Analisis Kelompok adalah bentuk analisis perilaku yang mengambil data dari subset tertentu, seperti bisnis SaaS Struktur Perusahaan Struktur perusahaan mengacu pada organisasi berbagai departemen atau unit bisnis dalam suatu perusahaan. Bergantung pada tujuan perusahaan dan industri, game, atau platform e-commerce, dan kelompokkan ke dalam grup terkait daripada melihat data sebagai satu unit. Pengelompokan tersebut disebut sebagai kelompok. Mereka memiliki karakteristik serupa seperti waktu dan ukuran.
Perusahaan menggunakan analisis kohort untuk menganalisis perilaku pelanggan di seluruh siklus hidup. Siklus Hidup Bisnis Siklus hidup bisnis adalah perkembangan bisnis secara bertahap dari waktu ke waktu, dan umumnya dibagi menjadi lima tahap: peluncuran, pertumbuhan, guncangan, kematangan, dan menurun. dari setiap pelanggan. Dengan tidak adanya analisis kohort, bisnis mungkin mengalami kesulitan dalam memahami siklus hidup yang dilalui setiap pelanggan selama jangka waktu tertentu. Bisnis menggunakan analisis kelompok untuk memahami tren dan pola pelanggan dari waktu ke waktu dan untuk menyesuaikan penawaran produk dan layanan mereka ke kelompok yang diidentifikasi.
Sebuah bisnis melihat banyak data masuk setiap hari. Menganalisis data dalam jumlah besar ini tidak hanya rumit tetapi juga merupakan tugas mahal yang membutuhkan staf yang berdedikasi. Namun, bisnis dapat membagi pelanggan menjadi kelompok yang lebih mudah dikelola dan ditindaklanjuti. Begitu perusahaan melihat tren bagaimana kelompok yang berbeda menggunakan produknya, ia dapat mengidentifikasi masalah dalam teknik pemasarannya. Nilai Tambah Nilai Tambah adalah nilai ekstra yang dibuat di atas dan di atas nilai asli sesuatu. Ini dapat berlaku untuk produk, layanan, perusahaan, manajemen, dan dan menentukan kapan dan bagaimana cara terbaik untuk berkomunikasi dengan berbagai kelompok atau jenis pelanggan. Bisnis ini juga menggunakan data yang dirinci untuk merancang insentif yang akan memotivasi pelanggan untuk tetap menggunakan produk mereka saat mereka cenderung berhenti membeli produk.
Jenis Kelompok untuk Menganalisis
Kelompok dapat dikelompokkan ke dalam kategori berikut:
Kelompok Berbasis Waktu
Kelompok berbasis waktu adalah pelanggan yang mendaftar ke suatu produk atau layanan selama jangka waktu tertentu. Menganalisis kelompok ini menunjukkan perilaku pelanggan tergantung pada waktu mereka mulai menggunakan produk atau layanan perusahaan. Waktunya mungkin bulanan atau triwulanan, tergantung pada siklus penjualan perusahaan. Misalnya, jika 80% pelanggan yang mendaftar dengan perusahaan pada kuartal pertama tetap dengan perusahaan pada kuartal keempat tetapi hanya 20% pelanggan yang mendaftar pada kuartal kedua tetap dengan perusahaan hingga kuartal keempat, itu menunjukkan pelanggan Q2 tidak puas. Perusahaan bisa saja memberikan janji berlebih selama promosi K2, atau pesaing mungkin menargetkan pelanggan yang sama dengan produk atau layanan yang lebih baik.
Menganalisis kelompok berbasis waktu membantu dalam melihat tingkat churn. Misalnya, jika pelanggan yang mendaftar untuk produk perusahaan pada tahun 2017 keluar lebih cepat daripada mereka yang mendaftar pada tahun 2018, perusahaan dapat menggunakan data ini untuk mencari tahu penyebabnya. Bisa jadi perusahaan tidak memenuhi janjinya, pesaing menawarkan produk dengan kualitas lebih baik, atau pesaing langsung menargetkan pelanggan Anda dengan insentif yang lebih baik. Untuk bisnis SaaS, tingkat churn cenderung tinggi pada awal jangka waktu tertentu, dan turun saat pelanggan terbiasa dengan produk. Pelanggan yang tinggal lebih lama dengan perusahaan cenderung menyukai produk dan churn dengan tarif yang lebih rendah daripada di awal kerangka waktu. Dengan tidak adanya kelompok, perusahaan mungkin tidak mengidentifikasi penyebab pasti dari tingginya jumlah pelanggan yang meninggalkan produk dalam jangka waktu tertentu.
Kelompok Berbasis Segmen
Kelompok berbasis segmen adalah pelanggan yang membeli produk tertentu atau membayar layanan tertentu di masa lalu. Ini mengelompokkan pelanggan berdasarkan jenis produk atau tingkat layanan yang mereka daftarkan. Pelanggan yang mendaftar untuk layanan tingkat dasar mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda dari mereka yang mendaftar untuk layanan lanjutan. Memahami kebutuhan berbagai kelompok dapat membantu perusahaan merancang layanan atau produk yang dibuat khusus untuk segmen tertentu.
Perusahaan SaaS dapat memberikan tingkat layanan yang berbeda tergantung pada daya beli audiens target. Menganalisis setiap level membantu dalam menentukan jenis layanan mana yang sesuai dengan segmen pelanggan Anda. Misalnya, jika pelanggan tingkat lanjut bergejolak pada tingkat yang jauh lebih cepat daripada layanan tingkat dasar, itu merupakan indikasi bahwa layanan tingkat lanjut terlalu mahal atau bahwa layanan tingkat dasar lebih memenuhi kebutuhan sebagian besar pelanggan. Memahami apa yang dicari pelanggan dalam sebuah paket membantu perusahaan dalam mengoptimalkan notifikasi untuk fokus pada email push yang relevan yang akan dibuka dan dibaca pelanggan.
