Для чего нужен когортный анализ?

Когортный анализ. Признаться, меня сбивает с толку то количество предпринимателей, которые впервые слышат этот термин. Можно предположить, что выборка нерепрезентативна, но речь идет о сотнях владельцах. Пусть некоторые из них – представители мелкого бизнеса, но основная часть – средний бизнес.

Эта статья нацелена на знакомство с понятием (не даром она относится к разделу «Шпаргалка»). Тут не будет откровений для знающих людей, но для систематизации знаний она необходима.

Что такое когортный анализ?

Для того, чтобы в дальнейшем у нас не возникало разночтений, дадим определение когортному анализу.


Когортный анализ — исследование поведения пользователей на некотором временном отрезке.


Те, кто только слышал про когортный анализ, могут легко спутать когорту и сегмент. Это хоть и близкие по смыслу понятия, но объединять их не правильно. Дело в том, что сегмент – это более общее понятие, чем когорта.

Сегментом, по сути, может быть любое корректирование исследуемой группы, в то время как когорты имеют обязательные параметры. Всего таких параметра четыре. Это:

  • действие, объединяющее людей (покупка, средний чек, показатель отказов и тд.);
  • временной интервал — день, неделя, месяц или другой промежуток действия, объединяющий когорту;
  • период исследования — отчетный период наблюдения за когортой;
  • оцениваемый показатель — эффективность канала, процент вернувшихся пользователей, конверсия и тд.

Получается, что когорта – это частный случай сегмента.

Для того, чтобы лучше понять о чем идет речь, приведем пример показателей на основе списка, представленного выше:

  • регистрация;
  • весна;
  • год;
  • платная подписка.

Другими словами, мы с вами анализируем поведение тех пользователей, которые зарегистрировались весной и на протяжении года оформили платную подписку.

Это именно тот минимальный набор, позволяющий сегменту называться когортой.

Почему важен когортный анализ в маркетинге?

Такой вопрос справедливо возникает у тех, кто впервые сталкивается с этим. Ведь есть другие виды анализа, удовлетворяющие, казалось бы, все необходимые требования. Для того, чтобы прояснить ситуацию, немного отвлечемся от темы.

Когда поисковая система Яндекс начала персонализировать свою выдачу на основе интересов пользователей, очень быстро стало понятно, что интересы могут быть не только постоянными, но и временными (в Яндексе, если не ошибаюсь, их назвали «сиюминутным»).

Вас не должно смущать слово «сиюминутный», подразумевается именно временный интерес.

Примеры:

  • если вы собственными руками производите ремонт в квартире, то после окончания этого ремонта (если его возможно закончить) вы не будете интересоваться ни стройматериалами, ни нюансами проведения, например, отделочных работ;
  • весной и осенью автомобилисты, живущие в регионах с ярко выраженной сменой сезона, активно взаимодействуют с шинными центрами, что вовсе не означает, что интерес сохраняется на протяжении года;
  • днем совершается большое количество переходов на сайты, продающие автомобили, но конверсия гораздо выше с девяти до двенадцати часов дня и с пяти до девяти часов вечера.

Возвращаясь к теме статьи можно по аналогии сделать вывод, что главенствующей целью использования когортного анализа является необходимость разбивки по времени взаимодействия пользователя и ресурса (что редко применяют при более общем сегментировании).

Чем может помочь когортный анализ?

У вас могло сложится впечатление о том, что компании, применяющие когортный анализ, в основе своей  – это бизнесы, жестко завязанные на сезонность. Не могу сказать, что оно неверное. Действительно подавляющее число сезонных бизнесов просто обязано пользоваться когортным анализом в силу своей специфики, но это не значит, что для других не будет пользы.

Повышение конверсии

При проверке гипотез проводят A/B тестирования, что, если говорить о интернет-маркетинге, вполне допустимо, Но гораздо эффективнее использовать сплит-тест в совокупности с когортным анализом.

Напомню, что при таких экспериментах небольшое изменение тестируется на части (чаще всего примерно половине) пользователей, в то время как оставшейся части показывают старую версию без изменений. Вариант A/B/C/ и тд. рассматривать не будем из-за общей малочисленности испытаний.

Одно и тоже изменение может показать себя крайне эффективно в одно время года, день недели или отрезок суток и быть провальным в другое. Для примера, никто же не тестирует новогодний дизайн сайта в мае.

Понятно, что пример утрирован, но думаю, мысль вы уловили. Даже не в таких очевидных примерах один и тот же рекламный материал может иметь разный успех даже в разное время суток, не говоря уже о более существенной разнице.

Повышения конверсии можно добиться для строго ограниченной группы пользователей, что очень полезно для того, чтобы отсечь общий мусорный трафик и сконцентрироваться на тех, кто заказывает, например, доставку на ночь. Особенно актуально не только для сервисов доставок еды, но и для других конкурентных ниш с вечерним и ночным спросом (эвакуаторы, медицинская помощь и тд.).

Портрет целевой аудитории

Учитывая предыдущий параграф становится понятно, что портрет ваших покупателей становится более подробным. Явно выделяются привычки и стремления вашей целевой аудитории. И я говорю не только о том, в какое время дня или ночи совершается больше конверсий.

Вполне может оказаться так, что при отсутствии явного длительного сезонного колебания портрет покупателя меняется кардинально. Как пример, отлично подойдет рынок вакансий, где летом значительное количество квалифицированных соискателей (нежелающих менять работу в ожидании отпуска) компенсируется выпускниками и студентами различных вузов.

При этом даже нет необходимости иметь опыт в соответствующей сфере — достаточно когортного анализа.

Когортный анализ в системах онлайн-статистики

В популярных системах статистики (таких как Google Analytics, Kissmetrics, продукция компании Яндекс) существует возможность проводить когортный анализ без осуществления сложных настроек. Это не тот случай, когда за информацию и статистику нужно выкладывать колоссальные средства.

Про когортный анализ в Google Analytics и другие возможности GA вы можете прочитать в статье по ссылке.

Мне кажется, что получение этих отчетов не вызовет у вас проблем. Интуитивно понятно. Если я ошибаюсь, то вы всегда можете написать на почту из раздела «Контакты» и я смогу дать краткие пояснения или поделюсь развернутым материалом на эту тему.

Что в итоге?

В зависимости от специфики вашего бизнеса способы и виды анализа могут меняться, но когортный анализ  – прекрасная возможность узнать новую информацию или подтвердить ваши предположения.

Адаптация и конкретизация общих параметров согласно вашей тематике, как и при любом анализе, крайне важная задача, от которой во многом зависит итоговый успех работ. Использование этого метода позволит вам существенно уменьшить количество анализируемых данных, что при значительных количествах параметров является несомненным плюсом.

В конце добавлю несколько тезисов:

  • при переизбытке информации нередко возникает проблема с ее корректной обработкой, двигайтесь от общего к частному;
  • вам нужно помнить, что одни и те же показатели не всегда можно интерпретировать однозначно;
  • нацеленность на эффективность привлечения клиентов диктует первостепенную задачу — оптимизация каналов;
  • задавайте себе вопросы о том, что именно вы хотите узнать в результате анализа (это поможет сэкономить время и получить результат быстрее).
Понравилась статья?
Подпишитесь на рассылку, и на еженедельной основе получайте подборку интересных новостей, статей и исследований из мира интернета и маркетинга
Согласие с Политикой обработки персональных данных
Поделиться
  • 1
    Поделиться

Вадим Володькин

В маркетинге с 2007 года. Приверженец принципа Парето. Консультант в интернет-магазинах отраслевых лидеров. Преподаватель на обучающих курсах.