Научите посетителей вашего сайта покупать
с навигатором интерфейсов Experrto
Выберите категорию

Когортный анализ: секреты правильной интерпретации

Когортный анализ: секреты правильной интерпретации

Когорта — это группа людей, которые имеют общие характеристики или разделяют один и тот же опыт (ведут себя схожим образом) в заданный период времени.

Когортный анализ отличается от других методов анализа данных тем, что позволяет отслеживать группы людей в течение длительных временных отрезков. В большинстве случаев, когда вы отслеживаете какие-либо данные, все они перемешиваются. Вы можете сегментировать людей, но не можете группировать и фиксировать их действия отдельно от других групп.

Почему это важно?

Распределяя пользователей по группам на основе их поведения и отслеживая его в течение длительного периода времени, вы получите представление о том, что работает, а что — нет. Например:

  • Видит ли одна группа маркетинговое сообщение, которое недоступно для просмотра другим?
  • Чаще ли конвертируются в клиентов free-trial пользователи, которые обращаются в службу поддержки?
  • Какие функции или продукты побуждают клиентов возвращаться и платить?
  • Насколько хорошо ваш продукт воспринимается новыми пользователями?

Получить ответы на каждый из этих вопросов можно с помощью когорт.

Ключевое преимущество когорт над воронками

Сейчас вы наверняка спрашиваете себя: «Почему бы просто не воспользоваться воронками для отслеживания конверсии?». Главная причина кроется в том, что когорты разделяют людей на группы по времени совершения каких-либо действий. Отчеты по воронкам (Funnel Report), напротив, смешивают все данные вместе, поэтому их лучше использовать для обнаружения «узких мест» воронки и препятствий, которые мешают посетителям.

Допустим, вы хотите узнать, сколько времени нужно человеку, чтобы зарегистрироваться после перехода на ваш сайт. В отчете по воронке вы сможете выбрать диапазон дат и просмотреть конверсии за этот период. А вот в когортном отчете (Cohort Report) можно увидеть точную минуту, час, день, неделю или месяц, когда была совершена конверсия.

Ниже приведен упрощенный когортный отчет, который отслеживает конверсию из визита на сайт в регистрацию. Люди здесь группируются по месяцу посещения и разделяются на сегменты по % пользователей, зарегистрировавшихся в каждом месяце. 

перечень из 6 месяцев вместе с количеством людей, которые посетили сайт в этом месяце

Слева вы видите перечень из 6 месяцев вместе с количеством людей, которые посетили сайт в этом месяце. Пользователи группируются по самому первому визиту. Таким образом, если кто-то зашел на сайт в апреле, а потом снова в июне (и не зарегистрировался), он будет включен в апрельскую группу.

Справа показан % людей в каждой группе, которые зарегистрировались после визита на сайт. Они распределяются по месяцу. К примеру, если пользователь зарегистрировался в течение месяца, он будет учитываться в колонке «1 month».

В этом примере данные говорят нам о том, что большинство людей регистрировались в течение месяца после первого визита.

Распределение пользователей на такие группы позволяет лучше оценить эффективность маркетинговых действий. Из отчета видно, что в период с апреля по июнь большинство конверсий было совершено за первый месяц. С июля по сентябрь конверсий в первый месяц было гораздо меньше, но 50% людей, которые посетили сайт в августе, зарегистрировались в течение 4 месяцев.

Когортный отчет Kissmetrics

В основе Kissmetrics лежит отслеживание поведения людей. Этот сервис «не зацикливается» на учете сессий — он учитывает реальных людей, которые заходят на ваш сайт. С первого и до последнего посещения, все визиты одного человека привязываются в Kissmetrics к одному и тому же ID (при правильной настройке функции идентификации пользователей).

При этом абсолютно неважно, с какого именно устройства (планшета, телефона или компьютера) был совершен переход на сайт. Как только человек пройдет идентификацию, все визиты объединятся, и вы увидите, что конкретно он делал.

Запуская когортный отчет, вы хотите, чтобы все было точно. Чтобы никто не учитывался системой больше одного раза, и деятельность пользователей не удалялась автоматически по истечении какого-то времени. Измерения когорт могут занимать целые месяцы. Если вы пользуетесь платформой, которая не отслеживает людей или не запоминает их после определенного периода, в конечном счете вы получаете неверные данные.

