Cohort Analysis: Jenis, Contoh dan Cara Melakukan Analisis Pelanggan untuk Naikkan Omzet

Sebagian besar tim bisnis tahu persis berapa total pelanggan aktif bulan ini. Namun, hanya sedikit yang bisa menjawab pertanyaan yang lebih tajam tentang berapa pelanggan yang mendaftar 3 bula lalu atau berapa persen yang bertransaksi hingga saat ini.

Cohort analysis adalah jawaban atas pertanyaan tersebut. Alih-alih melihat rata-rata seluruh pelanggan dalam satu angka, metode ini mengelompokkan pelanggan ke dalam kohort berdasarkan waktu bergabung, perilaku, atau karakteristik tertentu.

Dalam artikel ini, Mekari Qontak Blog akan mengupas tuntas tentang cohort analysis dalam bisnis hingga contohnya. Simak artikel ini hingga tuntas!

---

Apa itu Cohort Analysis?

Cohort analysis adalah metode menganalisa data secara mendalam sehingga Anda bisa mendapatkan data terkait pelanggan dan calon pelanggan. Data pelanggan yang dimaksud tersebut meliputi waktu pendaftaran, lokasi geografis, jenis produk yang digunakan, atau segmen pasar mana.

Berdasarkan data-data tersebut, Anda bisa mempelajari perilaku pelanggan seiring berjalannya waktu dan bagaimana pengaruhnya terhadap bisnis Anda.

Selain itu, hasil cohort analysis juga membantu Anda dalam mengidentifikasi kelemahan dan kekuatan strategi pemasaran, meningkatkan retensi pelanggan, dan meningkatkan pendapatan secara keseluruhan.

Salah satu alat yang sering digunakan untuk Cohort Analysis adalah Google Analytics. Google Analytics dapat terintegrasi dengan bisnis Anda secara digital, kemudian akan langsung menunjukkan seluruh data dari perilaku konsumen terhadap produk Anda.

Jika dilihat sekilas, hasil datanya hanya berupa angka. Angka tersebut menunjukan perilaku dan penyebab konsumen berinteraksi dengan produk dari sebuah bisnis.

Oleh karena itu, angka tersebut menjadi kunci agar bisnis Anda terus berkembang secara pesat kedepannya.

---

Tujuan dan Manfaat Cohort Analysis untuk Meningkatkan Retensi dan Pendapatan Bisnis

Cohort analysis menjadi salah satu cara bisnis menemukan siklus perilaku pelanggan (customer cycle) seperti akuisisi, retensi hingga pengembangan.

Data yang dihasilkan berguna untuk memahami peningkatan atau penurunan dari keterlibatan konsumen terhadap produk yang Anda miliki. Berikut ini beberapa tujuan dan manfaar cohort analysis untuk bisnis Anda.

1. Meningkatkan Retensi Pelanggan Secara Terukur

Dengan membandingkan tingkat retensi antar kohort, Anda bisa melihat apakah upaya perbaikan onboarding atau layanan pelanggan benar-benar berdampak.

Angka retensi per kohort jauh lebih informatif dibandingkan satu angka retensi tahunan yang mencampur semua kelompok pelanggan.

Data ini menegaskan bahwa retensi menjadi indikator utama kesehatan bisnis yang perlu dipantau lewat kohort, bukan hanya angka churn tahunan.

2. Memperkirakan Customer Lifetime Value (CLV) Lebih Akurat

Cohort analysis memungkinkan bisnis menghitung Customer lifetime value (CLV) berdasarkan pola nyata tiap kelompok pelanggan, bukan rata-rata seluruh basis pelanggan yang bisa bias oleh pelanggan lama. 

Kelompok pelanggan yang direkrut lewat program referral, misalnya, sering menunjukkan CLV yang berbeda jauh dibandingkan kelompok yang direkrut lewat iklan berbayar.

