Когорта представляет собой группу людей или объектов, имеющих общие характеристики, исследуемых в определенный период времени. Когорта — это группа людей, которых объединяет один или несколько признаков. Выбор конкретных когорт зависит от конкретного бизнеса, а также от проблем, которые наблюдаются в нем. Ленинская когорта. Он принадлежал к той когорте младших современников Гоголя, которые восприняли «Мертвые души» как величайшее событие своей жизни. Когорта — то есть группа пользователей, которые объединены по какому-либо признаку — формируется с учетом временного признака.
Древнеримский ликбез: что такое контуберниум, центурия, манипула и когорта
Кого́рта — одно из главных тактических подразделений римской армии, с конца II века до нашей эры составлявшее основу когортной тактики. В русском языке слово «когорта» означает. Когорта - 1. Отряд войска, десятая часть легиона. Когорты собственно в нынешнее время напоминают такие подразделения, как взвод в роте или рота в батальоне.
Почему когортный анализ важен для маркетинга
Когорта — группа лиц, объединенных общим признаком и датой совершения действия. Например, пользователи, которые зарегистрировались на сайте 31 декабря 2014 г. Суть когортного анализа — определение конструктивного признака для формирования когорты и отслеживание изменений в поведении этой группы пользователей с течением времени. Применительно к интернет-маркетингу это может быть выделение некоторой группы посетителей интернет-магазина и измерение ключевых показателей для данной группы в течение определенного периода: может быть когорта покупателей подарочных сертификатов в начале феврале, дальше можно анализировать, покупки и иные действия данной группы в последующие месяцы.
Когорты можно настраивать не только по временному признаку, но и по любому другому, например, по сумме первого заказа, дате первого визита, географии проживания, источникам трафика. Применение Когортный анализ позволяет более точно оценить окупаемость рекламных каналов, особенно для отраслей с отложенной конверсией. Например, владелец бизнеса дает рекламу в социальной сети.
Прямой когортный анализ начинает анализировать первое пользовательское событие и переходит к отслеживанию действий в будущем. Обратный когортный анализ — это процесс отслеживания от желаемого события, например, покупки, назад во времени. Затем можно начать анализировать модели и поведение клиентов, которые прошли путь до регистрации или покупки, и определить общие черты между ними. Что можно сделать с помощью когортного анализа Когортный анализ поможет ответить на такие вопросы, как: Являются ли новые клиенты, которых компания привлекла, более ценными, чем прежние?
Повлияли ли изменения, которые внесены на сайт, на поведение новых посетителей? Есть ли сезонные различия между привлеченными пользователями? Возможно, клиенты, пришедшие во время крупных розничных распродаж, ведут себя иначе, чем те, кто пришел в другое время. Каков уровень удержания клиентов в компании?
Какова пожизненная ценность клиента? Какова эффективность отдельных рекламных каналов? Примеры когортного анализа Вот несколько областей бизнеса, которые эффективно используют преимущества этого типа аналитики. Игры Игры и игровые приложения могут сегментировать своих игроков, идентифицировать когорты опытных игроков и новых пользователей, чтобы определить особенности каждой.
Например, «гуру» могут заметно отреагировать на задержку по времени загрузки, которая может снизить доход от этой конкретной когорты. Если смотреть на портрет пользователей в целом, невозможно четко определить причину такой резкой потери дохода. Когортный анализ на таком микроуровне позволяет быстро вносить необходимые изменения, чтобы все пользователи были довольны. SaaS Компаниям в сфере SaaS нужен анализ данных от клиентов, которые зарегистрировались после запуска нового продукта, обновления платформы, или даже тех, кто использует определенный инструмент или функцию.
Когортный анализ позволит выявить ключевые отличия в поведении новых клиентов от тех, которые зарегистрировались перед запуском или обновлением. Он также помогает визуализировать такие важные показатели, как процент оттока клиентов, жизненный цикл и пожизненная ценность клиента. Электронная торговля Бизнес в электронной коммерци и может быть заинтересован в анализе поведения клиентов, совершивших покупки за определенный период времени и закономерностей во время конкретной продажи или рекламной акции. Когортный анализ также позволяет определить, приводят ли действия бизнеса по оптимизации воронки продаж к более частым заказам после первоначальной покупки клиента.
