Представьте, что вы тратите тысячи на привлечение клиентов, количество зарегистрированных пользователей выглядит просто фантастически, но через три месяца эти клиенты исчезли. Звучит знакомо?

Вот чего большинство компаний упускают из виду: отслеживание общих показателей, таких как «общее количество активных пользователей» или «ежемесячный доход», все равно что пытаться понять фильм, взглянув на один скриншот. Вы видите момент, но упускаете из виду историю. Когортный анализ меняет это. Он позволяет следить за группами клиентов на протяжении всего их пути к вашему бренду, точно рассказывая, когда они взаимодействуют с вашим брендом, когда уходят и, самое главное, почему.

А в отраслях, где удержание клиентов повышает или снижает прибыльность, например iGaming, SaaS и розничная торговля через Интернет — когортный анализ необходим.

Что такое когортный анализ на самом деле?

Когортный анализ это метод, позволяющий группировать клиентов с общими характеристиками или опытом в течение определенного периода времени, а затем отслеживать поведение этих групп с течением времени. Вместо того чтобы объединять всех своих клиентов в один гигантский пул, вы создаете небольшие группы (когорты), которые позволяют выявлять закономерности, которые в противном случае вы бы полностью упустили из виду.

Подумайте об этом так: если вы запустили маркетинговая кампания в январе и в марте когортный анализ позволяет сравнить поведение клиентов каждой кампании через шесть месяцев. Продержалась ли январская команда подольше? Покупатели в марте тратили больше средств на одну транзакцию? Эти данные — золото.

Прелесть когортного анализа заключается в том, что он позволяет реконструировать, что произошло, когда, с кем и почему. Вы уже не догадываетесь — вы видите, как реальный жизненный цикл клиента разворачивается прямо перед вами.

Почему когортный анализ превосходит традиционную аналитику

Традиционная аналитика дает вам обзор с высоты 30 000 футов. Когортный анализ позволяет вам взять на себя роль пилота.

Допустим, общее количество ваших ежемесячных покупок растет. Отличные новости, верно? Но когортный анализ может показать, что этот рост полностью обусловлен покупателями, впервые покупающими товары, в то время как ваши пожилые клиенты на самом деле делают покупки реже, чем раньше. Это проблема удержания персонала, замаскированная под историю роста, и без когортного анализа вы никогда не поймете ее.

Вот что помогает когортный анализ, чего не могут сделать стандартные метрики:

Изолируйте влияние конкретных изменений. Развернуть новый процесс адаптации? Когортный анализ показывает, как именно это повлияло на удержание пользователей, которые уже сталкивались с подобным опытом, и тех, у кого его не было.

Оцените реальное качество кампании. Вы можете отслеживать не только количество клиентов, которых привлекла кампания, но и сколько они на самом деле оставались здесь и сколько потратили.

Отделите сезонный шум от реальных трендов. Продажи в декабре резко выросли из-за праздников или из-за того, что ваша новая программа лояльности действительно работает? Когортный анализ подсказывает вам.

Определите своих самых ценных клиентов как можно раньше. Анализируя поведенческие модели в когортах, вы можете определить, какие действия представляют собой долгосрочную ценность, и побудить больше пользователей совершить эти действия.

Два основных типа когорт, которые вам нужно знать

Когорты поглощений: в соответствии с графиком

Группы по приобретению группируют клиентов в зависимости от того, когда они впервые взаимодействовали с вашим брендом — когда они зарегистрировались, совершили первую покупку или загрузили ваше приложение. Это отправная точка для понимания жизненного цикла клиента.

Например, можно создать когорты на основе месяца регистрации клиентов. В вашу когорту «Январь 2024 года» вошли все, кто зарегистрировался в этом месяце, и вы отслеживаете их поведение в течение следующих 6, 12 или 24 месяцев.

Когорты покупателей идеально подходят для:

Отслеживание коэффициентов удержания с течением времени
Сравнение качества различных маркетинговых каналов
Понимание сезонных тенденций в поведении клиентов
Измерение долгосрочных последствий изменений продукта

Поведенческие когорты: понимание причин

Поведенческие когорты группируют клиентов на основе конкретных действий, которые они совершают (или не совершают) на вашей платформе. Эти когорты показывают, какое поведение стимулируйте вовлеченность, удержание и доход.

Возможно, вы создадите группу пользователей, которые прошли обучение в течение первых 24 часов. Или клиенты, совершившие вторую покупку в течение 30 дней. Или игроки, активировавшие три определенные игровые функции.

