Когортный анализ — что это, зачем нужен и как его проводить

Долговременный успех бизнеса зависит не только от привлечения новых клиентов, но и от их удержания. Одного понимания общей статистики часто бывает недостаточно, чтобы выявить закономерности поведения аудитории. Здесь на помощь приходит когортный анализ — метод исследования, который позволяет глубже понять, как меняются показатели вовлечённости, удержания и покупательской активности в разных группах пользователей.

В этой статье разберём, что такое когортный анализ, зачем он нужен бизнесу, какие метрики можно с его помощью измерять и как его правильно проводить.

Когортный анализ — это метод сегментации пользователей на группы (когорты) по какому-либо признаку и отслеживание их поведения на протяжении времени.

Когорты — это группы пользователей, которые объединены одной общей характеристикой, например:

Главная цель когортного анализа — не просто изучать данные, а отслеживать, как ведут себя определённые группы пользователей со временем.

Когортный анализ позволяет понять, как долго пользователи остаются активными после регистрации, покупки или первого взаимодействия с брендом.

Можно сравнивать эффективность различных каналов привлечения и выявлять, какие из них приводят наиболее лояльных клиентов.

Определяет, когда и почему пользователи перестают быть активными — это помогает снизить отток клиентов.

Анализ поведения когорт даёт понимание, какие изменения в продукте или сервисе влияют на удержание пользователей.

Позволяет оценить влияние скидок и акций на долгосрочное поведение пользователей.

Когортный анализ применяется в e-commerce, SaaS, мобильных приложениях, маркетинге и других сферах. Вот основные показатели, которые можно анализировать:

Процент пользователей, которые продолжают пользоваться продуктом спустя определённое время после регистрации или покупки.

Пример:

Retention Rate через 1 месяц = 60%, через 2 месяца = 40%.

Показывает, сколько пользователей прекратили пользоваться продуктом за определённый период.

Позволяет понять, как со временем изменяются расходы клиентов и сколько они приносят компании за весь период сотрудничества.

Позволяет отслеживать, какая доля клиентов делает повторные заказы через определённое время после первой покупки.

Помогает оценить, какие маркетинговые каналы приводят более лояльных пользователей.

Прежде чем анализировать данные, важно понять, что именно вы хотите узнать:

Когорты можно строить на основе:

Источники данных зависят от бизнеса:

Один из самых удобных способов визуализации когортного анализа — таблица, где строки представляют когорты, а столбцы — временные периоды (недели, месяцы, кварталы).

Пример когортного анализа для e-commerce (Retention Rate по месяцам):

Такой формат позволяет легко сравнивать динамику удержания в разных когортах.

Анализ удержания клиентов после первой покупки помогает оценить, какие товары или скидки мотивируют пользователей к повторным заказам.

Разработчики анализируют, сколько пользователей продолжают использовать приложение спустя неделю, месяц, три месяца.

Когортный анализ показывает, какие тарифные планы обеспечивают наибольшее удержание.

Сравнение когорт по разным рекламным каналам помогает выявить наиболее эффективные стратегии привлечения клиентов.

Когортный анализ — мощный инструмент, который помогает бизнесу глубже понимать поведение клиентов, повышать удержание и оптимизировать маркетинговые стратегии. Главные выводы:

Когортный анализ — не просто статистика, а инструмент для принятия более обоснованных решений, которые влияют на рост бизнеса.