Nel Mobile Marketing è molto importante fare analisi accurate su come gli utenti si comportano dopo il download dell’app. Infatti, in molti casi non compiono l’azione desiderata subito dopo il download, ma dopo alcuni giorni.
Per questo è fondamentale non limitarsi ad analizzare le conversioni (azioni) in modo aggregato, ovvero nel momento in cui avvengono, ma cercare di attribuirle al momento in cui il download è stato fatto, tramite un’appropriata analisi cohort.
Cos’è una Analisi Cohort?
In campo di Mobile Marketing, un Cohort rappresenta un gruppo di utenti che condivide una particolare caratteristica: da una specifica area geografica, o un particolare periodo in cui gli utenti hanno installato l’app. Fino a quando vi è una specifica caratteristica in comune, gli utenti possono essere raggruppati attorno ad essa.
Perché l’Analisi Cohort è Importante?
Le analisi dei dati cohort sono alla base del Mobile Marketing poiché permettono di fare analisi basate sui KPI che contano per il business.
I cohort forniscono ai marketers un modo per tracciare un segmento di utenti che hanno installato l’app nello stesso periodo di tempo (giorno, settimana, mese, anno). Il tasso di engagement può infatti variare non solo tra utenti diversi, ma anche tra diverse fasi della durata di vita di un utente. Questo significa che un tipo di ottimizzazione può funzionare su alcuni gruppi, ma non in altri, e con l’analisi del cohort possiamo capire quali sono questi gruppi.
Esempi di Analisi Cohort
Con l’analisi del cohort possiamo analizzare lo sviluppo il costo di acquisizione di un utente che compie l’azione a cui siamo interessati dopo il download.
Facciamo l’esempio di un’app gaming che prevede l’acquisto di pacchetti speciali.
COSTO ACQUISIZIONE UTENTI MESE GENNAIO: 100€
NUMERO DOWNLOAD: 50
CPI MESE GENNAIO: 2€
NUMERO PACCHETTI ACQUISTATI MESE GENNAIO: 2
COSTO PER PACCHETTI ACQUISTATI COHORT GENNAIO: 50€
Se ci limitassimo a un’analisi aggregata dei dati, il costo definitivo per pacchetto acquistato sarebbe 50€. Se invece analizziamo i risultati per lo specifico Cohort degli utenti che hanno scaricato l’app a Gennaio, possiamo vedere come il prezzo dei pacchetti acquistati scende nei mesi successivi:
ACQUISTO PACCHETTI MESE MARZO: 6
COSTO PER PACCHETTI ACQUISTATI COHORT GENNAIO: 100€ / (2+6) = 12,5€
ACQUISTO PACCHETTI MESE APRILE: 5
COSTO PER PACCHETTI ACQUISTATI COHORT GENNAIO: 100€ / (2+6+5) = 7,7€
ACQUISTO PACCHETTI MESE MAGGIO: 3
COSTO PER PACCHETTI ACQUISTATI COHORT GENNAIO: 100€ / (2+6+5+3) = 6,25€
Sebbene questo tipo di analisi richiede più tempo di una di tipo aggregato, solo con l’analisi cohort sarà possibile ottimizzare in modo corretto le campagne di user acquisition e allocare il budget ai canali che portano i risultati migliori in termini di costo per conversione o ROI – evitando di focalizzarsi sulle cosiddette vanity metrics.
