Что такое когортный анализ в маркетинге: зачем нужен, как провести, примеры

Понимание поведения аудитории — это золотой ключ к успешной стратегии. В мире маркетинга существует эффективный инструмент, который позволяет глубже погрузиться в данные и выявить важные паттерны поведения клиентов.

Разберемся, что такое когортный анализ, для кого он нужен, как его проводить и какие показатели отслеживать, чтобы увеличить ваши продажи.

Что такое когортный анализ

Когортный анализ — в маркетинге это метод исследования данных, который предполагает объединение клиентов в когорты в зависимости от определенных событий или характеристик. Когорта представляет собой группу клиентов, объединенных общим показателем. Например, она может формироваться на основе даты первой покупки, географического расположения, возрастной категории и т. д.

Временная составляющая играет ключевую роль, отличая когорту от сегмента. Например, люди, вступившие в брак в 2018 году, составляют одну когорту, в то время как те, кто вступил в брак в 2023 году, — другую, но все они принадлежат к сегменту «женатые/замужние».

Когорты могут быть разделены на два типа в зависимости от действия, которые совершают пользователи:

1. Вовлечение — сюда включаются, например, установка приложения, первый клик, регистрация в сервисе и т. д.
2. Монетизация — этот тип включает в себя покупки, оплаты и другие, связанные с денежными транзакциями события.

Суть когортного анализа заключается в группировке клиентов (пользователей или посетителей) на основе общих характеристик и отслеживании их поведения во времени. Представим, что пользователь пришел на сайт через контекстную рекламу 1 сентября и купил смартфон. Такого человека можно включить в три группы:

1. Пользователи, пришедшие через контекстную рекламу. Исследование этой группы позволяет оценить эффективность контекстной рекламы в сравнении с другими источниками привлечения клиентов.

Когорта по каналу привлечения клиентов	Переходы на сайт	Покупки
Контекстная реклама	258	41
Соцсети	149	14
Рассылка	72	8

2. Клиенты, осуществившие покупку смартфона в сентябре. Здесь можно выявить сезонные колебания в продажах.

Временной период	Conversion Rate (количество покупок товара «смартфон»)
июль	27
август	29
сентябрь	51
октябрь	40
ноябрь	44
декабрь	90

3. Покупатели товара «смартфон». Тут можно оценить спрос на конкретный товар среди разных сегментов целевой аудитории.

Этот анализ позволяет глубже понять поведение клиентов и принимать более обоснованные бизнес-решения на основе полученных данных.

Читайте также:

ТОП-10 ошибок при запуске рекламы — разбираем на реальном опыте и примерах

Зачем нужен когортный анализ

• Понимание поведения клиентов. Это как взгляд в глаза ваших покупателей, раскрывающий их поведение и суть. Вы можете узнать, сколько времени они выбирают ваш бренд, кто из них ваши самые верные поклонники, на каком этапе их активность наивысшая и в какие моменты аудитория переживает спад интереса.
• Выявление тенденций. После формирования групп пользователей начинается увлекательное путешествие во времени, где вы следите за эволюцией их поведения. Это помогает выявить, какие группы наиболее активны и приносят вам наибольшую выгоду.
• Удержание клиентов. Зная, какие именно клиенты наиболее ценны для вашего бизнеса, вы можете разрабатывать специальные программы и предложения, направленные на сохранение их интереса. Это может существенно снизить отток клиентов.
• Оптимизация маркетинга. Когортный анализ помогает выявить наиболее эффективные маркетинговые стратегии и принимать взвешенные решения, опираясь на факты, а не на предположения. Вы можете инвестировать больше ресурсов в то, что действительно работает, и сокращать затраты на неэффективные кампании.

Когортный анализ и сегментация: в чем разница

На первый взгляд может показаться, что когортный анализ и сегментация — это одно и то же. Оба метода делят пользователей на группы для более глубокого изучения. Однако их цели, принцип формирования групп и, как следствие, выводы кардинально отличаются. Если сегментация — это моментальный снимок вашей аудитории, когортный анализ — это целый фильм, показывающий, как ее поведение меняется во времени.

Сегментация — статичный портрет аудитории

Сегментация отвечает на вопрос «КТО эти люди и каковы их характеристики СЕЙЧАС?». Она группирует пользователей по общим, часто статичным признакам:

• Демографические: пол, возраст, город.
• Поведенческие: средний чек, категория купленных товаров, частота покупок.
• Технические: устройство, браузер, источник трафика.

