родительный падеж cohortis), в Др.
Чем полезен когортный анализ маркетологу
В этой статье вы узнаете, что такое когортный анализ, какие ключевые метрики нужно отслеживать и как его проводить. Когорты собственно в нынешнее время напоминают такие подразделения, как взвод в роте или рота в батальоне. Что такое когорты. Когорта представляет собой группу людей или объектов, имеющих общие характеристики, исследуемых в определенный период времени. Когорта - 1. Отряд войска, десятая часть легиона.
Что такое когорта
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков. Смотреть что такое «КОГОРТА» в других словарях: когорта — фаланга, отряд, плеяда, группа, созвездие Словарь русских синонимов. когорта см. отряд Словарь синонимов русского языка. Когорта — тактическое армейское подразделение в Древнем Риме числом в 360-600 человек. Понимание того, что такое когорта и как ее использовать, является важным элементом успешного бизнеса. Что такое когортный анализ и когорты. Когорта — группа пользователей, объединённая общими признаками и временным интервалом.
Как использовать когортный анализ
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков. В этой статье разберем, что такое когорты и когортный анализ, зачем и кому он нужен, а также как исследовать когорты. это результат исследования, который возникает из-за характеристик изучаемой когорты. Анализ заключается в обнаружении различий между когортами и объяснении паттернов клиентского поведения, характерных для конкретной когорты. Когорта — группа людей, объединённых по определённому признаку. Первая когорта каждого легиона пользовалась большим почётом: там находились старший центурион и знамя.
Что такое Когорта? Значение слова kogorta, политический словарь
Понимание того, что такое когорта и как ее использовать, является важным элементом успешного бизнеса. В этой статье разберем, что такое когорты и когортный анализ, зачем и кому он нужен, а также как исследовать когорты. Когорта — это группа людей, которые имеют общую характеристику или принадлежность к определенной категории в определенный период времени. В этой статье вы узнаете, что такое когортный анализ, какие ключевые метрики нужно отслеживать и как его проводить.
Когорта - это...
При просмотре зрелой когорты 0W размер вашей когорты в день 0 будет таким же, как и на 6-й день после установки. Суть когортного анализа – определение конструктивного признака для формирования когорты и отслеживание изменений в поведении этой группы пользователей с течением времени. Каждая когорта определяется демографическим событием, наступление которого объединяет людей в когорты, и календарным периодом ее формирования. В течение определённого времени за когортой ведётся наблюдение, после этого ставится гипотеза о потенциальных причинах болезни. Это исследование, когда пользователей делят на когорты и анализируют поведение каждой из них. Анализ заключается в обнаружении различий между когортами и объяснении паттернов клиентского поведения, характерных для конкретной когорты.
что такое когорта определение
В бизнесе когортный анализ рассказывает о клиентах. Мы берем всех клиентов, которые оставили заявки на этой неделе, а потом следим: сколько из них на какой неделе поговорили с менеджерами, послушали презентацию, получили коммерческое предложение, оплатили счет. С тех пор, как у нас появился когортный анализ, я не представляю, как работать без него, это работа вслепую, можно случайно принять ошибочные решения: если я вижу, что выручка низкая, я могу подумать, что пора уволить менеджеров, они плохо работают. Или поменять поставщиков. А с когортным анализом видишь причинно-следственные связи, и видно, что просадка по выручке — это результат работы два месяца назад. Благодаря когортному анализу, мы: Как это работает У нас есть несколько таблиц с когортным анализом. Одна таблица общая, в которой мы видим вообще всех клиентов. Еще таблицы, в которых мы делим лиды по источникам, Так мы можем сравнивать, есть ли разница между клиентами, которые пришли к нам через поиск, и теми, кто пришел по рекламе. Если мы видим, что сделки по рекламе закрываются быстрее, мы можем подкручивать работу с этим каналом.