Выделить нужные когорты и проанализировать данные можно с помощью систем веб-аналитики. Например, в Google Аналитике есть специальный раздел «Когортный анализ». Он находится в меню «Отчеты» — «Аудитория». Задав нужные параметры когорты, можно получить классический сводный отчет по всем показателям.
Что означает когортная диаграмма и как ее читать Диаграммы когортного анализа представляют собой полезные визуализации, содержащие много информации. Вот пример когортной диаграммы, отображающей недельный доход от клиента муниципальной парковки. Мы определяем когорту пользователей, привлеченных за определенную неделю.
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.
Посчитайте сколько покупок и какую выручку приносила эта группа от месяца к месяцу до текущего момента. Теперь нам нужно сложить всю выручку по месяцам и получится ценность конкретно этой группы пользователей. Разделите итоговую выручку на количество людей в группе и получите среднюю ценность каждого клиента с учетом повторных покупок. Далее повторите такие же расчеты для тех, кто зарегистрировался, к примеру, в марте, феврале и других месяцах. Таким образом, объединяя группы данных о пользователях по признаку времени месяцу регистрации мы объединяем их в когорты, а метод такого анализа называется когортным анализом.
Этот термин используется и во многих других областях: от медицины, до финансового риск-менеджмента, но сегодня мы рассматриваем его только с точки зрения маркетинга. Как прогнозировать окупаемость рекламы? Не очень впечатляющий результат, но вам нужно принять решение здесь и сейчас, продлевать ли этот баннер. Возможно пользователи будут возвращаться и покупать уже позже? Окупаются ли тогда такие инвестиции в рекламу? Как раз в этом случае анализ когорт поможет вам предсказать с высокой вероятностью окупится ли такая реклама в будущем. Нужно всего лишь посмотреть каким был ROI прибыльного рекламного источника на первом месяце. Для более глубокого понимания обратимся к реальным примерам. Ниже вы видите когортный анализ ROI рекламной кампании из реального примера: Красным цветом выделены значения когорт на первой неделе. Моменты окупаемости выделены зеленым.
Это дает нам основание ожидать того же поведения для двух нижних — самых новых когорт. Помимо самого ROI обычно анализируют и retention — количество вернувшихся на сайт людей, количество повторных заказов, конверсий и так далее. Это тоже важный показатель, который не стоит упускать из внимания. Вам нужно всего лишь выбрать нужную вам метрику и наблюдать её изменения на протяжении времени от одной когорты к другой. Как измерить влияние действий маркетолога на реальные продажи? Ответ на этот вопрос актуален в особенности для сектора торговли, где постоянно появляются новые товары, заканчиваются старые, меняется сайт и тестируются все новые и новые рекламные источники.
Значение слова когорта. Что такое когорта?
Ленинская когорта. Он принадлежал к той когорте младших современников Гоголя, которые восприняли «Мертвые души» как величайшее событие своей жизни. Что такое когортный анализ в маркетинге и зачем он нужен: польза, области применения и примеры. Итак, мы с вами выяснили, что такое когортный анализ, зачем он бизнесу и как его применять на практике. Что такое когорта? Что такое когорты.
Зачем бизнесу нужен когортный анализ
Подключаем когорту по месяцу времени и месту и узнаем, что потенциальные клиенты из Сочи лучше щелкают по зеленой кнопке, потому что синий морской цвет им уже надоел, они всю жизнь его видят. Это простой, но наглядный пример лучшего понимания целевой аудитории благодаря использованию когортного анализа. Более глубокие данные помогают генерировать больше идей и быстрее развивать бизнес. SaaS В облачных проектах когортный анализ используют для оптимизации цикла продаж.
Допустим, есть сервис с пробным периодом, триал-версией и платными тарифами. Руководство компании отслеживает ключевые метрики: доходы и расходы. Составляются когорты из пользователей пробного периода и триал-версии.
