Понимание когортного анализа как инструмента оптимизации маркетинга. Узнайте, как использовать когортный анализ для глубокого понимания поведения клиентов и улучшения стратегий.

Когортый анализ — это отличный инструмент, с помощью которого вы поймёте что нужно вашей целевой аудитории, сможете построить портрет вашего идеального покупателя. Вы можете максимально улучшить свой продукт и тем самым увеличите свою прибыль.

Когортный анализ прежде всего необходим тем бизнесам, которые достаточно сильно привязаны к количеству покупателей. Он помогает сформировать портрет целевого покупателя.

Google Analytics; Google Sheets. OWOX BI Smart Data. AppsFlyer; AppMetrica, Adjust и Яндекс.Метрика Mixpanel и Kissmetrics; Localytics.

Для того, чтобы лучше понять суть когортного анализа, стоит разобраться с самим понятием «когорта».

Итак, в маркетинге когортой называют группу людей или некую неоднородную целевую аудиторию. Это могут быть новички игры, сервиса или сайта, временные посетители, постоянные покупатели и многие другие. Такие разные группы людей маркетологи специально объединяют в определенные когорты. Разберем пример: человек, купивший брюки на сайте магазина одежды, попал на этот сайт через контекстную рекламу Google в сентябре. Этот человек входит сразу в несколько когорт:

• Он пользователь из поисковика Google. Если начать анализировать именно этот сегмент и сравнивать рекламу на баннерах или в Google Рекламе, мы можем узнать насколько эффективна именно контекстная реклама.

• Он покупатель, совершивший покупку в сентябре. Тут анализируется сезонность продаж.

• Он купил именно брюки — здесь маркетолог выявляет спрос на брюки у разных сегментов целевой аудитории.

Из примера можно понять суть когортного анализа – разделив пользователей на группы по конкретным признакам и исследуя их поведение в определенные моменты времени, можно понять какие маркетинговые «уловки» помоги вам повысить ключевые показатели эффективности, а какие наоборот их снизили.

Важно понимать, что для разных сегментов ЦА, значения ключевых метрик будут различаться, точно также как и какие–либо модернизации товара по–разному воспримут отдельные сегменты покупателей.

Логично, что анализ сегментов целевой аудитории по определенным признакам, необходим тем бизнесам, которые достаточно сильно привязаны к количеству покупателей. Например, приток новых покупателей скажет об успешном выборе маркетинговой стратегии, а уменьшение уникальных посетителей в онлайне и спад вовлеченности существенно снижает показатели доходности бизнеса.

Когортный анализ активно используют в сфере SaaS для оптимизирования цикла продаж. К примеру, есть три версии программного продукта полноценная, ознакомительная и триал версия. Делим пользователей на когорты. В первую отнесем людей, которые используют триал версию, в другую тех, кто выбрал ознакомительную. Обозначаем временные периоды 14 и 28 дней. Анализируем из какой когорты чаще переходят к покупке полной версии, какие тарифы подключают и другое. Еще можно определить в когорты по доходам за отрезок времени, тарифам и в многие другие.

1. Сформировать портрет целевого покупателя.

Анализируя метрики сезонности, лояльности потребителей, готовности к онлайн–заказам и другие метрики, используя показатели разных отрезков времени можно получить портрет идеального покупателя.

1. Оценка окупаемости рекламы.

Как известно, далеко не каждый посетитель сайта сразу же совершает конверсионное действие. Оно и понятно, любому человеку свойственно взвешивать все за и против, думать «А надо ли мне это покупать? А есть ли в этом продукте смысл и польза? А не потрачу ли я свои деньги на ветер?» и только спустя какое–то время человек все же решается на регистрацию или покупку, либо на подписку. Бизнесам с отложенной конверсией и длинным циклом продаж особенно сложно точно оценить эффективность рекламных каналов. Тут на помощь приходит когортный анализ. Например, в сентябре вы запустили платную рекламу в Google Ads. В октябре вы смотрите на результаты и видите ROI ниже 100%. Вы расстраиваетесь и думаете о том, что нужно отключить показ рекламы. Однако этого не стоит делать, так как если вы объедините пользователей, которых привлекла реклама в сентябре и посмотрите на отчет в декабре, вы с удивлением обнаружите, что ROI значительно вырос. Это означает, что после долгих раздумий длинною больше месяца, клиенты все же совершили покупку.

1. Привлечение лояльных пользователей. Анализируя различные когорты вы узнаете откуда пришли лояльные клиенты. Это можно сделать создав когорту посетителей, которые впервые зарегистрировались на вашем сайте в период с июля по декабрь. Затем разбить когорту на сегменты по каналам привлечения и помесячно сравнивать в каждом канале Retention Rate (коэффициент удержания) и Repeat Purchase Rates (коэффициент повторных покупок). Так вы можете сделать вывод на какой канал вам будет целесообразно направить больше инвестиций.

2. Прогнозирование и увеличение LTV.

Как вам известно, Life Time Value (LTV) и Customer Acquisition Cost (CAC) являются ключевыми метриками с помощью который вы можете определить финансовую успешность вашего товара.

CAC – это ваши расходы на привлечение клиента. LTV – это деньги, которые этот клиент тратит на вашем сайте за время его использования.

