कोहोर्ट विश्लेषण अर्थ
कोहोर्ट एनालिसिस डेटा को छोटे समूहों में तोड़ने का काम है, जिन्हें कॉहोर्ट्स कहा जाता है और विश्लेषण के लिए उनका उपयोग किया जाता है। यह ई-कॉमर्स वेबसाइटों, गेम उपयोगकर्ता डेटा या स्ट्रीमिंग सेवा ग्राहकों के डेटा से ग्राहक डेटा हो सकता है।
स्पष्टीकरण
समूह एक दूसरे से संबंधित हैं, एक परिभाषित समय सीमा है और एक सामान्य सांख्यिकीय विशेषता साझा करते हैं। कोहोर्ट विश्लेषण व्यवहार विश्लेषण से आता है। नतीजतन, वे ग्राहक व्यवहार का अध्ययन करने और अपने अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।
उदाहरण के लिए, आपको YouTube पर उपयुक्त अनुशंसाएँ मिलती हैं क्योंकि कोई आपकी देखने की प्राथमिकताओं का विश्लेषण कर रहा है। इससे कंपनी को आपकी अच्छी सेवा करने में मदद मिलती है।
कोहोर्ट विश्लेषण का उदाहरण
आइए कोहोर्ट विश्लेषण के कुछ विस्तृत उदाहरणों में गोता लगाएँ। इसने आज बहुत प्रासंगिकता हासिल कर ली है क्योंकि व्यवसाय अपने ग्राहकों के करीब चले गए हैं। इसलिए, विपणन अध्ययन अक्सर विश्लेषण के ऐसे उपकरण का उपयोग करते हैं।
कॉहोर्ट विश्लेषण का उपयोग करते हुए, विपणन अभियान फर्मों को विभिन्न कारकों के आधार पर अपने ग्राहकों की तुलना करने की अनुमति देते हैं। कारक ग्राहकों के पैटर्न, उत्पाद समीक्षा, प्राथमिकताएं, आदि खर्च कर सकते हैं। तुलना रणनीतिक विपणन निर्णय लेने में मदद करती है।
उदाहरण 1
एक ई-कॉमर्स व्यवसाय का उदाहरण लें जो अपने ग्राहकों पर बड़े पैमाने पर डेटा उत्पन्न करता है। डेटा खरीदे गए उत्पादों, ग्राहक खर्च, क्लिक-थ्रू दर, उत्पाद रेटिंग, उत्पाद रिटर्न, और अन्य मैट्रिक्स से लेकर है।
ई-कॉमर्स व्यवसायों द्वारा आयोजित कोहोर्ट विश्लेषण उन्हें ग्राहक के जीवन चक्र में व्यवहार के पैटर्न को दिखाएगा। इससे ग्राहकों को ग्राहक प्रतिधारण और जुड़ाव को बढ़ावा देने के लिए बेहतर तरीके से लक्षित करने के लिए रणनीति तैयार करने में मदद मिलती है।
उदाहरण # 2 एक और उदाहरण है जब मौजूदा उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग समय के दौरान ट्रैक किया जाता है और उनकी तुलना की जाती है। खंडों के साथ सहवास को भ्रमित न करें। खंडों को समय की अवधि से परिभाषित नहीं किया जाता है।
इस उदाहरण को देखें:
इस उदाहरण में, एक वेब पेज का मालिक अपने वेब पेज पर ट्रैफ़िक का मूल्यांकन करना चाहता है और इससे होने वाला राजस्व। निम्नलिखित कुछ संकेत हैं:
- श्रृंखला 1 - नए-उपयोगकर्ता राजस्व
- श्रृंखला 2 - पुराने-उपयोगकर्ता राजस्व
- श्रृंखला 3 - मासिक राजस्व (श्रृंखला एक जोड़ें और श्रृंखला 2)
दिए गए उदाहरण में, वेबपृष्ठ स्वामी समय-आधार पर सहकर्मियों का वर्गीकरण करके एक विश्लेषण कर रहा है।
उसके बाद वह अपने विश्लेषण के आधार पर निम्नलिखित वर्गीकरण करता है।
- अगस्त-अक्टूबर की समयावधि में सहकर्मियों ने नए-उपयोगकर्ता सेगमेंट में सबसे अधिक राजस्व अर्जित किया है (मासिक आय के अनुपात के रूप में)
- जनवरी-मार्च की समयावधि में सहकर्मियों के पास नए-उपयोगकर्ता सेगमेंट में सबसे कम राजस्व है।
- नए-उपयोगकर्ता सहकर्मियों से अधिक राजस्व के बावजूद, पुराने उपयोगकर्ताओं से कम भुगतान के कारण मासिक आय में वृद्धि नहीं हुई।
यह चार्ट वेबपेज के मालिक को उपयोगी पैटर्न देता है जो उसे रणनीतिक व्यापार परिवर्तन करने में मदद कर सकता है।
कोहोर्ट विश्लेषण कैसे करें?