Perkiraan CLV yang lebih akurat ini membantu tim menentukan besaran anggaran akuisisi yang wajar untuk masing-masing kanal, tanpa harus menunggu satu tahun penuh untuk melihat hasilnya.

3. Mengevaluasi Efektivitas Kampanye Pemasaran per Periode

Setiap kampanye marketing pada dasarnya menciptakan kohort baru. 

Dengan membandingkan retensi dan konversi kohort dari kampanye A dan kampanye B, tim marketing bisa menilai kampanye mana yang benar-benar menghasilkan pelanggan berkualitas, bukan sekadar volume lead yang tinggi.

Evaluasi berbasis kohort ini juga membantu tim menghentikan kampanye yang sekilas terlihat murah per lead, tetapi ternyata menghasilkan pelanggan dengan churn tinggi dalam 30 hari pertama.

4. Mengidentifikasi Titik Churn dan Penyebabnya Lebih Awal

Tabel cohort menunjukkan dengan jelas pada hari, minggu, atau bulan keberapa sebagian besar pelanggan mulai berhenti bertransaksi. 

Titik penurunan tajam ini menjadi sinyal bagi tim untuk menelusuri penyebabnya, misalnya proses onboarding yang membingungkan atau masa trial yang berakhir tanpa pengingat.

Makin awal titik churn ditemukan maka makin cepat pula tim merancang intervensi, seperti pengingat otomatis atau penawaran khusus, sebelum pelanggan benar-benar berhenti.

5. Mendukung Keputusan Produk Berbasis Data

Tim produk sering berasumsi fitur tertentu penting bagi pelanggan tanpa data pendukung yang kuat. Cohort analysis memberi bukti konkret dengan membandingkan retensi pelanggan yang menggunakan fitur tersebut dengan yang tidak.

Data granular dari cohort analysis menjadi salah satu fondasi untuk personalisasi semacam ini.

---

Jenis-Jenis Cohort Analysis Beserta Contoh Penerapannya

Data-data yang diberikan hasil dari Cohort Analysis sangat berguna untuk perkembangan bisnis Anda. Seluruh data tersebut bisa dijadikan acuan untuk membuat strategi yang tepat agar penjualan bisa terus meningkat.

Namun sebelum itu, Anda perlu mengetahui jenis-jenis cohort analysis untuk memudahkan dalam membedakan dan memanfaatkannya.

Adapun jenis-jenis cohort analysis yang dimaksud seperti berikut.

1. Acquisition Cohort Analysis

Pertama adalah acquisition cohort analysis yang dibentuk berdasarkan tanggal atau periode waktu di mana pelanggan pertama kali membeli produk atau menggunakan layanan perusahaan. Hal ini membantu memahami kapan mereka menggunakan produk yang perusahaan tawarkan.

Data-data tersebut kemudian bisa dikelompokkan juga berdasarkan waktunya, misalnya harian, mingguan, atau bulanan. Dengan demikian, perusahaan akan mendapatkan tren perilaku pelanggan dalam hitungan waktu tertentu.

2. Behavioral Cohort Analysis

Jenis kedua adalah behavioral cohort analysis. Jenis analisis ini mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku mereka, seperti frekuensi pembelian, jumlah pembelian, atau jenis produk yang dibeli.

Misalnya, kelompok pelanggan yang sering membeli produk dibandingkan dengan kelompok pelanggan yang jarang membeli produk.

Data tersebut memberikan perusahaan informasi terkait seberapa aktif atau customer loyalty menggunakan layanan atau produk yang disediakan.

3. Demographic Cohort Analysis

Sesuai namanya, jenis cohort analysis Ini mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik demografis mereka. Misalnya dikategorikan berdasarkan usia, jenis kelamin, lokasi geografis, atau pendapatan.

Kemudian Anda bisa membandingkan kelompok pelanggan di kota A dengan kelompok pelanggan di kota B. Dari analisis tersebut, Anda bisa mengetahui pelanggan kota mana yang lebih aktif membeli produk Anda.

