le "Etude de cohorte" Il s'agit d'une méthode d'analyse et d'évaluation des changements de comportement d'un groupe de personnes présentant des caractéristiques démographiques communes au cours d'une période de temps spécifique. Actuellement, les études de cohorte sont utilisées dans divers domaines scientifiques, notamment l'économie et la sociologie. Selon la définition, l'étude de cohorte peut également être appelée «étude longitudinale».

Histoire et origine

Whelpton a été la première population où une étude de cohorte, ou étude longitudinale, portant ce nom a été menée en 1949. Son objectif principal était de passer en revue les raisons de la forte augmentation de la population après la Seconde Guerre mondiale (Seconde Guerre mondiale) aux États-Unis. Amérique. L'objectif de cette étude était d'établir le lien entre l'augmentation de la natalité et la séparation entre chaque naissance individuelle.

En dehors de cela, les scientifiques du régime nazi ont décidé de l'utiliser pour revoir et catégoriser l'efficacité des stratégies démographiques du régime.

Actuellement, cette méthode est appliquée aux études et analyses médicales, y compris la pharmacologie, et en économie, principalement dans l'analyse de marché.

Cohortes

Le mot «cohortes» établit un groupe de personnes avec caractéristiques démographiques similaires. Des caractéristiques telles que l'année ou la décennie de naissance, le début d'une nouvelle année scolaire spécifique, etc. En un étude de cohorte De plus, différentes cohortes peuvent être examinées et comparées.

Les types

Il existe 3 types différents d'études de cohorte. Cependant, il n'existe actuellement aucune définition standard de cette méthode.

• 1. Dans ce cas, la même cohorte est analysée à plusieurs reprises sur une longue période. Ce type d'étude est appelé une «étude longitudinale».

• 2. Dans ce type, l'analyse est basée sur des échantillons indépendants de la même cohorte à des moments différents.

• 3. Dans le troisième type, différentes cohortes sont analysées à différentes périodes de temps.

Le deuxième type est généralement utilisé en économie. Des groupes d'âge similaires sont classés en fonction de la demande pour un produit ou une marque en particulier. Ces groupes sont analysés à différents intervalles de temps.

Aspects importants de l'étude

Les «effets de cohorte» sont une définition utilisée lorsqu'une cohorte est caractérisée par un comportement particulier. Par exemple, il peut y avoir une différence si un groupe de consommateurs du même âge est analysé à des années différentes. Nous montrerons quelques-uns des effets possibles:

Effets de l'âge

En un étude de cohorte vous pouvez également revoir quels sont les effets de l'âge. C'est-à-dire, les changements d'habitudes attribués à l'âge des consommateurs et associés, en même temps, aux changements d'attitude sont analysés. Par exemple, avoir des enfants, se marier ou acheter une maison peut changer considérablement le comportement des consommateurs et leurs habitudes d'achat.

Effets du temps

Les «effets temporels» représentent les changements qui ont une incidence sur les cohortes, quels que soient les facteurs générationnels et sociodémographiques.. Par exemple, il se peut qu'en raison d'un nouveau changement technologique comme les smartphones ou Internet, il y ait un changement de comportement du segment.

Applications dans le marketing en ligne

le "Etude de cohorte" offre la base de la prise de décision dans le marketing en général et le marketing en ligne en particulier. Certaines analyses peuvent être facilement générées avec des outils courants tels que Google Analytics.

Les données d'un portail Web peuvent être examinées même sur de très longues périodes. De cette manière, il est possible de tirer des conclusions sur les habitudes d'achat des utilisateurs provenant, par exemple, de la même région géographique. En dehors de cela, les habitudes d'achat peuvent également être analysées lors de campagnes marketing, de promotion commerciale. Par exemple, il est possible de savoir si un utilisateur récurrent ou un nouveau visiteur achète plus ou moins fréquemment dans une boutique en ligne. Pour mener une étude de cohorte à plus grande échelle dans le marketing en ligne, des données provenant de différentes sources d'informations peuvent être ajouté dans le soi-disant «Big Data».

Exemple

Les boutiques en ligne peuvent établir la fréquence à laquelle les clients d'un certain âge ou d'une certaine région géographique ont bénéficié d'une offre créée grâce à une étude de cohorte. Après avoir examiné les données, la boutique en ligne peut, par exemple, adapter son marketing à des segments de clientèle spécifiques qui n'ont acheté, par exemple, qu'une seule fois depuis la réalisation de l'étude.

En dehors de cela, il est également recommandé d'examiner les raisons exactes pour lesquelles ces utilisateurs n'ont pas effectué d'achat à l'aide, par exemple, d'enquêtes.

Le principal avantage de mener une étude de cohorte dans le marketing en ligne est que la plupart des informations sont déjà activées et, de cette manière, leur analyse et leur classification sont très simples à l'aide de cette méthode. En raison de leur nature numérique, les données dérivées du marketing en ligne peuvent être facilement détectées et évaluées séparément. Même avec un simple fichier de connexion, une étude de cohorte peut être créée pour examiner les visiteurs qui ont accédé au portail Web au cours d'une période donnée à partir d'un navigateur donné. Dans le même temps, l'étude de cohorte est très utile pour passer en revue les les classements par mots clés et l'évolution de la visibilité d'un portail web.

Outre les outils d'analyse Web courants, l '"étude de cohorte" peut aider à relier des données séparées pour que les campagnes publicitaires ou de reciblage par exemple soient parfaitement adaptées aux besoins de chaque segment. Le plus important dans toutes les analyses est, malgré tout, que la vie privée soit respectée à tout moment et que les données personnelles et confidentielles restent anonymes en regroupant le tout dans le «Big Data».

Liens web

Analyse de cohorte avec Google Analytics Source humanlevel.com