когорта что это в бизнесе
Что такое когортный анализ и зачем он нужен
Из анализа действий клиентов можно получить много полезных знаний. Это средний чек, пиковое время продаж и многое другое. Но у разных целевых аудиторий эти данные могут быть разными. Поэтому имеет смысл рассматривать их отдельно для каждой группы. Для этого есть достаточно эффективный инструмент маркетинговой аналитики – когортный анализ.
Что такое когортный анализ
Когортный анализ является методом исследования подобных групп. Суть метода – в наблюдении за группами людей с определенными общими признаками.
Клиент может относиться к нескольким когортам. Например, пользователь, который зашел на сайт в марте через Яндекс и купил там продукт X, входит в следующие когорты:
Где и когда применяется анализ когорт
Анализ с исследованием групп людей по одинаковому признаку будет полезен везде, где бизнес зависит от численности клиентов. К онлайн бизнесу это относится особенно. Для него отток пользователей – самое страшное, что может произойти. Под оттоком понимается не только уменьшение уникальных пользователей на сайте. Сюда включается и отказ от рассылок, и снижение проведенного на сайте времени.
Обязательное условие успешности любого интернет-магазина – постоянный приток новых клиентов. Магазины работают так, что текучка пользователей будет постоянной, и зацикливаться только на LTV существующих клиентов нельзя. Именно поэтому анализ поведения новых посетителей для деятельности в интернете является эффективным инструментом аналитики.
Чтобы понимать, в каком русле двигаться, не обойтись без когортного анализа. Мониторинг поведения клиентов может очень сильно изменить положение интернет-магазина.
Ключевые показатели когортного анализа
На показателях для отслеживания стоит остановиться подробнее, так как именно эта настройка отчета является ключевой. Тут выбираются конкретные показатели, по которым будет проводиться анализ:
Так же есть коэффициент удержания клиентов, который выражается в процентном соотношении людей из когорты, вернувшихся на сайт после первого посещения.
Все данные, полученные из когортного анализа, могут быть полезными, если научиться применять их с умом. По динамике изменения сеансов можно понять, в какие дни клиенты чаще всего заходят на сайт. По времени посещения на сайте можно понять, случайно они туда попадают или вполне осознанно.
Пример проведенного когортного анализа
Простейший пример: исследование эффективности подписки на e-mail рассылку. Допустим, на гипотетическую рассылку интернет-магазина можно подписаться тремя разными способами. Это всплывающее окно на сайте самого магазина, ссылка из статьи на стороннем сайте партнёра и конкурс в ВК, для участия в котором нужно подписаться. В феврале через окно на сайте подписалась 1000 человек, конкурс привёл 700 подписчиков, а блог партнёра – 150. Эти три группы – наши когорты.
Проанализируем, какая из групп дольше остаётся подписанной на рассылку. Для этого нам нужны данные открываемости писем за следующие месяцы.
Как видно из таблицы, самые лояльные читатели рассылки – подписавшиеся с сайта партнёра. Они дольше всех читают рассылку, за полгода отписалась только половина. А конкурс в ВК не принёс ничего – все отписались сразу после проведения.
Отсюда можно сделать вывод – ресурсы лучше не тратить на конкурсы в соцсетях. Выгоднее сосредоточиться на продвижении у партнёров.
Заключение
Выбор конкретных когорт зависит от конкретного бизнеса, а также от проблем, которые наблюдаются в нем. Может появиться соблазн применить сразу все параметры, но это сделает воспринимаемость самого анализа невозможной. Кроме этого, некоторые параметры могут быть просто бесполезными в отдельном случае.
Следует с умом расставить приоритеты. Наиболее важными когортами являются те, которые позволяют выполнить оценку каналов привлечения. То есть, параметры, по которым можно определить эффективность способов увеличения посетителей сайта.
Можно перед началом анализа поставить перед собой вопросы, на которые нужно найти ответы. Например, приносят ли доход те клиенты, которые впервые появились на сайте после распродажи. На этом и нужно концентрироваться.
Когортный анализ
Анализируя действия клиентов на сайте или любой другой площадке в Интернете можно выудить много полезных знаний о целевой аудитории. Например, узнать самое популярное время продаж, средний чек, показатель отказов и другое. Однако ключевые метрики у каждой ЦА в определенный период времени могут быть разными. Если попытаться рассмотреть их все вместе, можно легко запутаться или получить ошибочную картину происходящего. Поэтому маркетинговые показатели изучают отдельно для каждой группы методом анализа когорт. Рассмотрим подробнее этот инструмент.