Разберу пример сегментации. Интернет-магазин электроники выделяет сегмент «Мужчины 25-35 лет из Москвы, купившие игровую консоль за последние 3 месяца». Это помогает магазину показывать этой группе релевантную рекламу игр и аксессуаров.

Главный недостаток сегментации в том, что она не учитывает «возраст» пользователя по отношению к вашему продукту. В одном сегменте могут оказаться тот, кто купил консоль вчера, и тот, кто купил ее три месяца назад. Их поведение и лояльность будут совершенно разными, но сегментация этого не покажет.

Когортный анализ: динамика поведения во времени

Когортный анализ отвечает на вопрос «КАК меняется поведение групп пользователей с течением ВРЕМЕНИ?». Он группирует пользователей не по статичным признакам, а по общему для них «событию-рождению» в вашем продукте, а затем отслеживает их действия в последующие периоды.

Ключевое понятие здесь — когорта. Это группа пользователей, которые совершили одно и то же ключевое действие в один и тот же период времени — например, зарегистрировались в одну неделю или совершили первую покупку в одном месяце.

Уникальный пример когортного анализа

Рассмотрим стриминговый сервис, который в январе запустил рекламную кампанию с известным блогером, а в феврале — массовую рассылку по базам email.

Задача: понять, какая рекламная кампания привлекла более лояльных и «заряженных» пользователей, которые не уходят сразу после пробного периода.

Решение. Мы формируем две когорты:

1. Когорта A: пользователи, зарегистрировавшиеся в период пика рекламы у блогера (1-7 января).
2. Когорта B: пользователи, пришедшие по массовой рассылке (1-7 февраля).

Далее мы строим график Retention Rate (процент удержания) для обеих когорт и смотрим, какая из них сохраняла активность (например, смотрела хотя бы один фильм в неделю) в течение двух месяцев.

Что мы можем увидеть (гипотетические данные):

Когортный анализ демонстрирует, что пользователи, привлеченные через блогера (Когорта A), оказались гораздо более вовлеченными. Они продолжали пользоваться сервисом спустя два месяца, в то время как аудитория из массовой рассылки (Когорта B) быстро теряла интерес.

Сегментация по источнику трафика («блогер» vs «рассылка») показала бы лишь общее количество пользователей, но не раскрыла бы эту критически важную разницу в долгосрочной лояльности.

Когда использовать сегментацию, а когда когортный анализ

Используйте сегментацию, когда вам нужно понять структуру вашей аудитории здесь и сейчас, чтобы персонализировать коммуникацию, запустить точечную рекламу или проанализировать текущие предпочтения.

Используйте когортный анализ, когда вам нужно оценить долгосрочные эффекты ваших действий: насколько удачным был запуск новой функции, какая маркетинговая кампания принесла самых качественных клиентов, как изменения в продукте повлияли на удержание новых пользователей.

Таким образом, эти методы не заменяют, а дополняют друг друга. Сегментация помогает правильно нацелить усилия, а когортный анализ — оценить, были ли эти усилия эффективными в долгосрочной перспективе.

Где применяется когортный анализ

• Интернет-маркетинг. В онлайн-бизнесе используется для оценки эффективности различных каналов привлечения клиентов, оптимизации конверсии и удержания пользователей на сайте.
• Ритейл. В розничной торговле помогает изучить реакцию различных групп клиентов на акции и скидки, а также выявить, какие товары наиболее востребованы среди разных сегментов аудитории.
• Фитнес и здравоохранение. Фитнес-центры и клиники используют исследование поведения клиентов для оптимизации программ лояльности, прогнозирования оттока посетителей и создания персональных тренировок и лечебных курсов.

Как провести когортный анализ по этапам

Когортный анализ может показаться сложным, но его проведение легко систематизировать. Следуйте этим пяти шагам, чтобы получить ясные и действенные результаты.

Шаг 1: Определение цели и ключевой метрики

Прежде чем открывать таблицы или аналитику, четко сформулируйте, что вы хотите узнать. Без конкретной цели анализ превратится в сбор бесполезных данных.

Примеры целей:

• Оценить, какие пользователи остаются в приложении дольше. Ключевая метрика: Retention Rate (Удержание).
• Определить, какая рекламная кампания привлекла самых платежеспособных клиентов. Ключевая метрика: LTV или ARPU.
• Понять, как новая функция повлияла на активность новых пользователей. Ключевая метрика: коэффициент конверсии на целевое действие — например, использование функции.

