Когортный анализ
Когортный анализ — это способ наблюдать за клиентами не в целом, а по поколениям. Клиентов делят на группы — когорты — по признаку и времени: все, кто впервые купил в марте, попадают в одну когорту, в апреле — в другую, в мае — в третью. Дальше за каждой группой следят отдельно: вернулись ли через месяц, через два, через полгода — или пришли один раз и больше не появлялись. Это не просто срез статистики, а наблюдение за «поколением» клиентов с момента, как они появились — поэтому результаты разных когорт можно сравнивать честно, не смешивая старых и новых клиентов в одну усреднённую цифру.
Разница с обычным отчётом за период — в угле зрения. В стандартном отчёте видно: в мае было 210 покупок, в апреле 200 — небольшой рост. Кажется, всё хорошо. Но за этим ростом может скрываться тревожный процесс: старые клиенты потихоньку уходят, а поток новых пока закрывает дыру. Когортный анализ делает этот процесс видимым: январские клиенты к маю почти все ушли, а майские пока держатся — или наоборот, каждая новая когорта удерживается хуже предыдущей? Без когортного разреза эти сдвиги прячутся в средних показателях. С ним — становятся очевидны раньше, чем дыра станет слишком большой.
Главный практический вопрос, на который отвечает этот инструмент: из какого канала приходят клиенты, которые возвращаются, а из какого — те, кто купил один раз и исчез? Это не всегда совпадает с ценой заявки. Один канал может давать дешёвые заявки, но клиенты из него не возвращаются после первой покупки. Другой — заявки дороже, зато эти люди покупают снова и снова. Если оценивать только по стоимости привлечения, второй канал выглядит убыточным. Когортный анализ переворачивает эту картину: клиенты с высоким удержанием в итоге обходятся дешевле, потому что их не нужно привлекать повторно.
Когортный анализ нужен там, где клиент может вернуться: подписки, кафе, интернет-магазины, любые сервисы с регулярным спросом. Для разовой дорогой покупки без повторов — ипотека, ремонт, свадьба — он просто не работает: смотреть на удержание попросту некого. Самая частая ошибка — считать его инструментом «для больших компаний» и откладывать. На практике начать можно в обычной таблице: фиксировать, когда пришёл клиент, и раз в месяц проверять, вернулся ли он. Этого хватает, чтобы понять, что происходит с удержанием, — без специальных сервисов и сложных настроек.