Ответы на вопрос Что такое когорта? вы найдете на образовательном сервисе Вопрос-Ответ. Пример когортного анализа, когорта пользователей, когорта маркетинг, что такое когорта, когорта это, когортный метод. Пехотные подразделения вспомогательных войск, состоявшие из пятиста или тысячи человек, тоже назывались когортами.
Еще материалы
- Когорта — Википедия Переиздание // WIKI 2
- Пример когортного анализа данных через SQL
- Когортный анализ: что это
- Когортный анализ в Google Analytics и GA4: пошаговая инструкция с примерами
- Есть ли польза от когортного анализа в Google Analytics?
Зачем нужен анализ когорт в маркетинге
- Как работают когорты
- Где можно найти когортный анализ?
- Как работают когорты
- Что такое когорта? - читай ответы на Справочник24
- Как когортный анализ поможет вашему стартапу
- Что такое когортный анализ и почему нужно использовать его в маркетинге
«Кагорта» или «когорта» как пишется?
Что такое когортный анализ в маркетинге: зачем нужен, как провести, примеры. Когорта в маркетинге и аналитике данных означает группу людей или пользователей, которые имеют общую характеристику или опыт. родительный падеж cohortis), в Др. Первое — что такое когорта: Когорта — это группа людей, с которыми произошло какое‑то событие, или группа людей, сделавших какое‑то действие в определённый промежуток времени.
Когортный анализ: что это
- Что такое когортный анализ
- когорта | Поиск по Грамоте
- Что такое когортные исследования? Примеры
- Когортный анализ: что это - исследования в маркетинге
- Другие статьи
Когорты Application Insights
Далее вы подробнее узнаете, как проводят это исследование. Что нужно для проведения когортного анализа? Поскольку каждый бизнес индивидуален, прежде всего вам нужно установить цель когортного анализа, выбрать инструмент для создания отчета, сформировать когорты, установить их размер и время проведения исследования. Это может быть день, неделя или месяц. Выбор инструментов для когортного анализа зависит от сферы деятельности бизнеса и его возможностей.
Если нет возможности использовать специальные инструменты, то можно создавать отчеты в виде таблиц Excel или Google Sheets. В следующем разделе вы подробнее ознакомитесь с процессом когортного анализа и на примерах увидите, что он собой представляет.
Вы можете сравнить результат с вашими ожиданиями.
Мероприятие 2. На неделе с 1 по 7 мая мы запустили рекламу в которой объявили о скидке и по результатам была сформирована когорта из 18 клиентов. По результатам следующих периодов видим, что количество клиентов которое было удержано не высоко.
Можно сделать вывод, что такая акция не работает для привлечения постоянных клиентов: клиент оформляет заказ со скидкой, но потом не возвращается. Старая когорта Это клиенты, зарегистрированные в прошлые периоды, можно допустить, что они постоянные. Период формирования когорты Неделя это наиболее распространенный период для формирования когорт, в том числе и для большого количество пользователей программы.
Десятая часть легиона как тактическая единица пехоты в Древнем Риме. Сплоченная общими идеями и целями группа людей обычно выдающихся в каком-либо отношении. Толковый словарь Ефремовой. Энциклопедический словарь Ф. Брокгауза и И.
Метрики тщеславия, которые отражают некий успех, но слабо влияют на экономические показатели. Например, «сердечки» в соцсетях для маркетологов бесполезны, но они влияют на поведение визитеров и приносят некоторую пользу в связке с более важными показателями. Метрики не могут быть хорошими или плохими, правильными или неправильными — при их выборе оценивают только пользу для компании.
