Что такое когортный анализ?

28.04.2022 / Время чтения: 5 мин.

Время на прочтение: 5 минут(ы) Когортный анализ помогает сегментировать аудиторию и искать точки роста продукта. Узнайте все о поведении пользователей с помощью «когорт»

Что такое когортный анализ?
Время на прочтение: 5 минут(ы)

Что такое когортный анализ?

Когортный анализ (cohort analysis) — это инструмент, который продакты, маркетологи и аналитики применяют для исследования продукта. Суть подхода очень проста: разделить пользователей на «когорты» и посмотреть на их поведение и изменение ключевых метрик.

Что такое когорта?

Когорта в маркетинге и аналитике — сегмент целевой аудитории или группу людей, совершивших какое-то действие в определенный период времени (например, 1 или 5 июля). Временной признак очень важен, так как именно он отличает когорту от простого сегмента.

Пользователей объединяют в одну группу по общим характеристикам, опыту и временному признаку. Но надо понимать, что со временем общие атрибуты людей могут сильно меняться. Например, сегодня клиент купил пряники, через неделю заказал автомобильные диски, а через месяц приобрел лодку.

Когорты в маркетинге не представляют собой однородную целевую аудиторию: новички сайта или сервиса, постоянные пользователи, временные посетители и т.д. На первый взгляд кажется, что это совершенно разные группы, но с помощью этого инструмента маркетологи объединяют их в несколько когорт.

Например, пользователь пришел на сайт из контекстной рекламы 17 июля и купил окно. Его можно включить сразу в три группы:

  1. Пользователи, пришедшие с контекстной рекламы. Помогает определить эффективность контекста по сравнению с другими каналами привлечения покупателей.
  2. Клиенты, купившие окно в июле. Позволяет определить сезонность продаж.
  3. Покупатели товара «окно». Помогает в определении спроса на конкретный товар у разных групп целевой аудитории.

Примеры использования когортного анализа

Анализ поведения пользователей во времени дает ценную информацию об эффективности рекламных кампаний. В частности, можно определить влияние разных маркетинговых инструментов на ключевые показатели бизнеса: LTV, конверсии, ROI, Retention Rate, САС и т.д. Рассмотрим несколько наглядных примеров из практики, чего удалось добиться с помощью когортного анализа пользователей.

Точная оценка эффективности рекламы

Не все люди быстро принимают решение о совершении покупки. Кто-то сомневается, кто-то не до конца решил, действительно ему нужен товар или нет, кто-то хочет рассмотреть альтернативные варианты в других магазинах и т.п. То есть пришедший сегодня потенциальный клиент, например, с контекстной рекламы, может не сразу совершить целевое действие.

Из-за длинного цикла продаж маркетологам не всегда удается объективно оценить эффективность и окупаемость рекламных каналов. Рассмотрим на небольшом примере ценность применения когортного анализа.

Например, в феврале 2020 года запустили контекстную рекламу в Яндексе. Прошел месяц, решили проанализировать первые результаты, посчитали ROI, а он оказался ниже 100%. Неопытный маркетолог примет решение «свернуть» РК или переделать объявления.

Но если объединить потенциальных клиентов, пришедших с этой рекламной кампании, в когорту и посмотреть на результаты спустя несколько месяцев, можно увидеть совершенно другие цифры:

когортный анализ график

На принятие решения у некоторых покупателей ушло 5 месяцев! Отслеживание поведения пользователей во времени позволило более точно оценить эффективность рекламной кампании. Такая «картинка» чаще характерна для компания с длинным циклом продаж и (или) дорогими товарами.

Retention и удержание лояльных клиентов

Можно узнать, какие рекламные каналы дают больше всего лояльных клиентов. Например, сделаем когорту пользователей с первой авторизацией с период с февраля по июль и разобьем на более мелкие группы по каналу привлечения. Далее каждый месяц оцениваем группы по коэффициентам удержания (Retention Rate) или повторных покупок (Repeat Purchase Rates).

график когортного анализа каналов привлечения

По этим данным легко определить лучшие источники лояльных клиентов. Следовательно, мы можем продолжать вкладывать в них больше денег и быстрее наращивать объем лояльных покупателей.

Анализ проводится постоянно для определения точек «подогрева» аудитории. Например, один из коэффициентов популярного источника начал снижаться. Пользователям группы отправляется письмо с предоставлением персональный скидки (возможно любое другое действие) и коэффициент снова растет. Без когортного анализа провести такой трюк с высокой точностью сложно.

Прогнозирование и увеличение LTV

Про то, почему важно считать показатель LTV (Lifetime Value)и как его применять, мы подготовили отдельный материал.

Если вкратце, LTV — пожизненная ценность клиента или доход, полученный от него за все время сотрудничества. Чтобы максимально точно оценить эту метрику, стоит рассчитывать ее по отдельным когортам за определенный промежуток времени (например, за месяц) и прогнозировать показатель на последующие периоды.