Результат шага. Четко сформулированная цель и одна-две ключевые метрики, которые вы будете отслеживать.

Шаг 2: Формирование когорт (признак и размер)

Теперь решите, как вы будете группировать пользователей. Определите критерий (признак) когорты — это событие, которое объединяет пользователей:

• По времени. Дата первой покупки, регистрации, первого визита.
• По действию. Источник трафика, заказ определенного товара, участие в акции.

Выберите размер когорты — это временной интервал для группировки.

• День. Подходит для продуктов с высокой активностью или для анализа эффекта от коротких рекламных кампаний.
• Неделя/Месяц. Наиболее популярный вариант, обеспечивает баланс между детализацией и стабильностью данных.

Результат шага. Выбранный принцип группировки: например, «пользователи, зарегистрировавшиеся по неделям» или «клиенты, совершившие первую покупку по месяцам».

Шаг 3: Сбор данных

Для извлечения сырых данных вам понадобятся инструменты аналитики:

• Веб-аналитика. Google Analytics 4, «Яндекс Метрика» (используйте отчеты по когортам).
• CRM-системы. Данные о покупках, клиентах и сделках.
• Базы данных. Прямые SQL-запросы, если у вас есть доступ.
• Специализированные сервисы: Amplitude, Mixpanel, Kissmetrics, которые заточены под поведенческую аналитику и когортный анализ.

Результат шага. Экспорт данных, где для каждого пользователя известна дата/период его попадания в когорту и его действия в последующие периоды.

Шаг 4: Построение таблицы и анализ

Самый наглядный способ — создание когортной таблицы в Excel или «Google Таблицах». Пример таблицы для анализа Retention Rate:

• Строки — когорты (периоды «рождения» пользователей).
• Столбцы — периоды времени после «рождения» (неделя 1, неделя 2 и т.д.).
• Ячейки на пересечении — значение метрики (например, процент удержания) для конкретной когорты в конкретный период.

Пример таблицы в Google Sheets/Excel:

Как анализировать такую таблицу:

• Читайте по строкам. Вы видите, как «стареет» каждая когорта. Например, когорта «Неделя 1» постепенно теряла пользователей, и до 4-й недели «дожило» 28 %.
• Читайте по столбцам. Вы видите, как разные когорты вели себя в один и тот же период их жизни.

Например, во 2-ю неделю жизни когорта «Неделя 3» показала удержание 55 %, что лучше, чем у когорт «Неделя 1» (45 %) и «Неделя 2» (50 %). Это может говорить об улучшениях, сделанных к третьей неделе января.

Результат шага. Заполненная таблица, готовая для анализа и визуализации.

Шаг 5: Визуализация и выводы

Числа в таблице полезны, но графики делают тренды очевидными.

1. Постройте линейный график или тепловую карту:
• Линейный график. На нем каждая линия — это одна когорта. Он наглядно показывает, какие когорты «живут» дольше других.
• Тепловая карта раскрашивает ячейки таблицы в цвета (например, от красного для низких значений до зеленого для высоких). Позволяет мгновенно найти самые сильные и слабые когорты.
2. Сформулируйте выводы и примите решения.
• Пример вывода: «Когорта пользователей, пришедших после запуска новой функции в «Неделю 3», демонстрирует значительно более высокое удержание на 2-й неделе жизни (55 %) по сравнению с предыдущими когортами. Функция работает».
• Пример решения — увеличить инвестиции в каналы привлечения, которые приводят когорты с самым высоким LTV. Или запустить email-кампанию по реактивации для когорт с высоким оттоком на 2-й неделе.

Результат шага. Наглядные графики и список конкретных действий для улучшения бизнес-показателей на основе данных.

Следуя этому алгоритму, вы превратите разрозненные данные о пользователях в стратегические инсайты, которые помогут расти бизнесу. А ниже — наглядная диаграмма процесса:

Читайте также:

Как создать грамотный маркетинговый план: шаблоны и примеры

Чтобы успешно провести когогортный анализ:

1. Используйте надежные источники данных.

2. Сравнивайте когорты в одинаковых временных промежутках.

3. Не выбирайте слишком крупные группы клиентов, так как это может затруднить выявление паттернов их поведения.

