Когортный анализ в Яндекс Метрике

Когортный анализ - полезный инструмент для интернет-маркетолога. Это метод изучения поведения групп пользователей, объединенных по определенному признаку или событию. Когортный анализ используется для выявления закономерностей и улучшения стратегий маркетинга: глубже понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом или услугой, и принимать обоснованные решения роста и развития бизнеса.

Понятие “когортный анализ” произошло от слова “когорта”, которое для маркетинга и экономики определяется как "группа пользователей, объединенных общими характеристиками". Например: пользователи, зарегистрировавшиеся в одном месяце; клиенты, совершившие первую покупку в конкретный день; люди, которые перешли по рекламной ссылке из конкретной кампании; посетители, пришедшие на сайт из конкретного источника и т.д. Группировка пользователей или клиентов по когортам  помогает анализировать поведение не всех пользователей сразу, а проводить изучение аудитории внутри временных или поведенческих границ.

Для чего используется когортный анализ в маркетинге? 

• Предоставляет возможность анализировать поведение пользователей сайта в динамике;
• Позволяет изучать, как разные группы клиентов взаимодействуют с продуктом.
• Помогает определять, какие каналы привлечения работают лучше, и скорректировать затраты.
• Применяется для анализа процесс оттока клиентов,  выявлять факторы, влияющие на снижение лояльности и на базе этих знаний разрабатывать мероприятия по удержанию клиентов.
• Эффективен для повышения рентабельности. Метод помогает оценить жизненный цикл клиента (Customer Lifetime Value, CLV) и лучше управлять стратегией монетизации.

Чаще всего для когортного анализа используются когорты пользователей или клиентов, выделенные на основе времени (например, регистрация пользователей в определенный месяц), действий пользователей (например, первая покупка или просмотр конкретного продукта), географическому или демографическому признаку. Выбор параметра зависит от цели когортного анализа: например, оценка эффективности маркетинговой активности или совершенствование программ удержания клиентов. 

Когортный анализ используется, в первую очередь, как исследование, помогающее выявить общие параметры и закономерности в поведении пользователей сайта. Вот такие кейсы применения когортного анализа можно привести: измерение периода активности клиентов для оптимизации стратегии лояльности; оценка влияния изменений в продукте или сайте на поведение пользователей; выявление наиболее эффективного канала привлечения клиентов (дающего максимальную прибыль и требующего минимальных затрат на привлечение покупателя); оценка результатов новых стимулирующих мероприятий - акций, специальных предложений, скидок - для стимулирования долгосрочной активности клиентов или повышения конверсии. С помощью когортного анализа из массы посетителей и пользователей сайта мы можем выделить конкретный сегмент пользователей, привлеченных благодаря конкретной акции, пришедших в определенном месяце, перешедших на сайт из конкретного канала трафика. 

Чем собирать данные

Для сбора данных можно использовать функционал популярных систем веб-аналитики, таких как Google Analytics 4.  Здесь доступны базовые возможности для анализа когорт среди посетителей сайта или покупателей. К сожалению, веб-аналитика от Google не всегда качественно обрабатывает данные о пользователях, привлеченных контекстной рекламой Яндекс Директ или пришедших из поиска Яндекса, к тому же сам инструмент удобен не для всех маркетологов и часто не используется для сбора информации и построения сквозной аналитики.

Маркетологи, которые предпочитают сбор статистики о посетителях сайта и клиентах с помощью Яндекс Метрики, могут использовать функционал счетчика для проведения когортного анализа. Для построения анализа необходимо начать с определения периода, за который будут оцениваться показатели и выделения параметров когорт (например, источников трафика, сегментов целевой аудитории). После определения параметров постройте отчет и оцените полученные показатели. 

Формируем когорты в Яндекс Метрике

По аналогии с когортным анализом в Google Analytics 4, в Яндекс Метрике можно сформировать когорты пользователей, пришедших на сайт, например, в начале 2024 года (в феврале, марте, апреле). 

Для этого в отчете по источникам: 

выберите период и параметры детализации данных.

Далее в “Группировках” в разделе “История” укажите параметры даты первого визита “С заданной точностью” - “Месяц первого визита”, убрав все остальные группировки:

Теперь осталось выбрать “Метрики”, которые вы будете сопоставлять для настроенных когорт:

Вы получаете данные по когортам пользователей, пришедших в отдельные месяцы на сайт:

При построении когорт можно учитывать также дополнительные параметры сегментации, например, источники трафика, регионы нахождения пользователей, возраст, пол, используемые для просмотра сайта типы устройств, а также достижения отдельных значимых для бизнеса целей и т.п. Данные для дальнейшей обработки можно выгрузить в XLSX или CSV, а также сохранить в PDF. Шаблон отчет может быть сохранен в аккаунте для повторного сбора данных. 

Когортный анализ - полезный инструмент для анализа поведения пользователей и оптимизации маркетинговых стратегий. С его помощью можно не просто фиксировать изменения в метриках, но и глубже понять, что стоит за этими изменениями. Грамотно применяя этот метод, компании могут улучшить удержание клиентов, повысить доходы и обеспечить рост. 

Эксперты агентства интернет-маркетинга Convert Monster проведут детальный анализ данных Яндекс Метрики, установленной на вашем сайте, и дадут рекомендации для повышения конверсии и роста вовлеченности посетителей.