Чтобы повышать эффективность рекламных кампаний или успешнее продвигать бизнес, стоит отслеживать, как ведут себя когорты, и делать выводы.

С помощью когортного анализа можно сформировать прогнозы, проанализировать маркетинговую стратегию и разобраться, как её скорректировать, чтобы получить лучшие результаты.

Что такое когортный анализ и когорты

Когортный анализ — это разновидность анализа, во время которого можно поделить пользователей на группы в соответствии с признаками, а затем изучить поведение каждой когорты. Обычно их делят на группы в зависимости от времени — когда было выполнено действие. При таком анализе становятся видны закономерности, которые при других видах анализа не заметили или их не было видно.

Основная единица анализа — когорта. Так называют группу людей, которых объединяют для анализа по общему признаку или событию. Например, если несколько людей подписалось на рассылку в одном месяце (одно действие и один период у всех), их можно объединить в когорту, чтобы анализировать их поведение.

Когортный анализ помогает маркетологам находить закономерности в поведении аудитории, разобраться в результатах кампании и решить, как продвигать бизнес, скорректировать стратегию, найти причины спадов продаж или, наоборот, их пики по временной шкале.

Главное — не путать когорты и сегменты. Эти понятия друг другу не противоречат, но задачи и смысл у них разные. В этой статье мы будем говорить о когортах, чтобы изучить, как ведут себя пользователи с разными характеристиками (полом, возрастом, интересами, геоположением), но одинаковым опытом — совершили одинаковое действие в один и тот же месяц (зарегистрировались, подписались, купили и т. д.). Сегменты же — это группа пользователей со схожими признаками, зарегистрированные в разные периоды и с разным опытом взаимодействия с компанией.

Приведём простой пример. Допустим, у нас есть аудитория людей, которые зарегистрированы на сайте и подписаны на рассылку товаров. Их поведение меняется с течением времени — например, сразу после регистрации они активнее смотрят и покупают товары, потом постепенно прекращают интересоваться продукцией компании.

С помощью когортного анализа можно поделить всю аудиторию, независимо от их характеристик, на группы по дате их регистрации. Отдельно собрать для второго анализа группы по дате подписки на рассылку. А затем построить график и увидеть, как связаны дата регистрации и количество покупок, подписка на рассылку и покупки. Такой подход может дать интересную информацию для анализа. Например, могут быть такие выводы:

сразу после регистрации люди приходят и покупают, потом не интересуются товарами, не заходят на сайт – например, увидели рекламу и купили, но потом забыли про компанию, после подписки на рассылку, клиент регулярно заходит на сайт и периодически что-то покупает, через полгода после подписки на рассылку люди перестают открывать письма и не переходят на сайт.

Такие результаты говорят о том, что аудиторию после регистрации на сайте надо мотивировать на подписку на рассылку, чтобы не терять этих пользователей. И о том, что через полгода после подписки нужно активнее работать над вовлечением и активацией подписчиков.

Самый простой пример когортного анализа – собрали людей, которые подписались в один месяц, и проверили, когда они перестают открывать письма

Когортный анализ в email-маркетинге