4. Product Cohort Analysis

Product cohort analysis dibentuk berdasarkan jenis produk atau layanan yang dibeli pelanggan. Hal ini membantu perusahaan memahami bagaimana perilaku pelanggan berbeda berdasarkan jenis produk atau layanan yang mereka beli.

Misalnya, kelompok pelanggan yang membeli produk A dibandingkan dengan kelompok pelanggan yang membeli produk B. Dengan demikian Anda bisa memproduksi lebih banyak produk A dan menginovasi produk B sehingga bisa lebih diminati.

---

Pentingnya Cohort Analysis dalam Bisnis

Cohort Analysis adalah salah satu metode yang penting bagi bisnis. Dalam sebuah bisnis, tentu Anda ingin mendapatkan keuntungan. Keuntungan ini didapat dari memahami siklus konsumen.

Perlu dipahami bahwa sebuah bisnis memerlukan banyak pelanggan tetap untuk bisa mencapai tahap sehat. Cohort Analysis ini sangat berguna untuk membuat konsumen biasa menjadi pelanggan tetap.

Metode analisis ini memanfaatkan seluruh data pelanggan untuk membuat strategi pendekatan yang sesuai kebutuhan pelanggan. Sekaligus menyesuaikan produk yang cocok dengan mereka.

---

Fungsi Cohort Analysis

Cohort analysis menyajikan data-data yang berkaitan dengan perilaku pelanggan, termasuk penyebab mereka berhenti menggunakan produk Anda. Informasi tersebut berguna untuk mengetahui komponen apa saja dari produk atau layanan Anda yang perlu diubah atau dikemvangkan, sehingga dapat meningkatkan customer retention.

Fungsi lainnya Cohort analysis dalam bisnis atau adalah:

• Memberikan wawasan tentang preferensi, kebiasaan, dan kebutuhan pelanggan , sehingga memudahkan untuk memahami perilaku mereka.
• Dengan memahami kebutuhan pelanggan (customer centric), perusahaan dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi retensi pelanggan. Hal memungkinkan perusahaan untuk membuat strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan retensi pelanggan.
• Membantu memperkirakan nilai pelanggan seiring waktu yang memudahkan dalam memutuskan berapa banyak sumber daya yang harus diinvestasikan untuk mempertahankan atau menarik pelanggan baru.
• Menilai efektivitas strategi pemasaran pada setiap tahap siklus hidup pelanggan. Dengan membandingkan hasil dari setiap analysis, perusahaan dapat menentukan apakah strategi pemasaran yang diterapkan berhasil atau tidak.
• Memperbaiki produk atau layanan berdasarkan umpan balik pelanggan. Dengan begitu, perusahaan dapat meningkatkan produk atau layanan mereka dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan.

---

Cara Melakukan Cohort Analysis Langkah demi Langkah untuk Hasil yang Akurat

Menjalankan cohort analysis tidak memerlukan latar belakang data scientist, tetapi tetap membutuhkan proses yang disiplin. 

Tim Mekari Qontak biasa menyarankan pendekatan “Kerangka 3 Lapis Cohort”: mulai dari lapisan waktu (acquisition), lanjut ke lapisan perilaku (behavioral), baru kemudian lapisan prediksi (predictive), agar analisis tidak langsung meloncat ke model yang rumit sebelum baseline retensi dasarnya jelas. 

Berikut lima langkah yang bisa diikuti tim bisnis maupun tim data.

1. Tentukan Pertanyaan dan Metrik Keberhasilan Secara Spesifik

Pertanyaan yang terlalu umum seperti “mengapa pelanggan berhenti” menghasilkan jawaban yang juga umum dan sulit ditindaklanjuti. 

Tim Anda sebaiknya menyusun pertanyaan spesifik, misalnya “apakah pelanggan yang mendaftar lewat WhatsApp bertahan lebih lama dibandingkan yang mendaftar lewat website?”

