Работа современного бизнеса невозможна без полноценного анализа большого количества данных. Как минимум, необходимо изучать финансовые транзакции, цифры по посещениям социальных сетей и анализировать обратную связь клиентов по вашему продукту.
Но что если ваш вопрос немного сложнее, чем: “Сколько единиц товара мы продали за прошлую неделю?”. Возможно вам интересно, какая из двух вариантов скидочной программы “Три по цене двух” или “Скидка 20 процентов” лучше “зайдет” клиентам. Или узнать, почему часть пользователей “отваливаются” не продлевая подписку на ваш образовательный продукт?
В этом продакт-менеджерам поможет когортный анализ. Когорта — это группа группа людей, которых объединяет что-то общее, например, дата регистрации или первая покупка, отобранная за определенный период времени или на определенную дату (январь 2025, апрель 2024). Такое разделение или сегментирование клиентов позволяет лучше понять поведение групп пользователей и лучше отреагировать на рыночные изменения, приняв информированные решения.
Когортный анализ позволяет увидеть, как пользователи ведут себя в зависимости от времени, когда они начали пользоваться продуктом, и других общих факторов. Это помогает разобраться, какие действия удерживают клиентов, а что, наоборот, приводит к их уходу.
Зачем знать про когортный анализ
Как применять когортный анализ?
Откуда брать данные для анализа?
Зачем знать про когортный анализ
Общий анализ данных часто дает лишь общую картину, например, сколько пользователей у вас осталось или ушло. Когортный анализ позволяет посмотреть на детали: кто именно остался, почему, и как разные группы пользователей реагируют на изменения в продукте. Он позволяет уделить внимание наиболее перспективным группам клиентов и понять, почему другие группы менее заинтересованы в вашем продукте.
Поздоровайтесь с клиентом: что такое онбординг
Это особенно важно, если вы хотите:
- Удерживать клиентов дольше;
- Повышать продажи или конверсии;
- Оптимизировать маркетинговые кампании.
Как применять когортный анализ?
- Разделите пользователей на группы (когорты): Например, по дате регистрации, дате начала подписки, по первой покупке или по определенному поведению — “купил больше двух товаров”.
- Определите метрики: Что вы хотите изучить? Это может быть удержание пользователей, доход от одной когорты или активность пользователей со временем.
- Сравните поведение когорт: Посмотрите, как ведут себя группы пользователей через неделю, месяц или год после начала использования продукта.
Пример: вы хотите понять, почему пользователи отменяют подписку на ваше приложение. С помощью когортного анализа можно увидеть, что большая часть оттока приходится на третью неделю. Это сигнал, о существующей проблеме. Возможно была допущена ошибка еще на этапе онбординга, либо пользователям не понравилась одна из обнаруженных ими на третьей неделе пользования функций, или не наступил “момент озарения”.
Первое впечатление: почему момент “озарения” определяет будущее продукта
После этого можно будет проанализировать пользовательский путь. Проследите какие этапы проходят клиенты и в каких точках они активируются — совершают необходимые действия: проходят регистрацию, приобретают подписку или оформляют заказ. Также полезным будет проследить за поведением клиентов, отказавшихся от продукта — где именно это происходит.
Откуда брать данные для анализа?
Для проведения когортного анализа данные можно взять из:
- Систем аналитики: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel;
- CRM-систем: Например, Salesforce или HubSpot;
- Внутренних баз данных: Если у вас есть доступ к данным пользователей, это идеальный источник.
Важно убедиться, что данные включают метрики, которые вы хотите изучить, например, дату регистрации, активности или оплаты.
SAAS-метрики: как измеряют успех современных приложений
Маленькие когорты могут давать неверные результаты, так как поведение отдельных пользователей сильно влияет на статистику. Минимальное количество — около 50-100 пользователей в когорте, чтобы анализ был надежным. Если у вас мало пользователей, попробуйте объединять когорты за более длинные временные периоды, например, анализировать не по дням, а по неделям или месяцам.
Когортный анализ помогает выявить, что работает в вашем продукте, а что требует доработки. Это ключ к принятию решений на основе данных, которые позволят вашему бизнесу расти и удерживать пользователей. Даже если у вас немного данных, пробуйте: качественный анализ когорт — это лучше, чем предположения.
