Что такое когортный анализ и как проводить исследование

Общие метрики не всегда показывают полную картину о том, как ведут себя клиенты. Например, чем люди, которые впервые пришли на сайт в прошлом месяце, отличаются от тех, кто пришел полгода назад. Чтобы найти эти различия, используют когортный анализ. В статье расскажем, что это за инструмент и как его использовать.

Что такое когортный анализ

В маркетинге когорты — это группы клиентов, которые сделали что-то одинаковое в определенный период времени. Например, установили приложение с 1 по 15 мая или сделали первую покупку в определенный период. Анализ отслеживает, как эти группы клиентов ведут себя дальше: заходят ли на сайт снова, покупают ли подписки или быстро отписываются. Важно понимать, что в одной группе может быть разная целевая аудитория. Например, мужчины старше 30 лет и женщины младше 25 лет.

Для чего он нужен

Когортный анализ помогает найти закономерности и улучшить продукт.

Например, вы разработали приложение для покупки книг и хотите знать, когда пользователи начнут платить. Для этого выбираете тех, кто установил приложение в январе, — создаете когорту по месяцу. И следите за группой в течение определенного времени. Смотрите, сколько клиентов купили товар, а сколько человек отменили подписку. После нескольких месяцев видно, что 30% пользователей из этой когорты оформили платную подписку в феврале, а 10% отменили подписку в апреле.

Такой анализ показывает, какие действия эффективны, когда пользователи начинают тратить деньги и как долго остаются активными. Когорта помогает улучшать продукт и привлекать новых пользователей.

Какие задачи решает когортный анализ

Когортный анализ помогает решить несколько важных задач:

• Оценить эффективность рекламы.Один человек покупает товар в течение часа, а другой — через полгода. Второй сомневается в товаре или ищет другие варианты, поэтому и покупает позже. Оба клиента пришли по одной и той же рекламе. Но из-за разного времени покупки маркетологу сложно понять, насколько реклама была эффективна. Например, если смотреть только на результаты за месяц, может показаться, что реклама не работает. ROI будет низким, и компания отключит продвижение.С помощью когортного анализа можно понять, как реклама окупается в долгосрочной перспективе. Для этого собирают клиентов, которые пришли по рекламе в «плохой» месяц. Отключают рекламу и смотрят, как пользователи ведут себя в следующие периоды.

  Этими исследованиями занимаются маркетологи — улучшают стратегии продвижения товаров или брендов. Научиться маркетинговой аналитике можно на курсах по маркетингу в Skypro. За несколько месяцев опытные преподаватели научат вас пользоваться инструментами маркетолога, поделятся полезными советами и расскажут о самых частых ошибках новичков.

• Понять профиль целевого клиента.
  Когортный анализ помогает лучше понять, кто ваши целевые клиенты: их привычки, какой продукт они ищут, в какое время года или в какие месяцы они более активны и чаще покупают товар. А еще можно увидеть, сколько пользователей возвращаются и продолжают покупать товары или услуги, что их к этому подталкивает.
• Оценить эффективность разных каналов.
  С помощью когортного анализа маркетологи находят эффективные рекламные каналы и экономят деньги. Вот как это работает:
  1. Специалисты собирают всех новых посетителей сайта за последний месяц.
  2. Делят их на группы по источникам: рассылка, контекстная реклама, социальные сети.
  3. Смотрят, как ведет себя каждая группа: сколько людей вернулись на сайт, сделали заказ, оставили заявку, посмотрели страницы.
     В конце маркетолог получает отчеты о каждом источнике, анализирует каналы с низкой активностью и меняет свою стратегию — убирает невыгодные.
• Спрогнозировать и увеличить LTV.
  LTV — Lifetime Value — это общая прибыль, которую компания получает за весь период сотрудничества с клиентом. Метрика показывает, сколько можно потратить, чтобы привлечь клиента, и когда обычно перестают покупать.Обычно LTV считают после завершения сотрудничества, но лучше сделать промежуточную оценку по группам клиентов. Это даст среднее значение. На основе этих данных можно предсказать будущую прибыль и вовремя заметить, когда интерес к продукту начнет снижаться.
• Провести A/B-тестирование.
  По таким тестам проверяют идеи. Например, компания обновила сайт. Одним людям показывают новую версию, другим — старую. Менеджер смотрит, где поведение лучше, и делает вывод о том, что людям больше нравится.
  Но у такого метода есть минус — он не показывает, что будет с конверсией дальше. Когортный анализ помогает узнать больше. Людей с новой и старой версии сайта делят на группы, и через месяц снова сравнивают их поведение.

