Когортный анализ — это способ смотреть на поведение пользователей во времени, группируя их по дате того или иного действия. Например, в группу-когорту можно объединить тех, кто зарегистрировался на сайте в целевом месяце, и отслеживать, сколько из них вернулись через неделю, месяц, полгода. Такое разделение дает возможность подбирать для каждого сегмента аудитории индивидуальные поведенческие метрики и видеть динамику внутри конкретной группы. Так можно понять, например, насколько эффективны добавляемые в продукт фичи, маркетинговые активности и продвижение бизнеса в целом. 

Для чего проводят когортный анализ

Аналитика в разрезе отдельных групп особенно полезна, когда нужно не просто увидеть, что что-то пошло не так или, наоборот, сработало, а понять, почему это произошло и где именно. Когортный анализ позволяет:

• оценить, как маркетинговые активности влияют на удержание, LTV, CAC, ROI и другие показатели;
  

• определить, какие каналы привлечения работают лучше остальных;
  

• посмотреть, какие кампании приносят результат, а какие неэффективны;

• выявить сегменты с низкой вовлеченностью и найти способы снизить отток;
  

• понять, когда стоит подключать новые каналы продвижения;
  

• отследить, где теряется конверсия и где можно ее повысить;
  

• увидеть, как на продажи влияет сезонность;
  

• вникнуть в оосбенности поведения своей аудитории;
  

• оптимизировать расход маркетингового бюджета, опираясь на реальные данные.

Какие метрики использовать в когортном анализе

Этот метод совместим с огромным количеством продуктовых показателей, из которых для каждой задачи следует собирать отдельный перечень.

Если вы только начинаете разбираться в продуктовых метриках или хотите систематизировать знания, рекомендуем прочитать наши обзоры:

• «8 ключевых метрик продукта» — о базовых показателях, которые стоит учитывать в любом проекте;

• «Метрики мобильных приложений» — если вы работаете с мобильной разработкой.

А пока вернемся к разговору о когортном анализе. Вот какие метрики отлично измеряются с его помощью:

• ARPU (Average Revenue Per User) — средний доход на одного пользователя. Помогает понять, насколько прибыльна для вашего бизнеса каждая группа.

• Статистика посещений — сколько раз пользователи из анализируемой когорты заходят в продукт. Это характеризует вовлеченность и интерес к контенту.

• Просмотры страниц — сколько экранов или разделов просматривают пользователи. Полезно при анализе онбординга, навигации и интереса к функционалу.

• Каналы привлечения — откуда пришли пользователи: через рекламу, SEO, партнерские программы и т. д. Помогает оценить качество трафика по удержанию и конверсии.

• Повторные покупки — как часто пользователи из когорты возвращаются за новым заказом. Один из ключевых индикаторов лояльности и потенциального LTV.

• ROI (Return on Investment) — сколько дохода приносит каждая вложенная единица в привлечение пользователей. Можно считать по когортам, чтобы увидеть эффективность разных периодов и кампаний.

• Дата покупки — когда пользователь совершил первую или повторную покупку. Это позволяет оценить скорость принятия решений и отложенные конверсии.

• Отток (Churn) — доля пользователей, переставших пользоваться продуктом. Когортный подход помогает понять, на каком этапе чаще всего происходит отток.

• Количество новых пользователей — сколько человек попало в когорту за выбранный период. Дает представление о масштабах и активности привлечения.

• LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность пользователя: сколько он приносит выручки за весь период взаимодействия с продуктом. Важный показатель в работе с разными сегментами аудитории.

• CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения одного клиента. В связке с LTV позволяет оценить окупаемость.

• Коэффициент удержания (Retention Rate) — сколько пользователей из когорты остаются активными через определенный период. Один из базовых показателей, особенно важен при сравнении когорт до и после изменений в продукте.

Для одного продукта приоритетной будет оценка возвратов и вовлеченности пользователей, для другого важны замеры эффективности рекламы или окупаемости привлечения клиентов. Главное — не собирать все подряд, а отслеживать то, что помогает разобраться в поведении клиентов и принять решение.

Этапы когортного анализа

Чтобы когортный анализ дал понятный и полезный результат, его стоит проводить поэтапно. Ниже — базовая последовательность шагов, которую можно адаптировать под задачи конкретного проекта.

1. Сформулируйте цель анализа

Начинаем не с цифр, а с вопроса, на который хотите получить ответ. Пример: удерживает ли новый онбординг больше пользователей, чем старый? Как влияет рекламная кампания на повторные покупки? Без четкого вопроса когортный анализ превращается в таблицу ради таблицы.

2. Определите событие, по которому будете группировать пользователей

Это может быть регистрация, первая покупка, установка приложения, переход на платный тариф — любое событие, с которого начинается отслеживание. Оно должно быть массовым, логичным и напрямую связанным с целью анализа.

3. Задайте период, в рамках которого будут формироваться когорты

День, неделя, месяц — в зависимости от объема трафика и характера продукта. Если пользователей много, подойдет дневная когорта. Если немного — лучше взять недельную, чтобы было больше данных в выборке. Интервал должен быть умеренно крупным, чтобы избежать «шума», но не потерять детализацию.

4. Выберите ключевые метрики

Какие показатели важно отслеживать для ответа на ваш вопрос? Обычно это удержание, отток, повторные действия, LTV, ARPU и т. д. Лучше начать с 1–2 метрик, чтобы не распыляться.

5. Постройте таблицу или визуализацию

Когортный анализ можно собирать вручную в Excel или Google Таблицах, но удобнее использовать системы аналитики, в которых такая возможность встроена: «Яндекс Метрика», Google Analytics, Amplitude, Mixpanel и другие. Это сэкономит время и даст больше гибкости в настройке.

6. Сравните когорты между собой

Сравнение поможет увидеть, как меняется поведение пользователей во времени. Например, одна когорта удерживается лучше другой — значит, что-то изменилось (и это повод копнуть глубже). Разница в поведении может быть связана с запуском новой функции, сменой канала привлечения или сезонным фактором.

7. Сделайте выводы и проверьте гипотезы

Если данные показывают положительное изменение, фиксируем результат. Если нет, ищем причину: где пользователи «отваливаются», что могло повлиять, как это исправить. Важно не просто заметить отклонение, но и использовать его как повод для следующего шага: улучшения продукта, уточнения коммуникации, оптимизации сценариев.

Главное, что нужно помнить: когортный анализ — это не разовая операция, а цикл. Один раунд анализа дает вывод. На его основе вы меняете что-то в продукте — и снова проверяете через когорты. Это должен быть инструмент для постоянного использования. Иначе он просто не будет эффективен.