Что такое когортный анализ и для чего он используется?

Когортный анализ: Определение и применение

Когортный анализ — это мощный аналитический метод, позволяющий сегментировать пользователей на основе общих характеристик или поведения в определённый период времени, а затем отслеживать и сравнивать их поведение на протяжении времени. Когорта — это группа пользователей или объектов, объединённых общим признаком.

Основные типы когорт

1. Когорты по времени регистрации (Acquisition Cohorts)

Пользователи группируются по месяцу/неделе/году первого визита или регистрации. Это наиболее распространённый тип когортного анализа.

2. Когорты по поведению (Behavioral Cohorts)

Пользователи сегментируются на основе совершённых действий: покупка определённого товара, использование конкретной функции, размер первого заказа.

3. Когорты по демографии (Demographic Cohorts)

Группировка по возрасту, геолокации, устройству (мобильный/десктоп), источнику трафика.

Для чего используется когортный анализ

1. Анализ retention (удержания пользователей) Определение, какой процент пользователей из каждой когорты остаются активными через 1 неделю, 1 месяц, 3 месяца после первого действия. Это критична метрика для SaaS и мобильных приложений.

2. Оценка churn (отсева) Выявление когорт с высокой смертностью пользователей. Например, когорта за май 2024 может иметь 70% retention на 7-й день, а когорта за март 2024 — только 45%.

3. Анализ LTV (Lifetime Value) Оценка общей стоимости, которую генерирует когорта за весь период жизни. Сравнение LTV разных когорт помогает определить, стали ли пользователи более ценными со временем.

4. Оптимизация маркетинговых кампаний Если когорта, полученная через канал А, имеет retention 60%, а через канал Б — 30%, нужно перераспределить бюджет. Когортный анализ показывает качество трафика, а не только его количество.

5. Выявление влияния изменений продукта Если после обновления приложения от 1 марта retention новых когорт значительно улучшился, это свидетельство положительного эффекта изменения.

Пример когортного анализа: таблица retention

Когорта | Пользователи | День 1 | День 7 | День 30 | День 90 2024-01 | 15000 | 100% | 45% | 28% | 15% 2024-02 | 18000 | 100% | 52% | 35% | 22% 2024-03 | 22000 | 100% | 58% | 42% | 28% 2024-04 | 19500 | 100% | 60% | 45% | 30%

Таблица показывает, что cohorts поздней версии имеют лучший retention.

SQL-пример расчёта когортного анализа

WITH first_action AS (
  SELECT 
    user_id,
    DATE_TRUNC('month', MIN(event_date))::DATE as cohort_month
  FROM user_events
  WHERE event_type = 'signup'
  GROUP BY user_id
),
user_activity AS (
  SELECT 
    fa.user_id,
    fa.cohort_month,
    DATE_TRUNC('month', ue.event_date)::DATE as activity_month,
    (DATE_TRUNC('month', ue.event_date) - DATE_TRUNC('month', fa.cohort_month)) / INTERVAL '1 month' as months_since_signup
  FROM first_action fa
  JOIN user_events ue ON fa.user_id = ue.user_id
)
SELECT 
  cohort_month,
  months_since_signup,
  COUNT(DISTINCT user_id) as active_users
FROM user_activity
GROUP BY cohort_month, months_since_signup
ORDER BY cohort_month DESC, months_since_signup;

Ключевые метрики когортного анализа

• Retention Rate: процент пользователей, возвращающихся в определённый период
• Churn Rate: процент пользователей, ушедших
• Revenue per Cohort: общий доход от когорты
• Cost per Acquisition (CPA): сколько стоило привлечение когорты
• Payback Period: за сколько месяцев когорта покрывает затраты на её привлечение

Когортный анализ — это стратегический инструмент для понимания эффективности работы компании и принятия обоснованных решений.