Когортный анализ: что это такое и как его применять — Контур.Пульс — СКБ Контур

Когортный анализ — как сделать рекламу ещё эффективнее

Когортный анализ поможет найти лучшие рекламные практики и закономерности в поведении клиентов. Для этого не нужны специальные знания, достаточно CRM и рекламного кабинета.

Делить клиентов по сегментам недостаточно. Есть временные факторы, играющие более значимую роль на доход бизнеса. Например, сколько денег принесут клиенты, пришедшие по конкретной рекламной акции? Как быстро окупаются рекламные вложения? Можно ли снизить стоимость привлечения покупателей? На все эти вопросы поможет ответить когортный анализ.

Что такое когортный анализ?

Когортный анализ — способ изучить группы пользователей и клиентов, объединённых общими признаками в определённый период времени. Деление используют маркетологи и менеджеры проектов, поэтому в статье постараемся отразить оба подхода.

Запомнить

Когорта — это группа людей, которые совершили одно и то же действие в определённый период времени

Сразу разделим понятие когорты от сегментации. Они не противоречат друг другу, но выполняют разные задачи.

Когортный анализ Сегментация
Группа, людей объединённая по временному признаку. Например, все совершившие целевое действие в мае или на конкретном сайте. Объединение аудитории по устойчивым признакам: полу, возрасту, интересам, доходам и т.д.

Когорты понадобились с развитием технологий: сайты и приложения стали каналами продаж. При этом метрики позволили «связать» активность клиентов через разные точки контакта. Например, человек N позвонил в компанию, потом оформил заявку на сайте и оплатил через неделю. Современные сервисы сквозной аналитики понимают, что это был один человек.

Для чего нужен

Глобально, когортный анализ помогает лучше понять поведение аудитории и оптимизировать рекламные кампании. Если детализировать, то когорты нужны, чтобы корректно считать: 

  • стоимость привлечение нового клиента (CAC) по рекламным кампаниям;
  • жизненную ценность клиента (LTV);
  • конверсии (CR) после продуктовых изменений.

Рассмотрим пример. В мае школа английского языка выпустила ограниченное число скидочных купонов на 1000 рублей. Ими воспользовались Дмитрий, Мария и Елена, но в разное время. В сточки зрения линейного анализа распределение доходов от акции выглядит так:

Месяц оплаты Май Июнь Июль Август
Клиент Начало акции Дмитрий  Мария  Елена 
Сколько заплатили с учётом купона   ₽14 000 ₽9 000 ₽19 000

Для когортного анализа, важнее «прикрепить» клиентов к периоду, который мотивировал к покупке. В этом случае схема выглядит следующим образом:

Месяц оплаты Май Июнь Июль Август
Клиент Начало акции      
Сколько заплатили с учётом купона

Дмитрий
₽14 000

Мария
₽9 000

Елена
₽19 000

     

Теперь компания понимает сколько в действительности принесла рекламная активность. Возникают и другие вопросы: почему такой разброс по времени принятия решений, чем обоснованны суммы оплаты и т.д. Работа с этими показателями позволит зарабатывать больше.

Где применяется?

Разберём группы бизнесов, которым полезен когортный анализ.

  1. Есть клиентская база. Бывает, что изучать просто нечего. Поэтому сначала логичнее собрать данные по рекламным кампаниям и привлечённым клиентам хотя бы за несколько месяцев.
  2. Долгий цикл сделки. Метрика вряд ли даст полезные инсайты продуктовому магазину или кафе. Однако она прекрасно показывает себя в B2B и секторам B2C, где аудитории нужно время для принятия решения о покупке.
  3. Зависимость от числа клиентов. Это приложения, подписочные сервисы, интернет-магазины и т.д. Допустим, бизнес — подрядчик у 3 федеральных компаний и работает только с ними. В этом случае подход к делению групп по времени себя не оправдывает.

Базовый пример, чтобы разобраться

Когортный анализ не даст ответов «всё хорошо» или «можно лучше». Результат — данные для принятия маркетинговых и управленческих решений. Далее продемонстрируем озвученный принцип, опираясь на пример из выступлений управляющего партнёра агентства Paper Planes Ильи Балахнина.

Представим ситуацию: на старте продаж компания вкладывалась в привлечение клиентов, но со временем эти траты только росли. Чтобы разобраться в ситуации обратились к когортному анализу. 

Использовали следующую метрику: состав клиентов по году первой покупки в общей структуре выручки. Получился график:

Цветами обозначены года первой покупки клиентов. Видно как со временем старых клиентов становится всё меньше.

