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 смартфона. 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.

• 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.

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 по этапам

1. Выберите параметр. Определите цель и связанную с ней метрику, которую будете отслеживать за время исследования — например, месяц после первой покупки.
2. Соберите данные. Получите информацию о каждой когорте в разные периоды времени.
3. Анализируйте изменения. Рассмотрите, как меняются метрики (удержание, средний чек и др.) у каждой группы пользователей.
4. Примените результаты. Определите успешные стратегии и на их основе разработайте план дальнейших действий.

Читайте также:

Как создать грамотный маркетинговый план: шаблоны и примеры

Практические советы для успешного анализа:

• Используйте надежные источники данных.
• Сравнивайте когорты в одинаковых временных промежутках.
• Не выбирайте слишком крупные группы клиентов, так как это может затруднить выявление паттернов их поведения.
• Учитывайте внешние факторы, которые могут повлиять на результаты.
• Регулярно обновляйте анализ, чтобы следить за изменениями в поведении аудитории.

Ключевые показатели

1. 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.

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

2. 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 %.

Когорта по каналу привлечения клиентов	Количество регистраций пользователей	Retention Rate Январь	Retention Rate Февраль	Retention Rate Март
Контекстная реклама	756	85 %	79 %	66 %
Соцсети	298	70 %	60 %	45 %
Рассылка	455	95 %	87 %	77 %

3. 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.

Когорта по каналу привлечения клиентов	Количество регистраций пользователей	Churn Rate Январь	Churn Rate Февраль	Churn Rate Март
Контекстная реклама	756	15 %	21 %	34 %
Соцсети	298	30 %	40 %	65 %
Рассылка	455	5 %	13 %	23 %

4. 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.

Когорта по каналу привлечения клиентов	Временной период	ARPU
Контекстная реклама	Январь	10452
Соцсети	Февраль	9856
Рассылка	Март	14875

5. 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.

Когорта по каналу привлечения клиентов	Сумма всех покупок
Контекстная реклама	1254368
Соцсети	258963
Рассылка	789665

6. Conversion Rate (Конверсия). Этот показатель оценивает, сколько пользователей совершают целевое действие — покупку или регистрацию в определенный период времени.

Временной период	Conversion Rate
Январь	25
Февраль	45
Март	99

7. 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. 

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 параметра:

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

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.Metrica». 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 анализа

Пример 1: 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.

Пример 2: 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.

Пример 3: 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

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.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!

• Теперь Вы можете читать последние новости из мира интернет-маркетинга в мессенджере Telegram на своём мобильном телефоне.
• Для этого вам необходимо подписаться на наш канал.