Поведенческие когорты помогут вам:

Определите, какие действия связаны с долгосрочным удержанием
Определите ранние признаки оттока
Узнайте, что движет вашими опытными пользователями
Проверьте гипотезы о вовлеченности пользователей

Реальная сила заключается в сочетании обоих типов. Начните с когорт покупателей, чтобы узнать, когда количество пользователей падает, а затем используйте поведенческие когорты, чтобы понять, почему.

Как на самом деле выполнить когортный анализ (шаг за шагом)

Готовы испачкать руки? Вот как провести когортный анализ, который действительно позволит получить полезную информацию.

Шаг 1. Определите свою цель

Не просто собирайте данные, потому что это возможно. Начните с конкретного вопроса, на который хотите ответить.

Пытаетесь ли вы:

Уменьшить отток в течение первых 90 дней?
Увеличить количество повторных покупок?
Сравните удержание клиентов по разным каналам привлечения?
Измерить влияние новой функции?

Ваша цель определяет все остальное — какие когорты вы создаете, какие показатели отслеживаете и как интерпретируете результаты.

Шаг 2. Выберите тип и критерии когорты

Исходя из своей цели, решите, как вы будете группировать своих клиентов.

Для анализа удержания персонала начните с групп по привлечению клиентов в зависимости от времени (по месяцу регистрации или дате первой покупки). Для вопросов о вовлеченности используйте поведенческие когорты, основанные на конкретных действиях.

Убедитесь, что ваши когорты:

Достаточно большой выявить значимые закономерности (избегайте когорт с количеством пользователей менее 50-100)
Четко определено с одинаковыми критериями во всех группах
Соответствующий на вопрос, на который вы пытаетесь ответить

Шаг 3. Выберите метрики

Выберите метрики, которые напрямую связаны с вашими бизнес-целями. К распространенным вариантам относятся:

Коэффициент удержания: Процент пользователей, которые остаются активными после X дней/недель/месяцев
Показатель оттока: Процент пользователей, которые перестали использовать ваш продукт
Доход на когорту: Общий или средний доход, полученный с течением времени
Показатели вовлеченности: частота входа в систему, использование функций, продолжительность сеанса
Пожизненная стоимость клиента (LTV): Общая ценность, которую клиент приносит всем своим отношениям с вашим брендом

Шаг 4. Выберите временные рамки

Решите, как долго вы будете отслеживать каждую когорту и через какие промежутки времени.

Ежедневные когорты работа с высокочастотными продуктами (доставка еды, мобильные игры)
Еженедельные когорты подходит для продуктов умеренного использования (фитнес-приложения, инструменты для повышения производительности)
Ежемесячные когорты имеет смысл использовать более длительные циклы продаж (электронная коммерция, SaaS)

Сопоставьте период отслеживания с жизненным циклом клиента. Если большинство клиентов совершают вторую покупку в течение 60 дней, отслеживайте когорты не менее 90 дней.

Шаг 5. Сбор и систематизация данных

Вам нужны три ключевых фрагмента данных:

Идентификатор клиента (идентификатор пользователя, адрес электронной почты и т. д.)
Дата когортного задания (дата регистрации, первая покупка и т. д.)
Показатели активности за все последующие периоды времени

Большинство аналитических платформ могут генерировать это автоматически, но вы также можете создавать когортные таблицы в Excel или Google Sheets, используя сводные таблицы.

Шаг 6. Визуализация и анализ

Создайте когортную таблицу, в которой:

Каждая строка представляет собой когорту
Каждый столбец представляет собой период времени после начальной точки когорты
Ячейки показывают выбранный вами показатель (% удержания, доход и т. д.)

Используйте цветовое кодирование, чтобы сделать узоры яркими: зеленый цвет обеспечивает высокую степень удержания, а красный — проблемный.

Теперь самое интересное: чтение данных.

горизонтальный анализ: Просмотрите каждую строку, чтобы увидеть, как поведение отдельной когорты меняется с течением времени. Куда они отправляются? Когда они стабилизируются?

Вертикальный анализ: Просмотрите каждый столбец, чтобы сравнить разные когорты на одном и том же этапе их жизненного цикла. Новые когорты показывают лучшие или худшие результаты по сравнению со старыми?

Диагональный анализ: Следуйте диагонали, чтобы выявлять тренды в разных когортах независимо от даты начала.