Metrik keberhasilan juga perlu ditentukan di awal, seperti persentase pelanggan yang masih aktif pada hari ke-30, bukan sekadar “retensi membaik” tanpa angka yang jelas.

2. Pilih Jenis Cohort yang Sesuai dengan Tujuan Analisis

Jenis cohort yang dipilih harus selaras dengan pertanyaan yang ingin dijawab. Untuk mengevaluasi kualitas onboarding, acquisition cohort lebih tepat; untuk memahami dampak fitur tertentu, behavioral cohort lebih relevan.

Tim tidak perlu langsung menggunakan jenis yang paling kompleks. Memulai dari acquisition cohort sebagai baseline, lalu menambahkan lapisan behavioral cohort, biasanya memberikan pemahaman yang lebih bertahap dan mudah divalidasi.

3. Kumpulkan dan Bersihkan Data Pelanggan

Data yang digunakan harus mencakup tanggal transaksi pertama, riwayat transaksi berikutnya, dan atribut pelanggan yang relevan dengan pertanyaan analisis. Sebelum data diolah, tim perlu memeriksa duplikasi, data yang hilang, dan konsistensi format tanggal.

Bisnis yang mengelola data pelanggan lewat banyak kanal terpisah, seperti WhatsApp, marketplace, dan toko fisik, sering menghabiskan lebih banyak waktu di tahap ini dibandingkan tahap analisis itu sendiri jika datanya belum terpusat dalam satu sistem.

4. Susun Tabel Cohort dan Baca Pola Retensi atau Churn

Tabel cohort standar menampilkan kelompok pelanggan sebagai baris dan periode waktu setelah bergabung sebagai kolom, dengan nilai retensi atau churn pada setiap selnya. 

Pola yang perlu diperhatikan meliputi penurunan tajam di periode tertentu, kohort yang mulai stabil setelah titik tertentu, dan kohort terbaru yang tampil lebih baik dibandingkan kohort lama.

Penurunan tajam yang terjadi di kolom yang sama pada semua baris biasanya menandakan ada kejadian eksternal, seperti gangguan sistem atau perubahan kebijakan, bukan masalah pada kelompok pelanggan tertentu.

5. Uji Hipotesis dengan A/B Testing sebelum Mengambil Keputusan

Pola yang ditemukan dari cohort analysis baru berupa korelasi, bukan sebab-akibat yang pasti. Sebelum mengubah proses bisnis secara menyeluruh, tim sebaiknya menguji hipotesis lewat A/B testing pada skala kecil terlebih dahulu.

Sebagai contoh, jika data menunjukkan pelanggan yang menyelesaikan onboarding di hari pertama bertahan lebih lama, uji dulu dengan menambahkan pengingat onboarding pada sebagian kecil pelanggan baru sebelum menerapkannya ke seluruh basis pelanggan.

---

Contoh Penerapan Cohort Analysis dalam Bisnis Berdasarkan Industri

Penerapan cohort analysis berbeda-beda tergantung model bisnis dan siklus hidup pelanggannya. Berikut lima contoh penerapan di industri yang berbeda, lengkap dengan pertanyaan bisnis yang bisa dijawab lewat pendekatan ini.

1. Retail dan E-Commerce: Menemukan Produk yang Mendorong Pembelian Berulang

Bisnis retail bisa mengelompokkan pelanggan berdasarkan produk pertama yang mereka beli, lalu membandingkan tingkat pembelian ulang antar kelompok dalam 90 hari berikutnya. 

Kelompok yang membeli produk kategori tertentu pada transaksi pertama sering menunjukkan tingkat pembelian ulang yang jauh lebih tinggi dibandingkan kelompok lain.

Temuan ini bisa diterjemahkan menjadi strategi cross-selling, misalnya menawarkan produk “gerbang masuk” tersebut sebagai bundel promosi bagi pelanggan baru.

