У любого бизнеса есть клиенты. Клиент — тот, кто платит деньги. Если деньги платит физ. лицо, то он и есть клиент. Если деньги платит юр. лицо, то клиент — человек, принимающий решение о покупке в организации.
Потенциальные клиенты узнают о продукте, кто-то начинает платить и превращается в клиента реального. Идет время. Все больше потенциальных клиентов узнает, все больше платит.
Пока идет время, ты улучшаешь свой продукт. Если ты делаешь все правильно, то денежный оборот компании растет: становится больше клиентов или растет средний чек.
Но чаще ничего не растет. И возникает вопрос:
Как понять, то, что ты делаешь, влияет позитивно или негативно?
Чтобы это оценивать, и придумали отслеживать метрики по группам клиентов, которые пришли в тот или иной момент времени. То есть, по когортам.
✍️ Когорта — группа людей, которые начали взаимодействие с продуктом в один период времени.
Главное взаимодействие для бизнеса — факт оплаты. Поэтому, рамках монетизации, например, когорты могут ответить на вопросы:
— как меняется конверсия в покупку?
— как меняется Revenue?
— как меняется ARPC?
— как меняется маржинальность?
— как меняется LTV?
Каждый из вопросов дает ответ в двух плоскостях:
1. Как метрика меняется в рамках когорты? Например, пришли люди в марте. Сколько они принесут в апреле, мае, а через год?
2. Как метрика меняется от когорты к когорте? Например, насколько конверсия в оплату выросла у апрельской когорты относительно мартовской на тот же период?
Изучение метрик по когортам, поиск аномалий и их объяснение — называется когортным анализом. Подробно рассказываю о нем в гайдбуке.
Когда я работал аналитиком, то для меня это была какая-то магия от «экспертов» со сцены. Но я вырос, построил свою компанию и понял, что «эксперты» несут чушь, потому что сами не понимают, о чем говорят.
Поэтому в этом канале доношу материал максимально понятно и начиная с простых осязаемых вещей.
Ставь 🔥, если потому и подписан)