Содержание
Что такое когортный анализ, как его провести и как с его помощью повышать эффективность маркетинга, продаж и сервиса?
Подпишись на Telegram
Когортный анализ — это способ анализировать поведение пользователей продукта и клиентов компании.
С его помощью можно:
- Повышать эффективность маркетинга, продаж и клиентского сервиса. Например, узнать, какой канал рекламы приносит больше повторных продаж и какой менеджер эффективнее удерживает клиентов.
- Найти «дыры» в бизнес-процессах компании.
В статье простыми словами расскажем, как это делать.
Что такое когортный анализ
При когортном анализе аудиторию делят на когорты — группы пользователей, которые совершили одно и то же действие в заданный промежуток времени.
Пример: пользователи каждый день оставляют на сайте заявки, чтобы с ними связался менеджер. Мы хотим узнать, какое время в среднем проходит с момента заявки до оплаты. Сначала определимся с датой, например, 20 декабря. Берём всех, кто оставил заявку в этот день, — они и будут нашей когортой.
Этих клиентов объединяет одно действие (покупка) и один период (20 декабря).
Дальше мы фиксируем эту дату в отчёте и отслеживаем, как пользователи ведут себя в будущем: через сколько дней оплачивают покупку, какой у них средний чек. Затем соотносим эти данные с рекламным каналом.
Когортный анализ похож на сегментацию пользователей, но не стоит их путать.
Сегментация — это когда мы делим аудиторию на группы с общими характеристиками (география, пол, возраст, интересы) и смотрим, какие действия совершает каждая группа.
Пример: если мы выбираем для анализа аудиторию молодых отцов из Москвы — это сегментация по социально-демографическим характеристикам. Пользователи внутри такой группы могут совершать разные действия в любые отрезки времени: подписаться на рассылку, оставить заявку, отписаться от рассылки, оплатить заказ картой онлайн. При анализе социально-демографического сегмента мы не привязываем действия пользователей ко времени, а просто анализируем, как отрабатывают наши маркетинговые активности: оферы, рассылки, таргетированная реклама.
В когортах пользователей объединяют по действию и периоду. И это главное отличие когортного анализа от сегментации.
Действие пользователя может быть любым: например, первое посещение сайта, подписка на рассылку, оформление заказа, покупка, брошенная корзина.
Когорты можно сравнивать между собой. Например, анализировать поведение пользователей, которые заходили на сайт в январе и феврале, и сравнивать показатели. Допустим, мы видим, что февральские пользователи заплатили нам больше денег. Это может означать, что в рекламных кампаниях в феврале мы использовали оферы чётко под аудиторию или сумели привлечь более целевой трафик.
В чём польза когортного анализа
1. Оценивать ROI
Когортный анализ показывает, как ваш маркетинг работает вдолгую — у каких каналов выше ROI, сколько времени проходит от совершения целевого действия до первой сделки и повторных продаж.
Пример: вы продаёте мебель онлайн с доставкой по Москве и Московской области. Запущена реклама по трём источникам: таргет в Facebook, контекстная реклама и email-маркетинг. Данные говорят, что мебель чаще всего заказывают жители столицы, а показатели по области скромные, трафик не окупается. Нужно понять причину.
Алгоритм действий:
- Разделяем покупателей на когорты по источнику трафика и месяцу.
- Задаём период, в течение которого пользователи из когорты оставили заказ, — ноябрь.
- Смотрим, как вели себя ноябрьские клиенты в течение трёх следующих месяцев, и видим, что самый эффективный канал — контекстная реклама.
- Строим гипотезу, что нужно проработать в контекстной рекламе объявления на Московскую область: переписать заголовки, оптимизировать кампании.
- Улучшаем контекстную рекламу и видим, что продажи растут. Значит, гипотеза была верной, и мы сделали точное действие — правильно выбрали канал, который нужно оптимизировать.
Если бы мы не провели когортный анализ, то, скорее всего, решили бы свернуть продажи в области из-за скромных показателей прибыли.
