Когортный анализ: как увидеть, возвращаются ли клиенты

Представьте два потока клиентов.

Первые пришли в январе и уже успели прожить с бизнесом полгода. Вторые пришли в мае и знакомы с вами всего два месяца.

Если сравнить их общую выручку прямо сейчас, январские почти наверняка будут впереди. У них просто было больше времени.

Когортный анализ как раз помогает сравнивать честно.

Когортный анализ — что это простыми словами

Когорта — группа клиентов с общим стартовым событием. Например, первая покупка в одном месяце.

Когортный анализ показывает, что происходит с такими группами на одинаковом возрасте: в первую неделю, второй месяц, через полгода.

То есть мы перестаём сравнивать «январь против мая» и начинаем сравнивать «первый месяц жизни против первого месяца жизни».

Звучит справедливее? Вот и таблица думает так же :)

Что можно увидеть по когортам

Обычный отчёт показывает продажи по календарю. Когортный добавляет ещё один слой — время с момента знакомства клиента с бизнесом.

С его помощью видно:

• какие клиенты чаще возвращаются;
• через сколько времени происходит повторная покупка;
• как меняется удержание после нового продукта или акции;
• какая группа быстрее накапливает выручку;
• какой источник приводит клиентов с более длинной историей покупок.

Как выбрать когорту

Для начала нужен один понятный признак попадания в группу.

В интернет-магазине это может быть месяц первой оплаченной покупки. В подписке — дата старта платного тарифа. В B2B — месяц первой сделки.

Главное, чтобы стартовое событие было одинаковым для всех. Регистрация и оплата — разные события, поэтому и выводы будут разными.

Пример когортного анализа

Берём клиентов, которые впервые купили в январе. В группе 100 человек.

• в первый месяц повторную покупку сделали 30;
• во второй — 22;
• в третий — 18.

Для февральской когорты считаем те же месяцы жизни. Если там вернулись 35, 28 и 24 клиента, февральская группа удерживается лучше.

Дальше смотрим, что изменилось: канал привлечения, первый товар, предложение, скорость доставки. Когорта показывает место для вопроса. Ответ всё равно ищем в бизнесе.

Как читать когортную таблицу

По строкам обычно идут даты старта когорт. По столбцам — возраст группы: месяц 0, месяц 1, месяц 2 и так далее.

Первая ячейка строки показывает старт. Каждая следующая — что осталось или накопилось через нужное время.

Есть три удобных взгляда:

1. По строке. Как живёт одна конкретная группа.
2. По столбцу. Чем первый или третий месяц отличается у разных групп.
3. По диагонали. Что происходило в один календарный период с когортами разного возраста.

Какие числа считать внутри когорты

Самый простой показатель — доля клиентов, которые совершили нужное действие в выбранный возраст.

Retention периода = вернувшиеся клиенты ÷ размер когорты × 100%.

Если интересуют деньги, считаем накопительную выручку или маржу на одного клиента:

Накопительная маржа на клиента = вся маржа когорты к выбранному возрасту ÷ число клиентов на старте.

Первый показатель говорит о возвращении людей, второй — об экономике группы. Они могут двигаться по-разному: небольшое число крупных клиентов даст много денег при невысоком retention.

Подробный пример двух когорт

В январе впервые купили 200 клиентов. В первый месяц вернулись 70, во второй — 50, в третий — 40. Retention равен 35%, 25% и 20%.

В феврале стартовали 160 клиентов. Вернулись 64, 48 и 40. Получаем 40%, 30% и 25%.

К третьему месяцу обе группы дали по 40 вернувшихся клиентов. Но февральская когорта меньше, поэтому доля у неё выше. Улучшился путь клиента, хотя абсолютный объём пока не вырос.

Теперь добавим маржу. Январская группа накопила 1 800 000 рублей маржи за три месяца, февральская — 1 600 000. На одного стартового клиента получается 9 000 и 10 000 рублей. Февральская когорта лучше и по удержанию, и по накопленной экономике.

Если стоимость привлечения январского клиента была 6 000, а февральского 9 500, вывод снова меняется: вторая группа приносит больше маржи, но пока почти полностью отдаёт её на привлечение. Поэтому когортный отчёт полезно связывать с CAC.