Формирование когорт По каким признакам удобно объединять посетителей: по вовлечению — регистрации, подписке, заходам из соцсетей; по монетизации — покупкам, оплатам заказов. Главное правило объединения — посетители должны выполнить одинаковые действия за определенный период времени. Сравнение когорт Это завершающий этап. Когда группы сформированы, их сравнивают по метрикам. Все собранные данные сводят в таблице Excel. Анализ метрик позволит понять: как изменяется поведение аудитории в разные периоды времени; в чем разница между когортами; сколько длится среднее время «жизни» подписчика; как улучшить показатели конверсии; чем объяснить модель поведения, характерную для определенной группы. Сравнение производят по тем метрикам и параметрам, для которых собирали сведения.
Древнеримский ликбез: что такое контуберниум, центурия, манипула и когорта
Каждая когорта рассчитывается с 15-30 марта — срок проведения кампании. Со всех каналов на рассылку подписалось 3000 пользователей. Больше всего пользователей 1600 пришли с рекламы Facebook. Через 5 месяцев из всех подписавшихся активных осталось 782. Рассмотрим в динамике, как проходила отписка от каждого канала за этот срок. По первым результатам мы могли сделать вывод, что реклама Facebook была самой эффективной в привлечении подписчиков. В итоге оказалось, что пользователям подписка неинтересна, или, возможно, они подписались случайно.
Для этого рассматриваем 3 когорты — клиентов, которые сделали первый заказ в январе, феврале или марте 2020 года. Изучаем, как менялось их поведение в течение полугода после. Для каждого посчитаем ARPU — средний доход с клиента. Рассчитываем сумму в рублях. В таблице видим, что самые большие суммы клиенты тратили в марте 2020 года. И начинали меньше заказывать уже к 4-5 месяцу после первой регистрации.
С одной стороны, можно считать, что рекламные кампании марта были самыми успешными, если даже пользователи, которые пришли раньше, стали заказывать больше в этом месяце. С другой стороны, вспомним, что с марта 2020 года во многих регионах России ввели карантин, когда для многих доставка продуктов стала необходимостью. Тогда можно объяснить и спад активности к последним месяцам при таких же рекламных кампаниях. Карантин начали ослаблять, и пользователи снова стали сами ходить за покупкам. Тестирование Нужно проанализировать результат теста дизайна нового раздела дополнительных заказов для интернет-магазина. Есть два новых дизайна A и B, также старый — Old.
Выделим их в 3 когорты — по кликам пользователей на каждый из дизайнов неделю с 5 по 11 июля. Дальше рассмотрим конверсию с каждого дизайна за 3 следующих месяца. В итоге дизайн A получил больше кликов за первую неделю, но показатели конверсии были ниже дизайнов B и Old. Также новый дизайн не показал значительного роста конверсии по сравнению со старым — можно сделать вывод, что концепция обоих новых дизайнов не самая удачная. Вывод Когортный анализ — инструмент, который требует подготовки: долгого сбора данных, понимания, какую метрику надо исследовать сейчас, чтобы улучшить показатели бизнеса в будущем.
Когортный подход активно используется в маркетинговых исследованиях. В этой главе мы будем говорить только о демографических когортах, сформированных на основе исходного события демографического характера, В когортах наблюдаются демографические события, которые могут быть неповторяющимися, наступающими в жизни индивида только один раз вступление в первый брак, рождение первого ребенка, смерть и др. Демографические процессы также могут быть двух видов: Процессы, исключающие индивида из исходной когорты. Классический пример такого процесса — смертность. Но также это может быть процесс регистрации первых браков: индивид, регистрирующий первый брак, выбывает из исходной когорты никогда не состоявших в браке. Процессы, не исключающие индивида из исходной когорты. Например, брачность, рождаемость без учета очередности брака и ранга рожденных детей. При наступлении изучаемого события индивид остается в когорте. В ходе когортного анализа демографа интересуют не отдельные истории жизни людей, а коллективная демографическая история когорты. Проследить эту историю можно несколькими способами: Опросить членов когорты о прошлых событиях, наступивших в течение их жизни путем выборочного обследования. Такой способ сбора данных называют ретроспективным, то есть обращенным в прошлое индивидов. Прожить с когортой часть ее жизни и фиксировать происходящие события по мере их наступления также путем выборочных обследований. Подобный способ сбора данных называют проспективным, то есть обращенным в будущее индивидов. Восстановить историю той или иной когорты на основе данных текущего учета демографических событий, используя, дату формирования когорты и дату наступления изучаемого события. Пример поколения и брачной когорты гиперссылка Для восстановления истории когорты необходимо, чтобы для каждого события фиксировались по крайней мере две его временные координаты: дата наступления события и дата рождения индивида, с которым это событие произошло если анализируются демографические процессы в поколении , либо дата наступления исходного события для данной когорты, относительно которого изучается наступление всех других событий. Например, при изучении разводов в брачной когорте необходимо знать не только дату регистрации развода, но и дату регистрации брака для того, чтобы понять, к какой брачной когорте относится каждый развод. Какие искажения мы можем получить при использовании выборочных обследований когорт или социально-демографических групп населения На примере сбора информации о демографическом поведении когорты мы покажем возможности и недостатки разных типов выборочных обследований.
