Заполните форму и нажмите кнопку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время:)
*Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с обработкой данных
Когортный Анализ
1️⃣ Введение
✏️ Определение когортного анализа
✏️ Значение когортного анализа в маркетинге и аналитике
2️⃣ Основные понятия когортного анализа
✏️ Что такое когорта?
✏️ Важные метрики когортного анализа
3️⃣ Инструменты для когортного анализа
4️⃣ Этапы выполнения когортного анализа
✏️ Сбор данных
✏️ Создание когорт
✏️ Расчет метрик для когорт
5️⃣ Пример расчета когортного анализа
✏️ Определение когортного анализа
✏️ Значение когортного анализа в маркетинге и аналитике
2️⃣ Основные понятия когортного анализа
✏️ Что такое когорта?
✏️ Важные метрики когортного анализа
3️⃣ Инструменты для когортного анализа
4️⃣ Этапы выполнения когортного анализа
✏️ Сбор данных
✏️ Создание когорт
✏️ Расчет метрик для когорт
5️⃣ Пример расчета когортного анализа
1️⃣ Введение
Когортный анализ - это метод исследования данных, который используется для анализа и сегментации группы людей или объектов схожих по определенным характеристикам, с целью выявления и оценки изменений в их поведении или характеристиках во времени. Этот метод позволяет более детально изучить, как определенные группы взаимодействуют с продуктами, услугами, и как эти взаимодействия влияют на результаты бизнеса. Когортный анализ широко применяется в маркетинге, аналитике, образовании, здравоохранении и других областях для более точного понимания изменений и трендов в данных в разрезе конкретных когорт.
Когортный анализ в маркетинге имеет следующие преимущества:
1. Помогает определить, как долго клиенты остаются с вашей компанией, и какие когорты имеют наибольшую склонность к долгосрочному взаимодействию.
2. Анализ когорт позволяет определить, какие группы клиентов были привлечены различными маркетинговыми кампаниями и какой был результат каждой из них. Это помогает выявить наиболее эффективные стратегии привлечения.
3. На основе когортного анализа можно создавать персонализированные маркетинговые и продуктовые стратегии для разных групп клиентов, учитывая их потребности и предпочтения.
4. Анализ когорт позволяет отслеживать изменения в потребительском поведении и выявлять новые тренды, которые могут быть использованы в маркетинговых стратегиях.
5. Путем понимания, как разные когорты взаимодействуют с продуктом или услугой, можно улучшать пользовательский опыт и удовлетворять потребности каждой группы.
6. Анализ когорт может помочь прогнозировать будущие продажи, учитывая данные о том, как поведение когорт изменяется с течением времени.
Когортный анализ - это метод исследования данных, который используется для анализа и сегментации группы людей или объектов схожих по определенным характеристикам, с целью выявления и оценки изменений в их поведении или характеристиках во времени. Этот метод позволяет более детально изучить, как определенные группы взаимодействуют с продуктами, услугами, и как эти взаимодействия влияют на результаты бизнеса. Когортный анализ широко применяется в маркетинге, аналитике, образовании, здравоохранении и других областях для более точного понимания изменений и трендов в данных в разрезе конкретных когорт.
Когортный анализ в маркетинге имеет следующие преимущества:
1. Помогает определить, как долго клиенты остаются с вашей компанией, и какие когорты имеют наибольшую склонность к долгосрочному взаимодействию.
2. Анализ когорт позволяет определить, какие группы клиентов были привлечены различными маркетинговыми кампаниями и какой был результат каждой из них. Это помогает выявить наиболее эффективные стратегии привлечения.
3. На основе когортного анализа можно создавать персонализированные маркетинговые и продуктовые стратегии для разных групп клиентов, учитывая их потребности и предпочтения.
4. Анализ когорт позволяет отслеживать изменения в потребительском поведении и выявлять новые тренды, которые могут быть использованы в маркетинговых стратегиях.
5. Путем понимания, как разные когорты взаимодействуют с продуктом или услугой, можно улучшать пользовательский опыт и удовлетворять потребности каждой группы.
6. Анализ когорт может помочь прогнозировать будущие продажи, учитывая данные о том, как поведение когорт изменяется с течением времени.
2️⃣ Основные понятия когортного анализа
Когорта - это группа людей или объектов, которые имеют схожие характеристики или выполнили какое-либо действие в определенный период времени. Когорты используются в анализе для сравнения и изучения поведения или характеристик различных групп в течение времени.