Какие бы группы когорт вы не использовали, вы должны быть уверены, что они очень точны, а их данные не ограничены. Вот в чем заключается вся прелесть когортных отчетов Kissmetrics — вы всегда получаете только точную и актуальную информацию. Вы видите, кто конкретно входит в каждую группу. Это позволяет настроить обратную связь от любой целевой группы, на которую вы таргетируетесь. Без отслеживания когорт у вас не будет таких гибких возможностей.

Создайте когортный отчет

Чтобы создать когортный отчет, зайдите во вкладку «Отчеты» («Reports»):

зайдите во вкладку «Отчеты» («Reports»)

Нажмите «Create New Report» и выберите пункт «Cohort Report»:

Нажмите «Create New Report» и выберите пункт «Cohort Report»

Вы попадете в настройки отчета:

настройки отчета

Здесь вы устанавливаете параметры того, что хотите отслеживать, следующим образом:

  1. Выбираете два события, которые хотите отслеживать. В приведенном выше примере мы отслеживали людей, которые посетили сайт и конвертировались в регистрацию. Посещение сайта отслеживается автоматически, а регистрация — нет (это событие вам нужно настроить при внедрении Kissmetrics в ваш проект).
  2. Диапазон дат не ограничивается 30 днями. Вы можете выбрать неделю, две недели, месяц, 90 дней, 6 месяцев, 12 месяцев или задать свой временной отрезок.
  3. Выберите временные рамки для секций (корзин), на которые вы хотите поделить тех, кто зарегистрировался. Их можно разделить по минуте, часу, дню, неделе или месяцу. Нельзя делить по тому периоду, которые превышает выбранный диапазон дат. Так, в данном случае, поскольку мы рассматриваем последние 30 дней, делить пользователей нельзя по месяцам.
  4. Вы можете выбрать, считать ли зарегистрировавшихся людей каждый раз или только первый раз (эта настройка определяет, учитывать ли повторные конверсии или нет). Так как люди регистрируются лишь однажды, выбираем опцию «First Time Only». В некоторых случаях вам нужно будет выбрать «Every Time», например, если вы захотите узнать, как часто люди логинятся на сайте.
  5. Выберите параметр — время или свойство — по которому нужно группировать людей (признак для формирования когорт). Свойства сообщают нам различные вещи о каждом человеке и применяются для сегментации пользователей. Позже мы остановимся на том, какие свойства лучше всего использовать в разных специальных отчетах, более подробно.
  6. Если мы предпочитаем группировать людей по времени, их можно распределить по дню, неделе или месяцу. Если же выбрать группировку по свойству, мы получаем 4 опции для выбора модели атрибуции:
4 опции для выбора модели атрибуции

Эти опции относятся к любому выбранному вами свойству. Они не уникальны именно для свойства «Referrer». Ниже приведены пояснения по каждой из четырех опций:

  • First — когда выбрана эта опция, вы видите самое первое значение свойства. В этом примере, мы смотрим на свойство «Реферальная ссылка», группирующее людей по URL-адресу (домену), который привел их на наш сайт. Так что если пользователи перешли на сайт 4 июля 2012 года с espn.com, они будут сгруппированы по этой ссылке.
  • Last — эта опция покажет самое последнее значение свойства. В случае с реферальной ссылкой, это будет последний сайт, откуда пришел человек, независимо от указанного в отчете диапазона дат.
  • First (starting date range) — за счет этой опции вы увидите, какая ссылка была первой в выбранном временном периоде. Самая первая реферальная ссылка при этом игнорируется. Учитывается только первая ссылка в пределах диапазона дат.
  • Last (ending date range) — при активации этой опции люди группируются по последней ссылке в пределах выбранного периода.

Прежде чем запустить отчет, мы изменим диапазон дат на последние шесть месяцев (шаг №2 в настройках отчета). Таким образом мы получим больший размер выборки, чем при выбранных ранее 30 последних днях. Вдобавок к этому, поскольку продолжительность периода составляет 6 месяцев, внесем изменения в дополнительных параметрах («Advanced options»). Сгруппируем людей, которые посетили сайт («Visited site»), по месяцам, а не неделям (шаг №6 в настройках отчета). Вот как будут выглядеть исправленные настройки:

исправленные настройки

Запустите когортный отчет и просмотрите данные

Нажимаем «Запустить отчет» («Run Report») и получаем данные:

Нажимаем «Запустить отчет» («Run Report») и получаем данные

Слева показано количество людей, которые посетили сайт в течение определенного месяца (группы). Справа — проценты людей, которые регистрировались после посещения (разделены по неделям). Под таблицей есть ряд опций для вывода данных на экран:

ряд опций для вывода данных на экран
  1. Number of people — будет показано количество людей в каждой ячейке. Используйте эту опцию, если нужно посмотреть не процент конверсии, а конкретное количество сконвертировшихся пользователей.
  2. Percentage of people — эта опция была задействована в приведенном выше примере. Используйте ее, если вам нужно посмотреть коэффициент конверсии в течение определенного периода времени.
  3. Cumulative number of people — при выборе этой опции каждая ячейка будет включать данные, предшествующие ей. Они будут прибавляться со временем и в итоге дадут общую сумму. Используйте ее, если хотите видеть суммарное количество пользователей, которое сконвертировались.
  4. Cumulative percentage of people — та же опция, что и выше, но выражена в процентах. Используйте ее, чтобы видеть, как уровень конверсии прогрессирует со временем. Также вы сможете увидеть «реальный» коэффициент конверсии с учетом отложенных конверсий.

При наведении курсора на ячейку отображается краткое описание:

краткое описание

При нажатии на ячейку получаем опцию просмотра конкретных людей, которые зарегистрировались в этом периоде:

При нажатии на ячейку получаем опцию просмотра конкретных людей, которые зарегистрировались в этом периоде

Помните, что Kissmetrics привязывает все ваши данные к реальным людям. Это значит, что вы можете мгновенно получить список людей в любой конкретной когорте и ячейке отчета. Чтобы посмотреть, кто эти люди, просто нажмите на ссылку «View the 3 people», и вы получите список пользователей и их email’ы. 

Затем вы можете кликнуть по каждому человеку и получить подробный отчет. Также вы можете вывести дополнительные параметры (значения, метки времени и другое) по событиям и свойствам этих пользователей из выборки.

дополнительные параметры (значения, метки времени и другое)

Теперь, когда мы обсудили, как нужно настраивать и интерпретировать когортный отчет Kissmetrics, поговорим о том, какую пользу он может принести вашему бизнесу.

Используйте когортный отчет, чтобы измерить коэффициент удержания (retention rate)

Успех компании зависит напрямую от ее умения привлекать и удерживать клиентов. Чтобы бизнес продолжал функционировать и развивался, работать над удержанием (retention) и привлечением (acquisition) нужно сбалансировано. Если вы не справитесь с хотя бы с одним из этих процессов достаточно хорошо, рост компании замедлится, а бизнес окажется на грани провала. 

Так как же этого избежать?

Ответ прост: с помощью когортного отчета Kissmetrics, который хорош как с точки зрения удержания, так и привлечения. Он включен в каждый тарифный план Kissmetrics и отличается простотой настройки. Ниже мы рассмотрим некоторые примеры использования данного отчета.

Отслеживайте уровень конверсии в регистрацию

При отслеживании уровня конверсии в регистрацию следует использовать два отдельных отчета:

  • Отчет по воронке — используйте его, чтобы обнаружить препятствия конверсии (так называемые «бутылочные горлышки»).
  • Когортный отчет — используйте его, чтобы разделить людей по группам и узнать, сколько времени им требуется для конвертации.

Чтобы создать группу когорт для конверсии в регистрацию, сделайте новый когортный отчет в Kissmetrics. Выберите события «Visited Site» и «Signed Up»:

Выберите события «Visited Site» и «Signed Up»

Мы хотим получить хороший размер выборки, поэтому изменим диапазон дат с последних 30 дней (как показано выше) на последние 12 месяцев. Нам также необходимо внести изменения во вкладке «Advanced options»:

«Advanced options»

Поскольку длительность нашего периода составляет 12 месяцев, группируем людей по месяцам, а не неделям (как показано выше):

группируем людей по месяцам, а не неделям

Жмем «Run Report» и получаем данные:

Жмем «Run Report» и получаем данные

Как видите, в каждом месяце (группе), показанном слева, большинство регистраций произошло в течение первой недели. После этого периода вероятность конверсии резко снижается. 

Хорошая новость заключается в том, что конверсия повышается с каждым месяцем. В декабре 0,3% посетителей зарегистрировались за первую неделю. После этого, вплоть до июня, конверсия колеблется в пределах 0,4-0,5%. Начиная с июля, уровень конверсии почти удвоился по сравнению с предыдущим периодом. 

