Чтобы повышать эффективность рекламных кампаний или успешнее продвигать бизнес, стоит отслеживать, как ведут себя когорты, и делать выводы.
С помощью когортного анализа можно сформировать прогнозы, проанализировать маркетинговую стратегию и разобраться, как её скорректировать, чтобы получить лучшие результаты.
Что такое когортный анализ и когорты
Когортный анализ — это разновидность анализа, во время которого можно поделить пользователей на группы в соответствии с признаками, а затем изучить поведение каждой когорты. Обычно их делят на группы в зависимости от времени — когда было выполнено действие. При таком анализе становятся видны закономерности, которые при других видах анализа не заметили или их не было видно.
Основная единица анализа — когорта. Так называют группу людей, которых объединяют для анализа по общему признаку или событию. Например, если несколько людей подписалось на рассылку в одном месяце (одно действие и один период у всех), их можно объединить в когорту, чтобы анализировать их поведение.
Главное — не путать когорты и сегменты. Эти понятия друг другу не противоречат, но задачи и смысл у них разные. В этой статье мы будем говорить о когортах, чтобы изучить, как ведут себя пользователи с разными характеристиками (полом, возрастом, интересами, геоположением), но одинаковым опытом — совершили одинаковое действие в один и тот же месяц (зарегистрировались, подписались, купили и т. д.). Сегменты же — это группа пользователей со схожими признаками, зарегистрированные в разные периоды и с разным опытом взаимодействия с компанией.
☑️ Приведём простой пример. Допустим, у нас есть аудитория людей, которые зарегистрированы на сайте и подписаны на рассылку товаров. Их поведение меняется с течением времени — например, сразу после регистрации они активнее смотрят и покупают товары, потом постепенно прекращают интересоваться продукцией компании.
С помощью когортного анализа можно поделить всю аудиторию, независимо от их характеристик, на группы по дате их регистрации. Отдельно собрать для второго анализа группы по дате подписки на рассылку. А затем построить график и увидеть, как связаны дата регистрации и количество покупок, подписка на рассылку и покупки. Такой подход может дать интересную информацию для анализа. Например, могут быть такие выводы:
- сразу после регистрации люди приходят и покупают, потом не интересуются товарами, не заходят на сайт – например, увидели рекламу и купили, но потом забыли про компанию,
- после подписки на рассылку, клиент регулярно заходит на сайт и периодически что-то покупает,
- через полгода после подписки на рассылку люди перестают открывать письма и не переходят на сайт.
Такие результаты говорят о том, что аудиторию после регистрации на сайте надо мотивировать на подписку на рассылку, чтобы не терять этих пользователей. И о том, что через полгода после подписки нужно активнее работать над вовлечением и активацией подписчиков.
Когортный анализ в email-маркетинге
Когортный анализ в email-маркетинге — полезный инструмент для более глубокого понимания взаимодействия пользователей с рассылками. Вместо обобщённой статистики, такой анализ позволяет более детально рассмотреть, как различные группы пользователей реагируют на ваши письма.
Давайте подробнее разберем, чем полезен когортный анализ:
- Динамика взаимодействия пользователей. Когортный анализ позволяет отслеживать, как изменяется активность пользователей, подписавшихся в разные периоды. Это полезно для выявления трендов и проверки эффективности стратегий в различные периоды времени.
- Определение самых активных когорт. Идентификация наиболее активных групп подписчиков позволяет сосредотачиваться на стратегиях, которые привлекают и удерживают внимание аудитории.
- Проверка гипотез на когортах. Когортный анализ помогает проводить эксперименты и проверять гипотезы, адаптируя стратегии в зависимости от реакции разных групп пользователей.
- Персонализация. Путем анализа когорт можно выявить предпочтения и поведение разных групп подписчиков. Это помогает создавать более персонализированные и релевантные креативы.
- Время жизни подписчиков. Когортный анализ помогает определить, как долго удается удерживать интерес подписчиков и какие стратегии способствуют продлению их участия.