Retention Rate
Коэффициент удержания - этот показатель измеряет, сколько клиентов или пользователей остаются с вашей компанией, продуктом или услугой в определенный период времени. Он обычно выражается в процентах и позволяет оценить, насколько успешно удерживаются клиенты после первого взаимодействия. Расчет Retention Rate обычно производится на протяжении нескольких временных периодов, например, после 7, 30 или 90 дней с момента первого взаимодействия.
CAC (Customer Acquisition Cost)
Затраты на привлечение клиента - это метрика, которая позволяет определить, сколько средств вы потратили на привлечение одного нового клиента.
Average Revenue per Paying User (ARPPU)
Средний доход с платящего пользователя - измеряет средний доход, полученный от каждого клиента в когорте за определенный период времени. Эта метрика может помочь определить, какие когорты наиболее доходны.
Cohort Size
Размер когорты - это просто количество пользователей или клиентов в каждой когорте. Расчет размера когорты важен для учета статистической значимости результатов анализа.
Lifetime Value (LTV)
Пожизненная ценность клиента - представляет собой оценку того, сколько денег клиент в среднем приносит вашей компании за всё время своего взаимодействия с ней. Этот показатель учитывает Доход, полученную от клиента, а также его долгосрочное влияние на бизнес. Этот показатель сложно рассчитать, пока человек не перестанет быть вашим клиентом. Однако можно рассчитать LTV для отдельно взятой когорты за месяц, например, и сделать прогноз, сколько денег принесет эта когорта за больший период.
Conversion Rate
Коэффициент конверсии - измеряет процент клиентов или пользователей, которые совершили желаемое действие, такое как покупка, регистрация или подписка, относительно общего числа посетителей или клиентов. Этот показатель помогает оценить эффективность маркетинговых кампаний.
Churn Rate
Коэффициент оттока - измеряет процент клиентов или пользователей, которые перестали взаимодействовать с вашей компанией или продуктом в определенный период времени. Он обычно выражается в процентах и помогает определить, насколько быстро вы теряете клиентов.
Когорта - это группа людей или объектов, которые имеют схожие характеристики или выполнили какое-либо действие в определенный период времени. Когорты используются в анализе для сравнения и изучения поведения или характеристик различных групп в течение времени.
Retention Rate
Коэффициент удержания - этот показатель измеряет, сколько клиентов или пользователей остаются с вашей компанией, продуктом или услугой в определенный период времени. Он обычно выражается в процентах и позволяет оценить, насколько успешно удерживаются клиенты после первого взаимодействия. Расчет Retention Rate обычно производится на протяжении нескольких временных периодов, например, после 7, 30 или 90 дней с момента первого взаимодействия.
CAC (Customer Acquisition Cost)
Затраты на привлечение клиента - это метрика, которая позволяет определить, сколько средств вы потратили на привлечение одного нового клиента.
Average Revenue per Paying User (ARPPU)
Средний доход с платящего пользователя - измеряет средний доход, полученный от каждого клиента в когорте за определенный период времени. Эта метрика может помочь определить, какие когорты наиболее доходны.
Cohort Size
Размер когорты - это просто количество пользователей или клиентов в каждой когорте. Расчет размера когорты важен для учета статистической значимости результатов анализа.
Lifetime Value (LTV)
Пожизненная ценность клиента - представляет собой оценку того, сколько денег клиент в среднем приносит вашей компании за всё время своего взаимодействия с ней. Этот показатель учитывает Доход, полученную от клиента, а также его долгосрочное влияние на бизнес. Этот показатель сложно рассчитать, пока человек не перестанет быть вашим клиентом. Однако можно рассчитать LTV для отдельно взятой когорты за месяц, например, и сделать прогноз, сколько денег принесет эта когорта за больший период.
Conversion Rate
Коэффициент конверсии - измеряет процент клиентов или пользователей, которые совершили желаемое действие, такое как покупка, регистрация или подписка, относительно общего числа посетителей или клиентов. Этот показатель помогает оценить эффективность маркетинговых кампаний.
Churn Rate
Коэффициент оттока - измеряет процент клиентов или пользователей, которые перестали взаимодействовать с вашей компанией или продуктом в определенный период времени. Он обычно выражается в процентах и помогает определить, насколько быстро вы теряете клиентов.