Что такое когортный анализ
Начнем с определения.
Когорта – это сегмент целевой аудитории или группа людей, которых объединяют общие характеристики, опыт, признаки в конкретном временном отрезке.
Опыт, характеристики и прочие атрибуты ЦА могут изменяться довольно существенно с течением времени. Например, пользователь в июне покупает одну продукцию, в июле – другую, а в августе – третью. Точно так же обстоит дело и с услугами или каналами трафика: посетитель в будние дни заходит на сайт с компьютера, а по выходным с мобильного гаджета. С помощью когортного анализа можно исследовать группы с общими признаками и эффективно отслеживать их активность.
Когорты в маркетинге – это довольно неоднородная целевая аудитория: новички сайта или сервиса, постоянные пользователи, временные посетители и другие. Они все разные на первый взгляд, но, используя метод, маркетологи объединяют их в несколько когорт. Например, клиент купивший продукт на сайте компании в ноябре через контекстную рекламу Яндекса, входит в следующие группы:
Таким образом, идея когортного анализа заключается в том, чтобы разделить пользователей на группы по схожим характеристикам или атрибутам для отслеживания их поведения во времени.
Сфера применения
Анализировать группы представителей целевой аудитории по схожим признакам полезно там, где бизнес сильно привязан к количеству клиентов. Например, в онлайне отток пользователей достаточно существенно бьет по показателям доходности бизнеса. Здесь и снижение уникальных посетителей на сайте, отписка от рассылок, рост отказов и спад вовлеченности.
С другой стороны приток новых клиентов говорит об успешности маркетинговой стратегии, даже несмотря на большой пул постоянных покупателей. Поэтому в онлайн-бизнесе анализ когорт, мониторинг поведения пользователей помогает держать руку на пульсе.
Когортный анализ активно используется в следующих сферах:
Ключевые показатели
В любой аналитике есть соблазн начать изучать все метрики ради статистики. В качестве обучения – занятие полезное, но на практике нужно расставлять приоритеты. Какие когорты отнести к ключевым метрикам на конкретный момент времени, а каким уделить меньше внимания? Всё зависит от специфики вашего бизнеса.
Можно выделить ряд универсальных показателей когортного анализа, которые используются практически всегда:
Примеры когортного анализа
Как любая аналитическая система распределяет пользователей по когортам? Рассмотрим простой пример, житель Москвы посетил сайт 25 июля из органической выдачи Яндекса и приобрел продукт «Х» через форму онлайн-заявки. Он распределяется по следующим группам:
Ещё один пример. Нужно исследовать эффективность подписки пользователей на email-рассылку сайта агентства. Допустим, используем три площадки, где размещаем подписную онлайн-форму: конкурс в Инстаграм, партнерский ресурс и подписка на собственном сайте. После активного набора подписчиков в июле, получили следующий результат: с конкурса в Инстаграм получили 850 подписок, с сайта партнера – 120, а с самого ресурса – 1100. Далее мы отслеживаем процент открываемости писем и количество отписок. Например, за три месяца – август, сентябрь, октябрь – пришедшие с Инстаграм отписались сразу после окончания конкурса, больше всего постоянных читателей пришло с партнерского сайта.
Таким образом, мы определили, что тратить бюджет на привлечение подписчиков Инстаграм невыгодно. Лучше сосредоточиться на аудитории сайта партнера.
Резюме
Мы узнали, что когортный анализ – это более точный инструмент для изучения групп ЦА, чем A\B тестирование. Также мы изучили ключевые показатели этого метода аналитики, посмотрели несколько примеров из практики. В любом методе, главное, правильно расставлять приоритеты, ориентируясь на специфику бизнеса. Когортный анализ – не исключение их правил.
Что такое когортный анализ и почему нужно использовать его в маркетинге
Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Сегодня я хочу поговорить с вами об одном из способов аналитики данных в маркетинге. Рассказываю о когортном анализе: что это такое, как применять и провести. Приведу примеры. Приятного чтения.
