Зачем маркетологу нужен когортный анализ?

Получайте наши статьи в мессенджерах    
Время на чтение: 6 мин

Когортный анализ - это мощный инструмент, который помогает понять поведение клиентов и определить эффективные маркетинговые стратегии. Исследование помогает детально изучить, как пользователи взаимодействуют с продуктом или услугой на протяжении определенного периода времени. Анализ проводится с помощью разбивания пользователей на группы, которые и называются когортами. Результаты дают возможность анализировать изменения в поведении и понимать, какие мероприятия и действия могут привести к улучшению результатов.

Для исследования используют следующие показатели:

• Retention rate (коэффициент удержания): этот показатель отражает долю клиентов, которые остаются верными вашему бренду или продукту на протяжении определенного периода времени. Высокий retention rate говорит о том, что предпринятые меры по удержанию клиентов эффективны.
• Churn rate (коэффициент оттока): этот показатель показывает, какая часть клиентов прекращает пользоваться вашими услугами или продуктом. Низкий churn rate является показателем высокого уровня удовлетворенности клиентов и их лояльности.
• Average revenue per user (ARPU): средний доход, который приносит вам один клиент. ARPU помогает оценить эффективность маркетинговых действий и выявить клиентов с высокой ценностью.
• Customer Lifetime Value (LTV): прогнозируемый доход от каждого клиента.
• Conversion Rate (Конверсия): количество пользователей, совершивших целевое действие на сайте.
• Return on investment (ROI): окупаемость вложений, соотношение доходов и расходов.

Теперь, когда мы разобрались с показателями, рассмотрим основные типы когорт, которые можно использовать в анализе:

• K-месячные когорты: данные группируются по месяцам и анализируются в течение нескольких месяцев. Например, можно изучить поведение клиентов, привлеченных в январе, в течение 1, 3, 6 или 12 месяцев.
• Когорты по циклу использования: в этом случае данные группируются в зависимости от временного интервала между покупками или использованием продукта. Например, можно изучить поведение клиентов, которые делают покупки каждую неделю, каждый месяц или каждый год.
• Когорты по источнику привлечения: в этом случае данные группируются в зависимости от источника, с которого клиенты пришли. Например, можно изучить поведение клиентов, привлеченных из социальных сетей, поисковых систем или рекламных кампаний.

Применение когортного анализа в маркетинге позволяет выявить эффективность стратегий удержания клиентов, повысить лояльность путем предоставления персонализированного опыта и оценить ROI (возврат инвестиций) в маркетинговые кампании. Благодаря исследованию аудитории вы сможете принимать более обоснованные решения и достигать значительного успеха в вашем бизнесе. Статистика показывает, что компании, активно применяющие когортный анализ, имеют выше средний retention rate (от 5% до 15%), более низкий churn rate (менее 5%) и повышенные средние доходы на пользователя (ARPU).