Когортный анализ в маркетинге: чем полезен и как правильно использовать

Что такое когортный анализ простыми словами

Прежде чем мы приступим к изучению когортного анализа, необходимо понять, что означает термин «когорта». Проще говоря, когорта — это определенная группа. В нашем случае, состоящая из целевой аудитории компании. У такой группы людей есть какие-то общие признаки. Все эти люди совершили нужное нам действие в определенный период времени, например, за день или неделю.

Тогда определение когортного анализа в маркетинге будет звучать так. Это метод или способ, который помогает исследовать и анализировать поведение клиентов в группах — целевой аудитории.

При когортном анализе всех клиентов компании делят на отдельные группы (когорты) в зависимости от того, когда и как они начали взаимодействовать с продуктом. И затем каждая группа привлеченных пользователей анализируется по отдельности.

Каждая когорта — это группа людей, объединенная по какому-то общему признаку, например, дате регистрации или первому заказу. С помощью такого анализа можно рассматривать и отслеживать, как связаны и ведут себя пользователи из разных когорт в течение определенного времени.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Зачем обычно проводится когортный анализ

Когортный анализ — это востребованный маркетинговый метод, который позволяет фирмам точечно анализировать поведение своих пользователей и оптимизировать бизнес-процессы. С его помощью можно понять мотивацию клиентов, их популярные проблемы, потребности.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

В итоге, если говорить более конкретно, то разные компании используют когортный анализ для того, чтобы:

1. Следить за действиями и поведением разных групп людей

В рамках когортного анализа определяют поведение той или иной группы людей. Их действие, мотивацию, приоритеты. С момента первого «касания» с продуктом — посещения сайта, перехода в приложение или регистрации — начинается отслеживание действий. Это позволяет выявлять поведенческие тренды.

2. Увидеть, какие рекламные каналы продвижения приводят наиболее лояльных и платежеспособных клиентов

Например, можно создать группы по признаку «источник посещения сайта за ноябрь». Сюда можно включить группы: email-рассылка, баннеры, контекстная реклама, соцсети и т. д. Это помогает выбрать самый эффективный источник привлечения в проекте, скорректировать рекламу и сосредоточить бюджет на самых результативных каналах продвижения для популяризации продуктов.

{{cta_op_banner}}

3. Оценить, какие из всех опций вашего товара или услуги наиболее привлекательны для клиентов

Так, вы сможете сделать ваш продукт удобным для целевой аудитории и повысить уровень продаж в определенный промежуток времени.

4. Определить ключевые показателей успеха

Когортный анализ помогает выявить и контролировать важные бизнес-метрики.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

5. Найти такую группу пользователей, которая наименее активна и склонна к оттоку

На основе этого разработать меры по удержанию таких пользователей, например, улучшая сайт, ключевые показатели бизнеса или сервис и клиентский опыт.

6. Выявить и удержать лояльную целевую аудиторию

С помощью когортного анализа можно определить тех пользователей, которые демонстрируют наибольшую лояльность к бренду. Анализируя их поведение, компания может разработать несколько персональных предложений, которые помогут удерживать этих клиентов в течение долгого времени, повысить их активность и поднять средний чек.

7. Протестировать разные маркетинговые гипотезы с помощью A/B-тестирования

Нередко когортный анализ используют в связке с A/B-тестированием. Вместе эти методы позволяют определить, какое именно изменение в продукте или маркетинговой кампании дает лучшие результаты для определенных групп посетителей.

Например, выберите две группы аудитории. Одна взаимодействует со «старой» версией сайта, где кнопка «купить» небольшого размера и синего цвета.

Другая — с новой версией, где кнопка увеличена в 3 раза, а ее цвет изменен на зеленый. Когортный анализ помогает зафиксировать и изучить результаты: какая группа сделала большее число покупок. Так вы сможете понять, как разные изменения влияют на различные группы пользователей. Подробнее про A/B-тестирование можно посмотреть в одной из наших предыдущих статей.

Вы можете получить еще больше полезной информации о том, как развивать бизнес и правильно выстраивать деловые связи с клиентами и сотрудниками в нашем новом Телеграм-канале «Compass Журнал». Подписывайтесь и не пропускайте интересный контент!

Какие параметры и данные нужны для проведения когортного анализа

Чтобы когортное исследование можно было считать полезным и эффективным, его необходимо проводить правильно. Прежде всего, следует хорошо подготовиться к анализу. Перед тем как начинать проводить когортный анализ, отслеживать поведение пользователей или определить эффективность маркетинговых кампаний, необходимо выявить набор важнейших параметров анализа:

1. Признак когорты в маркетинге — это критерий, по которому вы будете выделять группы пользователей.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

2. Размер когорты — срок или определенный промежуток времени, например, когда исследуемая группа выполняла действие: месяц, неделя, день.

