Сначала зафиксируйте когорту: пользователи должны попадать в неё по одному и тому же событию — клик, регистрация, первый депозит, первая покупка. Если смешать разные точки входа, retention превратится в набор несопоставимых процентов.
Дальше задайте окно анализа и единицу времени: день, неделя или месяц. Для CPA чаще полезны первые 7–30 дней после события, но главное — не менять шаг внутри одного отчёта. Иначе один столбец будет отражать живых, а другой — уже почти «архивных» пользователей.
В отчёте держите три слоя: 1) размер когорты, 2) число вернувшихся пользователей, 3) retention по каждому периоду. Добавьте разрезы по источнику, GEO, креативу и офферу, но не сваливайте всё в одну таблицу. Чем больше срезов в одном листе, тем выше шанс увидеть красивую, но бесполезную картинку 📊
Проверка простая: retention не должен расти «из ниоткуда», а суммы по периодам должны биться с логикой события и дубли не раздувать базу. Если цифры скачут без причины, сначала проверьте идентификатор пользователя, окно атрибуции и правила дедупликации, а уже потом делайте выводы о трафике.
Сильный cohort-отчёт отвечает не на вопрос «сколько вернулось», а на вопрос «какой трафик возвращается лучше и почему».
📊 Трекинг и аналитика
@admedia_trackinglab
Cohort retention без хаоса: как собрать отчёт, который не врёт
Этот пост опубликован в Telegram-канале 📊 Трекинг и аналитика. Подписаться можно по ссылке: @admedia_trackinglab.