Маркетинговые кампании с мгновенной отдачей — мечта маркетологов и даже реальность для простых товаров, которые можно купить спонтанно и в один клик. Но для сложных и дорогих продуктов такая ситуация — фантастика, и затраты на рекламу окупаются дольше. Как оценивать эффективность таких кампаний? Учитывать фактор времени и детализировать по нему ваших клиентов. Для этого существует когортный анализ, про который мы расскажем в статье.
Когортный анализ — это метод исследования, где пользователей разделяют на группы (когорты) по определённым признакам и отслеживают их поведение за некоторый промежуток времени. Такой способ позволяет смотреть на действия пользователей в динамике.
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков:
Именно привязка ко времени отличает когорту от сегмента — более широкого и общего понятия.
Например, выпускники Гарварда 2012 года — одна когорта, выпускники 2018 года — другая, но все они относятся к сегменту «выпускники Гарварда».
По действиям когорты делят на два типа:
Когортный метод учитывает следующие признаки для анализа:
Когортные исследования помогают понять, как ключевые метрики отличаются для разных сегментов. Увидеть более подробную картину по рекламной кампании или другим маркетинговым действиям, например, ребрендинга, тестирования нового сайта и так далее.
Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей. Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе (их действий). Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки.
Эффективность каналов привлечения
Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи. Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать. Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили? Не всё так просто.
Например, с рекламы в Facebook в сервис перешло и зарегистрировалось 2000 пользователей. Маркетолог доволен — результат есть. Но 90% пользователей перестали заходить в сервис уже через месяц. Параллельно мы привлекали пользователей с помощью рассылки, и пришло 1000 человек, через месяц перестали пользоваться сервисом всего 15%. Если бы мы оценивали результат сразу после кампании, то решили бы, что Facebook — самый эффективный канал, а на самом деле там оказалась нецелевая аудитория.
Для долгого цикла покупки возврат инвестиций в рекламу — дело не быстрое. В крупных B2B сделках, в недвижимости, для электронных сервисов, которые могут трансформировать весь бизнес, принять решение о покупке нельзя сразу после первой рекламы. Надо набраться терпения и смотреть результаты через некоторое время.
Например, рекламная кампания прошла в январе, тогда пользователь K впервые узнал про сервис Altcraft Platform и впервые зашёл на сайт. Для изучения возможностей и принятия решений в компании, где работает пользователь K, нужно время. Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор. Если бы мы считали ROI за следующий месяц после кампании, то решили бы, что она провальная. Когортный анализ показал, что это не так.
Отслеживание и прогноз LTV
LTV (пожизненная ценность клиента) считает доход от клиента за весь период, пока он пользуется нашими продуктами или услугами. Метрика показывает, оправдывают ли себя расходы на привлечение новых клиентов. Когда мы знаем, как долго остаётся с нами пользователь и сколько на нас тратит, то можем рассчитать эти данные для похожих когорт.
Когортный анализ покажет, как поменяется конверсия после обновлений для А/Б-тестов не за время тестирования, а в долгой перспективе. Может оказаться, что удачный элемент привлёк больше пользователей, но они не совсем целевые: случайно кликнули, прошли регистрацию, но не стали использовать сервис.
Повысить активность пользователей
Когортное исследование поможет узнать, через какое время клиент перестаёт активно пользоваться продуктом или вообще уходит. Предупреждён — вооружён: с данными о «критических» точках можно заранее поработать с пользователем.
Например, анализ показал, что 70% пользователей теряют интерес к сервису через 3 месяца. Тогда компании нужно обратить внимание на этот период: сделать рассылку с реактивацией, предложить бонус и так далее.
1. Определяем цель и связанную с ней метрику, которую будем отслеживать за время анализа. Метрики — это основа для когортного анализа.
Что такое когортный анализ?
Анализ действий клиентов на сайте компании или других интернет-площадках дает много ценной информации. Но аудитории разные, как и их ключевые метрики. Если попытаться проанализировать сразу все, можно запутаться и получить неверные данные. Для сбора ценных данных опытные аналитики используют когортный анализ, о котором мы поговорим в этой статье.
Что такое когортный анализ?
Рассмотрим подробно определение «когортного анализа». Понятие «когорта» появилось еще во втором веке до нашей эры. Им обозначалось одно из главных тактических подразделений римской армии. Буквальный перевод слова — огороженное место.