Теперь сгруппируем посещения сайта не по времени, а по свойству. Выберем свойство «Channel», чтобы увидеть, конверсию в разрезе каналов привлечения. (Будем смотреть на канал первого визита пользователя.) Свойство «Channel» распределяет источники трафика на 7 групп (подробное описание каналов есть в статье «Как определить самые клиентогенерирующие каналы с помощью правильной бизнес аналитики?»):

  • Direct — посещения с прямых ссылок, переходы с браузера (когда URL вашего сайта вводят в браузерной строке) или закладок.
  • Organic — посещения с поисковых систем.
  • Referral — посещения с других доменов (сайтов).
  • Email — посещения с кампаний email-маркетинга.
  • Paid — посещения с платной рекламы, такой как cpc, cpm, display (дисплейная реклама), ppc и т.п.
  • Social — посещения с социальных сетей.
  • None — те, кто не вписываются ни в одну категорию выше.
новый отчет
данные

Чтобы получить более конкретные цифры, меняем опцию отображения результатов под таблицей с «Percentage of people» на «Number of people».

Чтобы получить более конкретные цифры, меняем опцию отображения результатов под таблицей с «Percentage of people» на «Number of people»

Просмотрев проценты и количество людей, мы видим, что органический поиск (переходы с поисковиков) обеспечивает больше всего посещений и регистраций, но по сравнению с остальными каналами, он имеет средний уровень конверсии. К примеру, конверсия реферального канала (referral) в 2 раза превышает показатели любого другого канала.

Какие действия предпринять на основе полученных данных?

Учитывая то, что referral — это очень мощная группа среди других каналов, акцентировать внимание нужно на увеличении количества переходов по реферальным ссылкам с других сайтов. PR, информационные кампании и гостевой блоггинг могут помочь с этим. Чтобы понять, какие именно материалы на других сайтах дают вам клиентов, нужно выгрузить список клиентов из этой когорты и найти данные, с каких сайтов они переходят к нам на сайт. Часто оказывается, что большая часть регистраций и клиентов приходит с нескольких обзоров/статей. Затем нужно будет продумать план, как можно увеличить количество людей, которые приходят к вам с этих сайтов (так как там есть ваша целевая аудитория), и количество подобных обзоров/статей на других подобных сайтах.

Фиксируем заходы пользователей в сервис после регистрации

Допустим, вы SaaS-компания и хотите знать, сколько людей логинятся на сайте после регистрации. Это поможет вам оценить «притягательность» вашего продукта и эффективность onboarding-процесса для новых пользователей. 

Для начала загрузите когортный отчет и выберите события «Signed Up» и «Logged in». В Kissmetrics эти события не отслеживаются автоматически, поэтому сперва вам нужно настроить их.

Этот отчет покажет людей, которые зарегистрировались и потом логинились в сервис

Этот отчет покажет людей, которые зарегистрировались и потом логинились в сервис.

Так как нас интересует, как новые пользователи логинятся в сервисе после регистрации, мы меняем диапазон дат на последние 90 дней. Помимо этого, взглянем и на дополнительные опции:

Будем учитывать все логины пользователей в сервис — выбираем опции «Logged in» и «Every time», вместо «First Time Only»

Поскольку выборка составляет 90 дней, мы разделяем людей по дням. Будем учитывать все логины пользователей в сервис — выбираем опции «Logged in» и «Every time», вместо «First Time Only», как показано выше.

Группируем людей, которые зарегистрировались, по неделям. Жмем кнопку «Run report» и получаем данные:

Группируем людей, которые зарегистрировались, по неделям

Слева люди сгруппированы по регистрации за определенную неделю. Вы видите неделю (группу) вместе с количеством пользователей, которые зарегистрировались за эту неделю. Справа показаны проценты людей, которые залогинились после регистрации (разделены по неделям). В дополнительных опциях мы выбрали «Every time», поэтому отслеживается каждый раз, когда человек логинился.

Неудивительно, что большинство людей залогинились в тот же день, когда и зарегистрировались. Но после первого дня мы наблюдаем резкое падение, и коэффициент удержания (retention rate) продолжает понижаться с каждым днем. Колонка «>12» — это процент людей, которые продолжают логиниться спустя 12 дней после регистрации.