Затем вы научитесь использовать их с помощью других средств. Когорта может определить набор событий, которые ваша команда считает активным использованием, или набор событий, связанных с определенной новой функцией. Выберите Events Picker Средство выбора событий. В раскрывающемся списке Действия выберите события, которые должны быть в когорте. Сохраните когорту и присвойте ей имя. Активные пользователи с изменением запроса Предыдущие две когорты были определены с помощью раскрывающихся списков. Вы также можете определить когорты с помощью аналитических запросов для обеспечения общей гибкости. Чтобы узнать как, создайте когорту пользователей из Соединенного Королевства. Откройте средство "Когорты", выберите вкладку Коллекция шаблонов и щелкните Blank Users cohort Пустая когорта пользователей. Доступно три раздела: Текст Markdown: где вы более подробно описываете когорту для других участников вашей команды. Здесь можно создать собственные параметры, такие как Действия, и другие раскрывающийся список из двух предыдущих примеров. Запрос: где определяется когорта с помощью аналитического запроса. В разделе запроса записывается запрос аналитики. Запрос выбирает определенный набор строк, описывающих когорту, которую необходимо определить. Эти данные отображаются в виде предварительного просмотра под запросом в таблице, поэтому вы можете убедиться, что запрос возвращает результаты.
Вы можете сравнивать когорты дней, месяцев или лет. Когда я занималась продажей мобильных приложений, то считала Retention Rate по дням. Если пользователь не возвращается к нам на следующий день, вероятность того, что он вообще когда-либо вернется, — низкая. То, как развиваются когорты, можно изобразить на графике. Тогда вам легко будет отслеживать, насколько эффективно вы удерживаете пользователей и какая когорта отклоняется от нормы — показывает результат хуже или лучше. Вот пример такого графика все цифры гипотетические : По оси Y указан процент активных пользователей, а по оси X — временные периоды, в данном случае, месяцы. Заметьте, что они пронумерованы, а не подписаны. Это сделано преднамеренно. Потому что под цифрой 1 подразумевается первый месяц для каждой когорты: для когорты июня это будет июнь, для когорты июля — июль и т. Таким образом, вам легко сравнить кривые. Когортный анализ и прогнозирование LTV Прогнозирование роста прибыли для стартапа основывается на прогнозе того, как будет расти ваша база активных пользователей. Он дает возможность прогнозировать, сколько денег принесет вам когорта за свой жизненный цикл. Представим, что у вас стабильная бизнес-модель и история, откуда можно черпать данные для анализа. Вы можете предположить, что пользователи на сайте «проживут» 12, 36 или 48 месяцев, и посчитать LTV для выбранного периода. Стартапам лучше прогнозировать на 2-3 месяца вперед, иначе показатели не оправдаются. Поэтому прогноз LTV для стартапа скорей служит ориентиром. Он совершенствуется посредством обновления данных. Скоро будет следующая статья: Нужно ли считать LTV для маркетплейса Важно отметить, что для подсчета User Retention Rate вы можете формировать когорты по вовлечению регистрация, загрузка, установка. Для User Lifetime Value когорты должны быть сформированы исключительно по дате покупки. Это финансовый показатель, и анализу подвергаются только те когорты, которые у вас покупают.
Солдат когорты назывался cohortalis. Первая когорта каждого легиона пользовалась большим почётом: там находились старший центурион и знамя.
Когортный анализ. Теория
В данном примере пользователи продолжают возвращаться на сайт и совершать покупки в течение долгого периода времени. Вы также можете понять, как разные когорты ведут себя в дальнейшем. Одни из них могут приносить вам больший доход, другие — меньший. Определив, чем отличаются эти когорты между собой, вы сможете привлекать более лояльную вам аудиторию. Дальше мы рассмотрим, какие варианты есть для построения отчетов по когортному анализу на основе данных из Google Analytics. Когортный анализ в Google Analytics Технически вы можете построить когорты с помощью сегментов, выбирая группы пользователей за нужный период. Для каждой когорты придется создать свой сегмент, а затем выгрузить данные в Excel, где и производить дальнейшую манипуляцию над данными и анализ. Однако это очень трудоемко и неудобно. К счастью, Google Analytics предлагает пользователям отчет по когортам, который находится в разделе «Аудитория — Когортный анализ». Выглядит он следующим образом: Для построения отчета вам необходимо выбрать тип и размер когорты, показатель, который будет выводится на графике и в таблице, и диапазон, за который вы хотите получить отчет. На рисунке выше в качестве показателя выбрано количество транзакций и когорты построены по неделям.