Оценим, сколько пользователей оставались активными после регистрации в каждый из месяцев. Когортный анализ проводят в Google Таблицы или Microsoft Excel. Но разбираться, как сделать метрику правильно формулу для её расчёта в таблице, придётся самостоятельно. В Google Аналитике когортное исследование автоматизировано, но возможности для разделения на когорты ограничены: можно отследить только первое действие пользователя в определённом промежутке времени. Пример когортного анализа в Google Аналитике Более детально и наглядно проводить когортный анализ умеют платформы автоматизации маркетинга. В Altcraft Platform когортный анализ доступен для когорт пользователей, которые совершили действие за неделю или месяц. Рассматривать активность пользователей в отчёте можно по: количеству уникальных кликов; соотношению уникальных кликов к открытиям; соотношению уникальных открытий к отправленным сообщениям; соотношению уникальных кликов к отправленным сообщениям. Данные визуализируются в виде графика и таблицы. Пример когортного анализа в Altcraft Platform Примеры когортного анализа Разберём несколько примером когортного анализа для разных метрик. Проверка эффективности каналов Цель — определить, какой канал оказался самым эффективным для привлечения новых подписчиков рассылки. Будем исследовать 4 когорты по каналам привлечения: окно на сайте, реклама в Facebook, партнёрские посты ВКонтаке. Каждая когорта рассчитывается с 15-30 марта — срок проведения кампании. Со всех каналов на рассылку подписалось 3000 пользователей. Больше всего пользователей 1600 пришли с рекламы Facebook. Через 5 месяцев из всех подписавшихся активных осталось 782. Рассмотрим в динамике, как проходила отписка от каждого канала за этот срок. По первым результатам мы могли сделать вывод, что реклама Facebook была самой эффективной в привлечении подписчиков. В итоге оказалось, что пользователям подписка неинтересна, или, возможно, они подписались случайно. Для этого рассматриваем 3 когорты — клиентов, которые сделали первый заказ в январе, феврале или марте 2020 года. Изучаем, как менялось их поведение в течение полугода после. Для каждого посчитаем ARPU — средний доход с клиента. Рассчитываем сумму в рублях. В таблице видим, что самые большие суммы клиенты тратили в марте 2020 года. И начинали меньше заказывать уже к 4-5 месяцу после первой регистрации.
