Анализ когорты в маркетинге

Когортный анализ — это метод исследования в сфере маркетинга, продаж и других сферах, который позволяет анализировать группы людей, изначально схожие по каким-то критериям, в течение периода времени. Когортами могут быть группы людей, пользователей, покупателей, пациентов.

В когортном анализе каждая когорта изучается в отдельности, чтобы выявить особенности и тренды, связанные с этой конкретной группой. Важным аспектом когортного анализа является фиксация временной точки начала продаж или события бизнеса, которое объединяет членов когорты. Например, когорта пользователей компании может быть определена по моменту первого посещения веб-сайта или рассылки, а когорта пациентов — по году диагностики заболевания. Узнать когортный анализ можно с помощью специальных сервисов. Пример — бесплатный сайт Google Analytics. 

В чём польза когортного анализа?

Когортный анализ имеет несколько преимуществ и полезных применений.

1. Идентификация трендов со временем. Когортный анализ позволяет изучать перемены в поведении или метриках группы объектов в течение определённого периода времени. Это помогает выявить тренды, понять, какие аспекты влияют на изменение этих метрик в бизнесе и принять соответствующие меры.
2. Сравнение групп аудитории. Когортный анализ позволяет сравнивать разные когорты между собой и выявлять различия в их поведении или характеристиках. Например, вы можете сравнить когорты клиентов компании, привлечённых разными маркетинговыми кампаниями, и определить, какая из них показывает лучшие результаты.
3. Оценка эффективности маркетинговых кампаний. Когортный анализ позволяет оценить, какие маркетинговые кампании или стратегии привлекают наиболее ценных клиентов и приводят к увеличению дохода в месяц. Вы можете проанализировать поведение когорт новых пользователей, привлечённых разными кампаниями, и определить наиболее успешные подходы.
4. Понимание пользовательского опыта. Когортный анализ может помочь в изучении пользовательского опыта и выявлении факторов, которые влияют на удержание пользователей или их отток. Например, вы можете изучить поведение когорт новых пользователей, зарегистрировавшихся на веб-сайте компании в разные периоды бизнеса, и определить, какие функции или изменения приводят к повышенной активности и удовлетворённости в месяц.
5. Принятие данных обоснованных решений. Когортный анализ предоставляет данные, на основе которых можно принимать обоснованные решения и оптимизировать бизнес и рекламные процессы. Он помогает понять, как трансформирования каналов влияют на разные группы новых пользователей приложения или сайта и какие меры следует предпринять для улучшения результатов.

Когортный анализ является мощным инструментом для исследования долгосрочных тенденций, понимания взаимосвязей и принятия фундаментальных решений в различных областях, от рекламного маркетинга и бизнес-аналитики до медицины и социальных исследований.

Где применяется?

Когортный анализ эффективно применяется в различных сегментах и индустриях.Чаще всего во всех сферах используют Google Analytics. Некоторые из основных областей, где используется когортный анализ, включают следующее.

1. Маркетинг. Когортный анализ помогает маркетологам оценить эффективность маркетинговых кампаний и стратегий в месяце, идентифицировать наиболее ценных клиентов и аудиторию, изучить поведение клиентов после первого контакта и покупки продукта и понять причины, влияющие на их удержание и лояльность к рассылке.

Разобраться в когортном анализе и других показателях марктинговой аналитики можно на онлайн-курсах. Собрали лучшие с сайта tutortop:

• «Аналитика в маркетинге» от SF Education
• «Аналитик данных с нуля с гарантией трудоустройства» от Eduson Academy 
• «Профессия Аналитик с нуля до middle с гарантией трудоустройства» от ProductStar
• «Маркетинговый аналитик с нуля до middle» от Нетологии
• «Интернет-маркетолог» от Eduson Academy

Сейчас мы дарим 10 000 ₽ на обучение в любой из школ-партнёров, представленных на сайте tutortop, а также курсы стоимостью 20 000 ₽.

2. Интернет-бизнес и электронная коммерция. Когортный анализ используется для рассмотрения метрик пользовательского опыта аудитории, улучшения удержания клиентов, анализа конверсии и определения влияния новых продуктов или функций на отслеживание поведения пользователей.

Изучить сферу e-commerce можно на онлайн-курсах — лучшие из них в этой подборке. 

3. Здравоохранение. В медицинских исследованиях когорты применяются для анализа ключевых долгосрочных результатов лечения, эффективности медицинских протоколов, прогнозирования заболеваний и изучения аспектов, влияющих на здоровье пациентов.
4. Финансовый сектор. В банковской и страховой сферах когортный анализ используется для изучения метрик поведения клиентов, оценки рисков и выработки стратегий удержания клиентов.
5. Социальные исследования. В социальных науках когортный анализ применяется для исследования долгосрочных перемен в обществе, таких как изменения поведения, отношений или социальных норм, и понимания причин, которые на них влияют.
6. Образование. В образовательной сфере когортный анализ помогает изучать метрики эффективности программ и политик, понимать факторы успеха студентов и оценивать влияние образовательных трансформаций на их достижения.