В контексте этой статьи обозначает сегмент целевой аудитории или группу людей, совершивших какое-то действие в определенный период времени (например, 1 или 5 июля). Временной признак очень важен, так как именно он отличает когорту от простого сегмента.
Пользователей объединяют в одну группу по общим характеристикам, опыту и временному признаку. Но надо понимать, что со временем общие атрибуты людей могут сильно меняться. Например, сегодня клиент купил пряники, через неделю заказал автомобильные диски, а через месяц приобрел лодку.
Когорты в маркетинге не представляют собой однородную целевую аудиторию: новички сайта или сервиса, постоянные пользователи, временные посетители и т.д. На первый взгляд кажется, что это совершенно разные группы, но с помощью этого инструмента маркетологи объединяют их в несколько когорт (римская армия состояла из 10).
Например, пользователь пришел на сайт из контекстной рекламы 17 июля и купил окно. Его можно включить сразу в три группы:
Что можно сделать с помощью когортного анализа?
Анализ поведения пользователей во времени дает ценную информацию об эффективности рекламных кампаний. В частности, можно определить влияние разных маркетинговых инструментов на ключевые показатели бизнеса: LTV, конверсии, ROI, Retention Rate, САС и т.д. Рассмотрим несколько наглядных примеров из практики, чего удалось добиться с помощью когортного анализа.
Точная оценка эффективности рекламы
Не все люди быстро принимают решение о совершении покупки. Кто-то сомневается, кто-то не до конца решил, действительно ему нужен товар или нет, кто-то хочет рассмотреть альтернативные варианты в других магазинах и т.п. То есть пришедший сегодня потенциальный клиент, например, с контекстной рекламы, может не сразу совершить целевое действие.
Из-за длинного цикла продаж маркетологам не всегда удается объективно оценить эффективность и окупаемость рекламных каналов. Рассмотрим на небольшом примере ценность применения когортного анализа.
Например, в феврале 2020 года запустили контекстную рекламу в Яндексе. Прошел месяц, решили проанализировать первые результаты, посчитали ROI, а он оказался ниже 100%. Неопытный маркетолог примет решение «свернуть» РК или переделать объявления.
Но если объединить потенциальных клиентов, пришедших с этой рекламной кампании, в когорту и посмотреть на результаты спустя несколько месяцев, можно увидеть совершенно другие цифры:
На принятие решения у некоторых покупателей ушло 5 месяцев! Отслеживание поведения пользователей во времени позволило более точно оценить эффективность рекламной кампании. Такая «картинка» чаще характерна для компания с длинным циклом продаж и (или) дорогими товарами.
Поиск и удержание лояльных клиентов
Можно узнать, какие рекламные каналы дают больше всего лояльных клиентов. Например, сделаем когорту пользователей с первой авторизацией с период с февраля по июль и разобьем на более мелкие группы по каналу привлечения. Далее каждый месяц оцениваем группы по коэффициентам удержания (Retention Rate) или повторных покупок (Repeat Purchase Rates).
По этим данным легко определить лучшие источники лояльных клиентов. Следовательно, мы можем продолжать вкладывать в них больше денег и быстрее наращивать объем лояльных покупателей.
Анализ проводится постоянно для определения точек «подогрева» аудитории. Например, один из коэффициентов популярного источника начал снижаться. Пользователям группы отправляется письмо с предоставлением персональный скидки (возможно любое другое действие) и коэффициент снова растет. Без когортного анализа провести такой трюк с высокой точностью сложно.
Прогнозирование и увеличение LTV
LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента или доход, полученный от него за все время сотрудничества. Обычно этот показатель считают после окончания совместной работы.
Но ничто не мешает вам оценивать LTV по отдельным когортам за определенный промежуток времени (например, за месяц) и прогнозировать показатель на последующие периоды.
Также можно сравнивать пожизненную ценность клиентов и стоимость их привлечения по рекламным каналам. Так вы получите информацию о сроках окупаемости каналов и поймете, в какой стоит вкладывать больше ресурсов.
Проведение A/B тестирования
A/B тесты используют для проверки идей и гипотез. Например, вы решили обновить текст продающей страницы. В рамках тестирования делаете два варианта (со старым наполнением и новым) и какую-то часть аудитории отправляете на обновленную версию для оценки конверсии. Смотрите, в каком случае она выше, и принимаете решение по дальнейшим действиям.
