Cohort Analizi Nedir, Nasıl Yapılır?

Cohort Nedir?

 

Cohort, belirli bir zaman diliminde ortak özelliklere veya deneyimlere sahip kullanıcı gruplarını ifade eden bir terimdir. Bu gruplar, şirketlerin kullanıcı davranışlarını daha derinlemesine analiz etmesine olanak tanır. Örneğin, aynı hafta içinde kayıt olan kullanıcılar, aynı ürünü satın alan müşteriler veya belirli bir kampanyadan yararlanan kişiler bir cohort oluşturabilir. Kullanıcı segmentasyonu yapmanın en etkili yollarından biri olan cohort analizi, müşteri davranışlarındaki değişimleri zaman içinde takip etmeyi sağlar.

 

Cohortlar, kullanıcıları rastgele değil, anlamlı kriterlerle gruplandırır. Bu sayede işletmeler, farklı kullanıcı gruplarının davranışlarını karşılaştırabilir ve aralarındaki farkları tespit edebilir. Cohortlar genellikle zaman temelli olarak oluşturulsa da, davranış veya özellik bazlı cohortlar da mevcuttur. Zaman bazlı analiz yaklaşımı, belirli bir zaman diliminde sisteme giren kullanıcıların takibini kolaylaştırır.

 

Cohort Türleri

 

Cohort analizinde temel olarak üç farklı cohort türü bulunmaktadır. Bunlar, kullanıcıların nasıl gruplandırıldığına göre değişiklik gösterir.

 

• Zaman bazlı cohortlar, kullanıcıları kayıt oldukları veya ilk satın alma yaptıkları zamana göre gruplandırır. Örneğin, Ocak 2023'te kaydolan tüm kullanıcılar bir zaman cohortunu oluşturabilir. Bu tür, müşteri yaşam döngüsü analizinde en yaygın kullanılan cohort türüdür.
• Davranış bazlı cohortlar, kullanıcıları belirli bir eylemi gerçekleştirip gerçekleştirmediklerine göre gruplandırır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde sepete ürün ekleyen ancak satın almayan kullanıcılar bir davranış cohortu oluşturabilir. Bu tür cohortlar, kullanıcı davranış takibi için idealdir.
• Özellik bazlı cohortlar ise kullanıcıları demografik özellikler, kullandıkları cihaz türü veya ödeme planı gibi ortak özelliklere göre gruplandırır. Bu sayede farklı kullanıcı segmentlerinin davranışlarını karşılaştırmak mümkün olur.

 

Cohort Analizi İçin Neler Gerekir?

 

Etkili bir cohort analizi gerçekleştirmek için belirli temel gereksinimlere ihtiyaç vardır. Her şeyden önce, doğru ve kapsamlı veri toplama mekanizmaları kurulmalıdır. Kullanıcı davranışlarını ve etkileşimlerini kaydeden bir sistem olmadan cohort analizi yapmak imkansızdır. Veri odaklı karar alma süreçleri için kaliteli veri şarttır.

 

Cohort analizi için gereken temel unsurlar şunlardır:

 

• Kullanıcı tanımlama ve takip sistemleri (kullanıcı ID'leri, çerezler vb.)
• Zaman damgalı kullanıcı etkileşim verileri
• Satın alma, kayıt olma, uygulama kullanımı gibi önemli etkinlik kayıtları
• Demografik ve davranışsal kullanıcı özellikleri
• Veri analizi yapabilecek araçlar ve platformlar

 

Tüm bu unsurlar bir araya geldiğinde, anlamlı cohort analizleri gerçekleştirmek mümkün olur. Veriler toplanıp organize edildikten sonra, cohort tablolarını oluşturmak ve analiz etmek için çeşitli araçlar kullanılabilir.

 

Cohort Analizi Nasıl Yapılır?

 

 

Cohort analizi, sistematik bir yaklaşımla gerçekleştirilir ve belirli adımları takip eder. Bu analiz, müşteri davranışlarını zaman içinde izlemek için kullanılan güçlü bir yöntemdir. İşte etkili bir cohort analizi yapmanın adımları:

 

• Analiz amacını belirleyin. Müşteri kaybını mı yoksa retention analizi mi yapmak istediğinize karar verin.
• Uygun cohort türünü seçin. Zaman bazlı, davranış bazlı veya özellik bazlı cohortlardan hangisinin amacınıza uygun olduğunu belirleyin.
• Analiz edilecek zaman aralığını tanımlayın. Haftalık, aylık veya yıllık olarak cohortları izlemeye karar verin.
• Cohort tablosunu oluşturun. Satırlarda cohortları, sütunlarda zaman periyotlarını gösterin.
• Verileri analiz edin ve görselleştirin. Heatmap gibi görselleştirme teknikleri kullanarak cohort performansını değerlendirin.