Порядок первого анализа

1. Сформулируйте решение: оценить канал, продукт или изменение сервиса.
2. Выберите единое стартовое событие.
3. Выберите полезное событие возврата.
4. Задайте шаг времени и достаточный горизонт.
5. Рассчитайте размер, retention и деньги каждой группы.
6. Сравните одинаковый возраст когорт.
7. Проверьте состав групп и внешние изменения.
8. Назначьте одно действие и срок повторной проверки.

Как сравнивать каналы и продукты

Сначала постройте общую таблицу, потом добавьте один важный разрез. Например, источник первой покупки. Если сразу совместить канал, регион, товар и менеджера, в ячейках останется по несколько клиентов.

Допустим, реклама привела 300 клиентов с retention 90-го дня 18%, а рекомендации — 60 клиентов с retention 35%. Рекомендации выглядят сильнее, но дают меньший объём. Следующий вопрос — маржа, CAC и возможность масштабировать источник, а не автоматическая передача ему всего бюджета.

Не путайте возраст и календарь

Если все когорты просели в одном календарном месяце, причина может быть общей: закончился сезон, вырос срок доставки или произошёл сбой оплаты. Это видно по диагонали таблицы.

Если только одна новая когорта хуже на каждом возрасте, ищем изменение именно в её первом опыте: канал, предложение, продукт или процесс знакомства.

Как проверить изменение в продукте

Допустим, в апреле команда изменила первый сценарий знакомства. Мартовская когорта из 240 клиентов сохранила к 60-му дню 60 человек — 25%. Апрельская из 260 сохранила 78 — 30%.

Если бы апрель остался на прежнем уровне, вернулись бы 65 клиентов. Наблюдаемая разница — 13 человек. При средней марже повторной покупки 4 000 рублей ориентир дополнительного результата равен 52 000.

Но это пока наблюдение, не автоматическое доказательство. Проверяем каналы, ассортимент, сезон и другие изменения. Если возможно, запускаем контрольную группу. Если нет — хотя бы сравниваем несколько когорт до и после, а не одну удачную строку.

Размер выборки тоже важен. Рост с одного клиента до двух даст 100%, но вряд ли уже заслуживает перестройки процесса. Проценты всегда читаем вместе с количеством и стоимостью принятого решения для бизнеса.

Ограничения и типичные ошибки

• сравнивать свежую группу со зрелой;
• менять стартовое событие между периодами;
• считать за возврат технический визит без полезного действия;
• показывать проценты без размера когорты;
• забывать возвраты и отмены;
• объяснять разницу одной причиной без проверки состава групп.

Мой практический подход: три завершённые когорты, один вопрос и ручная проверка нескольких клиентов. Следующее действие: постройте таблицу на три месяца жизни и поставьте рядом retention, размер группы и накопленную маржу на клиента.

Как мы используем когорты в работе

Я начинаю с решения. Например: понять, привела ли новая рекламная кампания клиентов, которые покупают повторно.

Мы фиксируем первую оплаченную покупку, связываем следующие заказы с тем же клиентом и выбираем горизонт. После этого строим когорты по месяцу старта и источнику.

Маркетолог получает не просто стоимость первой покупки. Он видит, какие клиенты вернулись и сколько денег принесли позже.

Собственнику показываем размер группы рядом с процентом. Удержание 80% выглядит эффектно, но если в когорте пять человек, вывод пока можно оставить на аккуратной полочке.

Какие данные нужны

• единый номер клиента;
• дата первой покупки;
• даты и суммы следующих покупок;
• возвраты;
• источник привлечения или другой нужный разрез.

Имя и телефон в самой аналитике обычно не нужны. Внутреннего номера достаточно.

Что проверить перед выводами

Сравнивайте когорты одинакового возраста. Не требуйте от свежей группы результатов за полгода.

Уточните критерий возврата. Визит на сайт, активность и повторная оплата отвечают на разные вопросы.

Следите за часовым поясом и границами недели. Даже Google Analytics отдельно описывает, что недельная когорта работает по календарной неделе, а не по любым семи дням.

Как сделать первый когортный анализ

Возьмите три последних завершённых месяца. Соберите клиентов по месяцу первой покупки. Для каждой группы посчитайте повторные покупки в первый, второй и третий месяц жизни.

Добавьте размер когорты и выручку на одного клиента. Уже этого хватит, чтобы увидеть разницу между группами и придумать следующую проверку.

А дальше можно автоматизировать. Сначала смысл, потом красота — наш любимый порядок.

Источники

• Google Analytics — когортное исследование: критерии включения и возврата, гранулярность и способы расчёта когорт.