2. Анализировать окупаемость рекламы на длинных дистанциях
Клиенты не всегда покупают сразу. Если мы планируем рекламный бюджет в начале месяца и оцениваем эффективность рекламы в конце месяца, есть риск сделать неверные выводы. Сделки, которые пришли за отчётный месяц, могут не окупить расходы на маркетинг. Мы можем отключить канал, подумав, что он нерентабелен. Пример:
В июле Яндекс.Директ оказался убыточным, а Google Ads — прибыльным. Применим когортный анализ. Пусть нашей когортой будут пользователи, оставившие заявку в июле. Отключаем рекламу, будем наблюдать за ними и посмотрим, как изменится выручка в будущем:
Отследив поведение когорты, мы увидим, что клиенты, зашедшие в июле с Яндекс.Директ, продолжают покупать и в августе, и в сентябре, и в октябре.
- Считаем общую выручку из Яндекс.Директ: 29800 + 10960 + 7900 + 4300 = 52960 ₽.
- Вычитаем расходы: 52960 - 32500 = 20460 ₽.
- Канал оказался прибыльным.
То же самое по Google Ads:
- Выручка: 45400 + 3400 + 2100 = 50900 ₽.
- Вычитаем расходы: 50900 - 35600 = 15300 ₽.
В итоге Яндекс.Директ был убыточен в первый месяц, но пользователи, оставившие заявку в июле, принесли оплаты в следующие месяцы. Канал вышел в плюс на дистанции и оказался прибыльнее Google Ads. Анализируя лишь первый месяц, мы могли сделать неверные выводы.
3. Оценивать результат A/Б-теста
А/Б-тесты помогают понять, какая версия сайта лучше конвертирует посетителей. Например, мы продаём часы. Конверсия лендинга — 3%. У нас есть гипотеза, что если мы изменим заголовок, конверсия вырастет. Cоздаём копию исходного лендинга, меняем заголовок и делим трафик 50 на 50. Так мы можем понять, какой заголовок лучше работает.
Когортный анализ позволяет оценить результаты А/Б-теста в долгосрочной перспективе.
Средняя конверсия первого варианта — 3,06%, второго варианта — 3,6%. Когортный анализ помог собрать в ходе А/Б-теста более полные данные для принятия решения.
Что такое А/Б тестирование и как это помогает увеличивать продажи, объяснили в нашем материале.
4. Отслеживать эффективность менеджеров по продажам
С помощью когортного анализа можно проанализировать эффективность отдела продаж. Например, выявить сотрудников, которые продают стабильно.
Посмотрим, как это работает:
По таблице видно, что Артём Лебедев (1) в первую неделю сделал больше всего продаж (594 068 ₽). В следующие недели его продажи держатся примерно на одном уровне.
Напротив, продажи менеджера Юлии Кузнецовой (2) по своей когорте стабильны только первые три недели, а потом продаж не было вообще.
Из примера можно понять, что действия Артёма помогают продавать клиентам дольше и делать больше выручки. Мы можем проанализировать работу Артёма: послушать его разговоры с клиентами, посмотреть, какие письма он отправляет, перенять опыт и скорректировать скрипты продаж для остальных менеджеров.
5. Прогнозировать LTV
LTV или Life Time Value — это выручка за весь жизненный цикл клиента.
Пример: зоомагазин привлекает клиента из рекламы за 1000 ₽, а средний чек с первого заказа — всего 500 ₽. Первая продажа идёт компании в минус, но через месяц клиент возвращается, чтобы купить ещё корм, и приносит бизнесу всего 1000 ₽. Предположим, что клиент регулярно приходит за покупками, пока не решит сменить магазин. В итоге вся сумма, которую заплатит клиент за период взаимодействия с компанией, и будет LTV.
Зачем нужен показатель LTV в интернет-маркетинге — объяснили подробно в нашем материале.