 

Bu adımları takip ederek, kullanıcı davranışlarındaki eğilimleri ve kalıpları daha net görebilirsiniz. Cohort analizi, özellikle kullanıcı davranış takibi açısından pazarlama ve ürün geliştirme ekiplerine değerli içgörüler sağlar.

 

Cohort Analizi Neden Önemlidir?

 

Cohort analizi, işletmelere müşteri davranışlarını daha derinlemesine anlama fırsatı sunar. Geleneksel analizler genellikle toplu verilere odaklanırken, cohort analizi kullanıcıları ortak özelliklere göre gruplandırarak daha detaylı içgörüler sağlar. Bu yaklaşım, müşteri yaşam döngüsü boyunca davranış değişikliklerini izlemeyi mümkün kılar.

 

Cohort analizi sayesinde şirketler, müşteri kayıplarının (churn) ne zaman ve neden gerçekleştiğini tespit edebilir. Örneğin, belirli bir ayda kaydolan kullanıcıların çoğu ikinci ayda platformu terk ediyorsa, bu durum incelenmesi gereken bir sorunu işaret eder. Ayrıca, farklı pazarlama kampanyalarının uzun vadeli etkilerini karşılaştırmak için de cohort analizi kullanılabilir. Bu, veri odaklı karar alma süreçlerini güçlendirir ve pazarlama bütçesinin daha etkili kullanılmasını sağlar.

 

Cohort Analizi Nerelerde Kullanılır?

 

Cohort analizi, birçok sektörde ve iş sürecinde kullanılabilecek esnek bir analiz yöntemidir.

 

• E-ticaret platformları, tekrar satın alma oranlarını ve müşteri değerini ölçmek için cohort analizinden yararlanır.
• Mobil uygulamalar, kullanıcı bağlılığını ve uygulama içi satın alımları takip etmek için bu analizi kullanır.
• SaaS (Software as a Service) şirketleri ise abone kaybı oranlarını ve müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak için cohort analizine başvurur.
• Pazarlama ekipleri, farklı kampanyaların uzun vadeli performansını karşılaştırmak için cohort analizinden faydalanır.
• Ürün geliştirme ekipleri, yeni özelliklerin kullanıcı davranışları üzerindeki etkisini ölçmek için bu analizi kullanır.
• Sadakat analizi yapan müşteri ilişkileri ekipleri, hangi müşteri segmentlerinin daha sadık olduğunu belirlemek için cohort analizine başvurur.

 

Bu çok yönlülük, cohort analizini iş dünyasında vazgeçilmez bir araç haline getirir.

 

Cohort Analizi Faydaları

 

 

Cohort analizi, işletmelere çeşitli avantajlar sunar ve veri analizi stratejilerini güçlendirir. Bu avantajlar arasında şunlar yer alır:

 

• En önemli faydalarından biri, müşteri yaşam döngüsü içindeki kritik noktaları belirlemektir. İşletmeler, müşterilerin hangi aşamalarda platformu terk etme eğiliminde olduğunu tespit ederek, bu noktalara özel çözümler geliştirebilir.
• Cohort analizi aynı zamanda pazarlama yatırımlarının gerçek etkisini ölçmeyi sağlar. Farklı kanallardan gelen müşterilerin uzun vadeli değerlerini karşılaştırarak, en verimli pazarlama kanallarını belirlemek mümkün olur.
• Ürün geliştirme süreçlerinde de cohort analizi değerli içgörüler sunar. Yeni özelliklerin veya güncellemelerin kullanıcı davranışlarını nasıl etkilediğini anlayarak, ürün yol haritasını daha etkili şekilde planlamak mümkündür.

 

Cohort Analizi İçin Neler Gerekir?

 

Başarılı bir cohort analizi için belirli teknik altyapı ve veri toplama mekanizmaları gereklidir. İlk olarak, kullanıcıları benzersiz şekilde tanımlayan bir kimlik sistemi (kullanıcı ID'leri) olmalıdır. Bu, kullanıcıların zaman içindeki davranışlarını takip etmenin temelidir. Ayrıca, tüm kullanıcı etkileşimlerini tarih ve saat bilgisiyle kaydeden bir veri toplama sistemi gereklidir.

