Cohort Analysis

Замість того, щоб спостерігати за поведінкою користувачів та клієнтів як усередненою масою без форми, когортний аналіз допоможе розбити їх на окремі незмінні групи та міряти поведінку та результати кожної когорти окремо.

Когортний аналіз допомагає помічати певні патерни поведінки, що відрізняє певні когорти від інших.

Це дозволить знаходити корисні інсайти, на основі яких можна приймати якісні управлінські рішення та покращувати загальні результати бізнесу.

1. Встановіть конкретну ціль.
   В залежності від того, чого ви хочете досягти цим аналізом, вам знадобиться різний набір даних для когорт.
   Ви швидко втрачаєте активну базу клієнтів, та не розумієте, що відбувається? Ви хочете покращити конверсію нових потенційних клієнтів? Хочете розібратися, чому ранні клієнти платять більше за нових?
2. Вирішіть, що ви хочете виміряти.
   В залежності від цілі, вам знадобляться дані про різні події, що роблять користувачі та клієнти.
   Наприклад, якщо ви хочете проаналізувати якість утримання клієнтів, вам знадобляться дані про кількість платежів, що робить кожна з когорт за певний період часу.
3. Визначте когорти.
   Після того, як ви визначите цілі та необхідні метрики, потрібно розділити користувачів на незмінні групи за певною характеристикою дати.
   В залежності від цілі та метрики знадобляться різні дати. Наприклад, якщо ви міряєте якість утримання клієнтів, то варто згрупувати людей за датою першої сплати. А якщо швидкість перетворення потенційного клієнта в реального, то підходить дата реєстрації.
4. Зробіть таблицю даними когорт.
   Кожен рядок — когорта. Зазвичай — календарний місяць, коли відбулася подія, на основі якої ви групуєте клієнтів.
   Кожен стовпчик — це кількість подій в певний період часу. Зазвичай — номер місяцю після головної події, на основі якої визначили когорти.
   Кожна комірка — кількість відповідних подій в певний час для конкретної когорти.
5. Знайдіть в ній інсайти.
   Чи є якісь когорти, що показують відчутно кращі результати, за інші? Чому?
   А навпаки, гірші? Чому?
   Чи є певний момент, коли в середньому всі когорти погіршують власні результати? Чому?

Це приклад результату когортного аналізу утримання грошей, що виконують студенти курсу «Юніт-економіки» в рамках шістнадцятого практичного завдання.

Після візуалізації результатів когорт, існує три шляхи для аналізу таблиці:

1. Вертикальний.
   Кожен стовпчик дозволить проаналізувати як змінюється обраний бізнес-показник на певний місяць циклу користувача в кожній з когорт. Наприклад, що відбувається з підписниками на четвертий місяць після першої сплати.
2. Горизонтальний.
   Кожний рядок покаже еволюцію бізнес-показника однієї незмінної групи людей упродовж часу. Наприклад, як швидко скорочується група активних підписників упродовж року.
3. Діагональний.
   Якщо потрібно дізнатися загальну кількість активних підписників з усіх когорт в певний місяць, достатньо скласти всі значення по діагоналі праворуч вгору від потрібного місяця.

Важливий нюанс: слідкуйте за розміром когорт. Надто маленькі когорти призведуть до нестабільності метрик упродовж часу, що сильно ускладнює аналіз.

Файна практика — візуалізувати тренд через затухання кольорів, що дозволить краще бачити як змінюється значення метрики з часом, та коли відбуваються аномалії.

Різниця в тому, що когорта — незмінна група людей, що формується на основі певної події, що має конкретну незмінну дату.

В той час, як сегмент — динамічна група людей, що формується на основі характеристики, що може змінюватися з часом.

В юніт-економіці когортний аналіз найчастіше за все застосовують для того, щоб дослідити якість утримання клієнтів, швидкість скорочення клієнтської бази, а також якість монетизації існуючої аудиторії та утримання грошей з часом.