3️⃣ Инструменты для когортного анализа
Программ и сервисов которые используются при когортном анализе множество, тут я опишу несколько чаще используемых программ, конкретно на каждой останавливаться не будем, так как главное понять принцип работы с когортами. Выбор инструмента зависит от вашей конкретной задачи, бюджета и уровня технической подготовки. Но каждый из перечисленных инструментов предоставляет множество возможностей для проведения когортного анализа и извлечения ценных инсайтов из ваших данных.
Microsoft Excel
С использованием PivotTables, функций фильтрации и графиков можно проводить простой когортный анализ.
Google Analytics 4
GA4 предоставляет возможность анализа данных о посетителях вашего веб-сайта и приложений, включая создание и анализ когорт. Вы можете определить когорты на основе различных параметров, таких как дата первого посещения, и изучить их поведение во времени.
Amplitude
Предоставляет гибкие инструменты для создания и анализа когорт, а также отслеживания действий пользователей.
Tableau
Мощный инструмент для визуализации данных, который также может использоваться для когортного анализа. Вы можете создавать интерактивные дашборды и отчеты, визуализируя результаты анализа.
Python и библиотеки для анализа данных
Для более технических анализов и настройки когортного анализа, многие аналитики используют Python в связке с библиотеками, такими как pandas, NumPy и Matplotlib, чтобы провести анализ данных и создать кастомные отчеты.
Microsoft Excel
С использованием PivotTables, функций фильтрации и графиков можно проводить простой когортный анализ.
Google Analytics 4
GA4 предоставляет возможность анализа данных о посетителях вашего веб-сайта и приложений, включая создание и анализ когорт. Вы можете определить когорты на основе различных параметров, таких как дата первого посещения, и изучить их поведение во времени.
Amplitude
Предоставляет гибкие инструменты для создания и анализа когорт, а также отслеживания действий пользователей.
Tableau
Мощный инструмент для визуализации данных, который также может использоваться для когортного анализа. Вы можете создавать интерактивные дашборды и отчеты, визуализируя результаты анализа.
Python и библиотеки для анализа данных
Для более технических анализов и настройки когортного анализа, многие аналитики используют Python в связке с библиотеками, такими как pandas, NumPy и Matplotlib, чтобы провести анализ данных и создать кастомные отчеты.
4️⃣ Этапы выполнения когортного анализа
Этап 1 - Сбор данных
Этап сбора данных - один из ключевых этапов в когортном анализе, так как качество данных напрямую влияет на точность и надежность результатов анализа. Вот как происходит сбор данных на этом этапе:
1. Определение целей анализа
Необходимо четко определить проблемы, которые вы хотите решить с помощью когортного анализа. Это поможет определить, какие данные необходимы для достижения ваших целей.
2. Выбор источников данных
Определите, откуда и какие данные вам потребуются. Источники данных могут включать базы данных, логи серверов, данные веб-аналитики, системы учета клиентов и другие.
3. Создание и установка инструментов для сбора данных
Создайте и настройте инструменты для сбора данных. Это могут быть интеграции по API или использование специализированных инструментов аналитики.
4. Сбор данных
Соберите данные с выбранных источников. Важно убедиться в том, что данные собираются систематически и регулярно, чтобы у вас была актуальная информация для анализа.
5. Очистка и обработка данных
После сбора данных проведите их очистку. Это включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений, приведение данных к одному формату.
6. Хранение данных
Это может быть хранилище данных в облаке, серверная база данных или другие методы, обеспечивающие сохранность и доступность данных. Я рекомендую Google BigQuery.
7. Установка автоматической системы сбора
Для долгосрочных проектов рекомендуется настроить автоматическую систему сбора данных, которая будет регулярно обновлять данные и обеспечивать их актуальность.
Этап 1 - Сбор данных
Этап сбора данных - один из ключевых этапов в когортном анализе, так как качество данных напрямую влияет на точность и надежность результатов анализа. Вот как происходит сбор данных на этом этапе:
1. Определение целей анализа
Необходимо четко определить проблемы, которые вы хотите решить с помощью когортного анализа. Это поможет определить, какие данные необходимы для достижения ваших целей.
2. Выбор источников данных
Определите, откуда и какие данные вам потребуются. Источники данных могут включать базы данных, логи серверов, данные веб-аналитики, системы учета клиентов и другие.