इसे नीचे वर्णित तरीके से पूरा किया जा सकता है।
# 1 - विश्लेषण का उद्देश्य निर्धारित करें
अधिकांश विश्लेषणों की तरह, कोहोर्ट विश्लेषण को भी कुछ उद्देश्यों को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है जिसे उसे पूरा करना होता है। उदाहरण एक वेबसाइट द्वारा उत्पन्न राजस्व का पता लगा सकते हैं। या वेबपेज ट्रैफ़िक में सुधार के लिए रणनीतिककरण जैसे जटिल मुद्दे।
# 2 - उद्देश्यों के साथ संबद्ध मैट्रिक्स को बाहर निकालना
विश्लेषण का निर्धारित उद्देश्य होने के बाद, विश्लेषक को उपयुक्त मैट्रिक्स की तलाश करनी चाहिए। डेटा को मेट्रिक्स का उपयोग करके अलग किया जाता है जो सहकर्मियों की विशेषताओं को भी परिभाषित करता है। मेट्रिक्स के कुछ सरल उदाहरण हैं बरकरार ग्राहकों की संख्या, बेचे गए टिकटों की संख्या, प्रति उपयोगकर्ता शुल्क उत्पन्न आदि।
# 3 - यह निर्धारित करें कि क्या सभी सहकर्मी आवश्यक हैं
यदि अध्ययन एक वेबपेज पर ग्राहक की अवधारण दर को खोजने के बारे में है, तो विश्लेषक को उचित रूप से यह निर्धारित करना चाहिए कि कौन सा ग्राहक सहयोग अध्ययन के उद्देश्य को पूरा करेगा। उपलब्ध विकल्प कुछ पुराने ग्राहकों, नए ग्राहकों, एक समय के ग्राहकों आदि से हो सकते हैं।
# 4 - विश्लेषण का संचालन
उपर्युक्त चरणों को सावधानीपूर्वक करने के बाद, विश्लेषक अपना विश्लेषण करना शुरू कर सकता है। उसी उदाहरण को फिर से लेना। वेब पेज का मालिक यह पता लगा सकता है कि समय के साथ-साथ उसके वेबपेज ने अलग-अलग मेट्रिक्स में कैसे काम किया है। ये कस्टमर व्यू, कस्टमर रिटेंशन, कॉल टू एक्शन आदि हो सकते हैं।
इस विश्लेषण के दौरान, विश्लेषक को अनुसंधान की कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निर्धारित करने में सावधानी बरतनी चाहिए। शोध हमेशा एक सच्ची तस्वीर देगा। सावधान रहें कि ऐसा कोई पक्षपात न हो जो निष्कर्षों की निष्पक्षता में बाधक हो।
# 5 - परिणाम तैयार करें और प्रस्तुत करें
एक उपयुक्त प्रारूप में विश्लेषण के परिणामों पर ध्यान दें। वे चार्ट, टेबल या एक संक्षिप्त पाठ हो सकते हैं। विश्लेषण के परिणामों को स्पष्ट रूप से दूसरों को सूचित किया जाना चाहिए।
लाभ
- कोहोर्ट विश्लेषण अपने उपयोगकर्ताओं को सटीकता और प्रभावशीलता देता है जब वे डेटा के बड़े सेट को अलग करते हैं।
- डेटा एक अलग किस्म के साथ आता है जिससे उन्हें आसानी से वर्गीकृत करना मुश्किल हो जाता है। इसकी प्रकृति से, यह विश्लेषण इस समस्या को दूर करने का एक उपकरण है।
- व्यवसाय के उद्देश्य से, यह वर्गीकरण में विपणन और बिक्री टीमों की मदद करता है। वे आसानी से अपने ग्राहकों को उनकी सगाई के आधार पर वर्गीकृत कर सकते हैं। इसलिए, यह आसान और त्वरित निर्णय लेने में सहायता करता है।
सीमाएं
- गैसों - अधिकांश विश्लेषकों का पूर्वाग्रह या पूर्वाग्रह किसी न किसी रूप में होता है। यदि यह विश्लेषकों के पूर्वाग्रहों का शिकार हो जाता है, तो अध्ययन निष्पक्षता खो सकता है। पक्षपात चयन पूर्वाग्रह, निर्णय पूर्वाग्रह, व्यक्तिगत पूर्वाग्रह आदि हो सकते हैं।
- केवल ऐसे आंकड़े जो प्रकृति में सांख्यिकीय हैं, इस तरह के विश्लेषण के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
- लक्षण को समय की परिभाषित अवधि से परिभाषित किया जाना है।
चाबी छीनना
- कोहोर्ट विश्लेषण विभिन्न समूहों में डेटा को वर्गीकृत करने की प्रक्रिया है जिसे कॉहोर्ट्स कहा जाता है। समूहों में सामान्य लक्षण होते हैं और एक निश्चित समयावधि द्वारा परिभाषित होते हैं।
- उसके बाद, कुछ मैट्रिक्स के उपयोग के साथ समूहों का अच्छी तरह से विश्लेषण किया जाता है।
- कोहोर्ट विश्लेषण एक महत्वपूर्ण विपणन उपकरण है जिसका उपयोग ग्राहकों को बेहतर तरीके से लक्षित करने के लिए किया जाता है।