Проблемы A/B теста в данной ситуации — невозможность прогнозирования в долгосрочной перспективе. Устранить недостаток поможет когортный анализ. Через месяц после окончания тестирования постройте отчет по пользователям, которые впервые попали на сайт через обновленную продающую страницу, и сравните показатели с когортой людей, которые новый текст не видели.
Полученная разница — реальное влияние обновленного текста на конверсию. Так вы поймете долговременный эффект от принятого решения.
Анализ эффективности мобильного приложения
Когортный анализ активно используют при «выкатывании» новых версий приложений. С помощью него оценивают уровень возврата пользователей (Retention Rate). Также маркетологи применяют инструмент для анализа наиболее эффективных рекламных каналов. И это не единственные примеры использования когорт в работе над мобильными приложениями: все ограничивается фантазией и навыками аналитика.
Где применяют когортный анализ?
В предыдущем разделе описано несколько примеров использования инструмента, но в каких сферах его применяют чаще всего? В первую очередь он полезен в компаниях, привязанных к количеству клиентов. На их доходность отток пользователей влияет больше всего.
Не отказываются от применения когортного анализа и организации с большим количество постоянных клиентов. Его направляют на оценку маркетинговых действий, результаты которой позволяют улучшать рекламные кампании и грамотно перераспределять бюджет.
В целом, применение когортного анализа полезно для любого бизнеса. Но далее рассмотрим несколько наиболее популярных направлений применения.
Формирование портрета целевого клиента
Если собирать информацию из разных когорт о пользователях, со временем можно составить точный портрет целевой аудитории. Оценка лояльности, сезонности, готовности к онлайн-покупкам и т.д. — все это позволяет понять, кто интересуется товаром и чаще всего приобретает его.
Повышение конверсии
Часто для проверки гипотез и идей применяют сплит-тестирование. Да, оно дает определенные результаты для принятия объективных решений, однако когортный анализ в этом плане лучше и дает более точные данные, так как рассматриваются разные группы целевой аудитории.
A/B тестирование — тоже полезный инструмент, но оценивает один показатель, а когортный анализ «прицепом» подтягивает информацию еще о двух параметрах — времени и месте.
Например, определяем оптимальный цвет кнопки на продающем лендинге. Сплит-тестирование показало, что 45% клиентов чаще кликают на зеленую, а 55% — на синюю.
Подключаем когорту по месяцу (времени) и месту и узнаем, что потенциальные клиенты из Сочи лучше щелкают по зеленой кнопке, потому что синий морской цвет им уже надоел, они всю жизнь его видят.
Это простой, но наглядный пример лучшего понимания целевой аудитории благодаря использованию когортного анализа. Более глубокие данные помогают генерировать больше идей и быстрее развивать бизнес.
В облачных проектах когортный анализ используют для оптимизации цикла продаж. Допустим, есть сервис с пробным периодом, триал-версией и платными тарифами. Руководство компании отслеживает ключевые метрики: доходы и расходы. Составляются когорты из пользователей пробного периода и триал-версии.
Далее в работу вступает аналитик, который определяет: кто чаще переходит на платные версии, какие тарифы выбирают, оттоки пользователей за определенные периоды и т.п. Все это — ценная информация, позволяющая оптимизировать цикл продаж и повысить прибыль SaaS-сервиса.
Ключевые показатели когортного анализа
Во время обучения использования когортного анализа аналитикам предлагают рассматривать все возможные метрики для получения практического опыта. Но в реальной работе для достижения максимальной эффективности сосредотачиваются на целевых (самых важных) показателях.
Универсального набора метрик нет, выбор перечня зависит от конкретного продукта и отрасли бизнеса. Однако есть ряд показателей, которые рассматривают в большинстве случаев:
Что нужно для когортного анализа?
Перед проведением когортного анализа определяют четыре параметра:
Отметим, что первый и последний параметры связаны между собой: признак определяют после выбора анализируемого ключевого показателя. Например, при оценке коэффициента повторных покупок в качестве признака выбирают «первую покупку».
Но опять же, не стоит загонять себя в жесткие рамки, потому что каждый проект индивидуален. Аналитик руководствуется собственными опытом, знаниями и рабочими инструментами.
Кстати, признаков может быть несколько. Когорты создаются в соответствии с текущими потребностями фирмы и предстоящего анализа. Второй и третий параметры аналитик также определяет на основе поставленных перед ним задач.