Также можно сравнивать пожизненную ценность клиентов и стоимость их привлечения по рекламным каналам. Так вы получите информацию о сроках окупаемости каналов и поймете, в какой стоит вкладывать больше ресурсов.

Проведение A/B-тестирования

A/B тесты используют для проверки идей и гипотез. Например, вы решили обновить текст продающей страницы, и делаете 2 ее варианта, старый и новый. Часть пользователей увидит новую версию, а часть – старую.

Проблемы A/B теста в данной ситуации — невозможность прогнозирования в долгосрочной перспективе. Устранить недостаток поможет когортный анализ. Через месяц после окончания тестирования постройте отчет по пользователям, которые впервые попали на сайт через обновленную продающую страницу, и сравните показатели с когортой людей, которые новый текст не видели.

график когортного анализа a/b-тестирования

Полученная разница — реальное влияние обновленного текста на конверсию. Так вы поймете долговременный эффект от принятого решения.

Анализ эффективности мобильного приложения

Когортный анализ активно используют при «выкатывании» новых версий приложений. С помощью него оценивают уровень возврата пользователей (Retention Rate). Также маркетологи применяют инструмент для анализа наиболее эффективных рекламных каналов. И это не единственные примеры использования когорт в работе над мобильными приложениями: все ограничивается фантазией и навыками аналитика.

Основные метрики когортного анализа

Универсального набора метрик нет, выбор перечня зависит от конкретного продукта и отрасли бизнеса. Однако есть ряд показателей, которые рассматривают в большинстве случаев:

1. Контрольная точка (Stick Point)

Сумма покупки, после которой клиент с большой долей вероятности перейдет в категорию «постоянных».

2. Каналы привлечения

Позволяет определить наиболее эффективные источники прихода новых потенциальных клиентов.

3. Переход пользователей с пробной версии продукта на платную

Помогает определить группы, из которых чаще всего «бесплатные» клиенты превращаются в «платных». 

4. Повторные покупки

Показатель свидетельствует о том, что пользователю понравилось качество продукта и он готов платить за него в будущем. Чем больше повторных покупок, тем лучше развивается продукт.

Инструменты для проведения когортного анализа

Функционал для составления отчета по когортам есть в самых разных сервисах, мы собрали несколько самых популярных:

AppsFlyer

AppsFlyer часто используют для мобильного маркетинга. В отчет допускается включение сразу нескольких фильтров, что позволяет получить больше ценной информации. Чтобы не тратить много времени на анализ маленьких групп, устанавливают ограничение по количеству пользователей.

Appmetrica и Adjust

Разработчики приложений используют AppMetrica и Adjust для аналитики возврата новых пользователей. Во втором сервисе возможно добавление в отчет второго показателя (например, количество сессий на пользователя):

Kissmetrics

Еще одна популярная система для когортного анализа приложений и веб-сайтов — Kissmetrics. Отличительная особенность — возможность формировать когорту сразу по двум признакам. Например, клиенты, посетившие сайт и сделавшие покупку на сумму от 1 000 рублей.

Также в Kissmetrics доступны группировки по разным признакам (не только по времени), например, по месту проживания, источнику трафика и т.п. Пример отчета в этой системе:

Google Sheets и Excel

Построить когортный анализ в Excel и Google Sheets довольно просто. Для этого потребуется собрать исходные данные и сформировать сводную таблицу:

Соблюдайте заданный формат: в первом столбце — период формирования когорты (неделя регистрации), во втором — последующие периоды (недели транзакций) и в третьем — данные по рассматриваемому показателю (количество покупок).

Выделите нужный диапазон данных, откройте вкладку «Данные» и выберите «Сводная таблица». Справа появится панель настроек:

Сделайте следующие настройки:

  • «Строки» — неделя регистрации;
  • «Столбцы» — неделя транзакции;
  • «Значения» — покупки.

Примените условное форматирования для придания отчету «читабельного» вида. Должна получиться примерно такая сводная таблица:

На создание отчета уходит несколько минут, но зато он дает массу ценной информации. Остается только проанализировать данные и сформировать гипотезы для принятия решений.

Подпишись на нашу рассылку и получай свежие полезные материалы каждую неделю

Какой-то текст ошибки
Какой-то текст ошибки

Нас читает 11 000 человек

Научитесь управлять продуктом на основе данных

На курсе "Профессия: Продакт-менеджер" вы научитесь проводить когортный анализ и анализ воронок, расчитывать ключевые бизнес метрики и подсчитывать Unit-экономику. Курс включает гарантию трудоустройства: Карьерный Центр поможет правильно составить резюме и пройти собеседование в новой сфере.

Посмотреть