Cohort Analysis Adalah: Pengertian, Jenis, dan Cara Melakukannya

Pernahkah Anda sudah merasa maksimal menjalankan strategi marketing, tetapi angka retention pelanggan stagnan? Masalahnya, data pelanggan yang dilihat secara general sering menyembunyikan pola penting. 

Cohort analysis adalah cara yang makin banyak dilirik pelaku bisnis untuk membongkar pola tersembunyi itu. 

Menurut Corporate Finance Institute, bisnis yang menerapkan cohort analysis bisa meningkatkan retention rate pelanggan hingga 20% dengan menyesuaikan strategi untuk tiap kelompok pengguna. 

Tidak heran kalau makin banyak tim growth dan marketing menjadikan metode ini andalan buat memahami perilaku pelanggan secara lebih presisi.

Apa itu Cohort Analysis?

Cohort analysis adalah cara menganalisis data pelanggan secara lebih mendalam. Data biasanya meliputi kapan pertama kali melakukan pendaftaran, lokasi asal, sampai produk atau segmen pasar yang mereka pilih. 

Dari data ini, Anda bisa menganalisis perilaku pelanggan dari waktu ke waktu, sekaligus menemukan celah dan kekuatan strategi marketing yang selama ini dijalankan. 

Salah satu tools yang paling sering dipakai untuk cohort analysis adalah Google Analytics karena bisa langsung terhubung ke bisnis dan menampilkan data perilaku konsumen secara otomatis. 

Sekilas hasilnya memang hanya kumpulan angka, tetapi angka-angka itu sebenarnya insight lengkap tentang alasan pelanggan berinteraksi dengan produk Anda.

Tujuan Cohort Analysis untuk Bisnis

Ada beberapa tujuan yang membuat cohort analysis penting diterapkan dalam bisnis, di antaranya

Meningkatkan retensi pelanggan

Dengan cohort analysis, Anda bisa melihat di mana pelanggan mulai berhenti aktif. 

Begitu tahu polanya, Anda bisa langsung mengambil langkah tepat, seperti mengirim promo khusus atau memperbaiki experience, sebelum makin banyak pelanggan yang pergi.

Memahami customer value

Cohort analysis membantu Anda mengukur seberapa besar kontribusi tiap kelompok pelanggan terhadap pendapatan bisnis dalam jangka panjang. 

Dari sini, Anda akan tahu segmen pelanggan mana yang paling menguntungkan dan layak diprioritaskan.

Mengevaluasi efektivitas strategi marketing

Anda bisa membandingkan performa marketing campaign dari waktu ke waktu berdasarkan kelompok pelanggan yang masuk lewat campaign tersebut. 

Hasilnya, Anda jadi tahu strategi mana yang benar-benar mendatangkan pelanggan berkualitas, bukan angka trafik semata.

Mendukung pengembangan produk

Data cohort menunjukkan fitur atau perubahan produk mana yang paling berpengaruh terhadap perilaku dan loyalitas pelanggan.

Insight ini bisa menjadi baseline tim produk dalam menentukan prioritas pengembangan selanjutnya.

Jenis-Jenis Cohort Analysis

Supaya hasil analisisnya makin tepat sasaran, Anda perlu tahu dulu jenis-jenis cohort analysis di bawah ini.

Acquisition cohort analysis

Acquisition cohort analysis mengelompokkan pelanggan berdasarkan periode pertama kali mereka membeli atau menggunakan produk Anda, bisa harian, mingguan, atau bulanan. 

Dari sini Anda bisa melihat tren perilaku pelanggan di tiap periode waktu tersebut.

Behavioral cohort analysis

Di behavioral cohort analysis, pelanggan dikelompokkan berdasarkan pola perilaku mereka, seperti frekuensi atau jumlah pembelian. 

Data ini membantu Anda mengukur seberapa aktif dan loyal tiap kelompok pelanggan terhadap produk Anda.

Demographic cohort analysis

Demographic cohort analysis mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik demografis seperti usia, jenis kelamin, lokasi, atau pendapatan. 

Dengan begitu, Anda bisa membandingkan misalnya pelanggan di kota A dan kota B untuk tahu mana yang lebih aktif bertransaksi.

Product cohort analysis

Pengelompokan ini didasarkan pada jenis produk atau layanan yang dibeli pelanggan. 

Hasilnya, Anda akan tahu produk mana yang perlu diperbanyak dan produk mana yang perlu inovasi agar lebih diminati.