Объединяющим фактором способен стать любой временной период, который мы по-научному назовем «размером когорты». Цели когортного анализа Для каких целей нам пригодится метод, позаимствованный маркетологами у демографов? Например, разобьем на когорты график зависимости дохода от времени привлечения клиентов. Визуально это можно отобразить так: В данном случае за размеры когорт мы приняли периоды, в течение которых велась та или иная маркетинговая активность. Теперь несложно отследить, какой доход фирме приносили клиенты, привлеченные в январе, когда проводилась акция «приведи друга», и сколько удалось заработать на тех, кто пришел в феврале-марте, когда мы проводили гендерные мероприятия. Или так: Важно, что оценить можно не только доход от той или иной когорты, а практически любой критерий, например - лояльность. Из этих примеров видно, что ретроспективные исследования на основе когортного анализа дают большую ясность по сравнению с обычными методами тогда, когда исследуемые процессы значительно растянуты во времени. На коротких временных интервалах применение когортного анализа может быть нецелесообразным. Практическое применение когортного анализа Теперь, когда мы понимаем механику метода, можно попробовать адаптировать его для более практических целей. Это незаменимый инструмент в проектах, где потенциальные покупатели принимают решение долго, обдуманно, взвесив все «за» и «против». С помощью анализа поведения когорт мы можем рассмотреть результаты нововведений и правок, которые мы вносили в страницу, а следовательно понять, как генерировать больше лидов.
Когортный анализ в Google Analytics и GA4: пошаговая инструкция с примерами
Когорта — совокупность индивидов, переживших одновременно некоторое исходное событие, положившее начало формированию данной когорты. Например, браки, зарегистрированные в течение одного года, составляют брачную когорту, в которой можно будет изучать, например, рождение детей или разводы; мигранты, сменившие место жительства в течение года, представляют собой миграционную когорту, в которой можно изучать, например, рождения и смерти на новом месте жительства, и тп. Если в качестве исходного события выступает рождение, то мы получим особый случай когорты, наиболее часто используемый в демографическом анализе, — поколение, то есть совокупность индивидов, родившихся в течение одного промежутка времени года, пятилетия. Когортный анализ можно использовать и за пределами собственно демографического анализа.
Например, студенты, одновременно поступившие на первый курс, представляют собой когорту определенного года набора, в которой можно проследить уровень успеваемости и вероятности перехода на следующий год обучения. Другой пример — группа служащих, одновременно принятых на работу. Для этой когорты можно проследить продвижение по службе, средний стаж работы на предприятии и др.
Когортный подход активно используется в маркетинговых исследованиях. В этой главе мы будем говорить только о демографических когортах, сформированных на основе исходного события демографического характера, В когортах наблюдаются демографические события, которые могут быть неповторяющимися, наступающими в жизни индивида только один раз вступление в первый брак, рождение первого ребенка, смерть и др. Демографические процессы также могут быть двух видов: Процессы, исключающие индивида из исходной когорты.
Классический пример такого процесса — смертность. Но также это может быть процесс регистрации первых браков: индивид, регистрирующий первый брак, выбывает из исходной когорты никогда не состоявших в браке. Процессы, не исключающие индивида из исходной когорты.
Например, брачность, рождаемость без учета очередности брака и ранга рожденных детей. При наступлении изучаемого события индивид остается в когорте. В ходе когортного анализа демографа интересуют не отдельные истории жизни людей, а коллективная демографическая история когорты.
Проследить эту историю можно несколькими способами: Опросить членов когорты о прошлых событиях, наступивших в течение их жизни путем выборочного обследования.
Главным в центурии был центурион, а название центурия взято от римского числительного centuria - сотня. Так до Гая Юлия, в центурии состояло 100 человек, с уменьшением размера контуберниума, уменьшился и размер центурии - до 80 человек.
Обратите внимание на его шлем - у него шлем с поперечным гребнем, а если вы застали его вне боевых действий, прогуливающимся по лагерю, то в его руках, наверняка, палка из виноградной лозы - vitis, как символ его власти. Меч же свой - гладиус, центурион носит на левом, а не на правом боку, справа у него висит кинжал - пугио. В центурионы должен выбираться человек большой физической силы, высокого роста, умеющий ловко и сильно бросать копья и дротики, постигший искусство сражаться мечом или манипулировать щитом, который вполне усвоил искусство владения оружием, бдительный, выдержанный, подвижный, более готовый исполнять, что ему прикажут, чем разговаривать об этом , умеющий держать в дисциплине своих товарищей по палатке, побуждать к военным упражнениям, заботящиеся о том, чтобы они были хорошо одеты и обуты, чтобы оружие у них всех было хорошо вычищено и блестело.
