К содержимому

Когортный анализ

| Статья: 2 мин чтения | Удержание клиентов

Когортный анализ — это разбиение клиентов на группы (когорты) по общему признаку, например месяцу первой покупки, и сравнение их поведения во времени. Он показывает то, что прячет общее среднее.

Объяснение простыми словами

Когорта — группа людей, объединённых общим признаком или опытом в определённом периоде. Wikipedia приводит пример: клиенты интернет-магазина, которые зарегистрировались за последние две недели и купили (Wikipedia). Для магазина самый полезный признак — месяц первой покупки.

Польза в том, что общие отчёты смешивают новых и старых клиентов. В примере из статьи Wikipedia общие цифры скрыли проблему, которая затрагивала только часть пользователей, а когортный срез её показал (Wikipedia).

Как это выглядит

Таблица: строки — месяцы первой покупки, столбцы — «месяц 0, 1, 2, 3…». В ячейке доля клиентов когорты, которые купили снова, или их накопленная маржа. a16z описывает это так: первый месяц — 100% когорты, дальше — процент тех, кто продолжает покупать (a16z).

Пример (условные цифры)

Цифры выдуманы для примера. Магазин одежды.

Когорта

Клиентов

Купили снова за 3 мес.

Купили снова за 6 мес.

Январь

1 000

12%

19%

Март

1 400

9%

14%

Мартовская когорта больше, но возвращается хуже. Причиной может быть распродажа, которой вы её привлекали, или новый рекламный канал.

Инструменты

В Google Analytics 4 есть отчёт «Cohort exploration»: вы выбираете, что зачисляет пользователя в когорту (первый визит, покупка) и какое действие удерживает его в ней, гранулярность (день, неделя, месяц) и срезы. Есть лимиты: до 60 когорт и топ-15 значений среза (Google Analytics Help). Для заказов и повторных покупок точнее данные CRM.

Типичные ошибки

  • Слишком мелкие когорты. В группе из 20 человек проценты прыгают случайно.
  • Сравнивать когорты разного возраста. Январь с «шестью месяцами жизни» нельзя ставить рядом с сентябрьской когортой, у которой прошёл один месяц.
  • Не различать каналы. Одна когорта может объединять совершенно разных покупателей.
  • Дубли клиентов из-за разных телефонов и email.

FAQ

Что такое когортный анализ простыми словами? Сравнение групп клиентов по месяцу первой покупки, чтобы видеть, как меняются их действия.

Для чего он нужен интернет-магазину? Чтобы видеть удержание, долю повторных покупок и LTV отдельно для каждого периода и канала.

Как сделать когортный анализ? Сформулируйте вопрос, выберите метрику, определите когорты и сравните их во времени. Это описанные этапы метода (Wikipedia).

Есть ли когортный анализ в Google Analytics? Да, в GA4 есть отчёт Cohort exploration в разделе «Исследования».

Связанные термины

Источники

Поделиться

Читайте также

  • Опросы покупателей

    | Статья: 2 мин чтения

    Опросы покупателей — это короткие вопросы клиентам об их опыте (почему купили, чего не нашли, как прошла доставка), которые дают магазину то, чего не видно в цифрах: причины. Аналитика показывает, где люди останавливаются, опрос помогает понять почему.

  • RFM-анализ

    | Статья: 2 мин чтения

    RFM-анализ — это способ сегментировать клиентов по трём признакам: давность последней покупки (Recency), частота покупок (Frequency) и сумма расходов (Monetary). Он показывает, кому писать в первую очередь, а кого уже, похоже, потеряли.

  • Отток клиентов (churn)

    | Статья: 2 мин чтения

    Отток клиентов (churn rate) — это доля клиентов, которые ушли из группы за определённый период. Противоположный показатель — удержание.

  • Сервис и ответы покупателям

    | Статья: 2 мин чтения

    Сервис интернет-магазина — всё, что происходит между вопросом покупателя и его решением: ответы до покупки, статус заказа, изменения, возвраты, жалобы. Это часть продукта: покупатель оценивает магазин по тому, как его вопрос решили, а не только по цене.