3. Создание и установка инструментов для сбора данных
Создайте и настройте инструменты для сбора данных. Это могут быть интеграции по API или использование специализированных инструментов аналитики.
4. Сбор данных
Соберите данные с выбранных источников. Важно убедиться в том, что данные собираются систематически и регулярно, чтобы у вас была актуальная информация для анализа.
5. Очистка и обработка данных
После сбора данных проведите их очистку. Это включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений, приведение данных к одному формату.
6. Хранение данных
Это может быть хранилище данных в облаке, серверная база данных или другие методы, обеспечивающие сохранность и доступность данных. Я рекомендую Google BigQuery.
7. Установка автоматической системы сбора
Для долгосрочных проектов рекомендуется настроить автоматическую систему сбора данных, которая будет регулярно обновлять данные и обеспечивать их актуальность.
Этап 2 - Создание когорт
Прежде чем приступить к следующим действиям определите, какие когорты вы хотите анализировать на основе ваших целей. Это может быть группировка пользователей или клиентов по определенным характеристикам, таким как дата первого визита, источник трафика, местоположение и др.
Подробнее о часто используемых когортах:
Когорты по дате регистрации
Группировка пользователей, которые зарегистрировались на вашем сайте или в приложении в определенный месяц или квартал. Например, вы можете создать когорты "Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе", "Пользователи, зарегистрировавшиеся в феврале" и так далее.
Когорты по источнику трафика
Когорта на основе источника, с которого пришли пользователи на ваш сайт или в приложение в тот или иной промежуток времени. Например, создайте когорты "Органический поиск", "Платная реклама", "Ссылки с социальных сетей" за август месяц.
Когорты по уровню активности
Когорты на основе активности пользователей на сайте или в приложении. Например, создайте когорты "Активные пользователи" (которые заходили на сайт ежедневно), "Пассивные пользователи" (которые заходили редко) за первую неделю августа.
Когорты по интересам
Сегментируйте пользователей на основе их интересов или категорий продуктов в определенный период времени. Например, создайте когорты "Покупатели товаров категории A", "Покупатели товаров категории B" за прошлый квартал.
Когорты по истории покупок
Группируйте клиентов на основе их истории покупок в определенный промежуток по времени. Например, создайте когорты "Постоянные клиенты" (которые совершали несколько покупок), "Одноразовые клиенты" и так далее.
Когорты по совершенным действиям
Сегментируйте пользователей на основе конкретных действий, которые они совершили в приложении или на сайте. Например, создайте когорты "Пользователи, совершившие покупку", "Пользователи, подписавшиеся на рассылку" за прошлый месяц.
Когорты по циклу жизни клиента
Разбейте клиентов на когорты в зависимости от их момента привлечения и длительности использования сайта или приложения. Например, создайте когорты "Новые клиенты", "Лояльные клиенты" и "Ушедшие клиенты" за сентябрь.
При создании когорт важно помнить, чтобы они были релевантные для вашей бизнес-модели и целей. Когорты должны быть достаточно большими, чтобы обеспечить статистическую значимость результатов, но при этом достаточно узкими, чтобы выявлять паттерны и тренды в поведении каждой группы.
⚠️ Важно принять во внимания что просто по источнику трафика когорту не построить, основа когортного анализа состоит во временных промежутках. Когорта по источнику трафика за первую неделю месяца - это уже когорта.
Прежде чем приступить к следующим действиям определите, какие когорты вы хотите анализировать на основе ваших целей. Это может быть группировка пользователей или клиентов по определенным характеристикам, таким как дата первого визита, источник трафика, местоположение и др.
Подробнее о часто используемых когортах:
Когорты по дате регистрации
Группировка пользователей, которые зарегистрировались на вашем сайте или в приложении в определенный месяц или квартал. Например, вы можете создать когорты "Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе", "Пользователи, зарегистрировавшиеся в феврале" и так далее.
Когорты по источнику трафика
Когорта на основе источника, с которого пришли пользователи на ваш сайт или в приложение в тот или иной промежуток времени. Например, создайте когорты "Органический поиск", "Платная реклама", "Ссылки с социальных сетей" за август месяц.
Когорты по уровню активности
Когорты на основе активности пользователей на сайте или в приложении. Например, создайте когорты "Активные пользователи" (которые заходили на сайт ежедневно), "Пассивные пользователи" (которые заходили редко) за первую неделю августа.
