Cohort Analysis là gì? Phân tích nhóm và hành vi khách hàng
Cohort Analysis là một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, chia nhỏ người dùng thành các nhóm (cohort) dựa trên đặc điểm chung và theo dõi hành vi của họ theo thời gian. Phương pháp này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức độ tương tác, giữ chân khách hàng và hiệu quả của các chiến dịch marketing. Bài viết này sẽ đi sâu vào khái niệm, cách thức hoạt động và ứng dụng của Cohort Analysis trong việc tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
1. Cohort Analysis là gì?
Cohort Analysis là một phương pháp phân tích hành vi người dùng bằng cách chia họ thành các nhóm nhỏ (gọi là cohort) dựa trên những đặc điểm chung, thường là trong một khoảng thời gian nhất định. Thay vì xem xét toàn bộ người dùng như một khối đồng nhất, Cohort Analysis cho phép bạn so sánh và đối chiếu hành vi của các nhóm khác nhau, từ đó khám phá ra các xu hướng, mô hình và sự khác biệt.
Cohort Analysis là một phương pháp phân tích hành vi người dùng bằng cách chia họ thành các nhóm nhỏ
Đặc điểm chính của Cohorts:
Tính đồng nhất: Các thành viên trong cùng một cohort chia sẻ một hoặc nhiều đặc điểm chung, ví dụ:
Ngày/tuần/tháng bắt đầu sử dụng sản phẩm (acquisition cohort)
Hành vi cụ thể đã thực hiện trên sản phẩm (behavioral cohort)
Tính thời gian: Cohort Analysis theo dõi hành vi của các cohort theo thời gian, giúp bạn hiểu được sự thay đổi trong cách họ tương tác với sản phẩm.
Tính so sánh: Bằng cách so sánh các cohort khác nhau, bạn có thể xác định được nhóm nào hoạt động tốt hơn, nhóm nào cần cải thiện và nguyên nhân của sự khác biệt đó.
Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn có một ứng dụng di động và muốn phân tích tỷ lệ giữ chân người dùng (user retention).
Xác định Cohort:
Chúng ta sẽ tạo các “Acquisition Cohorts” dựa trên tháng người dùng cài đặt ứng dụng lần đầu tiên.
Cohort 1: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 1/2024 (ví dụ: 1000 người dùng).
Cohort 2: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 2/2024 (ví dụ: 1200 người dùng).
Cohort 3: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 3/2024 (ví dụ: 1100 người dùng).
Theo dõi hành vi:
Chúng ta sẽ theo dõi xem bao nhiêu phần trăm người dùng từ mỗi cohort vẫn còn hoạt động (mở ứng dụng ít nhất một lần) trong các tháng tiếp theo sau khi cài đặt.
Tháng 0: Tháng cài đặt (luôn là 100% vì họ vừa cài đặt).
Tháng 1: 1 tháng sau khi cài đặt.
Tháng 2: 2 tháng sau khi cài đặt.
Tạo bảng Cohort (Cohort Table – thường có dạng hình tam giác):
Cohort (Tháng Cài Đặt)
Số lượng người dùng
Tháng 0 (Hoạt động)
Tháng 1 (Hoạt động)
Tháng 2 (Hoạt động)
Tháng 3 (Hoạt động)
Tháng 1/2024
1000
100%
40% (400 người)
25% (250 người)
15% (150 người)
Tháng 2/2024
1200
100%
35% (420 người)
20% (240 người)
Tháng 3/2024
1100
100%
45% (495 người)
Tháng 4/2024
1300
100%
55% (715 người)
Phân tích và rút ra kết luận:
Xu hướng chung: Tỷ lệ giữ chân giảm dần theo thời gian cho tất cả các cohort (điều này là bình thường).
So sánh giữa các Cohort:
Cohort Tháng 1/2024: Bắt đầu với tỷ lệ giữ chân khá (40% sau 1 tháng), nhưng giảm tương đối nhanh.
Cohort Tháng 2/2024: Có vẻ như tỷ lệ giữ chân ban đầu (sau 1 tháng) thấp hơn so với Tháng 1 (chỉ 35%). Điều này cần được điều tra. Có thể do chất lượng người dùng thu hút trong tháng 2 kém hơn, hoặc có vấn đề gì đó với trải nghiệm ban đầu của họ.