Публий Флавий Вегеций Ренат - древнеримский историк, написавший в 390 - 410 г. При этом цетурион, командовавший на правом фланге - prior «передний» , был главным в манипуле, а тот что был на левом фланге posterior «задний» , второй по значимости. А с конца II века до нашей эры в связи с изменением военной тактики римлян и перехода от построения с манипул на когорты, римская армия получила дополнительное преимущество в сражениях с кельско-германскими племенами.
Строились в бою когортами по 480 человек, зачастую самостоятельно определяя тактику боя. В первой когорте было удвоенное количество воинов - 960, чтобы сдерживать натиск врагов. Легионом во времена Римской республики руководил военный трибун, которых было 6 в каждом легионе и они сменялись каждые 2 месяца.
При боевом построении легиона 10 когорт ставились теперь в 2 шеренги, по 5 когорт в каждой. На правом крыле передней шеренги стояла первая когорта, а левее неё по порядковому номеру в первом ряду стояли 2-5 когорты. Прямо позади них аналогичным образом стояли 6-10 когорты. Номер когорты также обозначал и её силу — наиболее опытные и хорошо экипированные бойцы были в первой когорте, а наименее - в десятой. Такой боевой порядок существовал до времен Траяна и Адриана. Из-за столкновений с новыми противниками Рим опять перешел к боевому строю без промежутков, и за боевой линией стали размещать резервные боевые подкрепления.
Такой боевой порядок существовал до времен Траяна и Адриана. Из-за столкновений с новыми противниками Рим опять перешел к боевому строю без промежутков, и за боевой линией стали размещать резервные боевые подкрепления. Каждый из трёх рядов когорты назывался acies, первые линии этих рядов составляли первую шеренгу prima acies , вторые и третьи были соответственно secunda и tertia acies. При этом сами ряды уточнялись обозначениями dextra, media и sinistra acies. Солдат когорты могли называть cohortalis. Первая когорта каждого легиона пользовалась наибольшим почётом и военными привилегиями, так как в ней находились примипил и аквила — главная реликвия легиона.
Что такое когортный анализ и почему нужно использовать его в маркетинге
Когорты можно настраивать не только по временному признаку, но и по любому другому, например, по сумме первого заказа, дате первого визита, географии проживания, источникам трафика. Применение Когортный анализ позволяет более точно оценить окупаемость рекламных каналов, особенно для отраслей с отложенной конверсией. Например, владелец бизнеса дает рекламу в социальной сети. На первый взгляд канал неэффективен. Но на самом деле, еще не все привлеченные пользователи успели сделать покупку. Кроме возврата инвестиций с помощью когортного анализа измеряют число вернувшихся на сайт пользователей, клиентов, сделавших повторные заказы, конверсии и т. Когортный анализ от Google Analytics Пока анализ находится на стадии тестирования Бета, но уже доступен в базовых аккаунтах.