Возьмём тип когорты «Дата первого заказа» и посмотрим, как ведут себя клиенты в течение месяца:
Видим, что за четвёртую неделю продажи отсутствуют. Предположим, что жизненный цикл клиента составляет три недели. Тогда LTV будет равен сумме выручки, поделённой на количество продаж за этот период.
Проанализировав разные когорты, можно найти среднее значение LTV, которое вы ожидаете получить от будущих пользователей. Если цифры, которые вы получаете сейчас, отличаются от средних цифр по прошлым когортам, можно вовремя предотвратить спад активности. Например, поработать над активацией, оферами или рекламными кампаниями.
6. Оптимизировать цикл продаж
Допустим, вы организовываете корпоративы и близится Новый год. Вы запускаете новогоднюю рекламную кампанию за две недели до праздников, чтобы успеть собрать заявки и обработать их. Проведя когортный анализ, вы можете увидеть, что с момента заявки на сайте до сделки проходит в среднем месяц. Значит, чтобы получать оплаты к Новому году, рекламу нужно запускать на две недели раньше.
Какие данные нужны для когортного анализа
Когортный анализ в маркетинге помогает наблюдать за поведением пользователей, отслеживать их действия, чтобы точнее оценивать эффективность маркетинговых каналов. Но чтобы когортный анализ работал и помогал улучшать бизнес-показатели, нужно грамотно подготовиться к его проведению.
На старте важно определить:
- Признак когорты — действие пользователя, по которому он попадает в когорту. Например, переход на сайт, покупка, запись на бесплатный тест.
- Размер когорты — период, в течение которого совершалось действие. Примеры периодов: месяц, неделя, день, квартал.
- Отчётный период — как долго вы будете анализировать когорту. Например, два месяца, полгода или год.
- Ключевой показатель — метрика, которую вы анализируете. Брать можно любой показатель, который меняется со временем. Например, конверсию.
Этих данных хватит, чтобы сформировать когорты, сравнить их по нужной метрике и проанализировать результаты.
Сервисы для когортного анализа
Когортный анализ в Google Analytics
В сервисе веб-аналитики Google удобно строить отчёт — правда, он называется не когортный анализ, а когортное исследование. Как его найти:
- Заходите в Google Analytics;
- Открываете меню в левом углу экрана;
- Кликаете по кнопке «Обзор»;
- Нажимаете «Галерея шаблонов»;
- Открываете шаблон «Когортное исследование».
Задаёте настройки для анализа — признак когорты, размер, временной период, метрику. Сервис автоматически формирует график.
Что изменилось в новой версии Google Analytics 4 и почему сервис нужно использовать вместе со сквозной аналитикой — рассазали в блоге.
Когортный анализ в Excel или в Google Таблицах
Вручную можно провести исследование любой сложности, но на это уйдёт много времени. В Excel и Google Таблицах есть формулы — они облегчат подсчёт результатов.
Для примера расскажем, как провести когортный анализ с помощью сводной таблицы. Сперва необходимо выгрузить данные для анализа — из CRM, рекламных кабинетов или сервиса веб-аналитики. Делаем вручную или прописываем SQL-запрос.
В нашем примере данные поместим в три столбика — неделя регистрации клиентов, неделя транзакции, общая сумма покупок. Находим в меню «Данные», выбираем «Сводная таблица», выделяем все ячейки, где у нас расположены данные.
Нажимаем «создать» и переходим к настройкам — они появятся справа. В нашем примере заполняем три блока:
- «Строки» — указываем столбец с неделей регистрации.
- «Столбцы» — указываем столбец с неделей транзакции.
- «Значения» — указываем столбец с количеством покупок.
Получаем отчёт по когортному анализу.
Когортный анализ — примеры отчётов в других сервисах
AppMetrica — это сервис Яндекс.Метрики для работы с мобильными приложениями. Можно отслеживать, когда пользователи запускают приложение.
— анализирует не только данные с приложения, но и сайта. Можно проводить А/Б-тестирование и смотреть подробные отчёты по рекламе.
