Полное руководство по когортному анализу и демографии

Узнать, как пользователи относятся к вашему продукту и как его улучшить, можно разными методами. Один из них — когортный анализ. Что это такое — рассказываем в статье.

Что такое когортный анализ

Когорта — это группа людей, которая объединена каким-то общим признаком или событием. Например, это могут быть все пользователи, которые зарегистрировались на сайте за один месяц. А когортный анализ данных — метод, который помогает отслеживать и понимать поведение группы людей с течением времени.

Рассмотрим на примере. Представьте: у вас есть мобильное приложение, и вы хотите понять, как долго пользователи продолжают им пользоваться после регистрации. Вместо того чтобы смотреть на всех пользователей сразу, вы разбиваете их на группы (когорты) по месяцам регистрации. Например:

• Январская когорта: пользователи, которые создали аккаунт в январе.
• Февральская когорта: пользователи с аккаунтами, созданными в феврале.

Собираете данные о пользователях, которые зарегистрировались в январе и феврале, и отслеживаете их активность каждый месяц после регистрации.

Допустим, в январе зарегистрировались 100 человек. В феврале из них остались активными 60 (60%). В марте остались активными 40 (40%).

В феврале зарегистрировались 120 человек. В марте из них остались активными 80 (67%). В апреле остались активными 50 (42%).

Если сравните эти данные, увидите, что январская когорта теряет пользователей быстрее, чем февральская. Это может указывать на проблемы с удержанием пользователей для тех, кто зарегистрировался в январе, или, наоборот, на улучшения, которые добавили в приложение в феврале.

Учитесь на интернет-маркетолога в Skypro, если хотите знать, как влиять на клиентов, чтобы они больше покупали. В университете много практики, а в портфолио будет несколько работ после окончания обучения.

Зачем нужен когортный анализ

Он помогает понять, как разные группы пользователей ведут себя с течением времени, выявить тенденции и проблемы, и в итоге принимать более обоснованные решения для улучшения продукта или услуги.

Лучше удерживать пользователей

Есть мобильное приложение, и вы хотите понять, почему перестают его использовать. Разделите пользователей на когорты по дате регистрации и увидите, как долго они остаются активными после установки приложения.

Когорта за январь: зарегистрировались 100 пользователей, через месяц остались 50 активных (50%), через два месяца — 30 (30%).

Когорта за февраль: зарегистрировались 120 пользователей, через месяц остались 80 активных (67%), через два месяца — 60 (50%).

Сравните данные и увидите, что февральская когорта лучше удерживается. Это может быть реакция на позитивные изменения приложения или маркетинговой стратегии.

Анализировать эффективность маркетинговых кампаний

Запускаете несколько рекламных кампаний и хотите узнать, какая из них привлекает более качественных пользователей, которые дольше остаются активными.

Кампания А: привлекла 200 пользователей, через месяц остались 100 активных (50%), через три месяца — 40 (20%).

Кампания Б: привлекла 150 пользователей, через месяц остались 120 активных (80%), через три месяца — 90 (60%).

После анализа стало понятно, что пользователи, которые пришли через кампанию Б, более активны и остаются дольше. Благодаря этому знанию мы можем вложить оставшийся рекламный бюджет в кампанию Б.

Оптимизировать продукт

Вы ввели новую функцию в веб-сервисе и хотите понять, как она влияет на удержание пользователей.

Когорта пользователей до внедрения функции: 500 пользователей, через месяц остались 300 активных (60%), через два месяца — 200 (40%).

Когорта пользователей после внедрения функции: 400 пользователей, через месяц остались 320 активных (80%), через два месяца — 280 (70%).

По собранным данным видно, что новая функция повысила процент удержания пользователей. То есть вы можете работать дальше в этом направлении.

Оценить жизненный цикл клиента

У вас есть интернет-магазин, и вы хотите понять, как долго клиенты продолжают приобретать товары после первой покупки.

Зарегистрированы в январе: 200 клиентов, через три месяца 100 сделали вторую покупку, через шесть месяцев 50 сделали третью покупку.

Зарегистрированы в феврале: 150 клиентов, через три месяца 120 сделали вторую покупку, через шесть месяцев 90 сделали третью покупку.