Cara Melakukan Cohort Analysis

Supaya hasilnya lebih maksimal, Anda bisa mengikuti empat langkah berikut saat menjalankan cohort analysis:

1. Tentukan tujuan cohort analysis

Sebelum mulai, pastikan dulu tujuan analisis Anda, apakah untuk mendongkrak retensi, mengukur nilai pelanggan, mengevaluasi strategi digital marketing, atau menyempurnakan produk. 

Tujuan ini penting karena akan menentukan metrik apa saja yang perlu Anda pantau nantinya.

2. Identifikasi cohort

Selanjutnya, kelompokkan pelanggan Anda berdasarkan kriteria tertentu, misalnya waktu pendaftaran, waktu pembelian, perilaku, demografi, atau jenis produk yang dibeli. 

Dari sini, data pelanggan akan otomatis terbagi ke dalam kelompok-kelompok yang relevan dengan tujuan analisis Anda.

3. Analisis metrik

Setelah cohort terbentuk, saatnya menganalisis metrik seperti retention rate, conversion rate, customer value, atau rata-rata pendapatan per pelanggan. 

Langkah ini membantu Anda melihat bagaimana perilaku tiap kelompok berubah seiring waktu dibanding saat pertama kali mereka berinteraksi dengan bisnis.

4. Interpretasi dan rekomendasi

Terakhir, cek hasil analisis untuk memahami pola perilaku pelanggan dan mana yang masih perlu dibenahi.

Dari situ, Anda bisa menyusun rekomendasi, baik untuk memperkuat retensi, menaikkan customer value, maupun memperbaiki strategi marketing dan produk ke depannya.

Contoh Sederhana Cohort Analysis

Agar lebih tergambar, berikut contoh sederhana penerapan cohort analysis pada aplikasi produktivitas. Angka di bawah ini hanya contoh ilustratif, bukan data riil.

Catatan: data di atas adalah ilustrasi fiktif untuk memudahkan pemahaman konsep, bukan data aktual dari produk tertentu.

Dari tabel ilustratif ini, terlihat penurunan retensi paling tajam terjadi setelah minggu ke 5

Titik inilah yang biasanya menjadi fokus utama bisnis untuk mencari tahu penyebab pengguna berhenti aktif.

Sebagai langkah lanjutan, Anda bisa membandingkan retensi kelompok pengguna yang aktif memakai fitur utama aplikasi dengan yang tidak. 

Misalnya, kalau pengguna yang rutin memakai fitur checklist ternyata bertahan jauh lebih lama dibanding yang tidak, ini menunjukkan bahwa meningkatkan penggunaan fitur tersebut sejak awal bisa membantu menekan churn.

Cohort Analysis Menjawab ""Apa"", Percakapan Pelanggan Menjawab ""Kenapa""

Cohort analysis memang unggul dalam menunjukkan pola angka, misalnya retensi yang tiba-tiba anjlok di minggu ke-2.  Namun, angka itu hanya memberi tahu apa yang terjadi, bukan alasannya, misal kenapa pelanggan tiba-tiba berhenti aktif.

Jawaban "kenapa" itu biasanya sudah ada, tersembunyi di chat, email, atau telepon pelanggan yang masuk tiap hari.  Sayangnya, percakapan-percakapan ini jarang dianalisis secara sistematis. Padahal di situlah alasan sebenarnya di balik angka retensi yang turun.

Bagaimana Data Analyst Agent SleekFlow Melengkapi Cohort Analysis Anda?

Jika Anda sudah punya data cohort tetapi masih bingung mencari tahu "kenapa"-nya, AI Agent SleekFlow, AgentFlow, bisa membantu Anda. 

AgentFlow dilengkapi fitur analitik yang mampu menganalisis setiap chat, email, dan telepon pelanggan Anda. Kemudian mengubahnya menjadi insight CX yang siap dipakai untuk pengambilan keputusan.

Ada dua dasbor analitik andalan yang bisa langsung Anda manfaatkan:

• Dasbor Topik yang menangkap tren dan keluhan yang muncul dalam percakapan pelanggan secara otomatis, termasuk topik-topik yang mungkin belum pernah terpikir untuk dilacak sebelumnya. 

• Dasbor CSAT yang menilai setiap percakapan berdasarkan lima faktor penilaian. Jadi Anda dapat gambaran kepuasan pelanggan yang lebih akurat tanpa terjebak bias sampling.

Dengan begitu, Anda tidak hanya tahu pola angka retensi yang naik-turun, tetapi juga alasan di baliknya. 

AgentFlow dapat melengkapi insight kualitatif untuk data cohort yang sudah dimiliki, bukan pengganti tools analitik retensi yang Anda gunakan. Tertarik melihat langsung cara kerjanya? Jadwalkan demo sekarang!