Далее в работу вступает аналитик, который определяет: кто чаще переходит на платные версии, какие тарифы выбирают, оттоки пользователей за определенные периоды и т. Все это — ценная информация, позволяющая оптимизировать цикл продаж и повысить прибыль SaaS-сервиса. Ключевые показатели когортного анализа Во время обучения использования когортного анализа аналитикам предлагают рассматривать все возможные метрики для получения практического опыта.
Но в реальной работе для достижения максимальной эффективности сосредотачиваются на целевых самых важных показателях. Универсального набора метрик нет, выбор перечня зависит от конкретного продукта и отрасли бизнеса. Однако есть ряд показателей, которые рассматривают в большинстве случаев: Контрольная точка Stick Point.
Сумма покупки, после которой клиент с большой долей вероятности перейдет в категорию «постоянных». Каналы привлечения. Определяют наиболее эффективные источники прихода новых потенциальных клиентов.
Переход пользователей с пробной версии продукта на платную. Когортный анализ помогает определить группы, из которых чаще всего «бесплатные» клиенты превращаются в «платных». Повторные покупки.
Показатель свидетельствует о том, что пользователю понравилось качество продукта и он готов платить за него в будущем. Работа аналитика заключается не только в организации когортного анализа и оценке полученных результатов, но и определении целевых показателей. Если выбрать несущественные для конкретного бизнеса метрики, от собранных данных не будет никакого толка, их не получится использовать для улучшения работы организации.
Что нужно для когортного анализа? Перед проведением когортного анализа определяют четыре параметра: Признак формирования когорты — действие, которое объединяет людей в группу: первый визит, покупка, установка, регистрация и т. Размер когорты — временной интервал: день, неделя, месяц.
Отчетный период — время исследования поведения групп. Эти четыре параметра — столпы когортного анализа, определяются при работе в любой системе. Отметим, что первый и последний параметры связаны между собой: признак определяют после выбора анализируемого ключевого показателя.
Например, при оценке коэффициента повторных покупок в качестве признака выбирают «первую покупку». Но опять же, не стоит загонять себя в жесткие рамки, потому что каждый проект индивидуален. Аналитик руководствуется собственными опытом, знаниями и рабочими инструментами.
Кстати, признаков может быть несколько. Когорты создаются в соответствии с текущими потребностями фирмы и предстоящего анализа. Второй и третий параметры аналитик также определяет на основе поставленных перед ним задач.
Как провести когортный анализ в Google Analytics? Поговорим об инструменте, который помогает проводить когортный анализ.
Эти 10 когорт ставились теперь в две шеренги , по пять когорт в каждой; на правом крыле передней шеренги стояла первая когорта, а прямо позади неё шестая; на левом краю пятая когорта, а позади неё десятая. Этот боевой порядок существовал до времён Траяна и Адриана , когда в борьбе с новым противником опять перешли к боевому строю без промежутков и за боевой линией стали помещать резерв. Каждый из трёх рядов когорт назывался acies, первые линии этих рядов составляли первую шеренгу prima acies , вторые и третьи были соответственно secunda и tertia acies, сами ряды уточнялись обозначениями dextra, media и sinistra acies. Солдат когорты назывался cohortalis. Первая когорта каждого легиона пользовалась большим почётом: там находились старший центурион и знамя.
Непобедимая к. Славная к. Толковый словарь Ожегова. Ожегов, Н. В демографии совокупность людей, у к рых в один и тот же период времени произошло определенное демогр. Отряд войска в древнем Риме, составлявший десятую часть легиона. Крепко сплоченная общими идеями, целями группа людей. Ленинская когорта. Чуковский, Высокое искусство. Наряду с легионными пехотными когортами существовали также: cohors alaria — вспомогательная конная, иногда состоявшая из союзников; cohors classica — вспомогательная, сформированная из морской пехоты или бывших моряков; cohors equitata — иррегулярная легионная конная когорта; cohors milliaria — номинальной численностью в 1000 солдат, могла быть конной cohors milliaria equitata ; cohors praetoria — преторианская когорта.
