Cohort Analysis
Cohort Analysis — разделение клиентов на группы по дате привлечения и анализ их поведения через время.
Cohort Analysis — когортный анализ, разделение клиентов на группы (когорты) по общему признаку (обычно — месяц первого контакта или покупки) и отслеживание их поведения через время.
Когортный анализ отвечает на вопросы, на которые «средние» цифры ответить не могут: - LTV когорт меняется со временем? Январь 2024 → Декабрь 2024 - Качество маркетинга растёт? (если LTV новых когорт растёт) - Когда пользователи в среднем перестают возвращаться? (день N retention) - Сезонность есть? (когорты декабря отличаются от июнских?)
В моих проектах когортный анализ — главный инструмент оценки эффективности маркетинга на длинной дистанции. Если средний LTV проекта 12K ₽, это ничего не говорит. А вот «когорта Q1 имеет LTV 15K, Q4 — 9K» — это сигнал, что качество привлечения проседает.
Самый частый кейс, где cohort спасает: маркетолог запускает новый канал, видит отличный CPL, рапортует «всё круто». Через 3 месяца оказывается, что когорта из этого канала имеет в 2× меньший LTV. CPL был хорошим, но качество клиентов — плохое.
Делаю когортный анализ обычно в Google Sheets (для проектов до 10K клиентов) или через скрипты на pandas (для проектов больше).
Частые вопросы про Cohort Analysis
Что такое когортный анализ?+
Зачем нужен когортный анализ, если есть средний LTV?+
Связанные термины
Где разбирается на практике
Нужно настроить это на вашем проекте?
Разбираю метрики, считаю юнит-экономику и собираю воронки на реальных бюджетах. 30 минут на созвоне — бесплатно.