По данным видно, что февральские клиенты более лояльны, и вы можете анализировать, что изменилось в феврале. Например, вы улучшили маркетинг или обслуживание клиентов.

Какие есть типы когортного анализа

Его можно разбить на несколько групп в зависимости от того, какие характеристики используют для группировки пользователей или клиентов.

Когорты на основе времени

Формируются по времени какого-то события: дате регистрации, первой покупки или запуска продукта.

Например, маркетолог интернет-магазина может анализировать пользователей, которые зарегистрировались в разные месяцы. Так он поймет, как долго покупатели продолжают делать покупки.

Сегментные когорты

Формируются на основе сегментации пользователей по определенным характеристикам: демографическим данным, географии, источнику трафика.

Например, владелец ресторана может анализировать клиентов по таким группам: от 18 до 25 лет и от 26 до 35 лет, чтобы понять, люди какой возрастной категории чаще возвращаются.

Когорты на основе размера

Формируются на основе размера транзакций или объема потребления. Например, сервис облачного хранения данных может анализировать клиентов по объемам хранения, чтобы понять, как часто и как долго разные группы клиентов используют сервис.

• Малые клиенты. Используют до 50 ГБ.
• Средние клиенты. Используют от 51 до 200 ГБ.
• Крупные клиенты. Используют больше 200 ГБ.

Когорты по поведению

Формируются на основе поведения пользователей — частоте использования продукта, типе используемых функций или пути, по которому пользователи движутся по сайту.

Например, онлайн-кинотеатр может анализировать пользователей по типу просматриваемого контента.

• Фильмы: пользователи, которые в основном смотрят фильмы.
• Сериалы: пользователи, которые больше смотрят сериалы.
• Документальные фильмы: пользователи, которые чаще смотрят документальные фильмы.

Объединенные когорты

Формируются на основе комбинаций разных характеристик — времени, демографии, поведения.

Например, мобильное приложение для фитнеса может анализировать пользователей по возрастным группам, их активности и времени регистрации.

• Январская когорта, возраст 18–25, активные пользователи.
• Февральская когорта, возраст 26–35, неактивные пользователи.

Прямой и обратный когортный анализ

Прямой когортный анализ. Следит за поведением пользователей или клиентов с определенного момента времени и фиксирует их активность до настоящего времени. Обычно анализ начинается с момента регистрации или первой покупки. Прямой анализ помогает понять, как долго пользователи остаются активными, как их поведение меняется со временем и какие факторы влияют на их удержание.

Например, маркетолог интернет-магазина хочет понять, как долго пользователи продолжают делать покупки после первой регистрации.

Январская когорта:

• В феврале активны 50% пользователей.
• В марте активны 30% пользователей.
• В апреле активны 20% пользователей.

Февральская когорта:

• В марте активны 60% пользователей.
• В апреле активны 40% пользователей.
• В мае активны 30% пользователей.

Прямой когортный анализ показывает, как каждая когорта пользователей меняет свое поведение со временем, и позволяет определить, какие изменения в стратегии лучше удерживают пользователей.

Обратный когортный анализ. Анализирует текущих пользователей и их прошлое поведение. Этот подход помогает понять, что общего у пользователей, которые остаются активными или делают определенные действия (например, повторно покупают), и как их поведение в прошлом повлияло на их текущий статус.

Например, онлайн-сервис подписки хочет понять, что общего у пользователей, которые остаются подписанными более года.

Пользователи, активные более года:

• Зарегистрировались в среднем 18 месяцев назад.
• Средняя частота использования сервиса: 3 раза в неделю.
• 70% из них использовали функцию X в первый месяц после регистрации.

Пользователи, отменившие подписку в течение первого года:

• Зарегистрировались в среднем 6 месяцев назад.
• Средняя частота использования сервиса: 1 раз в неделю.
• Только 30% из них использовали функцию X в первый месяц после регистрации.

Обратный когортный анализ помогает выявить ключевые действия или характеристики, которые отличают долгосрочных пользователей от тех, кто быстро уходит. В итоге можно принять меры, чтобы повысить уровень удержания новых пользователей, ориентируясь на успешные паттерны поведения.