Когорты по интересам
Сегментируйте пользователей на основе их интересов или категорий продуктов в определенный период времени. Например, создайте когорты "Покупатели товаров категории A", "Покупатели товаров категории B" за прошлый квартал.
Когорты по истории покупок
Группируйте клиентов на основе их истории покупок в определенный промежуток по времени. Например, создайте когорты "Постоянные клиенты" (которые совершали несколько покупок), "Одноразовые клиенты" и так далее.
Когорты по совершенным действиям
Сегментируйте пользователей на основе конкретных действий, которые они совершили в приложении или на сайте. Например, создайте когорты "Пользователи, совершившие покупку", "Пользователи, подписавшиеся на рассылку" за прошлый месяц.
Когорты по циклу жизни клиента
Разбейте клиентов на когорты в зависимости от их момента привлечения и длительности использования сайта или приложения. Например, создайте когорты "Новые клиенты", "Лояльные клиенты" и "Ушедшие клиенты" за сентябрь.
При создании когорт важно помнить, чтобы они были релевантные для вашей бизнес-модели и целей. Когорты должны быть достаточно большими, чтобы обеспечить статистическую значимость результатов, но при этом достаточно узкими, чтобы выявлять паттерны и тренды в поведении каждой группы.
⚠️ Важно принять во внимания что просто по источнику трафика когорту не построить, основа когортного анализа состоит во временных промежутках. Когорта по источнику трафика за первую неделю месяца - это уже когорта.
Этап 3 - Расчет метрик для когорт
Формулы для основных метрик в когортном анализе:
1. Retention Rate (Коэффициент удержания)
Retention = (Количество пользователей в конкретном периоде / Начальное количество пользователей) * 100
Например, если у вас было 1000 пользователей в начале месяца, и после месяца осталось 800 пользователей, то Retention Rate за этот месяц составит (800 / 1000) * 100 = 80%.
2. CAC (Затраты на привлечение клиента)
CAC = (Сумма затрат) / (Количество новых клиентов)
Например, если ваши затраты на маркетинг и рекламу в интернет-магазине в течение месяца составили $10,000, и в этот месяц вы привлекли 500 новых клиентов, то CAC будет равен $10,000 / 500 = $20 на каждого нового клиента.
3. Average Revenue per Paying User (ARPPU, Средний доход с платящего пользователя):
ARPPU = Выручка / Количество платящих пользователей
Например, если ваша общая выручка за месяц составила $20 000, а у вас было 500 покупателей в тот же месяц, то ARPPU будет равен $20 000 / 500 = $40 на клиента.
И кстати, да, эта метрика является неким аналогом одной из версий LTV. Про множество LTV по ссылке.
4. Conversion Rate (Коэффициент конверсии):
CR = (Количество конверсий / Количество пользователей) * 100
Например, если 50 пользователей совершили покупку, а общее количество пользователей, которые видели страницу с продуктом, составляет 1000, то Conversion Rate составит (50 / 1000) * 100 = 5%.
5. Churn Rate (Коэффициент оттока):
Churn Rate = (Количество ушедших клиентов / Начальное количество клиентов) * 100
Например, если у вас было 100 клиентов в начале месяца, и в конце месяца 20 из них больше не пользуются вашим продуктом, то Churn Rate составит (20 / 100) * 100 = 20%.
Эти формулы могут быть адаптированы к вашим конкретным данным и целям анализа. Помните, что точность и надежность результатов анализа зависят от качества и актуальности данных, используемых в этих формулах.
Для каждой когорты эти метрики могут быть рассчитаны для разных временных интервалов (недели, месяцы, кварталы), что позволяет отслеживать динамику изменений во времени и выявлять паттерны и тренды в поведении пользователей или клиентов. Эти метрики предоставляют важную информацию для оптимизации маркетинговых стратегий, улучшения продуктов и принятия решений в бизнесе.
Формулы для основных метрик в когортном анализе:
1. Retention Rate (Коэффициент удержания)
Retention = (Количество пользователей в конкретном периоде / Начальное количество пользователей) * 100
Например, если у вас было 1000 пользователей в начале месяца, и после месяца осталось 800 пользователей, то Retention Rate за этот месяц составит (800 / 1000) * 100 = 80%.