Шаг 7. Действуйте, опираясь на свои идеи

Данные без действий — это просто мелочи. Основываясь на том, что вы узнали:

Настройте процесс адаптации с учетом пунктов раннего высадки
Удвойте маркетинговые каналы, которые привлекают более качественных клиентов
Создавайте целевые кампании для повторного привлечения групп риска
Переработайте функции, обеспечивающие долгосрочное удержание

Затем оцените влияние, сравнив новые когорты со старыми. Когортный анализ — это не разовый проект, а непрерывный цикл обратной связи.

Распространенные ошибки, мешающие вашему анализу

Даже умные команды допускают эти ошибки. Вот как их избежать:

Сравнение неполных когорт. Не сравнивайте 90-й день трехмесячной когорты удержания к 90-му дню удержания 6-месячной когорты. У старшей когорты есть полные данные, у новой — нет.

Создание слишком маленьких или слишком больших когорт. Крошечные когорты создают ненадежные паттерны. Огромные когорты скрывают важные различия. Найдите золотую середину, когда у вас достаточно пользователей, которые могут доверять данным, но при этом достаточно конкретных данных, чтобы выявлять тенденции.

Отслеживание без четкого вопроса. Открывать когортную диаграмму «на всеобщее обозрение» бесполезно. Всегда начинайте с гипотезы или решения, которое вам нужно обобщить.

Игнорирование качества данных. Если отслеживание событий запутано или даты указаны неправильно, ваши коллеги будут вам лгать. Сначала очистите данные.

Сосредоточение внимания только на средних показателях. «Средний уровень удержания» скрывает критические различия между каналами привлечения, сегментами пользователей и периодами времени. Всегда копайте глубже.

Делаем выводы на основе небольших выборок. Одна успешная компания из трех компаний не подтверждает вашу стратегию. Чтобы паттерны что-то значили, их нужно повторять.

Когортный анализ жизненной ценности клиентов

Одним из самых мощных приложений когортного анализа является вычисление пожизненная стоимость клиента (LTV) с реальными данными о поведении вместо предположений.

Вот упрощенный подход:

Сначала рассчитайте средний доход на одного клиента в каждой когорте. Отслеживайте их покупки с течением времени и делите общий доход на количество клиентов в этой когорте.

Затем определите среднюю продолжительность жизни клиента, отслеживая, сколько периодов времени клиенты остаются активными. Если ваша январская когорта удерживает 60% клиентов через 6 месяцев и 40% — через 12 месяцев, вы можете оценить средний срок службы.

Затем умножьте: LTV = средний доход на одного клиента × средняя продолжительность жизни клиента.

Например, если клиенты из вашей когорты в марте 2024 года тратят в среднем 1000 фунтов стерлингов и остаются на рынке 1,8 года, их LTV составит 1800 фунтов стерлингов.

Но когортный анализ идет дальше. Вы можете:

Сравните LTV по разным каналам привлечения, чтобы оптимизировать расходы на маркетинг
Определите, какое раннее поведение коррелирует с более высоким LTV
Сегментируйте когорты по демографическим характеристикам или продуктовым предпочтениям, чтобы персонализировать впечатления
Рассчитайте тенденции LTV с течением времени, чтобы убедиться, что ваши усилия по удержанию персонала работают

Использование когортного анализа для снижения оттока

Отток клиентов обходится дорого. Привлечение нового клиента обходится в 5-25 раз дороже, чем удержание существующего. Когортный анализ дает вам план по удержанию клиентов.

Начните с создания когорт покупателей, чтобы определить, когда происходит наибольший отток клиентов. Уходят ли клиенты по истечении первой недели? После окончания бесплатного пробного периода? Через три месяца?

Как только вы узнаете, когда, создайте поведенческие когорты, чтобы понять, почему. Сравните пользователей, которые ушли, и тех, кто остался. Что оставшиеся сделали по-другому?

Возможно, клиенты, подключившие свой аккаунт к стороннему сервису в течение 7 дней, удержали на 67% больше средств. Или же вероятность оттока пользователей, использующих три специфические функции, в два раза ниже. Эти сведения подскажут, на чем именно следует сосредоточить усилия по удержанию персонала.

Затем примите меры:

Переработайте систему адаптации, чтобы побудить пользователей к поведению, предусматривающему высокий уровень удержания
Рассылайте целевые кампании группам риска до их начала
Предлагайте персонализированные стимулы на основе моделей поведения когорт
Тестовые вмешательства и оценка влияния на последующие когорты

Smartico.ai: где когортные аналитические данные переходят в практическую плоскость

Понимание поведения клиентов с помощью когортного анализа очень важно. Но превратить эти сведения в персонализированный подход, способствующий удержанию клиентов? Вот тут-то и пригодится Smartico.ai.