На верхнем графике отображается количество транзакций, которые совершили пользователи каждой когорты. Транзакции, принадлежащие одной когорте, отображаются линией одного цвета и разбиваются по периодам, в данном случае по неделям. На графике мы видим, сколько транзакций совершают пользователи в первую и последующие недели. Под графиком размещается таблица, которая отображает ту же самую информацию, но в табличном виде, где каждая когорта представлена одной строкой. Как и в других отчетах Google Analytics, мы можем добавить сегменты и изучить когорты одного конкретного сегмента или сразу нескольких. Такая возможность очень сильно расширяет функционал когортного анализа и позволяет исследовать когорты в разрезе практически любых параметров. При изучении когорт на всех пользователях сразу, без сегментации, не всегда можно объяснить то или иное отклонение. Также в общей массе пользователей бывает очень трудно заметить какие-либо изменения так как большое количество источников трафика сливается и заметить разницу между когортами невозможно. Благодаря сегментам появляется возможность посмотреть на тонкий срез посетителей. В этом случае, как правило, найти и объяснить отклонения уже не составляет труда.
На скриншоте ниже в качестве примера приведен когортный отчет для платного и бесплатного трафиков. В отличие от прошлого отчета см.
Кроме того, еще одно предположение — что мы правильно подсчитали срок жизни путем деления единицы на отток отток постоянен , что никогда не соответствует действительности. Более честный способ расчета этих метрик базируется на том, что вы должны каким-то образом спрогнозировать динамику каждой вашей когорты от текущего состояния и до отдаленного будущего. Действительно, ведь у вас, скорее всего, не будет ни одной полной когорты: из тысячи человек наверняка через 1—2 года останутся 300—500, и эти оставшиеся, скорее всего, будут более лояльны вашему продукту раз они остались , чем те, кто убежал в первый месяц. То есть показатель оттока — это величина, изменяющаяся со временем. А более «молодые» когорты будут и того короче. И для того, чтобы понять, сколько же денег принесет вам конкретная когорта в следующие 2—3 года, вам нужно будет как-то экстраполировать данные, но это уже другая история. Как использовать когортный анализ Все эти пользовательские метрики используются как внутри бизнеса, так и для общения с инвесторами. Вот несколько популярных вопросов инвесторов, на которые можно ответить только с помощью когортного анализа: Вопрос: Какова ваша юнит-экономика или отдача ваших маркетинговых затрат?
То есть если вы платите 1,5 тысячи рублей за пользователя, который приносит вам 3 тысячи за свою жизнь, то ваша отдача — 2 рубля на рубль маркетинга. Вопрос: Вы становитесь со временем более или менее эффективны? Мы планируем еще и средний чек поднять — и наша юнит-экономика еще улучшится. Вопрос: почему я должен дать вам инвестиции по такой высокой оценке? Ответ бонус : Потому что на один вложенный рубль вы получите сегодня два рубля на выходе, а завтра будете получать еще больше. Попробуйте найти другой такой бизнес. Что еще важно знать При многих плюсах когортного анализа у него есть один большой минус: когда речь заходит об агрегированных показателях вроде срока жизни и LTV, это требует расчетов и предположений, которые могут быть и неправильными.
