Cohort analysis: как читать поведение по поколениям пользователей

Cohort analysis: как читать поведение по поколениям пользователей

Когортный анализ — это способ смотреть не на всю базу сразу, а на группы пользователей, объединённые общим событием и временем его наступления. Чаще всего когорту строят по дате регистрации, первой покупки, первому визиту или запуску trial-периода. Смысл метода — сравнить, как ведут себя пользователи, пришедшие в разное время, но проживающие один и тот же этап жизненного цикла.

**Чем когорта отличается от сегмента?** Сегмент — это группа по признаку: тариф, отрасль, источник трафика, размер компании. Когорта — это группа по времени и событию. Один и тот же пользователь может быть в сегменте «SMB», но в когортах января и февраля он может попасть только в одну — по дате входа в продукт.

Типичная ошибка — сравнивать когорты по сырым числам, а не по долям. Если в марте пришло больше лидов, абсолютный retention может расти просто из-за объёма, хотя качество трафика ухудшилось. Ещё одна ошибка — смешивать когорты с разной логикой старта: регистрация для одного продукта, первая оплата для другого.

Пример: в SaaS вы сравниваете, сколько пользователей из когорты января дошли до активации за 7 дней, а сколько — из когорты февраля. Если февральская когорта просела, это сигнал не про весь маркетинг, а, например, про изменение источника трафика или онбординга.

— @ProductAnalyticsMK

Есть схожая тема в @OmnichannelCraft, рекомендуем