До змісту

Когортний аналіз

| Стаття: 2 хв читання | Утримання клієнтів

Когортний аналіз — це розбиття клієнтів на групи (когорти) за спільною ознакою, наприклад місяцем першої покупки, і порівняння їхньої поведінки в часі. Він показує те, що ховає загальне середнє.

Пояснення простими словами

Когорта — група людей, об'єднаних спільною ознакою чи досвідом у певному періоді. Wikipedia наводить приклад: клієнти інтернет-магазину, які зареєструвалися за останні два тижні й купили (Wikipedia). Для магазину найкорисніша ознака — місяць першої покупки.

Користь у тому, що загальні звіти змішують нових і старих клієнтів. У прикладі зі статті Wikipedia загальні цифри приховали проблему, яка зачіпала лише частину користувачів, а когортний розріз її показав (Wikipedia).

Як це виглядає

Табличка: рядки — місяці першої покупки, стовпці — «місяць 0, 1, 2, 3…». У клітинці частка клієнтів когорти, які купили знову, або їхня накопичена маржа. a16z описує це так: перший місяць — 100% когорти, далі — відсоток тих, хто продовжує купувати (a16z).

Приклад (умовні цифри)

Цифри вигадані для прикладу. Магазин одягу.

Когорта

Клієнтів

Купили знову за 3 міс.

Купили знову за 6 міс.

Січень

1 000

12%

19%

Березень

1 400

9%

14%

Березнева когорта більша, але повертається гірше. Причиною може бути розпродаж, яким ви її залучали, або новий рекламний канал.

Інструменти

У Google Analytics 4 є звіт «Cohort exploration»: ви обираєте, що зараховує користувача до когорти (перший візит, покупка) і яка дія утримує його в ній, гранулярність (день, тиждень, місяць) і розрізи. Є ліміти: до 60 когорт і топ-15 значень розрізу (Google Analytics Help). Для замовлень і повторних покупок точніші дані CRM.

Типові помилки

  • Занадто дрібні когорти. У групі з 20 людей відсотки стрибають випадково.
  • Порівнювати когорти різного віку. Січень зі «шістьма місяцями життя» не можна ставити поруч з вересневою когортою, у якої минув один місяць.
  • Не розрізняти канали. Одна когорта може об'єднувати зовсім різних покупців.
  • Дублі клієнтів через різні телефони й email.

FAQ

Що таке когортний аналіз простими словами? Порівняння груп клієнтів за місяцем першої покупки, щоб бачити, як змінюються їхні дії.

Для чого він потрібен інтернет-магазину? Щоб бачити утримання, частку повторних покупок і LTV окремо для кожного періоду й каналу.

Як зробити когортний аналіз? Сформулюйте питання, оберіть метрику, визначте когорти й порівняйте їх у часі. Це описані етапи методу (Wikipedia).

Чи є когортний аналіз в Google Analytics? Так, у GA4 є звіт Cohort exploration у розділі «Дослідження».

Пов'язані терміни

Джерела

Поділитися

Читайте також

  • Опитування покупців

    | Стаття: 2 хв читання

    Опитування покупців — це короткі запитання клієнтам про їхній досвід (чому купили, чого не знайшли, як пройшла доставка), які дають магазину те, чого не видно в цифрах: причини. Аналітика показує, де люди зупиняються, опитування допомагає зрозуміти чому.

  • RFM-аналіз

    | Стаття: 2 хв читання

    RFM-аналіз — це спосіб сегментувати клієнтів за трьома ознаками: давність останньої покупки (Recency), частота покупок (Frequency) і сума витрат (Monetary). Він показує, кому писати в першу чергу, а кого вже, схоже, втрачено.

  • Відтік клієнтів (churn)

    | Стаття: 2 хв читання

    Відтік клієнтів (churn rate) — це частка клієнтів, які пішли з групи за певний період. Протилежний показник — утримання.

  • Сервіс і відповіді покупцям

    | Стаття: 2 хв читання

    Сервіс інтернет-магазину — усе, що відбувається між питанням покупця і його вирішенням: відповіді до покупки, статус замовлення, зміни, повернення, скарги. Це частина продукту: покупець оцінює магазин за тим, як його вирішили, а не лише за ціною.