Главная » Аналитика » Что такое когортный анализ

Что такое когортный анализ

Сплит-тестирование (либо А/Б-тестирование) является, пожалуй, самым распространенным способом проверки гипотезы в интернет-маркетинге. Однако, не единственным и не абсолютно правильным. Есть и другие методы, которые позволяют изучить ситуацию с альтернативной точки зрения, и натолкнуть на другие выводы. Одним из таких способов является когортный анализ.

Термин «когорта» пришел из статистики и означает группу субъектов, на которых направлено исследование, объединенных одним общим признаком и временем наблюдения. Примеры когорт в интернет-маркетинге:

Количество новых подписчиков на e-mail рассылку в определенный месяц;
Количество посетителей сайта, выполнивших за сутки определенное конверсионное действие;
Количество пользователей, пришедших из рекламы в соцсетях.

Для чего может понадобиться когортный анализ

Приведем пример использования когортного анализа. Допустим, наш сайт работал пять месяцев и стабильно приводил клиентов, которые становились постоянными и обеспечивали нам доход. Под воздействием различных факторов, прибыль с клиента с течением времени меняется. Голые цифры доходов за каждый месяц могли бы выглядеть так.

	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май
Всего клиентов	1000	2000	3000	4000	5000
Средний доход с клиента	5 у.е.	4.5 у.е.	4.33 у.е.	4.25 у.е.	4.5 у.е.

Такая таблица не показывает нам, существует ли какая-либо корреляция между прибылью и периодом сотрудничества с клиентом. Однако, можно выделить в когорты клиентов, пришедших в каждый месяц и посчитать прибыль за конкретный период. Здесь уже появится информация к размышлению.

	Январь	Февраль	Март	Апрель	Май
Новых клиентов	1000	1000	1000	1000	1000
Всего клиентов	1000	2000	3000	4000	5000
1-й месяц	5 у.е.	3 у.е.	2 у.е.	1 у.е.	0.5 у.е.
2-й месяц		6 у.е.	4 у.е.	2 у.е.	1 у.е.
3-й месяц			7 у.е.	6 у.е.	5 у.е.
4-й месяц				8 у.е.	7 у.е.
5-й месяц					9 у.е.
Средний доход с клиента	5 у.е.	4.5 у.е.	4.33 у.е.	4.25 у.е.	4.5 у.е.

Из этой таблицы видно, что новые клиенты платят больше, а со временем поступающие от них дивиденды уменьшаются в размерах. Кроме этого, клиенты, пришедшие в мае дают нам больше прибыли, чем январские. Одни этих двух небольших выводов достаточно для того, чтобы корректировать свою маркетинговую стратегию: вложиться в рекламу в более прибыльный сезон либо разработать мероприятия по стимулированию постоянных клиентов к увеличению из затрат. Всего этого в обобщенной статистике видно бы не было.

Как когортный анализ поможем оптимизировать конверсию

Возвращаясь к вопросу об А/Б-тестировании, нужно сказать, что оно не дает нам возможности рассмотреть гипотезу с точки зрения разных сегментов целевой аудитории. Когортный анализ лишен этого недостатка и позволяет включить дополнительные параметры для анализа.

Зачастую, сплит-тестирования сайта проводятся с целью найти более конверсионные варианты. Попробуем разобраться, как то же самое можно решить с помощью когортного анализа, и в чем результаты будут отличаться.

Допустим, имеется сайт, продающий все для ремонта дома, и сплит-тест будет призван ответить на вопрос, какое изображение на главном экране окажется лучшим помощником в получении лидов: фотография загородного дома либо квартиры. А/Б-тест делит всех пользователей на две равные группы, и каждая видит свое изображение. По прошествии месяца вы делаете однозначный вывод, что больше привлекает внимание изображение загородного дома.

Но что если провести когортный анализ и сегментировать посетителей по принципу геолокации? Например, разделить всю аудиторию на городских и сельских жителей. Результаты могут показать, что изображение загородного дома было по нраву тем, кто и живет за городом, для второй же группы разницы в изображении, на самом деле, не было никакой, и конверсия для обеих картинок была примерно равной. Сходные результаты могли бы и получиться, если бы мы сравнивали данные по месяцам.

Вывод

Благодаря использованию дополнительного способа аналитики можно прийти к выводу, что другие можно истолковать по-разному, и не все закономерности лежат на поверхности, есть и неочевидные взаимосвязи. Именно поэтому мы рекомендуем помимо сплит-тестов использовать когортный анализ, так как он не только дает понять, что вам нужно делать в рамках своих маркетинговых мероприятий, но и почему это нужно делать, что обуславливает поведение пользователей, и как им дать то, что они хотят.