Какие метрики используют в когортном анализе

Вот основные метрики:

• статистика посещений;
• время просмотра страниц;
• средняя выручка на одного пользователя — ARPU;
• контрольная точка;
• повторные покупки;
• снижение количества посетителей;
• приток аудитории за определенный срок;
• общая прибыль от клиента;
• количество подписчиков.

Выбор метрик зависит от особенностей продукта и целей исследования.

Где брать данные для когортного исследования

Данные получают из систем веб-аналитики, которые подключены к сайту или приложению. Например, в Google Analytics и «Яндекс Метрике» видно, сколько людей посещали сайт за день, неделю или другой период, видны их пол, возраст и местоположение. Часть информации берут из CRM — количество покупок, общую сумму заказов, прибыль и рентабельность.

На курсе «Аналитик данных» в Skypro научитесь собирать данные из разных источников, очищать их и объединять в один отчет. Узнаете, как находить закономерности в данных и строить графики и диаграммы, чтобы лучше презентовать свои выводы и идеи.

Как проводить исследование

Рассмотрим несколько простых шагов.

Определите ключевые метрики

Показатели для когортного анализа делятся на две группы:

• Метрики действия. Это то, что пользователи делают на сайте. Например, покупают товар, устанавливают приложения или переходят на другую страницу.
• Метрики тщеславия. Показывают успех компании, но не приносят денег. Например, лайки, количество подписок на рассылку, просмотры и комментарии.

Выбирайте метрики в зависимости от того, что хотите узнать. Например, из количества подписчиков поймете, насколько эффективна рассылка. А время посещения покажет, нравится ли посетителям контент.

Сформируйте когорту

Теперь создайте группы пользователей по определенным признакам:

• Признак. Это действие, например люди, которые посетили сайт или сделали заказ.
• Размер. Определите период времени, за который люди сделали действия, например месяц.
• Отчетный период. Укажите, как долго будете отслеживать действия группы.

Можете сделать несколько когорт с одинаковыми признаками, но с разными периодами.

Сделайте сравнительный анализ когорт

Соберите данные и проанализируйте. Используйте табличный редактор или Google Analytics. Сравните разные когорты — так поймете, как они ведут себя, и сделаете выводы из полученных данных.

Возможные ошибки

Вот основные ошибки:

1. Неправильно выбрали метрику.
   Если выбрать не ту метрику, получите некорректные данные. Вы смотрите только на то, сколько человек установили приложение. Но это не покажет полную картину, если многие пользователи сразу его удаляют. Лучше отслеживать, сколько пользователей продолжают пользоваться и сколько покупок делают внутри приложения.
2. Неправильно распределили когорты.
   Если неправильно сформировать группы, результаты будут неточными. Например, вы делите клиентов по стране проживания. Хотя на поведение сильнее влияет дата регистрации или реклама. Объединяйте когорты по важным точкам — по дате покупки или каналу привлечения.
3. Игнорируете внешние факторы.
   Сезонные колебания или маркетинговые акции влияют на результат. Если эти моменты не учитывать, выводы будут неправильные. Например, в декабре продажи выросли, но не из-за рекламы — просто был Новый год. Сравнивайте группы с одинаковыми условиями или помечайте, если что-то повлияло на показатель.
4. Сравниваете несравнимые группы.
   Например, одни клиенты пришли по рекламе с большой скидкой, другие — без нее. Поведение будет разным, и это нормально. Лучше сравнивайте когорты с одинаковыми условиями: реклама, скидки, интерфейс.
5. Неправильно подбираете период анализа.
   Анализ данных за слишком короткий период не покажет полную картину. Клиенты покупают раз в месяц, а вы смотрите только на первую неделю. Из-за этого кажется, что пользователи не активны. Учитывайте, как часто потребители взаимодействуют с продуктом, и подбирайте срок анализа в зависимости от этого.
6. Игнорируете общий контекст.
   Нужно учитывать особенности продукта, аудитории или бизнес-модели. Например, один пользователь покупает онлайн-курс и проходит его за неделю, другой начинает учиться только через месяц. Если оценивать активность только по первым дням, покажется, что второй пользователь «пропал», хотя это не так. У каждого продукта своя логика использования. Не все клиенты начинают пользоваться товаром или услугой сразу.