2. CAC (Затраты на привлечение клиента)
CAC = (Сумма затрат) / (Количество новых клиентов)
Например, если ваши затраты на маркетинг и рекламу в интернет-магазине в течение месяца составили $10,000, и в этот месяц вы привлекли 500 новых клиентов, то CAC будет равен $10,000 / 500 = $20 на каждого нового клиента.
3. Average Revenue per Paying User (ARPPU, Средний доход с платящего пользователя):
ARPPU = Выручка / Количество платящих пользователей
Например, если ваша общая выручка за месяц составила $20 000, а у вас было 500 покупателей в тот же месяц, то ARPPU будет равен $20 000 / 500 = $40 на клиента.
И кстати, да, эта метрика является неким аналогом одной из версий LTV. Про множество LTV по ссылке.
4. Conversion Rate (Коэффициент конверсии):
CR = (Количество конверсий / Количество пользователей) * 100
Например, если 50 пользователей совершили покупку, а общее количество пользователей, которые видели страницу с продуктом, составляет 1000, то Conversion Rate составит (50 / 1000) * 100 = 5%.
5. Churn Rate (Коэффициент оттока):
Churn Rate = (Количество ушедших клиентов / Начальное количество клиентов) * 100
Например, если у вас было 100 клиентов в начале месяца, и в конце месяца 20 из них больше не пользуются вашим продуктом, то Churn Rate составит (20 / 100) * 100 = 20%.
Эти формулы могут быть адаптированы к вашим конкретным данным и целям анализа. Помните, что точность и надежность результатов анализа зависят от качества и актуальности данных, используемых в этих формулах.
Для каждой когорты эти метрики могут быть рассчитаны для разных временных интервалов (недели, месяцы, кварталы), что позволяет отслеживать динамику изменений во времени и выявлять паттерны и тренды в поведении пользователей или клиентов. Эти метрики предоставляют важную информацию для оптимизации маркетинговых стратегий, улучшения продуктов и принятия решений в бизнесе.
5️⃣ Пример расчета когортного анализа
Давайте начнем погружение в принцип расчета с простого определения Доходности контекстной рекламы для интернет магазина. Конкретно где вы это делать будете не важно, в excel или Google BigQuery или еще где, главное понять принцип.
Данные которые нам потребуются:
Из этих пользователей создаем две когорты - Google Ads и Яндекс.Директ. Записываем их куки или user id в зависимости от вашей настроенной аналитики системы на сайте.
Дальше нам нужно узнать сколько прибыли принесли пользователи из каждой когорты, наглядный пример:
Давайте начнем погружение в принцип расчета с простого определения Доходности контекстной рекламы для интернет магазина. Конкретно где вы это делать будете не важно, в excel или Google BigQuery или еще где, главное понять принцип.
Данные которые нам потребуются:
- Количество пользователей перешедших на сайт с поиска яндекса (яндекс.директ) в августе.
- Количество пользователей перешедших на сайт с поиска гугла (Google Ads) также данные нужны за август.
Из этих пользователей создаем две когорты - Google Ads и Яндекс.Директ. Записываем их куки или user id в зависимости от вашей настроенной аналитики системы на сайте.
Дальше нам нужно узнать сколько прибыли принесли пользователи из каждой когорты, наглядный пример:
Как видим наша реклама в каждом сервисе оказалась убыточной, но не спешим отключать эти рекламные каналы, ведь в зависимости от бизнеса у клиентов есть разное количество времени на принятие решения о покупке.
И так, дальше мы берем тех же пользователей которые пришли на наш сайт в августе и смотрим какую прибыли принесли они в сентябре. Так как на них мы больше не тратим рекламный бюджет, он будет равен нулю.
И так, дальше мы берем тех же пользователей которые пришли на наш сайт в августе и смотрим какую прибыли принесли они в сентябре. Так как на них мы больше не тратим рекламный бюджет, он будет равен нулю.
Как видим пользователи из когорты которые пришли из поиска яндекса уже окупили вложенные деньги на рекламу. Выручка = 32 800 ₽ + 18 700 ₽ = 51 500 ₽. Вычтем расходы на их привлечение, в итоге Прибыль = 51 500 ₽ - 35 000 ₽ = 16 500 ₽
Заглянув еще дальше, мы видим что уже и когорта используемая гугл поиск также окупилась, но на это ей потребовалось больше времени чем клиентам из яндекса.