Остановимся на метрике LTV, так как именно она отражает пользу вашего продукта для ваших клиентов. Показатель пожизненной ценности клиента довольно сложно рассчитать, пока этот человек не перестанет быть вашим клиентом, но это становится возможным для расчета в отдельно взятой когорте за определенный промежуток времени. Например, вы смотрите сколько денег принесла эта когорта людей в месяц, следовательно, вы можете приблизительно рассчитать, сколько средств она же принесет за 2 или 3 месяца.

Также можно определить когорты по рекламным каналам, это позволит сравнить расходы на CAC и LTV и вы поймете как необходимо перераспределить маркетинговый бюджет, чтобы добиться высокой окупаемости каждого канала.

1. Оценка результатов A/B тестирования.

А/В тест нужен для сравнения групп пользователей и расчета конверсии. Если сюда добавить еще и когортный анализ, в котором учитываются еще и место и время, мы увидим наиболее ясную «картину» дел. Например, мы хотим узнать какой цвет кнопки на сайте более побуждает нажать на нее. Для этого одной группе пользователей мы показываем белый цвет, другой группе – зелёный цвет и смотрим на результаты. А/В тест покажет, что на зелёную кнопку нажимали на 5% больше, чем на белую, но эти результаты не дают нам понять лучше свою целевую аудиторию. Подключаем когортный анализ по времени и месту и видим картину, что жители сибири в зимнее время охотнее кликают на зеленую кнопку, так как обилие снега и белого цвета им надоело. В итоге мы лучше начинаем понимать свою целевую аудиторию и начинаем придумывать новые идеи как лучше «зацепить» именно этот сегмент пользователей.

• Каналы привлечения пользователей. С помощью А\В теста невозможно узнать какую активность в период распродаж могут проявить постоянные покупатели, в то время как с помощью когортного анализа это возможно, разделив покупателей на потоки по сходим характеристикам группы.

• В аналитических системах Яндекса и Google также можно найти характеристики когорт. К примеру, там можно узнать доход по одному клиенту, средний чек, количество просмотров на странице, длительность сеанса на сайте и другие.

• Контрольная точка или Stick Point – это конкретная сумма покупки, после которой пользователь с большей вероятностью станет постоянным клиентом.

• Преобразование пользователя, использующего ознакомительную версию в постоянного клиента, оформившего подписку на платный тариф.

• Повторные покупки – как правило, они показывают, что клиенты довольны качеством сервиса и результатом использования вашего продукта. Это важнейшая метрика, показывающая успешность вашего товара у клиентов.

• Коэффициент удержания клиентов. Здесь мы можем проанализировать какая часть посетителей в определенной когорте возвращается на сайт после первого посещения и оценить на какое время оказывает влияние проведенная вами реклама.

Итак, прежде, чем вы определитесь с выбором сервиса для когортного анализа, нужно выбрать необходимые вам параметры, есть четыре основных:

• Размер когорты – временной интервал: месяц, неделя или день.

• Ключевой показатель анализа – LTV, ROI, Retention Rate или другой.

• Признак для формирования когорты – первая покупка, регистрация, подписка, первый визит на сайт и т.д.

• Отчетный период

Совершенно не обязательно выбирать только один признак, вы можете выбрать их несколько все зависит от того, что именно вам необходимо проанализировать.

Существует множество сервисов, где можно провести такой анализ. Подробно останавливаться на каждом из них я не буду, только немного расскажу о возможностях некоторых из них, а вы можете выбрать любой удобный для вас из этого списка:

• Google Analytics. Здесь в когортном анализе можно выбрать 4 основных параметра: тип когорты, размер когорты, показатель, диапазон дат. Но есть некоторые ограничения (в одном когортном отчете проанализировать можно только один показатель; задать собственный отчетный период не получится, есть ограничения, зависящие от размера когорты; в стандартных настройках вы не сможете отфильтровать данные. Но в целом, GA поможет вам детальней разобраться в некоторых данных.

• Google Sheets. Здесь можно построить отчет по когортам с помощью формул, формул с фильтрами, сводных таблиц или App Script

• OWOX BI Smart Data. Сервис в качестве источника данных будет использовать информацию из ERP или CRM систем, рекламных сервисов или из Google Analitics. В данный момент тут можно будет создать когорты только по дате привлечения посетителей, но планируется расширить количество признаков.

• AppsFlyer. Тут более гибкие настройки, чем в Google Analitics, можно добавить в отчет несколько фильтров

• AppMetrica, Adjust и Яндекс.Метрика – эти сервисы используют в основном для отслеживания возврата посетителей, но в Adjust позволяется добавить еще один показатель.

• Mixpanel и Kissmetrics предназначены для данных, связанных с пользователями и не учитывают просмотры и посещения страниц.

• Localytics.

Вы можете выбрать любой из перечисленных сервисов, каждый из них хорош по–своему. Самым простым вариантом для новичков принято считать Google Analytics, если вы только начинаете изучать когортный анализ, рекомендую обратить внимание на него.

Когортый анализ — это отличный инструмент, с помощью которого вы поймёте что нужно вашей целевой аудитории, сможете построить портрет вашего идеального покупателя. Следовательно, опираясь на новые знания и учитывая свои прошлые ошибки, вы можете максимально улучшить свой продукт и тем самым увеличите свою прибыль.