Инструменты для отчетов

Когортные отчеты можно строить в разных инструментах — от простых таблиц до продвинутых аналитических платформ. Рассмотрим основные инструменты:

• Google Analytics — GA4.

Бесплатный инструмент для веб-аналитики от Google. В GA4 есть встроенные когортные отчеты. Можно посмотреть, как пользователи, которые пришли в определенный день или неделю, ведут себя со временем. Что покупают, как часто заходят. Например, посмотрите, сколько людей, которые впервые посетили сайт в январе, вернулись в феврале. 

1. Откройте Google Analytics.
2. Зайдите в раздел «Исследования». 
3. В левой части экрана выберите «Обзор». 
4. Нажмите на «Галерея шаблонов» и «Когортное исследование». 
5. В окне слева задайте условия:

• сегмент — действие когорты;
• параметры — дополнительные характеристики о пользователях, например возраст и геолокация;
• показатели — метрики, которые хотите проанализировать.

Система автоматически формирует график. Источник: sky.pro

• Excel или Google Sheets.

Если нет доступа к аналитике, постройте простой когортный анализ вручную. Например, соберите данные по дате регистрации и действиям, рассчитайте показатели по неделям или месяцам. Создайте таблицу, где в строках будут недели регистрации, а в колонках — повторные покупки по неделям.

1. Выгрузите данные из сервисов веб-аналитики и CRM.
2. Выделите все ячейки с данными.
3. Нажмите «Создать сводную таблицу» в меню «Вставка».
4. Выберите, на каком листе ее создать.
5. Укажите действие и период в настройке «Строки» и «Столбцы», в «Значениях» — данные из строк и столбцов с количественными показателями.
   
   

   В Google Sheets или Excel проще построить сводную таблицу. Источник: sky.pro

Пример когортного анализа

Вы запустили рассылку и привлекаете подписчиков через социальные сети, контекстную рекламу и всплывающую форму на сайте. Чтобы понять, какой канал работает лучше, разделите подписчиков на три группы по источнику подписки и посмотрите на параметры за три месяца.

Главная метрика — открываемость писем. Данные показывают, что всплывающее окно на сайте работает лучше всего: привело больше активных подписчиков, которые продолжают открывать письма. Социальные сети привлекли много людей, но они не так активно открывают письма, а контекстная реклама показала худшие результаты.

Теперь у вас несколько вариантов действий. Например, вы можете усилить рекламу успешного канала и предложить подписчикам полезный контент за подписку. Или можно изменить настройки контекстной рекламы. Например, поменять географию или время показа — это привлечет больше целевых подписчиков.

Источник: sky.pro

Коротко о когортном анализе

• Когортный анализ — это исследование группы клиентов, которые сделали одно и то же действие в определенный период времени.
• Когорты исследуют, чтобы лучше понимать целевую аудиторию, настраивать продажи под каждого клиента, делать долгосрочные прогнозы и улучшать результаты A/B-тестов.
• Универсальных метрик для когортного анализа нет — нужно учитывать цели исследования и особенности продукта.
• Источник данных для анализа — системы веб-аналитики и CRM.
• Неправильно выбрали метрику и распределили когорты, игнорируете внешние факторы, сравниваете разные группы, выбрали короткий период анализа и не учитываете общий контекст — вот самые частые ошибки когортного анализа.
• Основные инструменты для создания отчетов — Google Analytics, Google Sheets и Excel.