Когортный анализ для мониторинга успешности продукта и удержания клиентов
Когорта - это группа, члены которой имеют общие черты. В контексте бизнес-аналитики, когорта относится к подмножеству клиентов/пользователей, сгруппированных по общим характеристикам в течение определенного времени.
Примеры общих признаков для группировки в когорту:
- Клиенты с регулярными или случайными покупками.
- Клиенты, которые купили/подписались на вашу услугу или продукт в течение определенного месяца.
- Посетители превращаются в клиентов в результате маркетинговой кампании.
- Клиенты, которые купили ваш продукт после определенной акции.
- Клиенты, которые покупали ваш продукт до этой акции.
- Покупатели, предпочитающие такие устройства, как телефон, ноутбук или приложение, чтобы связаться с вами.
Исходя из признаков, можно выделить два типа когортного анализа:
- Покупательские когорты
- Поведенческие когорты
Где используют и зачем?
Когортный анализ наиболее широко используется в следующих вертикалях:
- Электронная коммерция (e-commerce) и digital-маркетинг
- Мобильные приложения
- Облачное программное обеспечение
- Онлайн игры
Один из наиболее распроспростанных вариантов использования когортного анализа - для сравнения разных версий продукта и оценки влияния изменений на продукт в продуктовых компаниях (стартапы). Для этого отслеживают ключевые метрики каждой отдельной когорты во времени.
Второй вариант использования подойдет не только для продуктовых компаний, но и, например, для FMCG, где когортный анализ используется для выявления причин, по которым клиенты уходят, и что можно сделать, чтобы предотвратить их уход. Это подводит к расчету коэффициента удержания клиентов (CRR).
Чтобы измерить удержание клиентов, мы находим разницу между количеством клиентов, приобретенных в течение периода, и количеством клиентов, оставшихся на конец периода. Это дает правдивую картину сохраненных клиентов. Чтобы определить процент тех клиентов, которые были сохранены с самого начала, мы делим результат на количество клиентов в начале. Это дает уровень удержания клиентов. Более высокий CRR означает более высокую лояльность клиентов.
Более подробно о формирования когорт по кампаниям и различным периодам времени смотрите в видео с применением аналитической платформы Polymatica. В примере рассмотрен вариант группировки по кампаниям и график "Области с накоплением" для визуализации полученных результатов. Проанализированы три метрики: объём продаж, количество клиентов и прибыль.