Когортный анализ

Лично знаю большое количество именитых руководителей, которые путают определения когорт и сегментов. Не менее лично знаю большое количество CRM-маркетологов и других специалистов по клиентским данным, которые не используют когортный анализ в работе. Так давайте же преобразим этот мир вместе.

Итак, знакомьтесь, его величество, когортный анализ. Когортная сегментация является частным случаем сегментации клиентской базы, где сегменты стройными когортами маршируют мимо своего центуриона нарезаются по времени первого (иногда - не первого) совершения целевого действия, которое обуславливает набор в когорту. Классический когортный анализ предполагает нарезку на равные последовательные промежутки времени этого целевого действия, с их дальнейшей разверткой по равным последовательным периодам времени. Делают так для того, чтобы иметь возможность наблюдать за изменением поведения когорты в усредненных метриках, но также по второй оси иметь возможность сравнить поведение разных когорт, но на одном и том же времени развития клиента.

Наиболее характерная форма предполагает отображение, как на картинке выше. По вертикали отложены когорты (можно брать дни, недели или годы, в зависимости от бизнеса). По горизонтали откладываются периоды развития когорты. Их, как правило, берут в тех же времянных промежутках, что и когорты, хотя это не обязательно. За нулевой месяц считают месяц набора когорты. Поэтому в столбце "0" иногда отображают абсолютный размер набранной когорты. Далее, начиная с колонки "1" начинаются измерения когорты. Опять же, наиболее типовая форма предполагает замер уникальных повторных воспроизведений целевого действия, со сравнением в процентах с изначальным размером когорты. То есть ячейка отвечает на вопрос "сколько клиентов из изначальной когорты проявило целевую активность конкретно в этом месяце".
Далее следуют многочисленные углубления. Например, можно взять активность в режиме "накопления" - "сколько уникальных клиентов ДО этого месяца включительно сделали хотябы одно повторное целевое действие", или, в режиме выживания "делали регулярно, до этого месяца". Более интересный вариант - изучение других целевых метрик в их развертке. Чек, частотность и прочее среднее все, что также может рассказать нам об изменении поведения активного остатка когорты. И конечно же, несколько разных отчетов по одинаковым когортам в сумме вообще могут открыть глаза на происходящее. Таким образом когортные анализы становятся вторым, если не первым, по важности инструментом после конверсий для любого, кто изучает поведение клиентов.

Посмотрим на картинку выше. Что вы там видите? Я вижу бизнес со средней частотностью более чем в полгода, проводящий сезонные фокусные акции (усиления в месяце диагонали), к которым клиенты быстро привыкают и начинают их ждать (увеличенный ретеншен во многих когортах до первого акционного месяца). Я вижу формирование лояльности и замедление оттока. Но самое главное, я местами вижу последовательные улучшения и ухудшения в месяцах по вертикалям. Этот анализ дает мне сразу несколько направлений дальнейших раскопок, с помощью которых буквально за пару моих часов можно понять достаточно многое о поведении клиентской базы и получить несколько инсайтов для роста.

Дальнейшие ньюансы вам с большим удовольствием расскажет любой gpt, а я надеюсь, что посеял искорку любопытства в вас, любимые читатели, и во всех, кому вы это сможете пошарить 🫶