Smartico.ai — первая унифицированная платформа автоматизации и геймификации CRM, созданная специально для индустрии iGaming, хотя ее возможности распространяются на любой бизнес, ориентированный на привлечение и удержание клиентов. Основанная в 2019 году, компания Smartico сочетает в себе геймификация сложная механика Автоматизация CRM чтобы превратить анализ когорт в автоматизированный персонализированный пользовательский опыт.

Вот как Smartico трансформирует когортный анализ от анализа к результату:

Автоматизация на основе поведения позволяет запускать персонализированные кампании на основе конкретных действий, которые, как показал когортный анализ, наиболее важны. Если ваш анализ показывает, что пользователи, выполнившие определенную миссию в течение 48 часов, удержаны в 3 раза чаще, Smartico может автоматически подсказать новым пользователям это действие.

Динамическая сегментация использует критерии вашей когорты для создания персонализированных путешествий в режиме реального времени. Игроки не просто сгруппированы — они получают персонализированные награды, миссии и сообщения, основанные на членстве в когорте и моделях поведения.

Механика геймификации превратите стратегии удержания в увлекательный опыт. Очки, уровни, миссии, турниры и таблицы лидеров заставляют игроков возвращаться в игру, а данные о когортах позволяют предположить, что эти элементы нацелены на поведение, которое действительно приносит пользу в долгосрочной перспективе.

CRM-кампании в реальном времени позволит вам связаться с когортами в самый подходящий момент. Если ваш анализ показывает, что 7-й день имеет решающее значение для удержания персонала, Smartico может автоматически запустить персонализированную информационную кампанию на 6-й день, предлагая предложения, разработанные специально для этой группы.

Прогнозные модели искусственного интеллекта вывести когортный анализ на новый уровень, определив риск оттока населения до его возникновения и автоматизируя профилактические меры.

Прелесть Smartico в том, что она замыкает цикл между анализом и действием. Вы выявляете закономерности с помощью когортного анализа, а Smartico автоматизирует масштабные персонализированные ответы — по электронной почте, SMS, push-уведомлениям и сообщениям на платформе.

Хотите узнать, как Smartico может помочь вашему бизнесу, в частности, повысить уровень удержания персонала и увеличить доход? Забронируйте бесплатную подробную демонстрационную версию ниже.

Маркетинговые стратегии удержания персонала на основе когортных данных

Вооружившись аналитикой когорт, вы сможете создавать стратегии удержания, которые действительно работают.

Персонализированные программы лояльности значительно повысьте эффективность, если вы будете адаптировать вознаграждение к когортному поведению. Если ваш анализ показывает, что у первых повторных покупателей LTV в 4 раза выше, создайте специальные стимулы, поощряющие повторную покупку в намеченные сроки.

Элементы геймификации должно соответствовать тому, что обычно делают ваши когорты с высоким уровнем удержания. Создавайте задания, шкалы прогресса и системы достижений на основе моделей поведения, связанных с лояльностью.

Кампании на протяжении всего может ориентироваться на конкретные когортные вехи. В 30-й день разошлите персонализированное предложение тем группам, которые обычно приходят к 35-му дню. Отпразднуйте 90-дневную годовщину вместе с теми, кто на данный момент продемонстрировал высокий уровень удержания персонала.

Кампании с возвратом выигрышей обратитесь к хирургическому вмешательству, если вы точно знаете, какие группы подвержены риску и когда. Вместо того чтобы рассылать сообщения всем, кто не заходил в систему в течение 30 дней, рассылайте сообщения, посвященные конкретным поведенческим группам, в которых описываются особенности их использования.

Многоканальное взаимодействие обеспечивает связь с клиентами по предпочтительным для них каналам с учетом предпочтений когорты. Если пользователи ваших мобильных приложений взаимодействуют иначе, чем пользователи Интернета, это должно быть отражено в ваших сообщениях.

Инструменты для когортного анализа

Для проведения когортного анализа больше не требуется диплом по науке о данных. Вот ваши варианты:

Аналитика Google 4 предлагает встроенные когортные отчеты, идеально подходящие для отслеживания поведения веб-сайтов и приложений. Он бесплатный и удивительно мощный для базового анализа когорт.

