Когорты — что это такое и с чем их едят?

Любой сервис аналитики в первую очередь оперирует количественными метриками — DAU, визиты, события и прочее. Но на самом деле без использования когорт эти метрики не так полезны. И вот почему.

Если вы не разделяете пользователей на когорты, то фактически смешиваете в одну кучу совершенно разных людей – новых, вернувшихся, текущих клиентов, спящих и отвалившихся. Это вносит шум в ваши данные. Поэтому важно понимать суть когорт.

Когортный анализ — это эффективный метод для изучения поведения пользователей. Главное преимущество когортного анализа в том, что он позволяет отличить новых пользователей от тех, кто возвращается. Это важно для прогнозирования будущих доходов и быстрого выявления проблемных зон в бизнесе.

Вот из чего состоит базис когортного анализа:

Анализ исторических данных в разбивке когорт делает очень крутую штуку – предсказывает динамику KPI в будущем. А взвешенный прогноз своих метрик в среднесрочной и долгосрочной перспективе способствует принятию более обоснованных управленческих решений.

Для проведения когортного анализа определитесь со следующими вещами:

📌 Признак когорты. Событие, которое формирует группу, например, первый визит, первая покупка или регистрация. Пользователи группируются по дате этого события. Например, "когорта по дате первого сеанса".
📌 Размер когорты. Обычно (не необязательно) это день, неделя или месяц. В отчетах когорты могут обозначаться конкретными датами или диапазонами, например, февральская когорта или когорта 31-й недели.
📌 Интервал для анализа. Изучайте когорты в рамках определенного периода, например, за последний год, полгода или квартал. Это даст возможность увидеть динамику в поведении пользователей.
📌 Метрика. Показатель, который трекается по когортам, например, конверсии, покупки или повторные визиты. Очень важно выбрать метрику, которая непосредственно связана с ключевыми бизнес-показателями или служила их заменой.

Главная фишка когортного анализа в том, что он позволяет глубже понять поведение пользователей и оптимизировать бизнес-процессы на основе полученных данных.

Попробовать когортный анализ можно во многих сервисах продуктовой и маркетинговой аналитики, однако, в большинстве своем эти сервисы оперируют сэмплированными данными. Увы, этот путь не претендует на точность результатов. Опираться на сырые данные без сильной SQL-экспертизы в команде раньше было практически нереально.

Мы задумались о том, чтобы возможность быстро и легко создавать и работать с когортами была у всех продуктовых команд, независимо от размеров и наличия SQL-экспертизы. В UX Rocket вы можете создать практически любую когорту на сырых данных – с учетом массы предустановленных и кастомных параметров. Кроме того, вы можете использовать когорты как базу для составления отчета или сегментации, когда отчет уже готов.

Интересно попробовать? Оставьте заявку, с удовольствием расскажем работу с когортами в UX Rocket.

Чтобы быть в курсе актуальных трендов в продуктовой и маркетинговой аналитике, А/В - тестировании, а также узнать больше о новых возможностях платформы UX Rocket, подписывайтесь на наш Telegram - канал и группу "ВКонтакте".