Когортный анализ
Когортный анализ — это метод исследования поведения пользователей, основанный на разделении их на группы (когорты) по определенному признаку, например, дате первого взаимодействия, источнику привлечения или характеристикам.
Когортный анализ помогает понять, как ведут себя разные группы пользователей со временем, какие маркетинговые стратегии работают лучше, и как можно повысить удержание клиентов и ROI.
Как формируются когорты?
Когорты формируются на основе общих характеристик пользователей. Например:
- По времени – пользователи, зарегистрировавшиеся в один период (месяц, неделя).
- По источнику трафика – люди, пришедшие из Facebook Ads, Google Ads, SEO.
- По первому действию – покупатели, оформившие первый заказ в один месяц.
- По типу клиента – бесплатные и платные пользователи, подписчики, лиды.
Как работает когортный анализ?
- Разделяем пользователей на когорты – по дате регистрации, первому платежу и т. д.
- Анализируем их поведение во времени – сколько пользователей вернулось через 7, 30, 60 дней.
- Выявляем закономерности – какие группы остаются активными, а какие быстро «отваливаются».
- Оптимизируем маркетинговую стратегию – улучшаем удержание, изменяем рекламу, дорабатываем продукт.
Пример когортного анализа
Допустим, у нас есть интернет-магазин, и мы хотим понять, как долго клиенты продолжают делать покупки после первого заказа.
|
Месяц регистрации |
Количество пользователей |
% повторных покупок через 1 мес. |
% повторных покупок через 2 мес. |
% повторных покупок через 3 мес. |
|---|---|---|---|---|
|
Январь |
1000 |
40% |
25% |
15% |
|
Февраль |
1200 |
38% |
28% |
18% |
|
Март |
1100 |
42% |
30% |
20% |
Вывод: В марте удержание клиентов через 3 месяца стало выше → значит, маркетинговая стратегия стала эффективнее.
Где применяется когортный анализ?
- В арбитраже трафика – оценка качества трафика и долгосрочной ценности пользователей.
- В e-commerce – анализ повторных покупок, лояльности клиентов.
- В мобильных приложениях – изучение активности и удержания пользователей.
- В SaaS и подписочных сервисах – анализ оттока и жизненного цикла клиентов.
- В геймдеве – исследование вовлеченности игроков и влияния игровых механик.
Преимущества когортного анализа
- Понимание поведения клиентов – что влияет на повторные визиты и покупки.
- Оценка эффективности маркетинга – какие каналы приводят более лояльных пользователей.
- Оптимизация продукта – выявление слабых мест в пользовательском опыте.
- Предотвращение оттока клиентов – вовремя выявлять причины и исправлять проблемы.
Заключение
Когортный анализ – мощный инструмент, который помогает глубже понять аудиторию, выявить работающие маркетинговые стратегии и повысить удержание клиентов. Это особенно важно в арбитраже трафика, e-commerce, SaaS и мобильных приложениях.