Аналитика имеет мультиканальный характер , то есть вы будете видеть все источники, по которым клиент в течение определенного отрезка времени к вам заходил. Например, сначала он перешел по блогерской ссылке, а впоследствии заходил через SEO или ту же контекстную рекламу. Но если хотя бы одно из касаний произошло благодаря блогеру, вы не упустите это в аналитике. Например, у вас есть две гипотезы для оформления посадочной страницы. Вы разрабатываете две версии лендинга для одного продукта и запускаете рекламную кампанию, привлекая трафик поровну на эти две страницы. На какой из них будет больше конверсия, та более эффективна. Когортный анализ аудитории позволяет добиться полноты данных, то есть оценить конверсионность лендингов не только в краткосрочной, но и в долгосрочной перспективе. Определение жизненного цикла клиента К примеру, сумма первого заказа в интернет-магазине может быть существенно ниже суммы, в которую обошлось маркетингу привлечение данного лида. Однако выводы делать нельзя, пока мы не увидим, сколько раз клиент вернулся за повторными покупками. Пока продолжается его активность, продолжается его жизненный цикл LTV , и это тоже можно отследить с помощью когортного анализа аудитории. Вы берете когорту «Дата первой покупки» и анализируете поведение покупателей, совершивших первый заказ в определенные даты. Если активность обрывается, можно предположить, что жизненный цикл закончился. Его показатель будет равняться показателю выручки, разделенному на число покупок за выбранный период. Анализируйте LTV в разрезе разных когорт «Дата первой покупки». Во-первых, это позволит выявить среднее значение за длительный период времени.
Пользователей объединяют в одну группу по общим характеристикам, опыту и временному признаку. Но надо понимать, что со временем общие атрибуты людей могут сильно меняться. Например, сегодня клиент купил пряники, через неделю заказал автомобильные диски, а через месяц приобрел лодку. Когорты в маркетинге не представляют собой однородную целевую аудиторию: новички сайта или сервиса, постоянные пользователи, временные посетители и т. На первый взгляд кажется, что это совершенно разные группы, но с помощью этого инструмента маркетологи объединяют их в несколько когорт римская армия состояла из 10. Например, пользователь пришел на сайт из контекстной рекламы 17 июля и купил окно. Его можно включить сразу в три группы: Пользователи, пришедшие с контекстной рекламы. Помогает определить эффективность контекста по сравнению с другими каналами привлечения покупателей. Клиенты, купившие окно в июле. Позволяет определить сезонность продаж. Покупатели товара «окно». Помогает в определении спроса на конкретный товар у разных групп целевой аудитории. Суть когортного анализа — объединение клиентов пользователей, посетителей в группы по одинаковым характеристикам или атрибутам и отслеживание их поведения во времени. Что можно сделать с помощью когортного анализа? Анализ поведения пользователей во времени дает ценную информацию об эффективности рекламных кампаний. Рассмотрим несколько наглядных примеров из практики, чего удалось добиться с помощью когортного анализа. Точная оценка эффективности рекламы Не все люди быстро принимают решение о совершении покупки. Кто-то сомневается, кто-то не до конца решил, действительно ему нужен товар или нет, кто-то хочет рассмотреть альтернативные варианты в других магазинах и т. То есть пришедший сегодня потенциальный клиент, например, с контекстной рекламы, может не сразу совершить целевое действие. Из-за длинного цикла продаж маркетологам не всегда удается объективно оценить эффективность и окупаемость рекламных каналов. Рассмотрим на небольшом примере ценность применения когортного анализа. Например, в феврале 2020 года запустили контекстную рекламу в Яндексе. Неопытный маркетолог примет решение «свернуть» РК или переделать объявления. Но если объединить потенциальных клиентов, пришедших с этой рекламной кампании, в когорту и посмотреть на результаты спустя несколько месяцев, можно увидеть совершенно другие цифры: На принятие решения у некоторых покупателей ушло 5 месяцев! Отслеживание поведения пользователей во времени позволило более точно оценить эффективность рекламной кампании. Такая «картинка» чаще характерна для компания с длинным циклом продаж и или дорогими товарами. Поиск и удержание лояльных клиентов Можно узнать, какие рекламные каналы дают больше всего лояльных клиентов. Например, сделаем когорту пользователей с первой авторизацией с период с февраля по июль и разобьем на более мелкие группы по каналу привлечения. Далее каждый месяц оцениваем группы по коэффициентам удержания Retention Rate или повторных покупок Repeat Purchase Rates. По этим данным легко определить лучшие источники лояльных клиентов. Следовательно, мы можем продолжать вкладывать в них больше денег и быстрее наращивать объем лояльных покупателей. Анализ проводится постоянно для определения точек «подогрева» аудитории. Например, один из коэффициентов популярного источника начал снижаться. Пользователям группы отправляется письмо с предоставлением персональный скидки возможно любое другое действие и коэффициент снова растет. Без когортного анализа провести такой трюк с высокой точностью сложно. Обычно этот показатель считают после окончания совместной работы.