Для тех, кто не готов мириться с описанными недостатками таблиц и Google Analytics, существуют платформы автоматизации маркетинга. В CDP Altcraft Platform когортный анализ можно провести для когорт клиентов, совершивших целевое действие в течение недели или месяца. Отчет формируется по следующим показателям: числу уникальных кликов или открытий; соотношению уникальных кликов к открытиям или к отправленным сообщениям; соотношению уникальных открытий к отправленным сообщениям. Для удобства пользователей результаты представляются в виде таблицы или графика. Как проводить когортный анализ для различных метрик Использование метода когортного анализа для оценки эффективности каналов привлечения мы уже описали, говоря об этапах проведения исследования. Тем не менее разберем еще один пример: будем определять самый эффективный канал привлечения новых подписчиков рассылки. Рассмотрим 3 когорты — по числу каналов. Временное ограничение 15-30 марта — период, когда проходила рекламная кампания. Из 3000 подписчиков через 5 месяцев осталось 782. В таблице приведена статистика — сколько привлеченных пользователей оставались активными с течением времени. На первый взгляд кажется, что реклама в Facebook оказалась самой эффективной, поскольку с нее пришло преобладающее число подписчиков. Качественная целевая аудитория была получена через канал «Партнерские посты ВКонтакте», поэтому именно на этот источник следует обратить внимание маркетологам из компании N. Клиенты, сделавшие первый заказ в одном из месяцев I квартала 2020 года, образовали 3 когорты: январь, февраль и март 2020. Исследование длилось полгода — за это время анализировалось дальнейшее поведение когорт. Для сопоставимости данных анализ проводился через ARPU — средний доход с клиента, в рублях. LTV рассчитывается по каждой когорте в отдельности или для всех клиентов сразу — подробнее о способах расчета показателя читайте здесь. Для подсчета Lifetime примем для себя правило: это время от начала сотрудничества до его прекращения первого нулевого результата. LTV январской когорты составило 14100 рублей, февральской — 12600 рублей, мартовской — 9300 рублей. Таким образом, пользователи, заинтересовавшиеся приложением в январе, остаются более «надежными» и ценными для компании. А средства, с помощью которых они были привлечены, можно считать наиболее эффективными. На первый взгляд кажется, что в марте 2020 года была проведена крайне эффективная рекламная кампания: она не только принесла новых пользователей с рекордным ARPU 4500 рублей , но и значительно подстегнула январскую и февральскую аудитории 4000 и 3700. Когортный анализ выявил, что это мнение является ошибочным. Кроме того, вспомним, что именно в марте 2020 года, в связи с распространением коронавирусной инфекции, были введены ограничения, и для многих людей доставка продуктов питания на дом стала необходимостью. Затем люди вернулись к привычному укладу жизни. Когортный анализ как раз указывает нам на ниспадающее поведение мартовской когорты, а расчет метрики LTV подтверждает логику аналитически.
Что такое когортный анализ. Объясняем простыми словами
Что такое когортный анализ? КОГОРТА, -ы, ж. 1. В Древнем Риме: отряд войска, десятая часть легиона. Анализ когорт поможет вам предотвратить «утечку» пользователей, улучшить маркетинговые кампании и увеличить показатель LTV. Что такое когорты.
Что такое когортный анализ и почему нужно использовать его в маркетинге
Когорта — это группа людей, их объединяет то, что в один и тот же период времени они совершили одно и то же действие. Кого́рта — одно из главных тактических подразделений римской армии, с конца II века до нашей эры составлявшее основу когортной тактики. И это не единственные примеры использования когорт в работе над мобильными приложениями: все ограничивается фантазией и навыками аналитика. Что такое когорта? Когорта в маркетинге и аналитике — сегмент целевой аудитории или группу людей, совершивших какое-то действие в определенный период времени (например, 1 или 5 июля). Пример когортного анализа, когорта пользователей, когорта маркетинг, что такое когорта, когорта это, когортный метод.
Значение слова когорта. Что такое когорта?
Когорта – совокупность индивидов, переживших одновременно некоторое исходное событие, положившее начало формированию данной когорты. В Третью Пуническую войну одна когорта включала две манипулы, поэтому каждый ряд составляли не 10 манипул, а пять когорт с соответствующими промежутками. Что такое когортный анализ? Что такое когорты. Когорта – это группа людей или элементов, которые имеют общий набор характеристик или определенный период времени. При просмотре зрелой когорты 0W размер вашей когорты в день 0 будет таким же, как и на 6-й день после установки.