Cohort Tháng 3/2024: Tỷ lệ giữ chân sau 1 tháng (45%) tốt hơn so với hai tháng trước. Có thể do một chiến dịch marketing hiệu quả hơn hoặc một cải tiến nhỏ nào đó trong ứng dụng đã được triển khai.
Cohort Tháng 4/2024: Tỷ lệ giữ chân sau 1 tháng tăng vọt lên 55%. Điều này rất có thể là do bản cập nhật lớn về tính năng đã thu hút và giữ chân người dùng mới tốt hơn đáng kể.
Hành động đề xuất:
Điều tra Cohort Tháng 2: Tìm hiểu tại sao tỷ lệ giữ chân ban đầu thấp. Phân tích nguồn traffic, các hành động đầu tiên trong ứng dụng của cohort này.
Học hỏi từ Cohort Tháng 3 và Tháng 4: Xem xét những gì đã làm tốt trong tháng 3 (nếu có thay đổi) và đặc biệt là tác động tích cực của bản cập nhật tháng 4. Tiếp tục phát triển các tính năng tương tự hoặc cải thiện quy trình onboarding dựa trên những gì đã thành công.
Theo dõi dài hạn: Tiếp tục theo dõi các cohort này để xem liệu sự cải thiện có duy trì theo thời gian hay không.
2. Tại sao Cohort Analysis quan trọng?
2.1. Cung cấp thông tin chuyên sâu hơn
Thay vì chỉ nhìn vào các số liệu tổng quan như doanh thu trung bình hay số lượng người dùng, Cohort Analysis đi sâu vào hành vi của từng nhóm người dùng cụ thể. Điều này mang lại những lợi ích sau:
Hiểu rõ mức độ tương tác và giữ chân: Cohort Analysis cho thấy mức độ gắn kết của người dùng với sản phẩm thay đổi như thế nào theo thời gian, giúp bạn xác định được điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội cải thiện.
Lý giải nguyên nhân: Khi có sự thay đổi trong hành vi người dùng (ví dụ: tỷ lệ rời bỏ tăng đột biến), Cohort Analysis giúp bạn tìm ra nguyên nhân gốc rễ bằng cách so sánh các cohort khác nhau.
Xác định động lực: Cohort Analysis giúp bạn nhận biết những yếu tố nào thúc đẩy người dùng trở thành khách hàng tiềm năng, từ đó tối ưu hóa các chiến dịch marketing và sản phẩm.
Cohort Analysis giúp cung cấp thông tin chuyên sâu
2.2. Tăng cường khả năng ra quyết định
Với những thông tin chi tiết và chuyên sâu, Cohort Analysis giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính:
Tối ưu hóa chiến lược: Hiểu rõ hành vi người dùng giúp bạn điều chỉnh chiến lược kinh doanh, sản phẩm và marketing để phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Cải thiện trải nghiệm: Bằng cách xác định những khó khăn hoặc trở ngại trong hành vi người dùng, bạn có thể cải thiện trải nghiệm sản phẩm, tăng sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
Đánh giá hiệu quả: Cohort Analysis cho phép bạn đánh giá chính xác hiệu quả của các chiến dịch marketing, từ đó phân bổ ngân sách hợp lý và tối ưu hóa ROI.
Đo lường tương tác: Theo dõi sự thay đổi trong hành vi của khách hàng theo thời gian.
2.3. Phân biệt tăng trưởng với mức độ tương tác
Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp dễ nhầm lẫn giữa tăng trưởng và mức độ tương tác. Cohort Analysis giúp tách biệt hai yếu tố này. Bằng cách loại bỏ ảnh hưởng của người dùng mới, Cohort Analysis cho phép bạn đánh giá chính xác mức độ tương tác của khách hàng hiện tại, từ đó có những điều chỉnh phù hợp.
2.4. Cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng
Đây có lẽ là lợi ích quan trọng nhất của Cohort Analysis:
Xác định thời điểm: Cohort Analysis giúp bạn nhận biết thời điểm người dùng có xu hướng rời bỏ sản phẩm, từ đó có những biện pháp can thiệp kịp thời.
Hiểu rõ tác động: Bạn có thể đánh giá tác động của các nỗ lực marketing cụ thể đến tỷ lệ giữ chân khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược.
