Что такое когортный анализ и зачем он нужен?
Когортный анализ — это метод маркетингового исследования, который позволяет группировать пользователей или клиентов по общим характеристикам или событиям, на основании действий, выполненных за определенный период.
Этот подход позволяет отслеживать и анализировать изменения в поведении этих групп с течением времени, выявляя ключевые паттерны и тенденции, которые могут оставаться незамеченными при других методах анализа данных.
Зачем нужен когортный анализ?
Основная цель когортного анализа — получение глубокого понимания поведения клиентов или пользователей для разработки более эффективных маркетинговых стратегий и улучшения пользовательского опыта.
Когортный анализ позволяет:
- Оценивать удержание клиентов: Определять, как долго пользователи остаются активными после первого взаимодействия с продуктом или услугой, выявляя факторы, влияющие на отток и разрабатывая меры по его снижению;
- Изучать поведение пользователей: Анализировать, как различные группы пользователей взаимодействуют с продуктом, идентифицируя успешные и проблемные моменты в клиентском пути;
- Оптимизировать маркетинговые кампании: Понимать, какие каналы привлечения и маркетинговые активности наиболее эффективны для привлечения лояльных и ценных клиентов;
- Прогнозировать доходы: Оценивать долгосрочную ценность клиентов и прогнозировать будущие доходы на основе поведения различных когорт;
- Персонализировать маркетинг: Разрабатывать более таргетированные и персонализированные кампании, учитывая специфические потребности и поведение различных групп пользователей.
Этапы когортного анализа
- Определение целей и метрик: Выбор аспектов поведения пользователей для изучения и ключевых метрик для оценки их активности;
- Сбор данных: Использование аналитических платформ и CRM-систем для сбора информации о действиях пользователей;
- Формирование когорт: Группировка пользователей по временным или поведенческим характеристикам, таким как дата регистрации или первая покупка;
- Агрегация данных: Подсчет основных показателей для каждой когорты, таких как количество пользователей и средний чек;
- Интерпретация результатов: Анализ полученных инсайтов для принятия решений, направленных на улучшение маркетинговых стратегий и пользовательского опыта.
Ключевые показатели когортного анализа
В когортном анализе используют множество разных показателей. Единого перечня метрик не существует, поскольку их выбор зависит от сферы деятельности компании, специфики работы и целей. Для проведения когортного анализа важно выбирать те показатели, которые помогут исследовать поведение новых и старых клиентов, а также собрать информацию для решения текущих задач.
Ниже мы собрали лишь некоторые метрики, которые можно отслеживать:
- Удержание (Retention Rate): Процент пользователей или клиентов из исходной когорты, которые остаются активными в определенный период времени. Почему важно: Показывает, насколько успешно удается удерживать клиентов после первого взаимодействия и какие стратегии могут помочь снизить отток;
- Доля рекламных расходов (ДРР): Показатель, отражающий отношение рекламных расходов к доходам от рекламы. Почему важно: Помогает оценить эффективность продаж и увеличения дохода от каждой группы пользователей;
- Время жизни клиента (LTV): Прогнозируемая сумма денег, которую клиент приносит вашей компании за всё время сотрудничества с ней. Почему важно: Помогает оценить долгосрочную ценность клиентов и выявить наиболее ценные когорты для инвестиций в удержание и привлечение;
- Частота покупок (Purchase Frequency): Среднее количество покупок или транзакций, совершаемых пользователями в определенный период времени. Почему важно: Показывает, насколько часто пользователи возвращаются для повторных покупок и как это может влиять на доходность бизнеса;
- Коэффициент конверсии (Conversion Rate): Процент пользователей или клиентов из определенной когорты, которые совершили целевое действие, например, совершили покупку или зарегистрировались. Почему важно: Показывает эффективность маркетинговых кампаний и пользовательских интерфейсов в привлечении и удержании клиентов;
- Средний доход на клиента (Average Revenue per User, ARPU): Средний доход, который генерирует один клиент или пользователь за определенный период времени. Почему важно: Помогает оценить эффективность монетизации пользовательской базы и выявить возможности для увеличения дохода;
- Окупаемость инвестиций в рекламу (ROAS): Доход был получен от конкретного объявления или кампании. Почему важно: Помогает определить, какие группы клиентов или пользователей приносят наибольший доход по сравнению с затратами на их привлечение;
Эти ключевые показатели помогают не только измерить текущую производительность бизнеса, но и выявить потенциальные возможности для роста и оптимизации стратегий маркетинга и удержания клиентов.
Интересно!