Почему я перестал доверять «хорошему конверсу» без cohort-анализа

Почему я перестал доверять «хорошему конверсу» без cohort-анализа

Я всё чаще вижу одну и ту же ошибку у SaaS-маркетологов: событие сработало, воронка выглядит бодро, а через 30–60 дней оказывается, что канал привёл не пользователей, а статистический шум.

Проблема в том, что **event-based-аналитика без когорт — это красивый отчёт о прошлом дне, а не инструмент управления ростом**.

Что я обычно проверяю первым:
— не просто регистрацию, а дошёл ли пользователь до первого «ценного действия»;
— не общий CR, а CR по когортам входа: неделя, источник, продуктовый сценарий;
— не CAC сам по себе, а CAC в связке с 30/60/90-day retention — удержанием;
— не «сколько лидов», а сколько из них сформировали повторяемую выручку.

Один показательный пример из практики: у нас был источник, который давал почти на 20% лучший конверc в регистрацию, чем медиана. В CRM он выглядел как победитель. Но когортный анализ показал, что через 45 дней активация там проседала вдвое, а доля оплат на второй цикл была ниже на 27%. По сути, канал покупал дешёвую активность, а не будущую выручку.

Именно поэтому в 2026 году я смотрю на воронку иначе. Не «сколько людей вошло», а «какая когорта дошла до ценности и осталась с продуктом». Это особенно важно в B2B, где MQL и SQL всё чаще теряют смысл без общей картины RevOps — ответственности маркетинга, продаж и customer success за деньги, а не за формальные статусы.

Мой вывод простой: если у события нет связи с когортой, я не называю его ключевым. Это может быть удобный маркер, но не управленческая метрика.

Маркетинг в SaaS выигрывает не там, где лучше отчётность, а там, где лучше видна причинность.

— @ProductAnalyticsMK

Есть схожая тема в @ResearchVendorsRu, рекомендуем