Продуктовая аналитика

Lifetime Value (LTV) — это метрика, показывающая общую прибыль, которую компания получает от одного клиента за весь период его взаимодействия с продуктом или услугой. Аналитические подходы к анализу LTV... Самый простой и достоверный метод, но он работает только для «зрелых» когорт, по которым накопилось достаточно исторических данных. LTV = (Общий доход от когорты за весь период) / (Размер когорты) Метод позволяет предсказать LTV пользователя уже на ранних этапах. Формула LTV = ARPA (или ARPU) ×...

Вы группируете пользователей по неделям регистрации (Январь, Февраль, Март) и смотрите на их удержание (когорта — месяц). Когорта | Нед.1 | Нед.2 | Нед.3 | Нед.4 Янв. | 100% | 45% | 35% | 30% Фев. | 100% | 50% | 40% | 35% Мар. | 100% | 55% | 45% | 40% Всё отлично! Удержание новых пользователей растёт от когорты к когорте. Например потому что улучшение онбординга, которое мы запустили в конце февраля, сработало — когорта марта показывает лучшие результаты с первой же недели. Дан ответ на вопрос: «Становимся ли мы лучше?» Разделение всех пользователей за март на сегменты по источнику трафика...

Сегментный анализ (сегментация) — это систематический процесс разделения пользователей на однородные группы (сегменты) на основе общих характеристик, которые определяют их потребности, поведение и ценность для продукта. Популярный метод, основанный на истории транзакций. Каждого пользователя оценивают по трём осям: ▫ Recency (R — давность): как давно была последняя активность или покупка. ▫ Frequency (F — частота): как часто пользователь совершает действия за определённый период. ▫ Monetary (M — денежность): сколько денег пользователь принёс (общая сумма или средний чек)...

Когортный анализ — это метод анализа данных, при котором пользователи (клиенты) разделяются на группы (когорты), которые объединены общим признаком в определенный промежуток времени. Т.е. изучаются признаки поведения групп с течением времени. Простая аналогия: можно измерить среднюю успеваемость всего класса за год. Но это не покажет всей картины. Гораздо информативнее следить за успехами отдельных «когорт» — например, за учениками, которые поступили в 1-й класс в 2020, 2021 и 2022 годах. Так вы увидите, как каждая группа осваивает программу, и сможете сравнить их между собой...

💬 RFM-анализ — это метод сегментации клиентской базы, основанный на 3 показателях потребительского поведения. RFM: Recency (давность), Frequency (частота) и Monetary (денежность). RFM-анализ — это один из основных инструментов в арсенале продуктового аналитика. Он позволяет сегментировать пользователей на основе их реального поведения. Для RFM-анализа нужны транзакционные данные. Обычно это таблица, где каждая строка — это одна покупка (или любое другое целевое событие, например, оплата подписки)...