4. Учитывайте внешние факторы, которые могут повлиять на результаты.

5. Регулярно обновляйте анализ, чтобы следить за изменениями в поведении аудитории.

Екатерина Чекалина

Директор маркетинговых и PR проектов

Ключевые показатели когортного анализа

Разберем их.

Когорта

Это группа клиентов, объединенных общим признаком или временем. Например, это могут быть люди, совершившие покупку в конкретный месяц или пришедшие на сайт через определенный источник.

Retention Rate (Удержание)

Этот показатель отражает, сколько клиентов из определенной группы остались активными в последующих периодах. Например, если в течение месяца со дня регистрации в приложении остались 70 % клиентов, а во второй месяц — 60 %, Retention Rate во втором месяце составляет 60 %.

Формула: (Количество активных клиентов в конце периода / Общее количество клиентов в когорте в начале периода) x 100 %

Пример. В январе у вас была когорта из 200 клиентов. В конце февраля из них 120 человек совершили хотя бы одну покупку. Retention Rate за февраль = (120 / 200) x 100 % = 60 %.

Churn Rate (Отток)

Этот показатель, наоборот, демонстрирует, сколько клиентов покинули вашу платформу или перестали совершать покупки после определенного периода. Чем ниже Churn Rate, тем лучше для бизнеса.

Формула: 100 % - Retention Rate

Пример. Если Retention Rate вашей когорты за месяц составил 60 %, Churn Rate = 100 % - 60 % = 40 %. Это означает, что 40 % клиентов из первоначальной когорты перестали быть активными в этом месяце.

Average Revenue Per User (ARPU)

Этот показатель измеряет средний доход, который приносит каждый пользователь в определенный период времени. Он позволяет оценить, какие категории пользователей наиболее ценны для бизнеса.

Формула: Общий доход за период / Общее количество пользователей за период

Пример. В марте ваш интернет-магазин заработал 500 000 рублей. Среднемесячное количество пользователей составило 2500. ARPU = 500 000 / 2500 = 200 рублей с пользователя.

Customer Lifetime Value (LTV)

Этот показатель представляет собой прогнозируемый доход, который приносит клиент за всё время его взаимодействия с брендом. Рассчитывается на основе среднего дохода с клиента и средней продолжительности его взаимодействия.

Формула (упрощенная): ARPU x Средний срок жизни клиента (в месяцах)

Пример. Ваш ARPU составляет 500 рублей, а средний клиент остается с вами 6 месяцев. LTV = 500 x 6 = 3 000 рублей. Это прогнозируемая прибыль с одного среднего клиента.

Conversion Rate (Конверсия)

Этот показатель оценивает, сколько пользователей совершают целевое действие — покупку или регистрацию в определенный период времени.

Формула: (Количество пользователей, совершивших целевое действие / Общее количество пользователей) x 100 %

Пример. На страницу с новым курсом за неделю зашло 1 200 человек. Из них 72 человека купили курс. Conversion Rate = (72 / 1 200) x 100 % = 6 %.

Return on investment (ROI): Это процентное соотношение между доходом и инвестициями в бизнес. ROI показывает окупаемость рекламных кампаний. Позволяет, например, оценить эффективность рекламной кампании, запущенной в определенный период.

Формула: ((Доход от инвестиций - Размер инвестиций) / Размер инвестиций) x 100 %

Пример. Вы вложили 10 000 рублей в рекламную кампанию, которая принесла 25 000 рублей дохода. ROI = ((25 000 - 10 000) / 10 000) x 100 % = 150 %. Это означает, что вы получили 150 % прибыли от вложенных средств.

Понимание и использование этих ключевых показателей позволяют маркетологам:

• Оценить результаты своих маркетинговых кампаний и эффективность привлечения клиентов через различные каналы.
• Определить, какие группы клиентов считаются наиболее ценными, а какие требуют дополнительной работы.
• Прогнозировать будущие доходы и расходы на маркетинг.
• Разрабатывать индивидуальные маркетинговые стратегии с целью удержания клиентов и увеличения выручки.

Перед началом исследования необходимо установить четыре ключевых критерия:

1. Критерий формирования когорты — это событие, объединяющее людей в одну группу: первое посещение, совершение покупки, установка приложения, регистрация и так далее.
2. Размер когорты — временной интервал, определяющий период, на который группа будет формироваться: день, неделя, месяц.
3. Отчетный период — время исследования поведения групп.
4. Анализируемый ключевой показатель: ROI, Retention Rate, LTV и т.д.