Tìm ra yếu tố: Cohort Analysis giúp bạn xác định những yếu tố chính ảnh hưởng đến sự tương tác của người dùng, từ đó đưa ra giải pháp cải thiện.
Cohort Analysis giúp cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng
3. Các loại Cohort Analysis
Có hai loại Cohort Analysis chính, được phân loại dựa trên tiêu chí hình thành nhóm (cohort):
3.1. Acquisition Cohorts (Nhóm theo thời điểm thu nạp)
Acquisition Cohorts phân chia người dùng dựa trên thời điểm họ bắt đầu tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Thông thường, đó là ngày, tuần hoặc tháng mà họ đăng ký tài khoản, tải ứng dụng, mua hàng lần đầu hoặc thực hiện một hành động chuyển đổi quan trọng khác.
Ví dụ:
Cohort tháng 1/2024: Bao gồm tất cả người dùng đăng ký tài khoản trong tháng 1 năm 2024.
Cohort tuần 1 tháng 1/2024: Bao gồm tất cả người dùng mua hàng lần đầu trong tuần đầu tiên của tháng 1 năm 2024.
Đặc điểm:
Giúp bạn theo dõi hiệu quả của các chiến dịch marketing theo thời gian.
Cho phép bạn so sánh hành vi của những người dùng mới trong các giai đoạn khác nhau.
Hữu ích trong việc xác định xu hướng theo mùa hoặc các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến hành vi người dùng.
Acquisition Cohorts giúp bạn theo dõi tỷ lệ giữ chân người dùng theo thời gian
3.2. Behavioral Cohorts (Nhóm theo hành vi)
Behavioral Cohorts phân chia người dùng dựa trên các hành động cụ thể mà họ đã thực hiện trong quá trình sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ. Điều này cho phép bạn tập trung vào những người dùng có chung một hành vi, bất kể thời điểm họ bắt đầu tương tác.
Ví dụ:
Cohort “Người dùng đã xem video hướng dẫn”: Bao gồm tất cả người dùng đã xem video hướng dẫn sản phẩm, không quan trọng họ đăng ký tài khoản khi nào.
Cohort “Người dùng đã thêm sản phẩm vào giỏ hàng nhưng chưa thanh toán”: Bao gồm tất cả người dùng đã thực hiện hành động này.
Đặc điểm:
Giúp bạn hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa hành vi và kết quả.
Cho phép bạn xác định những hành động nào có khả năng dẫn đến chuyển đổi hoặc giữ chân khách hàng cao hơn.
Hữu ích trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và cá nhân hóa các chiến dịch marketing.
Behavioral Cohorts phân chia người dùng dựa trên các hành động cụ thể mà họ đã thực hiện trong quá trình sử dụng
Việc lựa chọn loại Cohort Analysis nào phụ thuộc vào mục tiêu và câu hỏi cụ thể mà bạn muốn trả lời. Đôi khi, bạn có thể kết hợp cả hai loại để có cái nhìn toàn diện hơn về hành vi người dùng.
4. Cách đọc biểu đồ Cohort Analysis
Biểu đồ Cohort Analysis thường có dạng bảng với các hàng và cột thể hiện các thông tin khác nhau. Để hiểu rõ cách đọc và phân tích biểu đồ này, chúng ta sẽ đi sâu vào cấu trúc và các mô hình (patterns) thường gặp.
4.1. Hiểu cấu trúc biểu đồ
Hàng: Mỗi hàng đại diện cho một cohort, thường là nhóm người dùng được thu nạp trong cùng một khoảng thời gian (acquisition cohort) hoặc có cùng một hành vi (behavioral cohort).
Cột: Mỗi cột đại diện cho một khoảng thời gian sau khi cohort được hình thành (ví dụ: ngày, tuần, tháng).
Ô: Giá trị trong mỗi ô thể hiện một số liệu cụ thể (ví dụ: tỷ lệ giữ chân, doanh thu trung bình, số lượng chuyển đổi) của cohort đó trong khoảng thời gian tương ứng.
Màu sắc: Thường được sử dụng để làm nổi bật các giá trị cao hoặc thấp, giúp bạn dễ dàng nhận ra các xu hướng và mô hình.
