Выявляйте спады когорт клиентов для настройки точечных рассылок
Сравнивайте поведение покупателей из разных когорт, чтобы увидеть момент спада активности клиентов. Настраивайте автоматические рассылки в CDP Sendsay, чтобы вовремя вернуть покупателей и увеличить конверсию в продажи.
Частые вопросы
Когортный анализ в маркетинге — это метод исследования поведения групп пользователей, объединённых по дате первой покупки, регистрации или периоду привлечения. Когортная матрица помогает не смешивать клиентов с разным временем появления в базе и сравнивать их поведение на одинаковых этапах жизненного цикла, чтобы избежать искажений в результатах.
Например, статистика компании показывает стабильный уровень возврата клиентов — 30%. При когортном анализе может выясниться, что январская когорта пользователей после обновления приложения держится на уровне 50%, а майская — уже 15%. Это помогает вовремя заметить проблему, чтобы исправить её.
Когортный анализ данных помогает увидеть динамику удержания клиентов.
Сделайте выгрузку CSV из CRM или сайта с транзакциями, где указаны:
- client_id — уникальный идентификатор клиента или его порядковый номер в базе,
- first_order_date — дата первой покупки или регистрации клиента,
- order_date — дата заказа.
Инструмент сгенерирует из данных retention матрицу по 12 месяцам с тепловой картой. Вы увидите распределение аудитории по периодам привлечения: по вертикали отображаются когорты, например, месяцы регистрации, а по горизонтали — месяцы сотрудничества клиента с компанией. Данные из анализа покажут процент удержания каждой когорты с течением времени.
Если у вас нет своего файла, нажмите кнопку «Сгенерировать тестовый CSV» и заполните шаблон своими значениями. Затем укажите в поле ссылку на готовый документ и нажмите «Построить».
Выбор периода зависит от специфики бизнеса и цикла сделки. Например, для e-commerce с частыми покупками оптимален когортный анализ клиентов еженедельно и ежемесячно. Для B2B-продуктов с долгим циклом сделки лучше использовать квартальный анализ.
Строки в матрице обозначают когорты — время привлечения клиентов, а столбцы — период сотрудничества с момента регистрации или первой покупки. Пересечение строки и столбца — это процент активных пользователей, которые остались с компанией в соответствующий период.
Например, если в строке «Январь» в столбце «Месяц 2» указано 63%, это значит, что спустя два месяца после регистрации продолжают пользоваться продуктом 63% пользователей январской когорты.
Анализ рекомендуется делать каждый месяц. Регулярное построение матрицы позволяет оперативно выявить изменения поведения и по необходимости скорректировать маркетинговые кампании, обновления приложений или изменения ценовой политики.
Анализ помогает выявить резкие скачки в поведении клиентов на конкретных этапах жизни продукта, то есть отчёт лишь подсвечивает проблемные зоны.
Если заметили резкое падение удержания на коротком промежутке времени, то стоит отметить, что в ближайшее время менялось в продукте. Дальше следуйте схеме: увидели просадку, проанализировали возможные причины и проверили их на дополнительных данных.
Если спад происходит в течение нескольких месяцев, то это может означать потерю интереса пользователей к продукту. Причины могут быть разные: редкие обновления, сложности при продлении тарифа, малая функциональность продукта.
Например, когортный анализ SaaS-сервиса показал падение удержания на шестой месяц использования. Это повод проверить гипотезы о возможных причинах: возможно, именно в этот момент у пользователей завершается промо-период, изменился тариф или снизилась активность.
Выявив реальную причину с помощью дополнительных данных, компания может точечно решить проблему — например, скорректировать тарифную сетку, запустить триггерные рассылки или подключить службу заботы, чтобы вернуть интерес аудитории.