— также работает и с приложениями, и с сайтами. Можно создавать когорту сразу по двум признакам — например, по первому визиту на сайт и регистрации.
Возможности Roistat
Roistat — это система сквозной бизнес-аналитики, которая умеет собирать данные из рекламных кампаний и соотносить их с данными из CRM, выручкой, чистой прибылью и другими показателями.
Рассказали в блоге, как сквозная аналитика помогает увеличить окупаемость рекламы.
В Roistat есть возможность проводить когортный анализ аудитории. С его помощью можно найти рекламные каналы, которые в перспективе будут приносить прибыль. Для проведения анализа не нужно разбираться в SQL и изучать формулы — сервис автоматически соберёт данные и всё посчитает. Нужно лишь задать параметры для построения отчёта — в Roistat есть меню быстрого выбора. Кликайте по любому признаку когорты (например, первый визит или первый заказ) — сервис сформирует график.
В Roistat с помощью когортного анализа можно оценивать не только эффективность рекламы, но работу менеджеров, поставщиков, курьеров.
Когортный анализ: как сделать в Roistat
Алгоритм действий:
1. Откройте сервис «Когортный анализ» на главном экране проекта Roistat.
2. Выделите сегмент клиентов, из которого будете формировать когорты. Для этого нажмите на кнопку «Выбрано настроек». Вы увидите окно «Каких пользователей включать в когорту».
3. Задайте параметры для сегментации. Обязательно нужно указать период времени, за который пользователи посетили ваш сайт впервые. Также можно указать период создания заказа, страницу первого посещения и рекламу, с которой пользователи пришли.
4. Выберите тип когорты: дата первого визита, статус сделки, менеджер, причина отказа — то, что вы хотите проанализировать с помощью сервиса Roistat. Например, посмотреть, как продавали менеджеры в разрезе некоторого отрезка времени.
5. Под графой «Интервал» выберите нужный интервал: день, неделя или месяц.
6. В списке под графой «Метрика» выберите показатель, значение которого хотите видеть в отчёте: себестоимость, средний чек, выручка, прибыль, продажи, заявки.
7. Выберите формат метрики. Отчёт автоматически строится в виде таблицы с численными значениями. Если хотите построить таблицу с долевыми значениями, в правом верхнем углу кликните на значок %, его цвет поменяется на зелёный.
8. Нажмите кнопку «Построить когорту»:
Вы получите таблицу:
1. Первый столбец отображает тип когорты.
2. Второй — даёт сумму значений по метрикам.
3. Остальные столбцы показывают значения метрики на момент окончания выбранных интервалов.
Чем темнее ячейка, тем выше значение метрики.
Дополнительные возможности
1. Значения метрик при наведении на ячейку таблицы
Если вы наведёте курсор на ячейку таблицы, то увидите значения всех метрик за период.
2. Список сделок по клику на ячейку таблицы
При клике на ячейку откроется окно со списком сделок, совершённых в заданный период.
3. Отображение когорт на графике
Справа от названия каждой когорты есть пиктограмма графика. Кликните на неё, чтобы увидеть график, созданный по значениям метрики для выбранной когорты.
Главное
- Когорта — группа пользователей, которые совершили определённое действие в конкретный период времени.
- Когортный анализ помогает изучить потребительское поведение, оценить окупаемость рекламы на долгой дистанции, выявить и удержать лояльных клиентов, точнее провести A/Б-тест, выявить закономерности, которые теряются в других способах аналитики.
- Анализ по когортам отличается от сегментации по социально-демографическим характеристикам: в когорты могут входить пользователи разных возрастов и интересов, самое важное в том, что они совершили общее действие в рассматриваемый период времени, например, зарегистрировались или сделали заказ.
- Перед когортным анализом определите признаки когорты, размер когорты, отчётный период и ключевой показатель.
- Анализ можно провести вручную или с помощью специальных сервисов, например, Roistat.
Узнавайте первыми о новых полезных материалах по маркетингу и аналитике, а также о проведении бесплатных вебинаров на нашем Telegram-канале.