Cấu trúc biểu đồ bao gồm: Hàng, cột, ô và màu sắc
4.2. Đọc các patterns (mô hình)
Đọc theo chiều ngang:
Mục đích: Để xem hành vi mua lại của một nhóm khách hàng thay đổi như thế nào theo thời gian.
Cách đọc: Theo dõi một hàng cụ thể từ trái sang phải để xem số lượng khách hàng quay lại mua hàng ở mỗi tháng.Ví dụ: Hàng “Tháng 1/2020” bắt đầu với 256 khách hàng, sau đó giảm dần xuống 106, 79, 60,… Điều này cho thấy số lượng khách hàng quay lại mua hàng giảm dần theo thời gian.
Màu sắc: Màu sắc đậm nhạt có thể biểu thị tỷ lệ khách hàng quay lại. Màu càng đậm có thể biểu thị tỷ lệ khách hàng quay lại càng cao, và ngược lại.
hàng “Tháng 1/2020” bắt đầu với 256 khách hàng, sau đó giảm dần xuống 106 đến 79, 60,..
Đọc theo chiều dọc:
Mục đích: Để so sánh hiệu quả giữ chân khách hàng của các Cohort khác nhau tại cùng một thời điểm.
Cách đọc: Theo dõi một cột (tháng) cụ thể từ trên xuống dưới để so sánh số lượng khách hàng quay lại mua hàng của các Cohort khác nhau sau cùng một khoảng thời gian. Ví dụ: Cột “Tháng 3” cho thấy số lượng khách hàng quay lại mua hàng của các Cohort “Tháng 1/2020”, “Tháng 2/2020”, “Tháng 3/2020”.
Màu sắc: Màu sắc đậm nhạt có thể giúp so sánh nhanh chóng hiệu quả giữ chân khách hàng giữa các Cohort.
Cột tháng 3 cho thấy số khách hàng mua lại của các cohort khác nhau sau 3 tháng
Đọc theo đường chéo (tìm xu hướng chung):
Mục đích: Để phát hiện các xu hướng hoặc sự kiện có ảnh hưởng đến nhiều cột.
Cách đọc: Theo dõi các giá trị trên đường chéo để xem có sự thay đổi đáng chú ý nào không. Ví dụ: Nếu hàng “Tháng 7/2020” và các hàng trước đó theo đường chéo cho thấy sự tăng nhẹ, điều này có thể gợi ý về một sự kiện tích cực (ví dụ: khuyến mãi) vào tháng 7/2020.
Màu sắc: Sự thay đổi màu sắc trên đường chéo có thể giúp nhận diện các xu hướng hoặc sự kiện ảnh hưởng đến nhiều Cohort. Ví dụ, một đường chéo có màu sắc đậm hơn có thể cho thấy một chiến dịch marketing thành công.
Tháng 7/2020 và các hàng trước đó theo đường chéo cho thấy sự tăng nhẹ, gợi ý về một sự kiện tích cực
5. Ứng dụng của Cohort Analysis
Cohort Analysis là một công cụ mạnh mẽ với nhiều ứng dụng thực tế trong kinh doanh, đặc biệt là trong lĩnh vực marketing và phát triển sản phẩm. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng:
5.1. Xác định được thời điểm mà user rời bỏ ứng dụng
Cohort Analysis giúp bạn xác định chính xác thời điểm mà người dùng có xu hướng ngừng sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Bằng cách theo dõi tỷ lệ giữ chân của các cohort theo thời gian, bạn có thể nhận ra những giai đoạn mà tỷ lệ này giảm mạnh. Thông tin này rất quan trọng để bạn có thể can thiệp kịp thời, ví dụ như cải thiện trải nghiệm người dùng, cung cấp hỗ trợ hoặc triển khai các chương trình khuyến mãi.
5.2. Tối ưu tốt các điểm chạm
Cohort Analysis cho phép bạn đánh giá hiệu quả của các điểm chạm khác nhau trong hành trình khách hàng. Ví dụ, bạn có thể so sánh tỷ lệ giữ chân của những người dùng đến từ các kênh marketing khác nhau (quảng cáo trên mạng xã hội, email marketing, tìm kiếm tự nhiên,…). Từ đó, bạn có thể xác định được những kênh nào mang lại khách hàng có giá trị cao nhất và tập trung nguồn lực vào đó.