3. Отчетный период — определяет временные рамки, в течение которых вы будете отслеживать поведение пользователей.

4. Ключевой показатель — это основная метрика, которую необходимо будет анализировать. Это может быть все что угодно: от количества повторных покупок до стоимости привлечения клиента в магазин. Здесь остановимся подробнее.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Ключевые показатели когортного анализа

В рамках реального когортного исследования можно использовать разные инструменты, анализировать большое количество метрик и создавать множество групп. Однако это не всегда нужно. Любой обширный анализ поведения пользователей может отнимать много времени, денег и не дать нужных компании результатов.

Лучше всего остановиться на нескольких самых важных для вашего бизнеса метриках. Для каждой компании это могут быть разные показатели и метрики в зависимости от сферы деятельности, стратегии развития, специфики бизнеса, целей и задач. Однако можно выделить несколько более общих метрик, которые часто используются в когортном анализе. Рассмотрим их подробнее.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

1. Retention Rate — коэффициент удержания клиентов. Этот показатель отражает, сколько всего пользователей продолжают использовать ваш продукт спустя определенное время после покупки или первого касания. Чем выше коэффициент удержания retention rate, тем лучше для бизнеса с финансовой точки зрения. Это будет значить, что аудитория любит ваши продукты, показатели конверсии будут высокими.

Пользователей можно разбить по этому показателю и начать наблюдать, например, что их объединяет или из каких рекламных каналов они обычно приходят.

2. Churn Rate — коэффициент оттока. Демонстрирует, сколько старых и новых пользователей забывают про продукт и уходят от компании в течение определенного времени. Разбивая на группы всех пользователей по этому показателю, вы сможете увидеть реальное положение, сколько потенциальных клиентов быстро уходят от вас и больше не совершают покупки.

Большой отток пользователей может свидетельствовать о проблемах с качеством интернет-продукта, поддержкой клиентов или маркетинговой стратегией. Если компания теряет много пользователей с первой недели или месяца после их прихода, в первую очередь стоит перестраивать внутренние процессы работы.

Например, пользователь пришел на веб-сайт или приложение из контекстной рекламы, подписался на рассылку. И на следующий день отписался от нее и забыл про продукт. И такая ситуация происходит часто. Значит, во внутренней системе, бизнес-процессах есть проблемы.

3. Lifetime Value — LTV, жизненная ценность клиента.  Этот показатель отражает доход, который компания может получать от одного клиента за все время взаимодействия с ним. Чем выше LTV, тем лояльнее клиент. Он готов покупать продукты компании регулярно в долгосрочной перспективе. Подробнее про LTV и другие метрики мы рассказывали в одной из предыдущих статей по Unit-экономике.

4. Каналы привлечения. Аналитика когорт по каналам привлечения помогает выяснить, какие источники трафика приносят самых лояльных и активных пользователей за определенные промежутки времени. Это может быть реклама и обновления в социальных сетях, email-маркетинг и прочее. Определение более эффективных каналов позволяет оптимизировать маркетинговые бюджеты.

5. Переход пользователей с пробной версии продукта на платную. Анализ действий клиентов позволяет выявить такие группы, в которых чаще всего люди превращаются из «бесплатных» клиентов в «платных».

Это далеко не все возможные показатели, которые могли бы быть полезны в контексте применения когортного анализа, это лишь примеры. В зависимости от вашего направления деятельности, целей анализа, доступных ресурсов, можно исследовать и прочие важные показатели. Например, ROI, конверсию, частоту покупок, средний чек, вовлеченность пользователей.

Как провести когортное исследование: основные этапы

Вы можете провести когортный анализ маленьких групп самостоятельно. Для этого сперва нужно подготовиться, собрать все данные, а затем следовать нескольким ключевым этапам.

1. Определение целей анализа, наиболее важных показателей

Первый шаг — четкое определение системы целей. Вам нужно понять, для чего нужен анализ, какие данные вы хотите получить, какие выводы сделать.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

После определения цели нужно выбрать ключевые метрики для анализа. Как мы уже разбирали выше, это могут быть показатели удержания пользователей, оттока, жизненной ценности клиента и так далее. Правильный выбор ключевых показателей позволит сфокусировать исследование и сделать его более точным.

2. Выбор и формирование точных когорт

Далее вам предстоит формировать когорты — группы пользователей, объединенные по определенному признаку. Выбор признаков зависит от целей анализа. Формирование когорт должно быть точным и логичным, чтобы сравнение групп дало результаты.

Следует подбирать объединяющие признаки так, чтобы после того как целевое действие совершалось, у вас была возможность определить пользователя и отслеживать его поведение в дальнейший промежуток времени.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

3. Сбор данных, анализ эффективности, оценка и сравнение показателей

Это самый обширный и сложный этап. Во-первых, вам необходимо будет собрать все данные из разных источников: CRM-система, сайт, платформа, разнообразные аналитические сервисы.