Отчет "Когортный анализ"
Как применять когортный анализ Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей. Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе их действий. Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки. Что помогает оценить когортный анализ: Эффективность каналов привлечения Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи.
Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать. Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили? Не всё так просто.
Например, с рекламы в Facebook в сервис перешло и зарегистрировалось 2000 пользователей. Маркетолог доволен — результат есть. Если бы мы оценивали результат сразу после кампании, то решили бы, что Facebook — самый эффективный канал, а на самом деле там оказалась нецелевая аудитория.
ROI Для долгого цикла покупки возврат инвестиций в рекламу — дело не быстрое. В крупных B2B сделках, в недвижимости, для электронных сервисов, которые могут трансформировать весь бизнес, принять решение о покупке нельзя сразу после первой рекламы. Надо набраться терпения и смотреть результаты через некоторое время.
Например, рекламная кампания прошла в январе, тогда пользователь K впервые узнал о сервисе Altcraft Platform и впервые зашёл на сайт. Для изучения возможностей и принятия решений в компании, где работает пользователь K, нужно время. Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор.
Психология развития, методы исследования. Источник: Развитие ребенка. Когорта лат.
Источник: Жмуров В.
Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков: действие покупка, регистрация, клик , которое они совершили; промежуток времени, когда это случилось. Именно привязка ко времени отличает когорту от сегмента — более широкого и общего понятия. Например, выпускники Гарварда 2012 года — одна когорта, выпускники 2018 года — другая, но все они относятся к сегменту «выпускники Гарварда». По действиям когорты делят на два типа: Вовлечение — установка приложения, первый клик, регистрация в сервисе. Монетизация — покупка, оплата и другие. Когортный метод учитывает следующие признаки для анализа: Действие, которое объединяет пользователей в когорту: подписка, регистрация, покупка и другие. Время, за которое действие произошло: день, неделя или месяц, возможны и большие периоды.
Интервал исследования, в течение которого происходит наблюдение за когортой. Когортные исследования помогают понять, как ключевые метрики отличаются для разных сегментов. Увидеть более подробную картину по рекламной кампании или другим маркетинговым действиям, например, ребрендинга, тестирования нового сайта и так далее. Как применять когортный анализ Когортное исследование — не универсальный метод, для него нужно достаточное количество пользователей. Желательно проводить анализ клиентов от 1000 человек в базе их действий. Способ подходит для массовых B2C и B2B бизнесов с долгим циклом покупки. Что помогает оценить когортный анализ: Эффективность каналов привлечения Когортный метод покажет, из каких каналов приходят наиболее лояльные пользователи. Тогда бизнес сможет выделять больший бюджет на эффективные каналы и активнее с ними работать.
Зачем использовать именно когортный метод, если можно сразу после кампании оценить, сколько клиентов мы получили?
Например, рекламная кампания прошла в январе, тогда пользователь K впервые узнал о сервисе Altcraft Platform и впервые зашёл на сайт. Для изучения возможностей и принятия решений в компании, где работает пользователь K, нужно время. Только через 4 месяца пользователь запросил демо у команды сервиса, а через 5 компании подписали договор. Если бы мы считали ROI за следующий месяц после кампании, то решили бы, что она провальная. Когортный анализ показал, что это не так.
