60 подписчиков

Почему когортный анализ не играет в шахматы?

Потому что он предпочитает "партии" с ясными данными, а не неопределенность с каждым ходом!

#метрики

Всем привет! Это Роман и я продолжаю тему метрик.

В посте про запаздывающие метрики я упомянул когортный анализ, который помогает правильно оценивать средний размер заказа (AOV) и суммарная ценность клиента (LTV). А в этой публикации расскажу подробнее, что это за анализ.

Когортный анализ — это мощный инструмент в продуктовом маркетинге. Он позволяет понять поведение ваших клиентов и выбрать эффективные способы их удержания.

Его основная идея — сгруппировать клиентов по определенным характеристикам или событиям, чтобы изучить их поведение в долгосрочной перспективе.

Примеры когорт:

👤 клиенты, привлеченные в июле 2024 года,

👤 пользователи, зарегистрировавшиеся во время проведения акции «Купи миксер, получи кофемолку в подарок»

👤 покупатели, совершившие первую покупку в феврале

Для расчета различных метрик в рамках когортного анализа вы можете использовать несколько базовых формул:

1. LTV (Lifetime Value)

LTV рассчитывается следующим образом:

LTV =𝐴𝑅𝑃𝑈×Среднее время жизни клиента

где: ARPU (Average Revenue Per User) – средний доход на пользователя за определённый период времени. Среднее время жизни клиента – среднее время, в течение которого клиент остается активным пользователем продукта.

2. Уровень удержания (Retention Rate)

Уровень удержания можно рассчитать так:

Retention Rate=(Количество пользователей в конце периода/Количество пользователей в начале периода)×100%

где: Количество пользователей в начале периода – эта метрика показывает, сколько пользователей было на начало периода (например, месяц или квартал).

Количество пользователей в конце периода – это количество пользователей, оставшихся активными на конец периода.

3. Уровень оттока (Churn Rate)

Формула для расчета уровня оттока: Churn Rate=(Количество ушедших пользователей/Количество пользователей в начале периода)×100%

где:Количество ушедших пользователей – это количество клиентов, которые прекратили использовать продукт за определённый период времени.

4. Средний доход на пользователя (ARPU)

Расчет ARPU выглядит следующим образом:𝐴𝑅𝑃𝑈=Общий доход за период/Количество активных пользователей за тот же период

где: Общий доход за период — это сумма доходов от всех пользователей за указанный период. Количество активных пользователей — это количество уникальных пользователей, активно использующих ваш продукт в указанном периоде.

5. Стоимость привлечения клиента (CAC)

CAC рассчитывается как:𝐶𝐴𝐶=Общие затраты на маркетинг и продажи/Количество новых клиентов за период

где: Общие затраты на маркетинг и продажи — все расходы, связанные с привлечением клиентов за определённый период.

Количество новых клиентов — количество клиентов, привлечённых за тот же период.

Примеры расчётов

Предположим, у вас есть следующая информация за квартал:

Общий доход: 100,000 рублей

Количество новых клиентов: 500

Количество активных пользователей на начало квартала: 800

Количество активных пользователей на конец квартала: 600

Количество ушедших пользователей: 200

𝐴𝑅𝑃𝑈=100000/800=125 рублей

Retention Rate=(600/800)×100%=75%

Churn Rate=(200/800)×100%=25%

CAC (если, например, затраты на маркетинг составили 50,000 рублей):

𝐶𝐴𝐶=50000/500=100 рублей

Эти формулы и показатели позволят вам глубже понять поведение различных когорт клиентов и делать более информированные бизнес-решения на основе полученных данных.

И сразу отвечу на вопрос, который часто задают предприниматели: «Хорошо, а дальше-то что делать?»: оптимизировать маркетинговые усилия и искать точки роста, повышения удовлетворенности клиентов и увеличения эффективности бизнеса в целом.

А для более детального ответа нужно видеть результаты вашего когортного анализа. Универсальных рецептов, к сожалению, не существует.

3 минуты

26 июля 2024