Ryder «Когорта как понятие в изучении социальных изменений» 2. В ней Райдер обосновывает интерес когортного подхода для социальных наук различиями в истории формирования поколений, которые отражаются в дальнейшем на их социально-экономическом и демографическом поведении. В отечественной науке одной из первых использовать когортный подход начала Р. Сифман, что нашло отражение в ее работах, посвященными изучению рождаемости реальных поколений женщин в СССР 3. В 1968 году Б. Когорта — совокупность индивидов, переживших одновременно некоторое исходное событие, положившее начало формированию данной когорты. Например, браки, зарегистрированные в течение одного года, составляют брачную когорту, в которой можно будет изучать, например, рождение детей или разводы; мигранты, сменившие место жительства в течение года, представляют собой миграционную когорту, в которой можно изучать, например, рождения и смерти на новом месте жительства, и тп. Если в качестве исходного события выступает рождение, то мы получим особый случай когорты, наиболее часто используемый в демографическом анализе, — поколение, то есть совокупность индивидов, родившихся в течение одного промежутка времени года, пятилетия. Когортный анализ можно использовать и за пределами собственно демографического анализа. Например, студенты, одновременно поступившие на первый курс, представляют собой когорту определенного года набора, в которой можно проследить уровень успеваемости и вероятности перехода на следующий год обучения. Другой пример — группа служащих, одновременно принятых на работу. Для этой когорты можно проследить продвижение по службе, средний стаж работы на предприятии и др. Когортный подход активно используется в маркетинговых исследованиях. В этой главе мы будем говорить только о демографических когортах, сформированных на основе исходного события демографического характера, В когортах наблюдаются демографические события, которые могут быть неповторяющимися, наступающими в жизни индивида только один раз вступление в первый брак, рождение первого ребенка, смерть и др. Демографические процессы также могут быть двух видов: Процессы, исключающие индивида из исходной когорты. Классический пример такого процесса — смертность. Но также это может быть процесс регистрации первых браков: индивид, регистрирующий первый брак, выбывает из исходной когорты никогда не состоявших в браке.
Семплинг Если вам необходимо использовать сегменты, то, скорее всего, вы столкнетесь с семплингом. Это значит, что для вашего отчета Google Analytics будет использовать только часть данных, из-за этого о точности данных говорить уже невозможно. Как следствие, принимать решения, основанные на неточных данных, не имеет смысла. Только один тип когорты В Google Analytics доступен только один тип когорты — дата первого посещения. Таким образом, вы можете группировать пользователей только по первому посещению. Часто бывает необходимо провести анализ групп, основанных на других характеристиках пользователей, например, на первых транзакциях, на каких-то событиях и т. К сожалению, с Google Analytics это сделать невозможно. Ограниченный период отчетности Следующее ограничение касается размера когорты и периода отчета. Что касается размера когорты, то в Google Analytics их три: по дням, по неделям и по месяцам. Этого вполне достаточно, однако к ним привязаны диапазоны дат для отчета. Если вам необходимы когорты по дням, то отчет вы сможете создать максимум за последние 30 дней. Для недельных и месячных групп доступно только последние 3 месяца. Безусловно, это лучше, чем ничего, но для эффективного применения когортного анализа этого маловато, особенно если вы анализируете более крупные периоды — недели и месяцы. Кстати, недели в Google Analytics начинаются с воскресенья, а не с понедельника, и изменить это невозможно. Ограниченная визуализация На графике можно отобразить только 4 когорты. Показатель выводится в виде линейного графика максимум за последние 12 дней или недель. Никаких других возможностей в графической части отчета нет. Когортный анализ в Tableau Из-за ограничений, описанных выше, использование встроенного когортного анализа в Google Analytics становится практически бесполезным для сложных проектов. Поэтому в нашем агентстве было принято решение создать отчет по когортам таким образом, чтобы устранить все эти недостатки. Для сложных и уникальных проектов может понадобиться предварительная настройка сбора данных, которая расширит функциональность и информативность отчета. Мы хотели бы показать вам пример такого отчета: Такой отчет отлично подойдет маркетологам и руководству, он не требует сложных настроек, создания сегментов, а предоставляет всю важную информацию в готовом виде со всеми необходимыми фильтрами и сегментами. Данные обновляются автоматически, и вы каждый день будете видеть актуальную информацию о вашем проекте. И что важнее всего — нам удалось обойти ограничения, которые присутствуют в стандартном отчете Google Analytics: 1.