- Реактивация. Используя анализ когорт, можно примерно определить момент, когда подписчики чаще всего теряют интерес, и своевременно запускать мероприятия по их реактивации.
- Дополнительная сегментация. Добавление дополнительных сегментов в когортный анализ углубляет понимание поведения аудитории, что открывает новые возможности для более точного таргетирования и эффективного взаимодействия.
- Поиск точек «провалов» в коммуникации. С помощью когортного анализа можно отследить, когда коммуникация с пользователем перестает соответствовать его целям.
С помощью когортного анализа можно понять, как ведут себя пользователи с течением времени. Допустим, на сайте конверсия в покупку составляет 15 % — это средние данные. А если поделить покупателей на когорты, то можно увидеть, что:
- у тех, кто зарегистрировался в течение последнего месяца, конверсия — 5 %,
- у тех, кто был зарегистрирован 3 месяца назад и получал рассылку — 15 %;
- те, кто зарегистрировался полгода назад и более, дают конверсию в размере 30 %.
Уже на основе этой информации можно сделать выводы. Например, предположить, что клиентам мало 1 месяца, чтобы оценить продукт и его выгоды, или им нужно больше времени, чтобы освоиться и определить свое желание. Эти данные могут использовать маркетологи при корректировке своей стратегии.
Что нужно для построения когортного анализа
Чтобы успешно выполнить когортный анализ, понадобится доступ к данным о пользователях и о том, как они взаимодействуют с email-маркетингом компании. Вот подробный обзор того, что вам понадобится:
- Сбор и структурирование данных. Прежде всего, у вас должны быть данные. Соберите информацию о пользователях: дата регистрации, дата первого взаимодействия с email-кампаниями, и любые другие ключевые метрики, соответствующие вашим целям. Эти данные должны быть структурированы, чтобы вы могли легко анализировать их на следующих этапах.
- Определение ключевой метрики. Выберите основную метрику, которую вы хотели бы измерить. Это может быть конверсия, открытия писем, клики или другие показатели, зависящие от ваших целей маркетинговой кампании. Четкое определение ключевой метрики поможет сосредоточиться на основных аспектах анализа.
- Формирование когорт. Создайте когорты — группы пользователей, объединенные общим признаком. В контексте email-маркетинга часто это дата регистрации или подписки. Например, можно сформировать когорты из пользователей, зарегистрировавшихся в один и тот же месяц. Это поможет вам наблюдать за поведением их взаимодействия с email-кампаниями в определенные временные отрезки.
- Выбор периода анализа. Определите временные рамки для анализа когорт. Решите, на какие временные интервалы вы хотите разбить данные, чтобы более точно выявить тенденции и изменения в поведении когорт с течением времени.
- Инструменты для анализа. Используйте подходящие инструменты для проведения анализа. Это могут быть специализированные платформы для аналитики или стандартные инструменты, например, Microsoft Excel. Сервис не имеет значения, главное — чтобы выбранный вами инструмент позволял проводить анализ данных на различных уровнях детализации.
- Визуализация результатов. Для более наглядного понимания результатов когортного анализа можно строить графики и диаграммы. Например, линейные графики изменения метрик во времени для различных когорт.
Этапы когортного анализа
Когортный анализ в email-маркетинге состоит из нескольких ключевых этапов, каждый из которых играет важную роль в понимании эффективности ваших маркетинговых усилий. Давайте рассмотрим эти этапы более подробно.
Определение метрики
На первом этапе определите ключевую метрику, которую вы хотите измерить. Выберите тот показатель, который наилучшим образом отражает цели вашей маркетинговой стратегии.
Например, это могут быть регистрации, заявки, покупки, средний чек, выручка, длительность сеанса, переход по рекламе и т. д. Выбор зависит от того, что именно нужно анализировать. Четкое определение метрики становится фундаментом всего когортного анализа.
Также можно анализировать поведение покупателей офлайн — например, через средний чек в магазине, использование карты лояльности и т. д.
