Введение
Когда речь заходит о веб- и бизнес-аналитике, понятие «когортный анализ» часто упоминается как один из самых мощных инструментов для глубокого понимания поведения пользователей, но мало кто его использует. В этой статье мы разберемся, что такое когортный анализ, почему он важен, и как он может способствовать росту вашего бизнеса.
К сожалению, чаще всего команды концентрируются на метриках роста, в виде выручки, конверсии, чуть реже смотрят на стоимость привлечения клиента (CAC), долю рекламных расходов (ДРР), крайне редко считают жизненную ценность клиента (LTV) и практически никогда не сводят юнит-экономику с когортным анализом. В 2024 году кажется немного абсурдным говорить об этом, но все чаще встречаю бизнесы с оборотом +1 млрд, у которых нет казалось бы уже базовых инструментов, без которых крайне сложно растить валовую прибыль.
Что такое когортный анализ?
Когортный анализ — это метод исследования данных, который позволяет группировать пользователей на основе определенного критерия (например, даты регистрации или первой покупки) и анализировать их поведение с течением времени. Такие группы называются когортами. Анализируя поведение когорт, вы можете выявить тенденции и понять, как различные факторы влияют на поведение ваших пользователей.
Почему когортный анализ важен?
Когортный анализ отличается от традиционного анализа в том, что он позволяет увидеть, как меняется поведение пользователей с течением времени. В отличие от общего анализа данных, который может не учитывать временные аспекты, когортный анализ позволяет вам выявлять скрытые тенденции и аномалии.
Когортный анализ предполагает разделение пользователей на группы по определенным характеристикам и последующее наблюдение за их поведением в течение времени.
Пример: Представьте, что вы запустили новую маркетинговую кампанию в январе. С помощью когортного анализа вы можете создать когорты пользователей, которые впервые взаимодействовали с вашим сайтом в январе, и отслеживать их активность в течение следующих месяцев. Сравнивая эти данные с другими когортами, вы сможете увидеть, насколько успешна была кампания и как она повлияла на удержание пользователей.
Чтобы получить более глубокое понимание, выделенные когорты следует дополнительно сегментировать по источникам трафика, платформам, городам и другим релевантным для вашего продукта факторам.
Основные преимущества когортного анализа:
- Улучшение удержания пользователей: понимая, когда и почему пользователи начинают снижать свою активность, вы можете принимать меры для улучшения удержания.
- Оценка эффективности маркетинговых кампаний: сравнивая когортные данные, можно определить, какие кампании привели к наибольшему вовлечению и повторным покупкам.
- Повышение жизненного цикла клиента (СLV): определяя, какие группы пользователей приносят наибольшую прибыль с течением времени, вы можете фокусировать свои усилия на них.
Ключевые метрики, определяющие успешность вашего бизнеса — LTV и CAC
В постперформансную эпоху приходит сложная, но классическая история с маркетингом, когда брендам необходимо больше вкладывать в узнаваемость, работу с инфлюенсерами, медийную рекламу, а некоторые крупные бренды активно выходят на рынок оффлайн-рекламы, и все это заставляет бизнес внимательнее относиться к финансовой успешности проекта.
Я выделил две ключевые метрики, которые в конечном итоге определяют финансовую успешность предприятия:
1. LTV (Lifetime Value) — это показатель, отражающий общую прибыль, которую приносит клиент за всё время взаимодействия с вашим бизнесом. Он охватывает весь период — от первой встречи с вашей рекламой или регистрации на сайте до момента последней покупки.
2. CAC (Customer Acquisition Cost) — это стоимость привлечения одного нового клиента. Для точной оценки эффективности различных маркетинговых каналов важно рассчитывать CAC по каждому из них отдельно.
LTV является ключевой метрикой, которая показывает, насколько ценным является ваш продукт для пользователей и клиентов. Именно на этот показатель следует ориентироваться при разработке продукта.
Показатель CAC позволяет создать эффективную маркетинговую стратегию, отслеживать результативность каналов, корректировать их и стремиться минимизировать расходы, не теряя при этом клиентов. Это критически важно, так как напрямую влияет на успех бизнеса и ваш доход.
По сути вся юнит-экономика проекта сводится к данным метрикам в разрезе каждой когорты — в конечном итоге мы видим эффективность маркетинга и успешность продукта.
Пример использования когортного анализа
Кейс: Интернет-магазин одежды
Рассмотрим базовый пример. Представьте, что вы директор по маркетингу бренда одежды. В отчете по выручке обращаете внимание на стагнацию. Кто виноват? Что делать?
Попробуем разложить на когорты.
Какие выводы сделаем сейчас?
Если у вас есть продажи от старых покупателей — всегда считайте когортами. Без когорт, вы делаете неверные выводы.
Далее анализ показал, что пользователи, сделавшие первую покупку в течение сезонной распродажи (в марте), не возвращались за повторными покупками. Как следствие — имеют низкую конверсию во вторую покупку и плохую сходимость в юнит-экономике. Делаем вывод, что эти пользователи пришли из-за скидок, а не из-за интереса к бренду.
Да, мы получили новых платящих клиентов, но если С2 ~10% — это означает большой отток, значит растем только за счет новых пользователей, что в нынешних условиях является крайне дорогим удовольствием. Делаем вывод, что это — узкое место в нашем бизнесе, теперь точкой роста будет отток.
Решение: компания изменила стратегию ретаргетинга для этой когорты, предлагая персонализированные рекомендации и запуская кампании по лояльности, что привело к увеличению повторных покупок на 25%.
Поработаем еще немного директором по маркетингу этого же бренда. В какой-то момент топ-менеджмент попадает в долину разочарования, когда ожидает, что рост будет линейным, как минимум надеется, что он будет быстрым. Если этого не происходит, то летят головы маркетологов. Стабильно раз в год меняется директор по маркетингу или продукту, а с ним уходит вся команда. Коммерсанты смотрят PnL и не понимают, почему развитие их бизнеса остановилось? Что не так с их бизнесом?
Если владельцы, команда маркетинга/продукта говорит на одном языке и корректно смотрят на общие отчеты, то видят реальное состояние бизнеса.
PnL отражает приход выручки и прибыли, но не показывает когорты (почему мы получили выручку) и не показывает что будет с когортами в будущем.
Проанализируем когорты в разрезе метрик CAC и LTV.
В среднем по больнице все хорошо — пока еще коммерсанты в PnL видят положительную динамику, но только за счет прошлых когорт. Оценка выручки по регрессии к среднему приводит к той самой долине разочарования.
Но наша команда маркетинга умнее. Сравнили CAC и LTV по когортам и заметили узкие горлышки, в частности — юнит-экономика в апреле, июле, августе и сентябре не сходится — очевидно, что это убыточные результаты бизнеса.
В результате команда перформанса получает дополнительные вводные в части KPI для привлечения новых клиентов, CRM-команда видит точку роста в части работы с данными сегментами в директ-коммуникациях и программе лояльности.
Заключение
Когортный анализ — это не просто инструмент для анализа данных. Это мощный способ понять, как разные группы пользователей взаимодействуют с вашим бизнесом на протяжении времени. Для современного бизнеса это особенно важно, поскольку позволяет принимать более обоснованные решения, улучшать удержание пользователей и повышать доход.
Если вы хотите узнать, как внедрить когортный анализ в свою стратегию и какие данные использовать для этого, эксперты команды StreamMyData готовы помочь вам на каждом этапе. Не упустите возможность улучшить свои показатели и сделать свой бизнес еще более успешным!