 

Cohort analizi için kullanılabilecek temel veri türleri şunlardır:

 

• Kayıt olma tarihleri ve kullanıcı profil bilgileri
• Oturum bilgileri (giriş tarihleri, süreleri, sıklığı)
• Satın alma verileri (tarih, miktar, ürün)
• Uygulama içi veya site içi davranış verileri
• Müşteri destek etkileşimleri ve geri bildirimler

 

Bu verileri topladıktan sonra, analiz yapmak için uygun araçlara ihtiyaç vardır. Google Analytics, Mixpanel, Amplitude gibi profesyonel analiz araçları veya Excel, Python gibi daha genel amaçlı araçlar kullanılabilir.

 

Cohort Analizi ile Elde Edilen Veriler Nasıl Yorumlanır?

 

Cohort analizinden elde edilen verilerin doğru yorumlanması, bu analizin değerini ortaya çıkarır. Cohort tablolarında genellikle satırlar cohort gruplarını (örneğin, Ocak'ta kaydolan kullanıcılar), sütunlar ise zaman periyotlarını (1. ay, 2. ay, vb.) gösterir. Tablodaki değerler, her cohortun belirli bir zaman dilimindeki performansını yansıtır.

 

Retention (elde tutma) oranlarının zaman içinde düşüş göstermesi normaldir, ancak düşüşün hızı ve paterni önemli içgörüler sağlar. Örneğin, tüm cohortlarda 2. ayda keskin bir düşüş varsa, bu noktada müşteri deneyimini iyileştirmeye odaklanmak gerekebilir. Cohortlar arasında performans farklılıkları da önemlidir. Bazı cohortlar diğerlerinden daha iyi performans gösteriyorsa, bu cohortlara özel olarak neler yapıldığını incelemek faydalı olabilir.

 

Cohort Analiz Araçları ve Platform Önerileri

 

 

Cohort analizi yapmak için çeşitli araçlar ve platformlar bulunmaktadır. Bu araçlar, veri toplama, analiz ve görselleştirme süreçlerini kolaylaştırır. Google Analytics, temel cohort analizi özellikleri sunan ücretsiz bir araçtır. Kullanıcı elde tutma oranlarını görselleştirmek için kullanılabilir. Mixpanel ve Amplitude, daha gelişmiş cohort analizi özellikleri sunan profesyonel analiz platformlarıdır. Bu araçlar, özelleştirilebilir cohortlar ve detaylı kullanıcı yolculuğu analizi sağlar.

 

Tableau ve Power BI gibi veri görselleştirme araçları, özel cohort analizleri için kullanılabilir. Bu araçlar, farklı veri kaynaklarından gelen verileri birleştirme ve özelleştirilmiş görselleştirmeler oluşturma esnekliği sunar. Daha teknik kullanıcılar için Python ve R gibi programlama dilleri, tamamen özelleştirilmiş cohort analizleri yapmak için idealdir. Pandas gibi kütüphaneler, cohort tablolarını oluşturmayı ve analiz etmeyi kolaylaştırır.

 

Cohort Analiz Örneği

 

Bir SaaS şirketinin aylık abonelik modeline dayalı bir örnek üzerinden cohort analizini inceleyebiliriz. Şirket, 2023 yılının ilk üç ayında kaydolan kullanıcıları aylık cohortlar halinde gruplandırmıştır. Her cohort için, takip eden 6 ay boyunca aboneliğe devam eden kullanıcıların yüzdesi ölçülmüştür.

 

• Ocak 2023 cohortunda, ilk ayda %100 olan retention oranı, 6. ayda %45'e düşmüştür.
• Şubat 2023 cohortunda, 6. ayda retention oranı %52'dir.
• Mart 2023 cohortunda ise 6. ayda retention oranı %60'a yükselmiştir.

 

Bu veriler ışığında, Mart ayında kaydolan kullanıcıların daha sadık olduğu görülmektedir. Şirket, Mart ayında ne gibi değişiklikler yaptığını inceleyerek (örneğin, yeni bir özellik eklenmiş olabilir veya onboarding süreci iyileştirilmiş olabilir), bu başarıyı diğer aylara da taşıyabilir. Ayrıca, tüm cohortlarda 2. aydan 3. aya geçişte keskin bir düşüş olduğu tespit edilirse, şirket bu noktada müşteri deneyimini iyileştirmeye odaklanabilir.

 

Bu örnek, cohort analizinin nasıl değerli içgörüler sunabileceğini ve şirketlerin stratejik kararlarını nasıl yönlendirebileceğini göstermektedir. Veri odaklı karar alma süreçlerinde cohort analizi, kullanıcı davranışlarını anlamak ve ürün geliştirme stratejilerini şekillendirmek için güçlü bir araçtır.