Амплитуда а также Микспанель это платформы для анализа продуктов, созданные для сложного когортного анализа с надежной сегментацией и отслеживанием удержания. Они идеально подходят для мобильных приложений и продуктов SaaS.

Аналитика кучи автоматически фиксирует пользовательские события, что упрощает создание когорты.

Матомо обеспечивает когортный анализ, ориентированный на конфиденциальность, с полным владением данными и неограниченным созданием когорт.

Таблицы Excel или Google отлично подходят для базовых когортных таблиц, если вы можете экспортировать данные. Для начала в Интернете доступно несколько шаблонов.

Smartico.ai не только помогает анализировать когорты, но и автоматически реагирует на эти данные, используя персонализированная геймификация и автоматизация CRM.

Выбирайте исходя из ваших потребностей: простое отслеживание удержания или глубокий поведенческий анализ, требования к конфиденциальности, возможности интеграции и необходимость автоматизации наряду с аналитикой.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

1. В чем разница между когортным анализом и сегментацией?

Сегментация группирует клиентов по статическим атрибутам, таким как возраст или местоположение. Когортный анализ группирует клиентов по общему опыту или поведению и отслеживает их изменения с течением времени. Сегментация — это снимок, когортный анализ — это фильм. Вы можете комбинировать и то, и другое, анализируя когорты в определенных сегментах для получения еще более глубокого понимания.

2. Как долго я должен отслеживать когорту, прежде чем делать выводы?

Это зависит от жизненного цикла вашего клиента. Для высокочастотных продуктов может быть достаточно двух недель. Для более длительных циклов продаж отслеживайте когорты не менее 6-12 месяцев. Хорошее правило: отслеживайте когорты достаточно долго, чтобы увидеть хотя бы один полный цикл покупок плюс 30%.

3. Может ли когортный анализ работать для компаний B2B?

Конечно. Компании B2B могут создавать когорты по дате регистрации, дате начала контракта, завершению процесса адаптации или первой вехе стоимости. Принципы идентичны: вы все еще отслеживаете группы клиентов на протяжении всего их пути, чтобы понять, как удержаны, расширяются и уходят клиенты.

4. Каков хороший коэффициент удержания для моих когорт?

Это сильно различается в зависимости от отрасли. Компании SaaS могут стремиться к удержанию более 90% клиентов через 12 месяцев. Бренды электронной коммерции могут считать, что доля повторных покупок в течение 6 месяцев составляет 35%. Главное — сравнивать когорты друг с другом и отслеживать, улучшается ли уровень удержания клиентов с течением времени по мере доработки продукта и стратегий.

5. Как часто нужно проводить когортный анализ?

Для быстро развивающихся компаний проверяйте когорты еженедельно или ежемесячно. Для более медленных циклов лучше использовать ежеквартальные обзоры. Главное — постоянство — выбирайте периодичность и придерживайтесь ее, чтобы заранее выявлять тренды. Автоматизированные инструменты, такие как Smartico.ai, упрощают непрерывный мониторинг когорт.

6. Какую самую большую ошибку допускают компании при когортном анализе?

Просмотр данных без вмешательства на их основе. Когортный анализ должен определять решения — изменения в адаптации персонала, целевые кампании по удержанию персонала, итерации продуктов или перераспределение маркетинговых ресурсов. Если вы не используете аналитические данные для изменения поведения, вы просто составляете красивые диаграммы.

Когортный анализ меняет ваше понимание клиентов. Вместо того чтобы угадывать, почему люди остаются или уходят, вы видите, как закономерности проявляются в реальных данных. Вы выявляете проблемы на ранней стадии, определяете, что на самом деле способствует удержанию персонала, и сосредотачиваете свои усилия там, где они наиболее важны.

Выигрывают не те компании, которые привлекают больше всего клиентов, а удерживают их. А когортный анализ дает вам план, как это сделать.

Готовы превратить информацию из своей когорты в персонализированный опыт, способствующий удержанию персонала? Запросить демонстрацию Smartico.ai и узнайте, как унифицированная автоматизация и геймификация CRM могут трансформировать вашу стратегию привлечения клиентов.

Эта статья оказалась для вас полезной? Если да, подумайте о том, чтобы поделиться ею с другими профессионалами отрасли, такими как вы.

Готовы к использованию Smartico?

Присоединяйтесь к сотням компаний по всему миру, которые привлекают игроков с помощью Smartico.

Запросить Демо Знакомство с продуктом