5.3. Theo dõi User Journey
Mỗi nhóm khách hàng có thể có những hành trình khác nhau. Cohort Analysis giúp bạn theo dõi các nhóm này trong suốt hành trình khách hàng, từ lúc bắt đầu sử dụng sản phẩm cho đến khi trở thành khách hàng trung thành (hoặc rời bỏ). Điều này giúp bạn hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của từng nhóm, từ đó đưa ra các chiến lược phù hợp.
Cohort Analysis giúp bạn theo dõi User Journey
5.4. Xác thực được các giả định về hành vi của User
Khi bạn có một giả định về hành vi người dùng, Cohort Analysis có thể giúp bạn kiểm tra xem giả định đó có đúng hay không. Ví dụ, bạn có thể giả định rằng những người dùng xem video hướng dẫn sản phẩm sẽ có tỷ lệ giữ chân cao hơn. Bằng cách tạo một cohort gồm những người dùng đã xem video và so sánh với một cohort gồm những người dùng chưa xem, bạn có thể xác thực giả định này.
5.5. Hiểu về nhu cầu, hành vi của User
Cohort Analysis cung cấp những thông tin chi tiết về nhu cầu và hành vi của các nhóm người dùng khác nhau. Bạn có thể khám phá ra những mô hình và xu hướng mà trước đây bạn chưa từng biết đến. Những thông tin này có thể giúp bạn cải thiện sản phẩm, dịch vụ, chiến lược marketing và trải nghiệm khách hàng tổng thể.
Cohort Analysis cung cấp những thông tin chi tiết về nhu cầu và hành vi của các nhóm người dùng khác nhau
6. Cách thực hiện Cohort Analysis
6.1. Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất trong Cohort Analysis. Bạn cần đảm bảo có đủ dữ liệu về người dùng và hành vi của họ. Dữ liệu này thường bao gồm:
Thông tin người dùng: ID người dùng (ẩn danh), ngày đăng ký, các thuộc tính khác (ví dụ: giới tính, độ tuổi, vị trí địa lý).
Dữ liệu sự kiện: Các hành động mà người dùng thực hiện trên sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn (ví dụ: xem trang, thêm sản phẩm vào giỏ hàng, mua hàng, đăng nhập). Mỗi sự kiện cần có dấu thời gian (timestamp) để xác định thời điểm xảy ra.
Dữ liệu giao dịch (nếu có): Thông tin về các giao dịch mua hàng (ví dụ: giá trị đơn hàng, sản phẩm đã mua).
Nguồn dữ liệu có thể đến từ các công cụ phân tích web (ví dụ: Google Analytics), hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc các nền tảng bên thứ ba.
Bước chuẩn bị dữ liệu cực kỳ quan trọng
6.2. Xác định Cohorts và khoảng thời gian
Chọn loại cohort: Bạn sẽ sử dụng acquisition cohorts (dựa trên thời điểm thu nạp) hay behavioral cohorts (dựa trên hành vi). Bạn có thể xác định cohort như sau:
Acquisition cohorts: Chọn một khoảng thời gian (ngày, tuần, tháng) để xác định cohort. Ví dụ: “Tất cả người dùng đăng ký trong tháng 1/2024”.
Behavioral cohorts: Chọn một hành vi cụ thể. Ví dụ: “Tất cả người dùng đã xem video hướng dẫn”.
Chọn khoảng thời gian: Bạn sẽ theo dõi các cohort trong bao lâu? (ví dụ: 6 tháng, 12 tháng).
Sau đó, bạn cần xác định Cohorts dựa vào số liệu của mình
6.3. Bước 3: Triển khai
Đối với mỗi cohort và mỗi khoảng thời gian, bạn cần tính toán các số liệu mong muốn. Các số liệu phổ biến bao gồm:
Tỷ lệ giữ chân (Retention rate): Phần trăm người dùng còn hoạt động sau một khoảng thời gian nhất định.
Giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value – CLTV): Doanh thu trung bình mà một khách hàng tạo ra trong suốt thời gian họ sử dụng sản phẩm.
Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate): Phần trăm người dùng thực hiện một hành động mong muốn (ví dụ: mua hàng).