Существует два основных типа метрик:
- Действенные метрики. Они устанавливают связь между вашими предпринятыми действиями и полученными результатами. Примером может служить связь между регистрацией пользователя и последующей покупкой. Действенные метрики отражают реальную ситуацию, предоставляя возможность выявить решения и улучшить результаты. Обычно это связано с продуктовыми метриками.
- Метрики внешнего успеха. Они могут показать, известна ли организация, но оказывают меньшее воздействие на финансовые показатели бизнеса. Примерами могут служить количество просмотров страниц, количество лайков в социальных сетях или число подписчиков в рассылке. Сами по себе эти метрики не имеют никакой практической пользы, но в сочетании с другими показателями могут помогать делать выводы.
Правильных или неправильных метрик для анализа не бывает. Каждая из них несёт в себе смысл и дает почву для формирования выводов и выдвижения гипотез. Чтобы выбрать подходящую метрику для исследования, нужно оценить, как она поможет в развитии маркетинга, стратегии, бизнеса в целом.
Формирование когорт
Теперь создаём когорты. Нужно выбрать группу пользователей с общим признаком, которые совершили одно действие в одинаковый период времени.
Для определения стартового действия применяют два метода:
- по вовлечению — первый визит на сайт, регистрация пользователя или установка мобильного приложения,
- по монетизации — первая покупка или оплата заказа.
При выборе действия важно, чтобы после него появились данные, позволяющие идентифицировать пользователя. Эти данные необходимы для отслеживания пользовательских действий.
Например, если человек просто зашел на сайт, данных о нём нет. Если этот же человек регистрируется на сайте, появляется необходимый минимум информации для его идентификации — IP-адрес, геолокация и персональные данные.
После выполнения пользователем заранее определенного действия в выбранном временном интервале, он включается в состав когорты. Например, если мы создаем когорты по регистрации на сайте за неделю, то в неё попадут все посетители, зарегистрировавшиеся в течение этого времени.
Сравнение когорт и анализ метрик
Когда когорты и информация по ним собраны — можно начинать сравнивать и анализировать информацию. Делать это можно вручную или через специальные сервисы — всё зависит от ваших ресурсов (времени, опыта, финансов).
Полученные данные собираем в сводную таблицу или загружаем в сервис. Указываем уникальные идентификаторы пользователей, отмечаем период формирования или другой общий признак, заполняем все остальные поля.
Получившиеся данные можно визуализировать в виде таблиц или графиков.
Основная задача когортного анализа — показать данные в таком виде, чтобы можно было разобраться в причинах и следствиях, увидеть изменения, принять решение по изменениям в маркетинговых кампаниях, продукте или других направлениям, которые могут повлиять на дальнейшее поведение пользователя.
Пример построения когортного анализа
Рассмотрим конкретный пример построения когортного анализа в контексте email-маркетинга для более ясного представления о шагах и результате данного анализа.
Допустим, у вас есть онлайн-платформа для обучения, и вы регулярно отправляете email-рассылки со специальными предложениями на подписку курсов. Вы хотите оптимизировать свои кампании и понять, сколько привлеченных пользователей оставались активными в течение времени.
Определение метрики
Выберем ключевую метрику — конверсию подписки на курс после получения email-рассылки. Это позволит оценить, насколько эффективны email-кампании в стимулировании конечного действия от пользователей.
Формирование когорт
Сформируем группы пользователей, создавая когорты на основе количества каналов. Рассмотрим три когорты, опираясь на число используемых каналов.
.png)
Сравнение когорт и анализ метрик
Установим временные рамки с 1 по 30 апреля, период проведения рекламной кампании. Из изначальных 2250 подписчиков к пятому месяцу осталось 538.
.png)
Результаты показывают, что реклама в Яндексе оказалась самой эффективной, т. к. с неё пришло большее число подписчиков. Но уже к августу только 6 % отправленных писем были прочитаны. Качественная целевая аудитория была получена через канал «Реклама в ВК», поэтому именно на этот источник следует обратить внимание.
