Когда доход растёт, но юзеры из старой когорты тратят меньше — пора искать баг

Когортный анализ ловит то, что маскирует валовая статистика. Если средний чек вчера был 100, а сегодня 110 — это не обязательно хорошо. Может быть, приходят более богатые юзеры, а старые постепенно деградируют. Вот как это отследить.

Сравни поведение когорты в одинаковый период жизни. Когорта из месяца X потратила за первые 7 дней Y рублей. Когорта месяца Y потратила в первые 7 дней Z. Если Z < Y — это сигнал. Не смотри на абсолютные цифры за месяц в целом, смотри на день первый, день седьмой, день 30-й в одном и том же возрасте когорты.

Отслеживай три метрики параллельно: средний чек, процент активных юзеров и retention rate. Если все три падают одновременно — причина, скорее всего, в качестве трафика или в поломке воронки. Если падает только один показатель — ищи узкое место: может быть, сломался платёжный модуль, или изменился алгоритм пуш-уведомлений.

Построй простую таблицу: когорты по оси X, дни жизни по оси Y, значения метрик в ячейках. Даже в Google Sheets это займёт 15 минут. Тренд будет виден сразу: деградирует ли каждая новая когорта быстрее предыдущей, или это нормальная кривая затухания.

Дело не в цифрах, а в тренде. Если D7 ARPU каждой когорты падает на 5–10% от предыдущей — это нормально. Если на 30% — нужно менять либо источник трафика, либо UX, либо предложение. Уловить это раньше конкурентов — значит выиграть.