Что в итоге мы выяснили:
Google Ads
Расход составил = 15 000 ₽
Прибыль = 4 800 ₽
Яндекс.Директ
Расход составил = 35 000 ₽
Прибыль = 56 500 ₽
Если бы мы отключили рекламные кампании после первого же месяца их работы, то потеряли бы клиентов, потому что реклама работает, но отдача от нее приходит не сразу, клиенты остаются с вами, но делают покупки не сразу, а со временем. А когорта из Google Ads имеет слабую доходность, поэтому имеет смысл перенастроить рекламные кампании и также на дистанции посмотреть увеличится ли прибыль или нет.
Что в итоге мы выяснили:
Google Ads
Расход составил = 15 000 ₽
Прибыль = 4 800 ₽
Яндекс.Директ
Расход составил = 35 000 ₽
Прибыль = 56 500 ₽
Если бы мы отключили рекламные кампании после первого же месяца их работы, то потеряли бы клиентов, потому что реклама работает, но отдача от нее приходит не сразу, клиенты остаются с вами, но делают покупки не сразу, а со временем. А когорта из Google Ads имеет слабую доходность, поэтому имеет смысл перенастроить рекламные кампании и также на дистанции посмотреть увеличится ли прибыль или нет.
⚠️ Тут стоит ответить на вопрос в чем разница между когортой и сегментом?
Основное различие между сегментами и когортами заключается в том, что сегментация фокусируется на общих свойствах аудитории, независимо от времени, в то время как когортный анализ фокусируется на изучении изменений их поведения во времени с учетом общего начала (например, даты регистрации).
Основное различие между сегментами и когортами заключается в том, что сегментация фокусируется на общих свойствах аудитории, независимо от времени, в то время как когортный анализ фокусируется на изучении изменений их поведения во времени с учетом общего начала (например, даты регистрации).
Пример расчета
Давайте рассмотрим пример с количеством привлеченных пользователей и расчетом некоторых важных метрик для бизнеса.
Например, каждый месяц на наш сайт привлекается по 100 новых пользователей.
Давайте рассмотрим пример с количеством привлеченных пользователей и расчетом некоторых важных метрик для бизнеса.
Например, каждый месяц на наш сайт привлекается по 100 новых пользователей.
Примерно так выглядит итоговая таблица с данными по когортам. Понять что тут нарисовали довольно легко. В каждом месяце у нас привлекается по 100 новых пользователей. С каждым месяцем когорта как бы смещается на месяц вперед. Из когорты в 100 человек привлеченных в сентябре осталось только 60 человек в октябре и так далее...
Можно подумать раз мы каждый месяц привлекаем по 100 человек, то через пять месяцев у нас на сайте должно быть уже 500 человек, но это не так. По факту мы видим плавный рост пользователей, в декабре количество составило 235 человек, а никак не 500.
Теперь рассмотрим пример с важными метриками для бизнеса. Как считать метрики Conversion, Retention, ARPPU и остальные мы разбирали выше.
И так, какие данные нам понадобятся для вычисления этих метрик?
⚠️Не забываем, что это выдуманные цифры, суть статьи показать основной принцип.
И так, какие данные нам понадобятся для вычисления этих метрик?
- количество пользователей
- количество клиентов
- выручка
- затраты на привлечение клиент
⚠️Не забываем, что это выдуманные цифры, суть статьи показать основной принцип.
Разберем когорту которую мы привлекли в Августе 2023. Под «размером когорты» мы понимаем количество привлеченных пользователей, за этот месяц. То есть Retention = 33 765.
0 в титуле это - август, 1 - сентябрь, 2 - октябрь.
Жирным выделены те цифры которые у нас есть, их мы собрали с помощью сервисов статистики и т.п.
Давайте посчитаем:
1. Затраты на привлечение клиента
CAC = Сумма затрат / Количество новых клиентов.
В нашем случае САС = 4 500$ / 443 = 10,16 $. То есть один клиент нам стоит 10$.
В последующих месяцах мы уже не тратили деньги на клиентов из этой когорты.
2. Средний доход с пользователя
ARPPU = Выручка / Количество платящих пользователей
В нашем случае ARPPU = 11 300 $ / 433 = 25,5 $. Средний доход составляет 25$.
0 в титуле это - август, 1 - сентябрь, 2 - октябрь.
Жирным выделены те цифры которые у нас есть, их мы собрали с помощью сервисов статистики и т.п.