Эти четыре параметра являются фундаментальными в когортном анализе и задаются при работе с любой системой:

• Контрольная точка (Stick Point). Сумма покупки, после которой клиент с высокой долей вероятности перейдет в категорию «постоянных».
• Каналы привлечения. Поиск самых эффективных источников появления новых клиентов.
• Переход пользователей с пробной версии продукта на платную. Когортный анализ помогает определить группы, из которых чаще всего «бесплатные» клиенты превращаются в «платных».
• Повторные покупки. Показатель говорит о том, что пользователь доволен качеством продукта и готов делать повторные покупки в будущем.

Инструменты когортного анализа

1. Microsoft Excel и Google Sheets. Это самые распространенные инструменты для начального аудита когорт. Вы можете создавать таблицы с данными о клиентах, дате первой покупки и последующих визитах, а затем использовать формулы и сводные таблицы для расчетов.
2. SQL-базы данных. Если у вас большие объемы данных, то использование SQL-запросов и баз данных, таких как PostgreSQL или MySQL, для проведения когортного исследования будет весьма эффективно.
3. BI-инструменты. Бизнес-интеллект (BI) платформы, такие как Tableau, Power BI или Looker, предоставляют широкие возможности для изучения групп пользователей. Они позволяют визуализировать данные и создавать интерактивные отчеты.
4. Python и библиотеки для анализа данных. Если у вас есть навыки программирования, вы можете использовать Python и библиотеки для анализа данных, такие как Pandas и Matplotlib, для более гибкого и специализированного аудита ваших клиентов.
5. CRM и маркетинговые платформы. Многие CRM-системы и маркетинговые платформы предоставляют инструменты для анализа клиентских данных и их поведения. Например, Salesforce и HubSpot имеют встроенные средства для проведения исследования групп пользователей.
6. Google Analytics. В «Google Аналитике» когортное исследование автоматизировано, но возможностей для разделения на когорты не так много: можно отследить только первое действие пользователя в определённом промежутке времени.
7. Amplitude. Предоставляет широкие возможности для диагностики поведения пользователей в мобильных и веб-приложениях. Он также предоставляет возможность создавать воронки конверсий и отслеживать ключевые метрики.
8. Mixpanel. Еще один мощный инструмент для изучения пользовательского поведения. Mixpanel предоставляет функции анализа событий и создания когорт. Он может быть полезен для мониторинга и оптимизации пользовательского опыта.
9. Kissmetrics. Этот инструмент фокусируется на исследовании маркетинговых кампаний и их влиянии на поведение пользователей. Kissmetrics позволяет проводить анализ групп клиентов для определения эффективности маркетинговых усилий.
10. «Яндекс Метрика». Предоставляет аналитику для веб-сайтов, включая возможность создания когорт и оценку поведения пользователей.
11. E-commerce платформы. Если ваш бизнес связан с онлайн-торговлей, то многие платформы, такие как Shopify, 1C-Bitrix, и Magento, предоставляют инструменты для изучения клиентского поведения и создания когорт.
12. Собственные CRM-системы. Многие компании в России используют собственные CRM-системы для управления клиентами. Они могут включать инструменты для анализа и создания когорт покупателей.
13. AppsFlyer. Предлагает значительно более гибкие настройки (в сравнении с Google Analytics) для мобильного маркетинга. В этой системе можно включить сразу несколько фильтров в отчете, что дает более обширную и ценную информацию. Чтобы не тратить излишне много времени на разбор небольших групп, устанавливается ограничение по количеству пользователей.
14. AppMetrica и Adjust. Разработчики приложений используют эти сервисы для аналитики возврата новых пользователей. В Adjust возможно добавление в отчет второго показателя (например, количество сессий на пользователя).

Выбор инструмента зависит от вашего бизнеса, доступности данных и уровня сложности анализа. Важно правильно определить цели и задачи исследования, чтобы получить ценные инсайты и улучшить бизнес-процессы.

Примеры когортного анализа

Разберу наиболее показательные.

Интернет-магазин

Представьте, что у вас есть интернет-магазин и вы хотите увеличить число повторных покупок. Вы создаете группы клиентов, совершивших первую покупку в разные месяцы. В результате разбора вы обнаруживаете, что когорта клиентов, совершивших первую покупку в декабре, в следующем году совершает больше повторных покупок. Вы решаете увеличить маркетинговый бюджет на привлечение новых клиентов именно в декабре.