Например, у вас есть две гипотезы для оформления посадочной страницы. Вы разрабатываете две версии лендинга для одного продукта и запускаете рекламную кампанию, привлекая трафик поровну на эти две страницы. На какой из них будет больше конверсия, та более эффективна. Когортный анализ аудитории позволяет добиться полноты данных, то есть оценить конверсионность лендингов не только в краткосрочной, но и в долгосрочной перспективе. Определение жизненного цикла клиента К примеру, сумма первого заказа в интернет-магазине может быть существенно ниже суммы, в которую обошлось маркетингу привлечение данного лида. Однако выводы делать нельзя, пока мы не увидим, сколько раз клиент вернулся за повторными покупками. Пока продолжается его активность, продолжается его жизненный цикл LTV , и это тоже можно отследить с помощью когортного анализа аудитории. Вы берете когорту «Дата первой покупки» и анализируете поведение покупателей, совершивших первый заказ в определенные даты. Если активность обрывается, можно предположить, что жизненный цикл закончился. Его показатель будет равняться показателю выручки, разделенному на число покупок за выбранный период. Анализируйте LTV в разрезе разных когорт «Дата первой покупки». Во-первых, это позволит выявить среднее значение за длительный период времени. Во-вторых, заметить разницу в показателях между разными когортами в аналитике, что позволит своевременно обнаружить и предотвратить спад продаж. Какие данные содержит когортный анализ аудитории Когортный анализ в маркетинге — это грубо говоря отслеживание путешествия клиента из некой точки А в некую точку Б. Но где начало этого пути, каким длинным он должен быть для полноты анализа и что мы хотим с помощью этого анализа понять?
Когорта - это...
Что такое когорта? Когорта — это совокупность людей, которые имеют общий опыт или характеристики с течением времени, и часто применяется в качестве метода определения населения в целях исследования. это совокупность людей, которые разделяют опыт или характеристику с течением времени, и часто применяется как метод определения популяции в целях исследования. Для каждой когорты эти метрики могут быть рассчитаны для разных временных интервалов (недели, месяцы, кварталы), что позволяет отслеживать динамику изменений во времени и выявлять паттерны и тренды в поведении пользователей или клиентов.
Чем полезен когортный анализ маркетологу
В течение определённого времени за когортой ведётся наблюдение, после этого ставится гипотеза о потенциальных причинах болезни. Выбор конкретных когорт зависит от конкретного бизнеса, а также от проблем, которые наблюдаются в нем. когорта – поиск в словарях русского языка на справочном-информационном портале Что такое когорта. Анализ заключается в обнаружении различий между когортами и объяснении паттернов клиентского поведения, характерных для конкретной когорты.
Чем полезен когортный анализ маркетологу
В Третью Пуническую войну одна когорта включала 2 манипулы , из-за чего каждый ряд составляли не 10 манипул, а 5 когорт с соответствующими промежутками. При Августе хотя и остался прежний 10-когортный легион, но состав когорты определён был в 555 пехотинцев и 66 всадников, кроме того, первая когорта заключала в себе двойное число воинов. Эти 10 когорт ставились теперь в 2 шеренги, по 5 когорт в каждой; на правом крыле передней шеренги стояла первая когорта, а прямо позади нее шестая; на левом краю пятая когорта, а позади нее десятая. Этот боевой порядок существовал до времён Траяна и Адриана , когда в борьбе с новым противником опять перешли к боевому строю без промежутков и за боевой линией стали помещать резерв.
Задайте размер когорт — временной интервал, в течение которого пользователи будут попадать в одну группу. Он может быть любым — от недели до месяца в зависимости от бизнеса и решаемой задачи. Определите отчетный период — время, в течение которого вы будете проводить исследование. Обозначьте ключевые метрики, по которым будет проводиться анализ. Это может быть, например, время пребывания на сайте, количество транзакций и т. Затем сравните метрики в разных когортах — так вы сможете выявить закономерности и отличия в поведении своей аудитории. Посмотрим на пример отчета в Google Analytics.