Отслеживание и прогноз LTV LTV пожизненная ценность клиента считает доход от клиента за весь период, пока он пользуется нашими продуктами или услугами. Метрика показывает, оправдывают ли себя расходы на привлечение новых клиентов. Когда мы знаем, как долго остаётся с нами пользователь и сколько на нас тратит, то можем рассчитать эти данные для похожих когорт. Может оказаться, что удачный элемент привлёк больше пользователей, но они не совсем целевые: случайно кликнули, прошли регистрацию, но не стали использовать сервис. Активность пользователей Когортное исследование поможет узнать, через какое время клиент перестаёт активно пользоваться продуктом или вообще уходит. Предупреждён — вооружён: с данными о «критических» точках можно заранее поработать с пользователем.
Тогда компании нужно обратить внимание на этот период: сделать рассылку с реактивацией, предложить бонус и так далее. Как провести когортный анализ 1. Определяем цель и связанную с ней метрику, которую будем отслеживать за время анализа.
Зачем бизнесу нужен когортный анализ
Это не когорта, потому что они не привязаны ко времени, это сегмент людей. Действия тоже могут быть абсолютно разные — в зависимости от того, что и зачем вы измеряете. Есть мнение, что термин «когорта» появился вместе с интернетом или вместе с Гуглом. На самом деле он пришёл из пятидесятых, и раньше это называлось «панельные исследования».
Анализ когорт позволяет увидеть, какие изменения происходят с течением времени внутри определенной группы людей. Например, исследование когорт может помочь понять, как расходы на товары и услуги меняются у разных поколений людей.
Можно выяснить, какие группы людей в определенный период времени имели наибольшую активность на рынке и какие факторы повлияли на их поведение.
Здесь определяется временной период: от дня до месяца. Доступен большой выбор конечных показателей, тематически сгруппированных: итоговые показатели длительность сеанса, достигнутые цели, сеансы, транзакции ; на каждого пользователя аналогично итоговым, но по отдельному пользователю ; удержание — отношение числа пользователей из когорты, вернувшихся в n-й раз за выбранный временной интервал к общему числу пользователей в когорте. Диапазон дат. Это дополнительная шкала: от даты совершения действия до текущей даты. Когорты формируются в строках под графиком, каждый ряд представляет отдельную когорту. Данные отчета могут быть сегментированы, в этом случае каждый сегмент будет представлен в отдельной таблице. Вас так же может заинтересовать.
Изучение интенсивности соц. При этом важной характеристикой является итоговая величина изучаемого явления или процесса у конкретной К. Борисов Источник: Российская социологическая энциклопедия КОГОРТА в системе социально-гуманитарного знания - группа лиц, обладающих общим опытом с определенной временной спецификой. Например, возрастная К. Любое исследование характеристик одной и той же К. Когортный анализ широко применяется в демографии. Например, при изучении и прогнозировании рождаемости, смертности, средней продолжительности жизни и т. Лучшими данными для таких исследований являются данные официальной статистики и переписей населения. Когортный подход используется также в лонгитюдных исследованиях, при изучении жизненного пути, профессиональной карьеры, внутрипоколенной и межпоколенной социальной мобильности. Главной проблемой когортного анализа является необходимость различать эффекты возраста, К. Эффекты возраста связаны с процессами взросления и последующего старения К. К сожалению, не существует простых способов решения этой проблемы. Смешение эффектов приводит к различным интерпретациям одних и тех же данных, что заставляет с осторожностью относиться к результатам когортных исследований. Однако в тех случаях, когда они опираются на надежные теории, когортный анализ является мощным аналитическим методом. Совокупность людей, родившихся в течение некоторого календарного периода, называют также поколением. Интервал времени, выбираемый для выделения К.