Как когортный анализ помогает развивать email-маркетинг и бизнес
Когортный анализ является универсальным инструментом, который может успешно решать различные задачи в контексте email-маркетинга и развития бизнеса.
Когортный анализ помогает принимать обоснованные решения в email-маркетинге и бизнесе, превращая данные в ценные инсайты. Он позволяет адаптировать стратегии, опираясь на поведение пользователей, и эффективно управлять маркетинговыми кампаниями в целях улучшения результатов.
Давайте рассмотрим, как когортный анализ может быть применен для решения ключевых задач.
Проверка эффективности рекламных кампаний
- Выбор когорты. Вы можете формировать когорты на основе пользователей, привлечённых определённой рекламной кампанией. Это позволит вам оценить, насколько эффективно каждое рекламное предложение влияет на поведение и конверсию пользователей.
- Анализ конверсии. Сравнение конверсии между разными когортами поможет определить, какие рекламные кампании приносят наибольшую ценность.
Отслеживание повторных посещений
- Формирование когорт по первому посещению. Создание когорт на основе времени первого посещения сайта поможет понять, как долго пользователи остаются активными после первого контакта.
- Анализ удержания. Отслеживание процента пользователей, возвращающихся в последующие периоды, даёт представление о том, насколько эффективны ваши усилия по удержанию.
Проведение A/B-тестирования
- Формирование когорт по группам. Разделение пользователей на группы A и B и создание когорт для каждой из них позволяет проводить сравнение эффективности изменений или тестовых элементов в кампаниях.
- Оценка влияния изменений. Путём сравнения конверсии и вовлечённости между когортами вы можете определить, какие изменения приводят к наилучшим результатам.
Выявление лояльных клиентов
- Когорты по уровню активности. Группировка пользователей в когорты на основе частоты и интенсивности их взаимодействия с письмами позволяет выявить лояльные клиенты.
- Мониторинг. Отслеживание, как долго пользователи остаются активными после первого взаимодействия, позволяет определить уровень их лояльности.
Определение сроков окупаемости каналов
- Когорты по источникам трафика. Группировка пользователей в зависимости от источника трафика (органический, реклама, социальные сети) поможет оценить, какие каналы приносят наиболее ценных пользователей.
- Анализ сроков окупаемости. Сравнение времени окупаемости для каждой когорты поможет определить, сколько времени требуется, чтобы пользователи из разных каналов становились прибыльными.
Оценка эффективности стартапов
- Когорты по периоду запуска. Группировка пользователей в когорты в зависимости от периода запуска стартапа позволяет оценить, как быстро он привлекает и удерживает пользователей.
- Измерение роста когорт. Сравнение роста и эффективности когорт, запущенных в разные периоды, даёт представление о долгосрочной жизнеспособности стартапа.
Анализ эффективности разных версий мобильных приложений
- Когорты по версиям приложений. Группировка пользователей в зависимости от версии мобильного приложения поможет оценить, какие изменения в приложении приводят к улучшению метрик.
- Измерение вовлеченности и конверсии. Анализ различий во взаимодействии и конверсии между когортами по версиям приложений позволяет выявить наилучшие характеристики.
Выбор когорт для исследования
- Правильный подход. Выбирайте когорты для исследования в соответствии с целями и вопросами, которые вы хотите решить. Не избегайте исследования ключевых моментов взаимодействия, которые могут влиять на результаты.
- Сбалансированный подход. Используйте сбалансированный подход к выбору когорт, чтобы избежать перегиба в сторону избыточно узкой специализации или, наоборот, слишком обширного охвата.
Когортный анализ помогает исследовать и разобраться в поведении аудитории. Он может показать, как ведут себя отдельные группы людей с разными характеристиками, которые совершили одинаковое действие в один период времени. С помощью когортного анализа можно найти инсайты для развития кампании, подобрать эффективные решения для бизнеса, иначе взглянуть на свои действия и последствия.