Doanh thu trung bình trên mỗi người dùng (Average Revenue Per User – ARPU).
Bạn cần tính các thông số quan trong chẳng hạn tỷ lệ giữ chân (Retention rate)
Triển khai:
Thủ công: Sử dụng bảng tính (ví dụ: Excel, Google Sheets) để tính toán và tạo biểu đồ.
Tự động: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu chuyên dụng (ví dụ: Google Analytics, Mixpanel, Amplitude) hoặc ngôn ngữ truy vấn dữ liệu (ví dụ: SQL). Các công cụ này thường có sẵn các tính năng để tạo và phân tích Cohort Analysis.
6.4. Bước 4: Trực quan hóa dữ liệu
Biểu đồ Cohort Analysis thường được trình bày dưới dạng bảng với các cohort ở hàng ngang và khoảng thời gian ở cột dọc. Màu sắc thường được sử dụng để làm nổi bật các giá trị cao hoặc thấp.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các loại biểu đồ khác (ví dụ: biểu đồ đường, biểu đồ cột) để thể hiện các xu hướng và mô hình trong dữ liệu.
Cuối cùng, bạn hãy biểu diễn các số liệu đó bằng biểu đồ Cohort Analysis
7. Các công cụ thực hiện Cohort Analysis
7.1. Google Analytics
Có nhiều công cụ khác nhau để thực hiện Cohort Analysis, từ các công cụ miễn phí và đơn giản đến các nền tảng phân tích dữ liệu chuyên sâu. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến:
Hãy tưởng tượng bạn có một ứng dụng di động và muốn phân tích tỷ lệ giữ chân người dùng (user retention).
Xác định Cohort:
Chúng ta sẽ tạo các “Acquisition Cohorts” dựa trên tháng người dùng cài đặt ứng dụng lần đầu tiên.
Cohort 1: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 1/2024 (ví dụ: 1000 người dùng).
Cohort 2: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 2/2024 (ví dụ: 1200 người dùng).
Cohort 3: Những người dùng cài đặt ứng dụng trong Tháng 3/2024 (ví dụ: 1100 người dùng).
Theo dõi hành vi:
Chúng ta sẽ theo dõi xem bao nhiêu phần trăm người dùng từ mỗi cohort vẫn còn hoạt động (mở ứng dụng ít nhất một lần) trong các tháng tiếp theo sau khi cài đặt.
Tháng 0: Tháng cài đặt (luôn là 100% vì họ vừa cài đặt).
Tháng 1: 1 tháng sau khi cài đặt.
Tháng 2: 2 tháng sau khi cài đặt.
Tạo bảng Cohort (Cohort Table – thường có dạng hình tam giác):
Cohort (Tháng Cài Đặt)
Số lượng người dùng
Tháng 0 (Hoạt động)
Tháng 1 (Hoạt động)
Tháng 2 (Hoạt động)
Tháng 3 (Hoạt động)
Tháng 1/2024
1000
100%
40% (400 người)
25% (250 người)
15% (150 người)
Tháng 2/2024
1200
100%
35% (420 người)
20% (240 người)
Tháng 3/2024
1100
100%
45% (495 người)
Giả sử Tháng 4/2024 chúng ta có một cập nhật lớn về tính năng
Tháng 4/2024
1300
100%
55% (715 người)
Phân tích và rút ra kết luận:
Xu hướng chung: Tỷ lệ giữ chân giảm dần theo thời gian cho tất cả các cohort (điều này là bình thường).
So sánh giữa các Cohort:
Cohort Tháng 1/2024: Bắt đầu với tỷ lệ giữ chân khá (40% sau 1 tháng), nhưng giảm tương đối nhanh.
Cohort Tháng 2/2024: Có vẻ như tỷ lệ giữ chân ban đầu (sau 1 tháng) thấp hơn so với Tháng 1 (chỉ 35%). Điều này cần được điều tra. Có thể do chất lượng người dùng thu hút trong tháng 2 kém hơn, hoặc có vấn đề gì đó với trải nghiệm ban đầu của họ.
Cohort Tháng 3/2024: Tỷ lệ giữ chân sau 1 tháng (45%) tốt hơn so với hai tháng trước. Có thể do một chiến dịch marketing hiệu quả hơn hoặc một cải tiến nhỏ nào đó trong ứng dụng đã được triển khai.