В нем проводится анализ поведения новых посетителей сайта с 5 по 11 марта 2020 года. Предположим, что метрика, которую мы оцениваем, — это процент купивших определенный товар по акции.
При тех же условиях легион в развёрнутым строе занимал 348 м длины и 102 м ширины. Наряду с легионными пехотными когортами существоали также: cohors alaria — вспомогательная конная, иногда состоявшая из союзников; cohors classica — вспомогательная, сформированная из морской пехоты или бывших моряков; cohors equitata — иррегулярная легионная конная когорта; cohors milliaria — номинальной численностью в 1000 солдат, могла быть конной cohors milliaria equitata ; cohors praetoria — преторианская когорта. Их подразделения, охранявшие городскую черту Рима pomerium , назывались cohortes togatae. При тетрахии подразделения преторианских когорт назывались cohortes palatinae; cohors quingenaria — номинальной численностью в 500 солдат; cohors speculatorum — разведывательные подразделения в армии Марка Антония ; cohors tumultuaria — иррегулярная штурмовая когорта; cohors urbana — когорта римской городской стражи; cohors vigilum — пожарная бригада.
Для удобства пользователей результаты представляются в виде таблицы или графика. Как проводить когортный анализ для различных метрик Использование метода когортного анализа для оценки эффективности каналов привлечения мы уже описали, говоря об этапах проведения исследования. Тем не менее разберем еще один пример: будем определять самый эффективный канал привлечения новых подписчиков рассылки.
Рассмотрим 3 когорты — по числу каналов. Временное ограничение 15-30 марта — период, когда проходила рекламная кампания. Из 3000 подписчиков через 5 месяцев осталось 782. В таблице приведена статистика — сколько привлеченных пользователей оставались активными с течением времени. На первый взгляд кажется, что реклама в Facebook оказалась самой эффективной, поскольку с нее пришло преобладающее число подписчиков. Качественная целевая аудитория была получена через канал «Партнерские посты ВКонтакте», поэтому именно на этот источник следует обратить внимание маркетологам из компании N. Клиенты, сделавшие первый заказ в одном из месяцев I квартала 2020 года, образовали 3 когорты: январь, февраль и март 2020. Исследование длилось полгода — за это время анализировалось дальнейшее поведение когорт. Для сопоставимости данных анализ проводился через ARPU — средний доход с клиента, в рублях.
LTV рассчитывается по каждой когорте в отдельности или для всех клиентов сразу — подробнее о способах расчета показателя читайте здесь. Для подсчета Lifetime примем для себя правило: это время от начала сотрудничества до его прекращения первого нулевого результата. LTV январской когорты составило 14100 рублей, февральской — 12600 рублей, мартовской — 9300 рублей. Таким образом, пользователи, заинтересовавшиеся приложением в январе, остаются более «надежными» и ценными для компании. А средства, с помощью которых они были привлечены, можно считать наиболее эффективными. На первый взгляд кажется, что в марте 2020 года была проведена крайне эффективная рекламная кампания: она не только принесла новых пользователей с рекордным ARPU 4500 рублей , но и значительно подстегнула январскую и февральскую аудитории 4000 и 3700. Когортный анализ выявил, что это мнение является ошибочным. Кроме того, вспомним, что именно в марте 2020 года, в связи с распространением коронавирусной инфекции, были введены ограничения, и для многих людей доставка продуктов питания на дом стала необходимостью. Затем люди вернулись к привычному укладу жизни.
Когортный анализ как раз указывает нам на ниспадающее поведение мартовской когорты, а расчет метрики LTV подтверждает логику аналитически. В данной ситуации не рекомендуем использовать полученные результаты анализа для прогнозирования финансовых показателей будущих периодов. Внешняя ситуация не соответствовала привычному поведению потенциальных клиентов, и строить прогноз на фоне критических значений в корне неверно. Пример с тестированием Были запущены тесты новых дизайнов, разработанных под раздел интернет-магазина «Заказ сопутствующих товаров».