibaren geçen dönemler (ilk ay, sonraki aylar gibi) yer alır. Her hücre, o kohortun o dönemdeki metriğini gösterir; elde tutmada bu, kohort büyüklüğüne oranlanan aktif kullanıcı sayısıdır. Doğal olarak tablo bir üçgen şeklini alır, çünkü yeni kohortların henüz yaşamadığı dönemler boş kalır. Tabloyu renk skalasıyla (ısı haritası) göstermek, örüntüyü hızla fark etmeyi sağlar.

Tabloyu okuyun ve yorumlayın

Tabloyu üç yönde okuyabilirsiniz. Satır boyunca bakmak, tek bir kohortun zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir: kayıp başlangıçta keskin mi, sonra yatay mı? Eğri bir noktadan sonra düzleşiyorsa, geride kalan çekirdek kullanıcı kitlesi oluşmuş demektir. Sütun boyunca bakmak, aynı yaştaki farklı kohortları karşılaştırır: yeni kohortlar eskilere göre daha iyi mi, daha kötü mü? Çapraz okuma ise takvim etkilerini yakalar: tüm kohortlarda aynı takvim döneminde görülen bir düşüş, mevsimsellik ya da bir olaya işaret eder.

Örneğin, kampanya dönemlerinde edinilen kohortların ilk ayda yüksek, sonrasında hızlı düşen bir eğri gösterdiğini görürseniz, kampanyanın çekirdek müşteriden çok fırsatçı alıcı getirdiğini düşünebilirsiniz. Bu bir hipotezdir; teyit için müşteri kayıtları ve görüşmelerle desteklenmelidir.

Bulguyu aksiyona ve teste çevirin

Analiz bir sonuç kâğıdı değil, karar aracıdır. Kayıpların yoğunlaştığı döneme yönelik iyileştirme geliştirilir: karşılama akışı, ilk sipariş sonrası e-posta serisi, kullanım rehberi ya da sadakat teklifi. Müdahale kohort bazında ölçülür: değişiklikten sonra kayıt olan kohort, öncekilerle karşılaştırılır.

Farklı kanallardan gelen kohortların değeri ayrılırsa, pazarlama bütçesi yalnız ilk dönüşüme göre değil, uzun vadeli değere göre dağıtılabilir. Kohort bulguları ayrıca müşteri yaşam boyu değeri hesabına ve churn tahminine girdi sağlar. Bulgular belirli aralıklarla yeniden çalıştırılmalı, tablo bir raporlama panosuna dönüştürülmelidir.

Sık yapılan hatalar

Kohort analizinde tekrar eden hatalar şunlardır:

• Küçük kohortlardan sonuç çıkarmak. Birkaç kişilik bir grupta tek bir hareket oranı çarpıtır.
• Eksik dönemi düşüş saymak. Henüz yaşanmamış dönem hücresini sıfır olarak okumak yanlıştır.
• Kohort tanımını sürekli değiştirmek. Karşılaştırma yapılamaz hale gelir.
• Aynı anda çok fazla boyutu kırmak. Her kohort küçüldükçe gürültü artar.
• Mevsimselliği ve kampanya etkisini göz ardı etmek.
• Sadece ortalama değere bakmak; ortalama içinde çok farklı davranan grupları gizler.
• Analizi eyleme dönüştürmemek.

Bu beceriyi Mindset programlarında nerede çalışırsınız?

Growth Marketing Stratejisi programının modül başlıkları arasında "Büyüme Ölçümü ve Raporlama Sistemi" ile "Retention ve Gelir Büyümesi" yer alır. Retention Stratejisi programında "Churn Analizi ve Erken Uyarı Sistemi" ve "Retention Metrikleri, Testler ve Yol Haritası" başlıkları elde tutma ölçümünü ve analizini işler.

İçerikler pazarlama, ürün, CRM ve büyüme ekipleri için uygundur. Kurumsal ekipler, kendi müşteri verileri üzerinde ortak bir elde tutma ölçüm diliyle çalışmak istediğinde bu başlıklardan yararlanabilir.