Затем данные необходимо обработать, структурировать и представить в более удобном для анализа виде. Например, наиболее комфортный вид визуального отображения данных для когортного анализа — таблицы: Excel, Google Sheets. В том числе часто используются диаграммы. Они помогают наглядно сравнивать показатели.

И последний шаг — сам анализ данных и подготовка соответствующих выводов. Анализ включает в себя сравнение ключевых показателей, выявление каждой когорты с наилучшими результатами, а также поиск когорт, у которых наблюдаются проблемы. На основе результатов можно сформировать и построить когортный отчет: проверяется гипотеза и даются рекомендации для улучшения продукта или сервиса.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Как применять когортный анализ: примеры

Рассмотрим несколько примеров использования когортного анализа. Они могут наглядно показать, как анализ проводится постоянно и чем может быть полезен на практике. Примеры использования когорт в работе.

1. Эффективность рассылки

В первом примере представим, что компания по продаже косметики онлайн решила проверить то, насколько эффективно работает email-рассылка, а точнее, выявить источники, которые приносят самых лояльных к подписке людей. Рассылка обычно осуществляется через:

• социальные сети бренда;
• форма на официальном сайте или приложении;
• лид-магнит на промо-странице.

Главная цель — понять, откуда именно приходят самые лояльные для компании клиенты и целевая аудитория. Когортный анализ активно поможет в этом.

Мы видим, что значения за сентябрь получились такими: через соцсети на рассылку подписалось 1000 человек, через форму — 1850, а через лид-магнит — 1400. Учитывая все эти данные, мы можем создать три группы — когорты. Внесем показатели в таблицу.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Здесь одна когорта — это одна строка в нашей таблице. Проценты по месяцам — то, сколько человек осталось подписанными на рассылку спустя месяц, два или три. Например, сделаем когорту пользователей «соцсети» и рассмотрим ее. Видно, что через месяц после подписки, в конце сентября, не отписались от рассылки 53% от изначального количества людей. Или 1000 * 53% = 530 человек.

Статистика показывает, что самые лояльные и заинтересованные в продукте пользователи приходят из источника «форма сайта»: целых 73% остаются с брендом и читают рассылку в первый месяц и 64% — по истечению трех месяцев.

Для людей, подписавшихся на рассылку через соцсети, процент удержания и заинтересованности ниже. И при этом пользователи, которые подписались за лид-магнит, уходят практически сразу. Они не заинтересованы в рассылке и продуктах компании: уже к концу первого месяца отписывается больше половины пользователей.

Таким образом, в этой ситуации стоит больше сфокусироваться на привлечении ценных постоянных клиентов именно через форму на сайте. И в том числе улучшить, переформатировать привлечение пользователей через соцсети. От последнего способа лучше отказаться.

2. Когортное распределение

Второй пример наглядно покажет, как можно распределять пользователей по когортам в зависимости признака.

Например, 10 сентября 25-ти летний Михаил, житель Новосибирска, через поисковик Яндекс нашел сайт, на котором продаются книги и учебники, и приобрел там пособие по экономике. Такой набор данных дает возможность распределить этого пользователя сразу же в большое количество когорт:

• мужской пол;
• 25 лет;
• сентябрь;
• 10 сентября;
• органическая выдача в поисковиках;
• пользователи из Новосибирска;
• трафик из Яндекс;
• продукт «пособие по экономике».

Какую выбрать (одну или сразу несколько) — зависит от целей самого анализа.

3. A\B-тестирование и когортный анализ

В рамках A\B-тестирования компания может проверить гипотезу касательно эффективности определенного элемента, процесса или даже целой маркетинговой кампании. Классический пример: лояльных клиентов делят на 2 группы и одной показывают сайт с зеленой кнопкой «Купить», а другой — с «Синей». Там, где лучше конверсия, тот вариант и можно оставить.

Однако, чтобы удостовериться в результате, можно перейти к когортному анализу и провести дополнительное исследование.

{{pc}}

{{/pc}}

{{mobile}}

{{/mobile}}

Резюмируем

Когортный анализ — незаменимый метод. Он может предоставить бизнесу большое количество нужной и важной информации. Для любого бизнесмена подобные данные представляют большую ценность: опираясь на них, можно улучшить процесс продаж, составить портрет идеального клиента или скорректировать рекламную стратегию внутри приложения.

Однако этот инструмент следует использовать осторожно. Если собрать и проанализировать не все данные или информация для анализа будет неверной, это может привести к негативным последствиям для компании и финансовым потерям. Именно поэтому так важно четко понимать основную суть когортного анализа, знать, как им пользоваться и каких этапов реализации придерживаться.