Учитесь в Skypro интернет-маркетингу. Вы сможете настраивать контекстную и таргетированную рекламу, продвигать сайты, анализировать и улучшать рекламные кампании, создавать продающие страницы. В конце учебы у вас будет несколько работ в портфолио.

Как исследовать бизнес с помощью когортного анализа

К когоротному анализу нужно подходить последовательно: начать с целей, закончить интерпретацией результатов. Вот пошаговая инструкция для успешного исследования.

1. Определите цели анализа

   Решите, что именно хотите узнать с помощью когортного анализа. Например:

   • Понять уровень удержания пользователей.
   • Оценить эффективность маркетинговых кампаний.
   • Изучить поведение пользователей после внедрения новой функции.

2. Соберите данные

   Соберите нужные данные о пользователях или клиентах. Основные данные:

   • Время регистрации или первой покупки.
   • Поведение пользователей со временем (например, активность, покупки).
   • Дополнительные характеристики (например, демография, источник трафика).

3. Сформируйте когорты

   Разделите пользователей на когорты в зависимости от характеристик. Наиболее распространенные типы:

   • Временные когорты. Группы пользователей, которые зарегистрировались или купили что-то в определенное время.
   • Сегментные когорты. Группы пользователей, разбитые по демографическим характеристикам, географии.
   • Когорты по поведению. Группы пользователей, разбитые по типу или частоте использования продукта.

4. Анализируйте поведение когорт

   Отслеживайте поведение каждой когорты с течением времени. Постройте таблицы или графики, которые показывают, как изменяется активность пользователей каждой когорты на различных этапах.

   Пример таблицы:

   Месяц	Январская когорта (100 пользователей)	Февральская когорта (120 пользователей)
   Январь	100 (100%)	120 (100%)
   Февраль	80 (80%)	90 (75%)
   Март	60 (60%)	70 (58%)
   Апрель	50 (50%)	60 (50%)

    

5.  Визуализируйте данные

   Используйте графики и диаграммы для наглядного представления данных. Создавайте для удобства линии трендов, столбчатые диаграммы и тепловые карты.

6. Интерпретируйте результаты

   Анализируйте полученные данные, чтобы выявить ключевые тенденции и выводы:

   • Какие когорты показывают лучшее удержание?
   • Как изменяется поведение пользователей с течением времени?
   • Какие изменения или события влияют на удержание или активность пользователей?

7. Принимайте решение и корректируйте стратегию

   На основе выводов из анализа:

   • Внедряйте изменения в продукт, чтобы улучшить удержание пользователей.
   • Корректируйте маркетинговые кампании для привлечения более качественных пользователей.
   • Определяйте успешные паттерны поведения и стимулируйте их у новых пользователей.

Практический пример когортного анализа

Предположим, у вас есть мобильное приложение и вы хотите провести когортный анализ, чтобы понять, как удерживать пользователей.

Цель. Поймите, как долго пользователи остаются активными после регистрации.

Сбор данных. Соберите информацию о дате регистрации, времени использования приложения и частоте входа в систему.

Формирование когорт. Разделите пользователей на месячные когорты (январь, февраль, март).

Анализ поведения. Следите за активностью пользователей каждой когорты в течение шести месяцев после регистрации.

Визуализация. Постройте графики, которые показывают процент активных пользователей каждой когорты по месяцам.

Интерпретация. Выявите когорты с лучшим показателем удержания и проанализируйте факторы, которые на это повлияли.

Корректировка стратегии. Внедрите лучшие практики для новых пользователей и скорректируйте маркетинговые кампании.

Самое важное о когортном анализе

• Когорта — группа людей, которая объединена по каким-то признакам. Когортный анализ — метод, при котором прослеживают изменение поведения людей в течение времени.
• Когортный анализ помогает удерживать пользователей, улучшать рекламные кампании и продукт.
• Людей могут делить по когортам по разным признакам, например: времени, размеру, поведению.
• Чтобы провести когортный анализ, нужно выбрать цель, собрать данные о клиентах, сформировать из них когорты, проанализировать их и сделать выводы.