Фитнес-центр

Фитнес-центр провел исследование клиентов с целью увеличения срока посещения занятий. Они выяснили, что клиенты, начавшие заниматься в начале зимы, часто прекращают посещать зал весной. Тогда фитнес-центр разработал специальные программы для зимних клиентов, предлагая им дополнительные занятия и скидки на следующий сезон. Как результат, уровень удержания клиентов увеличился, и фитнес-центр получает больший доход.

Онлайн-ритейл

Онлайн-магазин обнаружил, что у него есть большой отток клиентов после первой покупки. Они выяснили, что клиенты, совершившие первую покупку в результате электронной рассылки, редко делают повторные заказы. Однако клиенты, пришедшие через рекламу на поисковых системах, остаются долгосрочными клиентами. Магазин перераспределил бюджет маркетинга, увеличивая инвестиции в поисковую рекламу и уменьшая рассылки. Это привело к увеличению продаж.

Читайте также:

Что такое стимулирование продаж: как работает, зачем нужно

FAQ о когортном анализе

Разберу наиболее популярные вопросы по теме.

Чем когортный анализ на практике лучше обычной сегментации?

Сегментация отвечает на вопрос «КТО мои клиенты?», а когортный анализ — «КАК их поведение меняется со ВРЕМЕНЕМ?».

Сегментация покажет, что «мужчины 25-35 лет» — это ценный сегмент. Когортный анализ покажет, что «мужчины 25-35 лет, пришедшие по акции в январе», совершали повторные покупки в 2 раза чаще, чем та же группа, пришедшая в феврале. Это позволяет оценить не статичный портрет, а долгосрочный эффект от конкретных действий: акций, изменений в продукте, рекламных кампаний.

Какой размер когорты выбрать — день, неделю или месяц?

Выбор зависит от вашего бизнес-цикла и цели:

• День. Используйте для продуктов с очень высокой активностью (например, мобильные игры, доставка еды) или для анализа эффекта от короткой, но мощной рекламной кампании.
• Неделя. Самый популярный и универсальный вариант. Позволяет нивелировать всплески активности в отдельные дни (например, выходные) и дает достаточно детализированную картину.
• Месяц. Подходит для бизнесов с долгим циклом принятия решения (B2B, дорогостоящие товары) или для первого, общего анализа, где не нужна излишняя детализация.

Почему данные в когортном анализе выглядят как «лестница»?

Это нормально и ожидаемо! Такая «лестница» образуется потому, что чем «старше» когорта, тем больше периодов ее жизни мы можем проанализировать. Например:

• Когорта за текущую неделю имеет данные только за первую неделю жизни.
• Когорта за прошлую неделю — данные за первую и вторую недели.
• Когорта за позапрошлую неделю — за первую, вторую и третью, и так далее.

Эта «лестница» как раз и позволяет сравнивать поведение разных когорт на одних и тех же этапах их жизненного цикла.

Мы провели анализ, увидели разницу между когортами. Что делать дальше?

Разница в показателях — это не вывод, а сигнал к поиску причины. Ваш алгоритм действий:

1. Сформулируйте гипотезу. «Когорта за май показывает более высокое удержание, потому что 15 мая мы запустили новую функцию чата в приложении».
2. Проверьте ее. Проанализируйте другие данные. Увеличилось ли использование новой функции в той когорте? Были ли другие изменения (источники трафика, рекламные креативы), которые могли повлиять на результат?
3. Примите решение. Если гипотеза подтвердилась — удваивайте усилия в этом направлении (развивайте успешную функцию). Если нет — продолжайте искать причину, чтобы повторить успех или избежать ошибок.

Коротко о главном

• Когортный анализ представляет собой классификацию клиентов на основе общих характеристик и отслеживание их поведения во времени.
• Это позволяет увидеть эволюцию клиентского поведения, определить, какие группы приносят наибольшую ценность для бизнеса, какие уходят, а какие остаются верными и совершают повторные покупки.
• Для успешного проведения исследования необходимо сначала определить цель и связанную с ней ключевую метрику. Затем собрать информацию о каждой группе клиентов в разные временные интервалы, чтобы наблюдать, как меняются метрики внутри каждой из них.
• Это позволит выявить успешные стратегии, на основе которых можно разработать конкретный план действий.