Кроме того, когортный анализ может быть полезен в любой области, где требуется подробный анализ долгосрочных трендов и понимание изменений с течением времени в определённых группах людей.

Показатели когортного анализа

В когортном анализе можно использовать различные показатели для измерения и сравнения группы людей. Некоторые из основных показателей, которые часто используются в когортном анализе, включают.

1. Retention Rate (Уровень удержания). Этот инструмент используют для измерения процента людей из исходной когорты, которые остаются активными или находятся в определённом состоянии в течение периода времени. Например, в маркетинге это может быть процент клиентов, которые продолжают совершать покупки после первой покупки.
2. Conversion Rate (Уровень конверсии). Этот показатель измеряет процент людей из когорты, которые выполнили желаемое действие или достигли целевого результата. Например, в интернет-бизнесе это может быть процент посетителей сайта, которые стали покупателями.
3. Average Revenue per User (Средний доход с пользователя). Этот инструмент измеряет средний доход, который генерируется каждым клиентом в когорте за период времени. Например, в электронной коммерции и продажах это может быть средняя сумма, потраченная каждым покупателем из когорты.
4. Churn Rate (Уровень оттока). Этот показатель используют для измерения процента людей из когорты, которые перестали быть активными или пользоваться услугами в течение периода времени. Например, в телекоммуникационной отрасли это может быть процент клиентов, отключившихся от регистрации на услуги.
5. Engagement Metrics (Показатели вовлеченности). Это различные метрики, которые используют для измерения уровня активности и взаимодействия пользователей в когорте. Это могут быть, например, среднее время использования продукта, частота визитов на сайт в месяц или число взаимодействий с платформой.

Кроме того, в когортном анализе могут использоваться и другие показатели в зависимости от конкретных целей и контекста исследования. Важно выбрать показатели, которые наиболее точно отражают особенности и цели анализа когорт.

Какие данные нужны для когортного анализа?

Для проведения когортного анализа необходимы данные. Вот некоторые типы данных, которые могут потребоваться.

1. Идентификатор когорты. Каждая когорта должна быть идентифицирована, чтобы можно было отследить её изменения со временем. Например, это может быть месяц или год, когда пользователь впервые зарегистрировался на веб-сайте или совершил покупку.
2. Демографические данные. Важно иметь информацию о демографических характеристиках пользователей, таких как возраст, пол, местоположение и т.д. Это может помочь выявить различия в поведении между разными когортами.
3. Данные о действиях и поведении. Необходимо иметь данные о действиях или событиях, связанных с пользователями в когорте. Например, в интернет-бизнесе это могут быть данные о посещениях сайта в месяц, покупках, взаимодействии с функциями.
4. Временные данные. Для проведения когортного анализа важно иметь информацию о времени, когда происходили события или действия. Например, это может быть отчёт по дате регистрации пользователя, дате покупки или дате выполнения действия.
5. Дополнительные данные. В зависимости от конкретных целей и контекста анализа, могут потребоваться дополнительные данные. Например, это может быть информация о маркетинговых кампаниях, использованных для привлечения объектов в когорты, или данные о внешних аспектах, которые могут повлиять на поведение когорт.

Этапы проведения когортного анализа

Проведение когортного анализа включает несколько этапов. Вот основные этапы проведения когортного анализа.

1. Определение целей и выбор когорт. Первый шаг состоит в определении целей исследования. Чёткое определение целей позволяет выбрать подходящие когорты для анализа. Когорты могут быть сформированы на основе различных критериев, таких как период регистрации, первая покупка или начало события сервиса.
2. Сбор данных. На этом этапе собираются необходимые данные для каждой когорты. Это может включать информацию о демографических характеристиках, действиях и поведении пользователей, а также временные данные.
3. Сегментация и анализ. После сбора данных когорты могут быть сегментированы в соответствии с выбранными критериями сервиса. Затем производится анализ показателей и метрик для каждой когорты. Это позволяет выявить различия и тренды в поведении и результативности разных когорт.

Анализировать данные можно с помощью языка программирования SQL. Обучиться работе с ним можно на онлайн-курсах по SQL. 

4. Визуализация результатов. Важно визуализировать результаты и отчёты когортного анализа, чтобы увидеть графические представления перемен и трендов. Диаграммы, графики и таблицы могут использоваться для наглядного представления данных и выявления паттернов.
5. Интерпретация и выводы. На этом этапе проводится интерпретация результатов анализа когорт. Выявляются вопросы, которые могут влиять на поведение и результаты когорт, и делаются выводы, связанные с исходными целями исследования.
6. Принятие мер и оптимизация. На основе результатов и отчётов, полученных из когортного анализа, могут приниматься меры и оптимизироваться стратегии. Это может включать трансформацию маркетинговых подходов, улучшение пользовательского опыта или внесение трансформаций в продукт или услугу.

Когортный анализ является итеративным процессом, и результаты первого анализа могут вести к дополнительным исследованиям и более глубокому пониманию поведения когорт.