Давайте посчитаем:
1. Затраты на привлечение клиента
CAC = Сумма затрат / Количество новых клиентов.
В нашем случае САС = 4 500$ / 443 = 10,16 $. То есть один клиент нам стоит 10$.
В последующих месяцах мы уже не тратили деньги на клиентов из этой когорты.
2. Средний доход с пользователя
ARPPU = Выручка / Количество платящих пользователей
В нашем случае ARPPU = 11 300 $ / 433 = 25,5 $. Средний доход составляет 25$.
Выводы которые можно сделать проведя когортный анализ:
1. Определение успешных и неуспешных когорт
Когортный анализ помогает выявить, какие группы клиентов или пользователей показывают наилучшие и наихудшие результаты. Вы можете выявить когорты с высокой степенью удержания и пожизненной ценностью клиента (LTV) и те, которые нуждаются в улучшении.
2. Оптимизация маркетинговых кампаний
Анализ позволяет определить, какие маркетинговые кампании, каналы и стратегии наиболее эффективны в привлечении и удержании клиентов. Вы можете сосредоточиться на наиболее успешных методах и снизить затраты на менее эффективные. Также путем анализа эффективности маркетинговых кампаний и расчета CAC вы можете определить, насколько выгодно привлекать новых клиентов и сколько вы можете потратить на их привлечение, чтобы окупить затраты.
3. Понимание цикла жизни клиента
Когортный анализ позволяет оценить, сколько времени обычно клиенты проводят с вашей компанией и на каких этапах они чаще всего уходят. Это помогает разработать стратегии удержания и продления жизни клиентов.
4. Улучшение продукта или услуги
Понимание того, какие когорты клиентов чаще всего остаются и генерируют больше выручки, может помочь вам оптимизировать продукт или услугу. Вы можете адаптировать их в соответствии с потребностями наиболее успешных когорт.
5. Определение моментов оттока
Позволяет выявить, когда и почему клиенты чаще всего уходят. Это может помочь вам вовремя реагировать и принимать меры по удержанию клиентов.
6. Разработка персонализированных стратегий
Вы можете создавать персонализированные маркетинговые и коммуникационные стратегии для разных когорт, учитывая их уникальные потребности и характеристики.
Важно помнить, что результаты когортного анализа должны использоваться для принятия конкретных бизнес-решений и улучшения стратегии компании. Этот анализ является мощным инструментом для оптимизации бизнес-процессов и увеличения прибыли.
1. Определение успешных и неуспешных когорт
Когортный анализ помогает выявить, какие группы клиентов или пользователей показывают наилучшие и наихудшие результаты. Вы можете выявить когорты с высокой степенью удержания и пожизненной ценностью клиента (LTV) и те, которые нуждаются в улучшении.
2. Оптимизация маркетинговых кампаний
Анализ позволяет определить, какие маркетинговые кампании, каналы и стратегии наиболее эффективны в привлечении и удержании клиентов. Вы можете сосредоточиться на наиболее успешных методах и снизить затраты на менее эффективные. Также путем анализа эффективности маркетинговых кампаний и расчета CAC вы можете определить, насколько выгодно привлекать новых клиентов и сколько вы можете потратить на их привлечение, чтобы окупить затраты.
3. Понимание цикла жизни клиента
Когортный анализ позволяет оценить, сколько времени обычно клиенты проводят с вашей компанией и на каких этапах они чаще всего уходят. Это помогает разработать стратегии удержания и продления жизни клиентов.
4. Улучшение продукта или услуги
Понимание того, какие когорты клиентов чаще всего остаются и генерируют больше выручки, может помочь вам оптимизировать продукт или услугу. Вы можете адаптировать их в соответствии с потребностями наиболее успешных когорт.
5. Определение моментов оттока
Позволяет выявить, когда и почему клиенты чаще всего уходят. Это может помочь вам вовремя реагировать и принимать меры по удержанию клиентов.
6. Разработка персонализированных стратегий
Вы можете создавать персонализированные маркетинговые и коммуникационные стратегии для разных когорт, учитывая их уникальные потребности и характеристики.
Важно помнить, что результаты когортного анализа должны использоваться для принятия конкретных бизнес-решений и улучшения стратегии компании. Этот анализ является мощным инструментом для оптимизации бизнес-процессов и увеличения прибыли.