Cohort Tháng 4/2024: Tỷ lệ giữ chân sau 1 tháng tăng vọt lên 55%. Điều này rất có thể là do bản cập nhật lớn về tính năng đã thu hút và giữ chân người dùng mới tốt hơn đáng kể.
Hành động đề xuất:
Điều tra Cohort Tháng 2: Tìm hiểu tại sao tỷ lệ giữ chân ban đầu thấp. Phân tích nguồn traffic, các hành động đầu tiên trong ứng dụng của cohort này.
Học hỏi từ Cohort Tháng 3 và Tháng 4: Xem xét những gì đã làm tốt trong tháng 3 (nếu có thay đổi) và đặc biệt là tác động tích cực của bản cập nhật tháng 4. Tiếp tục phát triển các tính năng tương tự hoặc cải thiện quy trình onboarding dựa trên những gì đã thành công.
Theo dõi dài hạn: Tiếp tục theo dõi các cohort này để xem liệu sự cải thiện có duy trì theo thời gian hay không.
Mục 4.2. Đọc các patterns (mô hình)
=> Các mục tui thấy đang hướng dẫn còn hơi khó hiểu, phân tích kỹ lại và chi tiết hơn nha, đề cập đến màu sắc đậm nhạt nữa.
Dùng AI đưa hình và nội dung của mình cho AI tối ưu lại cũng được nha. Ví dụ tui có thử thì nó trả kết quả thế này nè:
Đọc theo chiều ngang (Từ trái sang phải – Câu chuyện của một nhóm):
Mục đích: Xem một nhóm người dùng cụ thể thay đổi hành vi như thế nào theo thời gian.
Cách làm: Chọn một hàng (một cohort). Đọc các con số từ trái sang phải.
Câu hỏi để trả lời:
“Nhóm người dùng này (ví dụ: nhóm tháng 1/2020) có giữ chân tốt không theo thời gian?”
“Họ bắt đầu rời đi nhiều nhất vào thời điểm nào (sau 1 tháng, 2 tháng, hay 3 tháng)?”
“Sau một thời gian dài (ví dụ 6 tháng, 12 tháng), còn lại bao nhiêu phần trăm?”
Ví dụ trong hình: Nhóm “Jan-20” bắt đầu với 256 người. Sau 1 tháng còn 106 người (khoảng 41%), sau 2 tháng còn 79 người (khoảng 31%),…
Đọc theo chiều dọc (Từ trên xuống dưới – So sánh các nhóm tại cùng một “tuổi”):
Mục đích: So sánh hiệu suất giữ chân của các nhóm người dùng khác nhau khi họ ở cùng một giai đoạn trong “vòng đời” của mình.
Cách làm: Chọn một cột (ví dụ cột “Tháng 3” – tức là 3 tháng sau khi họ bắt đầu). Đọc các con số từ trên xuống dưới.
Câu hỏi để trả lời:
“Sau 3 tháng, nhóm người dùng nào (tháng 1, tháng 2, hay tháng 3,…) giữ chân tốt nhất?”
“Có sự cải thiện hoặc suy giảm nào về khả năng giữ chân người dùng mới qua các tháng không?” (Ví dụ: Nhóm người dùng đến vào tháng 3 có được giữ chân tốt hơn nhóm đến vào tháng 2 sau cùng một khoảng thời gian không?)
Ví dụ trong hình: Tại cột “3” (3 tháng sau khi gia nhập):
Nhóm Jan-20: 60 người còn lại.
Nhóm Feb-20: 26 người còn lại.
Nhóm Mar-20: 30 người còn lại.
=> Nhóm Jan-20 giữ chân tốt nhất sau 3 tháng, nhóm Feb-20 kém nhất.
Đọc theo đường chéo (Hiếm gặp hơn, nhưng có thể hữu ích – Tác động của thời gian thực):
Mục đích: Xem liệu có sự kiện hoặc thay đổi nào trong một tháng lịch cụ thể (ví dụ: tháng 7/2020) ảnh hưởng đến tất cả các nhóm người dùng đang hoạt động hay không.
