Когортный анализ — это метод анализа данных, при котором пользователи или объекты исследуются и группируются в зависимости от определённого признака (например, дата регистрации, первый покупательский опыт, источник трафика и т.д.). Такой подход позволяет выделить "когорты" — группы людей, объединённых общими характеристиками, и отслеживать их поведение в определённый промежуток времени. Это позволяет более глубоко понять, как различные группы пользователей взаимодействуют с продуктом или сервисом.
Полезность когортного анализа:
• Сегментация клиентов: помогает разделить клиентов на группы по общим признакам, например, по дате регистрации или по первому взаимодействию с продуктом.
• Оценка эффективности маркетинга: позволяет проследить, как маркетинговые усилия влияют на различные группы пользователей, а также оценить, какие каналы и кампании работают лучше.
• Удержание клиентов: анализ показывает, насколько долгосрочны отношения с клиентами, и помогает выявить области для улучшения.
Пример когортного анализа:
Представьте, что у вас есть приложение для заказа такси. Вы хотите оценить, как эффективность маркетинговых кампаний влияет на удержание пользователей.
1. Создание когорт: Разделите пользователей на когорты по дате их первой поездки. Например:
◦ Когорта 1: Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе 2024 года.
◦ Когорта 2: Пользователи, зарегистрировавшиеся в феврале 2024 года.
◦ Когорта 3: Пользователи, зарегистрировавшиеся в марте 2024 года.
2. Анализ поведения: Для каждой когорты отслеживайте количество поездок, совершённых пользователями через 1, 2, 3 месяца с момента регистрации. Это поможет понять, как часто пользователи из разных когорт пользуются вашим приложением в первые месяцы.
3. Оценка маркетинга: Вы можете сравнить, как разные маркетинговые кампании (например, скидки или специальные предложения) повлияли на поведение разных когорт. Если когорта, привлечённая в январе, показывает высокий уровень удержания, это может свидетельствовать о высокоэффективной кампании в этот период.
Когортный анализ помогает точнее понять, какие группы пользователей приносят больше ценности и как улучшить их опыт.
Ваш аналитик, Анастасия