2. Bisnis Langganan (Subscription Box): Membandingkan Skema Bulanan dan Tahunan

Bisnis berbasis langganan bisa membentuk kohort berdasarkan skema pembayaran yang dipilih pelanggan saat mendaftar, lalu membandingkan retensi kohort bulanan dengan kohort tahunan setelah enam bulan berjalan. 

Hasil perbandingan ini membantu menentukan apakah insentif untuk paket tahunan perlu diperbesar.

Bisnis juga bisa melihat pada bulan keberapa kohort bulanan mulai banyak berhenti berlangganan, lalu menyusun program retensi yang ditargetkan tepat sebelum titik tersebut.

3. Platform Kursus Online: Mengukur Penyelesaian Modul per Angkatan Pendaftar

Platform edukasi online bisa mengelompokkan peserta berdasarkan angkatan pendaftaran, lalu melacak persentase yang menyelesaikan modul pertama dalam tujuh hari. 

Angkatan dengan tingkat penyelesaian modul pertama yang rendah biasanya juga menunjukkan tingkat penyelesaian kursus secara keseluruhan yang rendah.

Data ini memberi sinyal bagi tim kurikulum untuk mengevaluasi modul pembuka, alih-alih menyalahkan motivasi peserta secara umum.

4. Fintech dan Lending: Memantau Kualitas Kredit Berdasarkan Kelompok Pencairan

Perusahaan fintech bisa mengelompokkan nasabah berdasarkan bulan pencairan pinjaman, lalu membandingkan tingkat keterlambatan pembayaran antar kelompok pada bulan ketiga dan keenam. 

Pendekatan ini membantu tim risiko mendeteksi lebih awal jika kebijakan pencairan pada periode tertentu menghasilkan kualitas kredit yang lebih buruk.

Kelompok pencairan yang menunjukkan keterlambatan tinggi sejak bulan ketiga biasanya menjadi sinyal untuk meninjau ulang kriteria persetujuan pinjaman pada periode tersebut.

5. Layanan Kesehatan dan Klinik: Melacak Kunjungan Ulang Pasien per Program

Klinik atau layanan kesehatan bisa mengelompokkan pasien berdasarkan program pemeriksaan yang mereka ikuti pertama kali, lalu membandingkan tingkat kunjungan ulang untuk pemeriksaan lanjutan. 

Kelompok pasien dari program tertentu yang jarang kembali bisa menjadi indikasi kurangnya edukasi lanjutan pascapemeriksaan.

Klinik kemudian bisa merancang pengingat kunjungan lanjutan yang lebih personal untuk kelompok pasien dengan pola tersebut.

---

Optimalkan Retensi Pelanggan Bisnis Anda dengan Cohort Analysis

Kekuatan cohort analysis terletak pada kemampuannya memecah angka retensi rata-rata menjadi kelompok-kelompok yang bisa dibandingkan, sehingga masalah dan peluang yang selama ini tersembunyi di balik rata-rata menjadi terlihat jelas.

Implementasi cohort analysis membutuhkan data pelanggan seperti demografis, catatan pembelian dan lainnya. Data-data tersebut akan lebih mudah Anda dapat dengan bantuan teknologi seperti aplikasi CRM.

Aplikasi CRM Mekari Qontak hadir untuk membantu bisnis dalam mengumpulkan data pelanggan dari berbagai kanal komunikasi dan penjualan ke dalam satu dasbor yang sudah didukung oleh teknologi Agentic AI.

Dengan demikian, tim Anda bisa langsung menyusun kelompok pelanggan berdasarkan waktu bergabung, perilaku transaksi, atau produk yang dibeli tanpa proses penggabungan data yang panjang.

Segera dapatkan demo gratis Mekari Qontak atau konsultasikan kebutuhan strategis Anda dengan tim ahli kami untuk mulai membangun sistem retensi pelanggan yang lebih terukur dan berbasis data.