Как провести когортный анализ в Google Analytics?
Поговорим об инструменте, который помогает проводить когортный анализ. Самый подходящий для новичков — Google Analytics. Для начала работы перейдите на страницу системы —> «Аудитория» —> «Когортный анализ».
Вверху доступна настройка четырех основных параметров, о которых говорили в предыдущем разделе статьи.
Пока что система проходит бета-тестирование, поэтому функции доступны с ограничениями:
Также доступна визуализация анализируемого показателя: под настройками проекта расположен график для всех пользователей и трех групп на выбор.
В нашем случае по графику понимаем, что общий коэффициент удержания клиентов — 1,49%, а для группы пользователей, первый раз посетивших сайт в период с 31 мая по 6 июня, — 1,75%. Под графиком есть сводная таблица с данными по каждой когорте за весь отчетный период. Она идентична той, которую показывали в начале статьи, только здесь формируется автоматически, а не «ручками» в Excel.
На данном этапе развития система подходит для анализ небольших проектов. Можно вносить изменения в работу сервиса, улучшать предложения для клиентов и т.п. и отслеживать коэффициент удержания клиентов. Если он будет расти, значит, принимаются верные решения.
Какие есть сервисы для составления когортных отчетов?
Рассмотрим другие сервисы, в которых составляются отчеты по когортному анализу. Они есть во многих рекламных и аналитических системах, поэтому начинающему аналитику часто сложно выбрать оптимальный вариант.
Более гибкие настройки (по сравнению с Google Analytics) для мобильного маркетинга предлагает AppsFlyer — в отчет допускается включение сразу нескольких фильтров, что позволяет получить больше ценной информации. Чтобы не тратить много времени на анализ маленьких групп, устанавливают ограничение по количеству пользователей.
Разработчики приложений используют AppMetrica и Adjust для аналитики возврата новых пользователей. Во втором сервисе возможно добавление в отчет второго показателя (например, количество сессий на пользователя):
Еще одна популярная система для когортного анализа приложений и веб-сайтов — Kissmetrics. Отличительная особенность — возможность формировать когорту сразу по двум признакам. Например, клиенты, посетившие сайт и сделавшие покупку на сумму от 1 000 рублей.
Также в Kissmetrics доступны группировки по разным признакам (не только по времени), например, по месту проживания, источнику трафика и т.п. Пример отчета в этой системе:
Как видите, есть много систем для работы с когортными отчетами. Но так как это направление только набирает популярность, многие работают в бета-режиме и с ограничениями. Поэтому аналитикам в крупных проектах приходится взаимодействовать с менее автоматизированными инструментами, об одном из которых поговорим далее.
Google Sheets
Построить когортный отчет можно по данным из Google Sheets с помощью сводной таблицы. Для этого потребуется собрать исходные данные и добавить в Google Sheets в таком формате:
Соблюдайте заданный формат: в первом столбце — период формирования когорты (неделя регистрации), во втором — последующие периоды (недели транзакций) и в третьем — данные по рассматриваемому показателю (количество покупок).
Сводная таблица
Сводная таблица — самый простой и быстрый способ построить когортный отчет на основе исходных данных, которые, кстати, вы уже должны были добавить в Google Sheets.
Выделите нужный диапазон данных, откройте вкладку «Данные» и выберите «Сводная таблица». Справа появится панель настроек:
Сделайте следующие настройки:
На создание отчета уходит несколько минут, но зато он дает массу ценной информации. Дальше в работу вступает аналитик, «читает» данные, делает выводы и принимает решения.
Когортный анализ — незаменимый инструмент для современного аналитика. Его применение позволяет получить больше ценной информации для развития продукта, чем, например, A/B тестирование. Но в целом сфера применения когорт довольно обширная и грамотный аналитик может адаптировать их использование под разные задачи.
Специальные инструменты и особенные знания для проведения когортного анализа не требуются. Большинство современных систем аналитики автоматизируют сбор данных и составление отчетов. Аналитику остается правильно интерпретировать полученные данные и использовать их для развития продукта.
Если нет возможности взаимодействовать с какой-либо системой аналитики, пользуйтесь подручными средствами — Google Sheets и сводные таблицы. В этой статье дается подробное описание подготовки отчета с их помощью.