Когортный анализ в Google Analytics и GA4: пошаговая инструкция с примерами
С этого времени когорт в легионе стало 10. В Третью Пуническую войну одна когорта включала 2 манипулы , из-за чего каждый ряд составляли не 10 манипул, а 5 когорт с соответствующими промежутками. При Августе хотя и остался прежний 10-когортный легион, но состав когорты определён был в 555 пехотинцев и 66 всадников, кроме того, первая когорта заключала в себе двойное число воинов. Эти 10 когорт ставились теперь в 2 шеренги, по 5 когорт в каждой; на правом крыле передней шеренги стояла первая когорта, а прямо позади нее шестая; на левом краю пятая когорта, а позади нее десятая.
Задайте размер когорт — временной интервал, в течение которого пользователи будут попадать в одну группу. Он может быть любым — от недели до месяца в зависимости от бизнеса и решаемой задачи.
Определите отчетный период — время, в течение которого вы будете проводить исследование. Обозначьте ключевые метрики, по которым будет проводиться анализ. Это может быть, например, время пребывания на сайте, количество транзакций и т. Затем сравните метрики в разных когортах — так вы сможете выявить закономерности и отличия в поведении своей аудитории. Посмотрим на пример отчета в Google Analytics.
В нем проводится анализ поведения новых посетителей сайта с 5 по 11 марта 2020 года. Предположим, что метрика, которую мы оцениваем, — это процент купивших определенный товар по акции.
Клиенту нужно выбрать из множества других вариантов, подобрать и иногда купить спортивное снаряжение, определиться с тренером и так далее. В таких условиях непосредственно покупка происходит далеко не сразу — зачастую через несколько месяцев. Поэтому делить количество месячных регистраций на выручку за тот же период нет смысла — деньги принесли другие пользователи сайта. Как же тогда быть? Как свести все эти данные в единую картину и проанализировать? Есть простое решение этой задачи. Возьмите клиентов, которые зарегистрировались, например, в январе прошлого года. Посчитайте сколько покупок и какую выручку приносила эта группа от месяца к месяцу до текущего момента.
Теперь нам нужно сложить всю выручку по месяцам и получится ценность конкретно этой группы пользователей. Разделите итоговую выручку на количество людей в группе и получите среднюю ценность каждого клиента с учетом повторных покупок. Далее повторите такие же расчеты для тех, кто зарегистрировался, к примеру, в марте, феврале и других месяцах. Таким образом, объединяя группы данных о пользователях по признаку времени месяцу регистрации мы объединяем их в когорты, а метод такого анализа называется когортным анализом. Этот термин используется и во многих других областях: от медицины, до финансового риск-менеджмента, но сегодня мы рассматриваем его только с точки зрения маркетинга. Как прогнозировать окупаемость рекламы? Не очень впечатляющий результат, но вам нужно принять решение здесь и сейчас, продлевать ли этот баннер. Возможно пользователи будут возвращаться и покупать уже позже? Окупаются ли тогда такие инвестиции в рекламу? Как раз в этом случае анализ когорт поможет вам предсказать с высокой вероятностью окупится ли такая реклама в будущем.
Нужно всего лишь посмотреть каким был ROI прибыльного рекламного источника на первом месяце. Для более глубокого понимания обратимся к реальным примерам. Ниже вы видите когортный анализ ROI рекламной кампании из реального примера: Красным цветом выделены значения когорт на первой неделе.
Их может быть несколько: например, установка приложения, первый визит, первая покупка и так далее. Все зависит от того, какой показатель вы хотите улучшить. Задайте размер когорт — временной интервал, в течение которого пользователи будут попадать в одну группу.
Он может быть любым — от недели до месяца в зависимости от бизнеса и решаемой задачи. Определите отчетный период — время, в течение которого вы будете проводить исследование. Обозначьте ключевые метрики, по которым будет проводиться анализ. Это может быть, например, время пребывания на сайте, количество транзакций и т. Затем сравните метрики в разных когортах — так вы сможете выявить закономерности и отличия в поведении своей аудитории. Посмотрим на пример отчета в Google Analytics.