Google Analytics là một công cụ phân tích web mạnh mẽ và miễn phí, cung cấp tính năng Cohort Analysis. Một số tính năng của Google Analytics bao gồm:
Cohort exploration: Giao diện trực quan để tạo và tùy chỉnh báo cáo Cohort Analysis.
Cohort inclusion: Xác định điều kiện để người dùng được đưa vào một cohort (ví dụ: dựa trên sự kiện, số lượt chuyển đổi, hoặc số người dùng).
Return criteria: Xác định điều kiện để người dùng được tính là “còn hoạt động” trong một cohort (ví dụ: dựa trên sự kiện, số lượt chuyển đổi, hoặc số người dùng).
Cohort granularity: Chọn độ chi tiết của cohort theo thời gian (ngày, tuần, tháng).
Calculation type: Lựa chọn giữa các phương pháp tính toán khác nhau (Standard, Rolling, Cumulative).
Breakdown: Phân tích chi tiết cohort theo các thứ nguyên khác (ví dụ: quốc gia, thiết bị).
Date range: Đặt phạm vi thời gian cho báo cáo.
Cách sử dụng: Trong Google Analytics 4, bạn có thể truy cập tính năng này bằng cách vào phần Explore và chọn mẫu Cohort exploration. Bạn có thể tùy chỉnh loại cohort (dựa trên sự kiện, số lượt chuyển đổi hoặc số người dùng), kích thước cohort (theo ngày, tuần, tháng), phạm vi ngày và số liệu.
Trong Google Analytics 4, bạn có thể truy cập tính năng này bằng cách vào phần Explore và chọn mẫu Cohort exploration
7.2. Google Sheets
Google Sheets (hoặc Microsoft Excel) là một công cụ bảng tính phổ biến, có thể được sử dụng để thực hiện Cohort Analysis thủ công. Một số tính năng nổi bật của Google Sheets, bao gồm:
Pivot Table (Bảng tổng hợp): Tạo bảng tổng hợp để nhanh chóng nhóm dữ liệu theo cohort và khoảng thời gian.
Conditional Formatting (Định dạng có điều kiện): Sử dụng màu sắc để làm nổi bật các giá trị, giúp dễ dàng nhận ra các xu hướng.
Data Validation: Tạo danh sách thả xuống cho bộ lọc
Cách sử dụng: Bạn cần nhập dữ liệu, tạo bảng tổng hợp (pivot table), sử dụng công thức (ví dụ: SUMIF, UNIQUE, TRANSPOSE) và định dạng có điều kiện để tạo báo cáo Cohort Analysis.
Bạn cần nhập dữ liệu và tạo bảng tổng hợp (pivot table)
7.3. SQL
SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ truy vấn dữ liệu, thường được sử dụng để truy vấn và phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Với SQL thì bạn có thể sử dụng mệnh đề WITH để định nghĩa các bảng tạm thời, giúp tổ chức và đơn giản hóa các truy vấn phức tạp.
DATE_TRUNC(): Cắt bớt phần chi tiết của giá trị thời gian (ví dụ: chỉ giữ lại phần tháng).
AGE() (trong PostgreSQL): Tính khoảng thời gian giữa hai giá trị ngày tháng.
JOIN: Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau (ví dụ: bảng người dùng và bảng sự kiện).
GROUP BY: Nhóm dữ liệu theo cohort và khoảng thời gian.
COUNT(DISTINCT,…): Đếm số lượng duy nhất (ví dụ: số người dùng duy nhất trong một cohort).
SUM(): Tính tổng các giá trị (ví dụ: tổng doanh thu).
Cách sử dụng: Bạn có thể sử dụng các câu lệnh SQL để tạo các bảng tạm thời (common table expressions – CTEs) để tổ chức dữ liệu, tính toán các số liệu và tạo báo cáo Cohort Analysis.
Bạn có thể sử dụng các câu lệnh SQL để tạo các bảng tạm thời
Cohort Analysis là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp bạn hiểu sâu sắc về hành vi người dùng bằng cách chia họ thành các nhóm (cohort) và theo dõi theo thời gian. Phương pháp này cung cấp thông tin giá trị để bạn tối ưu hóa chiến lược giữ chân khách hàng, cải thiện sản phẩm và đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Mong bài viết sẽ giúp ích cho bạn, hẹn gặp lại bạn trong những chủ đề tiếp theo.