Kelompok Berbasis Ukuran
Kelompok berbasis ukuran mengacu pada berbagai ukuran pelanggan yang membeli produk atau layanan perusahaan. Pelanggannya mungkin bisnis kecil dan pemula, bisnis menengah, dan bisnis tingkat perusahaan. Membandingkan berbagai kategori pelanggan berdasarkan ukurannya akan mengungkapkan dari mana pembelian terbesar berasal. Untuk kategori dengan pembelian paling sedikit, perusahaan dapat meninjau masalah apa pun dengan penawaran produk dan layanan dan bertukar pikiran untuk perbaikan yang dapat meningkatkan tingkat penjualan.
Dalam model bisnis SaaS, bisnis kecil dan pemula biasanya bergejolak pada tingkat yang lebih tinggi daripada perusahaan tingkat perusahaan. Bisnis kecil dan pemula mungkin memiliki anggaran kecil dan menguji produk dengan harga rendah untuk melihat apa yang cocok untuk mereka. Bisnis tingkat perusahaan memiliki anggaran yang lebih besar dan cenderung bertahan dengan produk untuk jangka waktu yang lebih lama.
Contoh Analisis Kelompok
Kumpulan data di bawah memberikan sampel acak sekitar 5.000 pelanggan dari sebuah perusahaan perangkat lunak fiktif. Rumus tersebut menghitung tanggal mulai setiap pelanggan, serta jumlah bulan dari tanggal mulai terakhir kali pelanggan aktif dalam perangkat lunak perusahaan. Analisis kelompok di bawah adalah alat yang luar biasa untuk membedakan antara kelompok yang berbeda berdasarkan waktu. Perhatikan bahwa segmen kohor lain dapat memisahkan sampel menurut karakteristik selain waktu.
Sekilas, kita dapat melihat bahwa bulan Juli dan Desember melihat tingkat retensi yang lebih baik, di mana lebih dari 95% pelanggan bertahan sampai empat bulan. Sebaliknya, bulan-bulan lain biasanya melihat bahwa banyak pelanggan hanya bertahan sampai dua bulan. Ini mungkin karena promosi yang dijalankan perusahaan pada bulan-bulan tersebut, yang mengarah ke retensi yang lebih tinggi. Salah satu contohnya adalah promosi musim panas Spotify, di mana mereka menjual layanan 3-4 bulan dengan harga diskon.
Di sisi lain, kami melihat tingkat churn yang lebih tinggi di bulan April, dengan sejumlah besar pelanggan yang berhenti setelah bulan pertama. Di sini, mungkin ada kesalahan dalam perangkat lunak yang membuat banyak pelanggan tidak tertarik.
Menggabungkan Kelompok
Tidak ada satu jenis analisis kohort yang lebih baik dari yang lain. Sebaliknya, bisnis harus menggabungkan dua atau lebih segmen ini untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana pelanggan mengikuti produk mereka. Misalnya, jika analisis menunjukkan bahwa pelanggan premium mendaftarkan churn rate yang lebih tinggi daripada pelanggan dasar, maka perusahaan dapat mengambil tindakan segera untuk memperbaiki situasi tersebut. Jika pelanggan premium bergejolak karena tingginya biaya produk, perusahaan dapat meninjau biaya tersebut atau menciptakan lebih banyak insentif untuk mendorong mereka tetap tinggal. Jika analisis menunjukkan bahwa pelanggan premium terus mencari dokumentasi bantuan untuk pertanyaan serupa, maka perusahaan dapat melakukan tindak lanjut melalui telepon atau email untuk lebih memastikan bahwa pelanggan menemukan solusi yang memuaskan.
Unduh Template Gratis
Masukkan nama dan email Anda di formulir di bawah ini dan unduh template gratisnya sekarang!
Sumber Daya Lainnya
Terima kasih telah membaca panduan Keuangan untuk analisis kelompok. Untuk informasi lebih lanjut tentang analisis dan pemodelan keuangan, sumber daya Keuangan berikut akan membantu.
- Analisis Skenario Analisis Skenario Analisis skenario adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis keputusan dengan berspekulasi berbagai kemungkinan hasil dalam investasi keuangan. Dalam pemodelan keuangan, ini
- Analisis Sensitivitas Apa itu Analisis Sensitivitas? Analisis Sensitivitas adalah alat yang digunakan dalam pemodelan keuangan untuk menganalisis bagaimana nilai yang berbeda untuk sekumpulan variabel independen mempengaruhi variabel dependen
- Perencanaan & Analisis Keuangan (FP&A) Tinjauan Analis FP&A Menjadi Analis FP&A di sebuah perusahaan. Kami menguraikan gaji, keterampilan, kepribadian, dan pelatihan yang Anda butuhkan untuk pekerjaan FP&A dan karier keuangan yang sukses. Analis, manajer, dan direktur FP&A bertanggung jawab untuk menyediakan analisis dan informasi yang mereka butuhkan kepada eksekutif
- Panduan Pemodelan Keuangan Gratis Panduan Pemodelan Keuangan Gratis Panduan pemodelan keuangan ini mencakup tip Excel dan praktik terbaik tentang asumsi, penggerak, peramalan, menghubungkan tiga pernyataan, analisis DCF, lebih banyak lagi