Когортный анализ демонстрирует дисбаланс в структуре покупателей. Можно сделать предварительные выводы: 

  1.  В первый год работы бизнес нарастил клиентскую базу, но быстро начал её терять.
  2.  Старых клиентов буквально «вымывает», поэтому приходиться постоянно искать новых. 
  3.  Как следствие — невозможно выстроить повторные продажи. ведь работать не с кем.
  4.  У компании почти нет лояльных покупателей, поэтому расходы на привлечение новых остаются высокими.

Вывод: в текущих конфигурациях стоимость привлечение нового клиента (CAC) и их жизненную ценность (LTV) «починить» не получится. Логично глубже исследовать продукт. Возможно, аудиторию не устраивает его техническое состояние, сервис, цена, система лояльности или что-то другое. Может быть дело в маркетинге: он навязчивый или наоборот — слабый.

В этом и ценность когортного анализа. Даже на примитивном делении на годы первой покупки ясно в какую сторону «копать», чтобы оздоровить бизнес.

pulse

Контур.Пульс станет помощником в принятии решений. Вы точно знаете куда уходят деньги, какие проекты убыточны и на какие сильные стороны бизнеса опереться.

Этапы когортного анализа

Разберёмся, какие этапы включает когортный анализ.

Определить признаки формирования когорт

Метрика крайне гибкая и объединить людей в группы реально по любому признаку. Единственное требование — этот признак можно оцифровать. Например, отследить в рекламном кабинете или зафиксировать в CRM. 

  • регистрация;
  • первая покупка;
  • консультация;
  • подписка;
  • первый визит на сайт;
  • оформление заказа.

Узнать размер когорт

Период совершения действия. Размер группы может быть любой: год, месяц, неделя и несколько дней. Допустим, туристическое бюро распродаёт горящие туры по клиентской базе. Для такого случая временной период исчисляется часами.

Период формирования отчёта

Время, которое бизнес готов потратить на сбор данных. Представим, что рекламная кампания прошла в мае. Информацию о результатах можно собирать месяц, полгода или год.

Обычно компании подводят промежуточные результаты каждую неделю или месяц, а потом дополняют их. Ограничения могут быть техническими: некоторые системы сквозной аналитики «не видят» дольше полугода, а у CRM заканчивается место на сервере. 

Установка ключевых метрик

Если метрика меняется, её можно отследить. Однако принципиально важно определить целевую метрику до начала когортного анализа. Иначе нужный показатель может исказиться или с фокуса уйдёт важный фактор, влияющий на него.

Допустим, компанию интересует эффективность вложений в таргетированную рекламу (ROMI) во ВКонтакте. Условие: каждый период запускаются новые кампании со своими предложениями. Размер когорты — месяц, период формирования отчёта — 5 месяцев. За 5 месяцев бизнес получил следующие результаты:

Когорта ROMI кампании по месяцам
1 2 3 4 5
Январь 57,1% 102,3% 124,1 140,5% 180,5%
Февраль 51,9% 61,8% 89,4% 105,1% -
Март 74,4% 111,6% 127,8% - -
Апрель 42,4% 79,5% - - -
Май 39,8% - - - -

Очевидно, что аудитория идёт к покупке больше месяца. Наиболее эффективный старт в марте, февраль оказался почти провальным, а январская аудитория демонстрирует наибольшую заинтересованность в продукте.

Показатели когортного анализа

На практике показатели когортного анализа во многом совпадают с метриками юнит-экономики. Мы писали об этом в подробном разборе, ознакомитесь с ним, если интересная тема.

Теперь повторим базовые метрики.

ROI (Return on Investment) — коэффициент возврата инвестиций. Используют продуктовые аналитики и менеджеры, чтобы понять выгоден проект или нет. Считают так:

ROI = (доход − затраты) X 100%

ROMI (Return on Marketing Investment) — коэффициент возврата маркетинговых инвестиций. Как ROI, но для маркетологов. Грубо говоря, демонстрирует сколько рублей принёс один вложенный рубль в рекламу.

ROMI = (прибыль − маркетинговый бюджет) / маркетинговый бюджет X 100%

ARPU (Average revenue per user) — средний доход на пользователя в группе. С метрикой есть хитрость: она берёт в расчёт всех пользователей продукта, даже тех, кто делает это бесплатно.

Представим юридическое бюро. За июнь 4 клиента получили бесплатные консультации по акции, 20 оформили типовые документы вроде доверенностей, а 7 купили дорогое юридическое сопровождение. Для ARPU все обратившиеся равны и идут в расчёт.

ARPPU (Average revenue per paying user) — средний доход на одного клиента. В расчёт идут только платящие. 

CPA (Cost per Acquisition) — стоимость привлечения пользователя. Важно: пользователь совершил целевое действие, а не покупку. Возможно, кликнул на рекламу, скачал приложение и т.д. Считается просто: рекламный бюджет на когорту делится на число привлечённых клиентов из этой же группы.

CAC (Customer acquisition cost) —  привлечения клиента. Совокупные затраты компании на привлечение одного покупателя.

LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента. Сколько в среднем клиент приносит денег пока остаётся с компанией.

CR (conversion rate) — конверсия. Доля пользователей, совершивших нужное действие. Если на сайт пришли 300 пользователей, а купили 30, то конверсия 10%.

Представим: бизнес запустил рекламу нового продукта. Опирались на поисковики Google и Яндекс, а соцсети ВКонтакте достался относительно небольшой бюджет. Кампания длилась месяц, по итогу получили следующий результат:

Канал Расходы с ндс Стоимость привлечения покупателя (CAC) Доход с покупателя (ARPPU)
VK ₽57 586 ₽1230 ₽1424
Яндекс ₽391 055 ₽1255 ₽1503
Google ₽457 355 ₽1240 ₽1486

На первый взгляд есть группы клиентов, объединённых по времени и результаты. Однако такой результат нельзя считать когортным анализов, ведь здесь нет промежуточных данных, говорящих о принятии решений со стороны покупателей. Для детализации добавим цену за клик по рекламе (CAC) и конверсию в покупателя (CR). Получаем следующие расчёты.

Канал Расходы с ндс Цена за клик (CPC) Конверсия (CR) Стоимость привлечения покупателя (CAC) Доход с покупателя (ARPPU)
VK ₽57 586 ₽2,46 0,2% ₽1230 ₽1424
Яндекс ₽391 055 ₽17,57 1,4% ₽1255 ₽1503
Google ₽457 355 ₽18,6 1,5% ₽1240 ₽1486

Обратите внимание, как изменилось результаты рекламы. Раньше данные по каналам выглядели почти что ровно, а теперь ВКонтакте явно демонстрирует проблемы. Дешёвый клик в связке с провальной конверсией может говорить о нецелевом потоке лидов.

Главное в трёх тезисах

  1. Суть когортного анализа — разделить аудиторию на группы, совершившие целевое действие в определённый момент времени. Далее разбираются их механизмы принятия решений, суммы покупок и т.д. Так бизнес понимает эффективность рекламы, ищет способы оптимизировать её, чтобы получать больше отдачи.
  2. Если метрика меняется со временем, её реально отследить. Однако сначала надо нарастить клиентскую базу и вести рекламу хотя бы месяц, иначе не хватит информации.
  3. Данные по когорте нужно детализировать пока не прояснится путь клиента.
    Плохой пример: 
    В мае потратили на рекламу в Яндексе ₽100 000 → стоимость привлечения покупателя ₽1230 → доход с покупателя ₽1424.
    Уже лучше: 
    В мае потратили на рекламу в Яндексе ₽100 000 → цена за клик составила ₽18,6 → конверсия 1,9% → стоимость привлечения покупателя ₽1230 → доход с покупателя ₽1424.

Статьи по теме

Анализ контрагентов

Российское законодательство не обязывает бизнес проверять контрагентов. Но если партнер окажется недобросовестным, вы рискуете потерять деньги — или даже попасть под налоговую проверку. Разберемся, как можно проанализировать контрагентов, кому и когда это стоит делать.

Основы бюджетирования в управленческом учёте

Бюджетирование — наиболее продвинутая форма управленческого контроля. Грубо говоря, бизнес определяет на что выделить деньги, зачем это делать и как измерять эффективность вложений. Главное здесь учёт и контроль, поэтому методика полезна большинству предприятий.

Отчёт о прибыли и убытках

Отчёт о прибылях и убытках (Profit and loss statement — англ.) помогает оценить рентабельность компании. Показатель раскрывает все доходы и расходы за нужный период: месяц, квартал или год. Понятно как бизнес зарабатывал деньги, на что их потратил и сколько осталось в конце периода.

Разберём отчёт о прибыли и убытках, объясним его отличие от движения денежных средств и покажем его пользу для бизнеса.

Основы управленческого учёта. Как удержать бизнес под контролем

Управленческий учёт нужен, чтобы понимать, сколько денег на самом деле заработал бизнес, какую сумму можно безопасно взять из оборота и не грозит ли предприятию кассовый разрыв. Бухгалтерия не поможет отследить нужные показатели в реальном времени, а Налоговой и Пенсионному фонду управленческий учёт не интересен.

Расскажем, как увидеть движение денежных средств, кто должен этим заниматься и какие показатели отслеживать.

Движение денежных средств в управленческом учёте

Движение денежных средств (ДДС) показывает, какой объём денег прошёл через бизнес. Отражаются как общие поступления и списания, так и конкретные операции по всем расчётным счетам и кассам. Так компания контролирует финансы в реальном времени без запроса отчётов и их ожидания. 

Расскажем почему ДДС — важная метрика, и как она помогает собственнику принимать управленческие решения.

Попробовать бесплатно