Чтобы выжать из этого отчета еще больше полезных данных, сгруппируем тех, кто зарегистрировался по выбранному тарифному плану. Чтобы сделать это, вернемся к настройкам отчета. В дополнительных параметрах мы выбираем, как группировать людей. Изменяем способ группировки с времени на свойство и выбираем таким свойством «Subscription plan level» — тарифный план при регистрации. Это свойство автоматически не отслеживается в Kissmetrics, поэтому его нужно установить самостоятельно. (Мы смотрим на самый первый тарифный план, выбранный пользователем.)

дополнительные опции
Здесь показаны все тарифные планы (группы), перечисленные вместе с количеством людей

Здесь показаны все тарифные планы (группы), перечисленные вместе с количеством людей. В верхнем правом углу мы видим, что три главных тарифных плана демонстрируют серьезную вовлеченность — от 35,8% до 70,6% людей продолжают логиниться спустя 12 дней с момента регистрации.

Другие планы имеют гораздо меньший размер выборки. Им не стоит уделять слишком много внимания, так как они охватывают очень маленький процент пользователей, и для получения достоверных результатов в этих группах не хватает данных.

Базовый (Basic) план имеет солидный коэффициент удержания. Большинство людей, которые подписались на этот план, все еще логинятся спустя 12 дней.

Средний (Medium) и профессиональный (Professional) планы также имеют хорошее количество пользователей, но после 12 дней их показатели удержания снижаются по сравнению с базовым тарифным планом.

Какие действия предпринять на основе полученных данных?

Чтобы подтолкнуть неактивных пользователей к логину, вы можете написать им и попросить об обратной связи. Вы также можете придумать новую onboarding-систему для каждого тарифного плана в отдельности, чтобы попытаться подтолкнуть больше людей на каждом тарифе к логину и использованию вашего продукта.

Отслеживайте уровень повторных покупок

Уровень повторных покупок (repurchase rate) — это критически важный показатель удержания для eСommerce-компаний. Он показывает, как часто клиент совершает повторные покупки, и определяет, насколько прочен ваш бизнес с точки зрения обслуживания и цен. Кроме того, он может заранее предупредить вас о том, что количество покупок начинает уменьшаться. 

Мы будем отслеживать событие «Purchase» дважды. Это событие не отслеживается Kissmetrics автоматически, поэтому вам нужно настроить его самостоятельно. Выбираем диапазон дат — последние 12 месяцев. В eСommerce-компаниях уровень повторных продаж может очень сильно разниться в зависимости от отрасли (ниши). Например, если вы продаете памперсы, ваши повторные продажи будут намного выше, чем у компаний, продающих мебель.

Мы будем отслеживать событие «Purchase» дважды

В дополнительных параметрах разделяем людей по неделям. Опять-таки, это зависит от типа бизнеса и ниши.

Поскольку мы отслеживаем уровень повторных покупок, нам нужно учитывать каждый раз, когда человек совершает покупку. 

Группируем людей по месяцам.

Группируем людей по месяцам

Теперь жмем «Run Report» и смотрим данные:

жмем «Run Report» и смотрим данные

Из отчета видно, что клиенты, которые заплатили в декабре, с высокой вероятностью совершают повторную покупку спустя несколько недель. Для большинства других месяцев (групп) повторные продажи высоки в течение первых нескольких недель, но после этого они падают примерно на 5%. Затем, после 12 недель, повторные продажи достигают уровня в 10%.

Имейте в виду, что мы учитываем каждый раз, когда человек платит. Если он заплатил в январе, потом еще через 2 недели и еще через 6 недель, он будет учитываться как во второй, так и в шестой колонке.

Чтобы получить из данного отчета еще больше сведений, сгруппируем людей по категории продукта и посмотрим, не повышает ли покупка товара из какой-то категории вероятность повторной покупки. Для этого вернемся в настройки отчета. В дополнительных параметрах смотрим способ, по которому группируются люди. Изменяем способ с времени на свойство и выбираем свойство «Product Category». (Смотрим на категорию продукта первой покупки.)

Изменяем способ с времени на свойство и выбираем свойство «Product Category»
данные

Здесь данные сгруппированы по категории продукта (самое первое значение). Как видите, самые популярные категории показаны сверху. Большинство людей заказывают пуговицы. Те, кто сначала покупают пижамы, ремни или шнурки для обуви, с большей (чем по всем остальным категориям) вероятностью совершают повторные покупки.

Какие действия предпринять на основе полученных данных?

Размещенные выше данные показывают самые популярные категории продуктов, которые приводят к повторным покупкам. Вы можете расширить ассортимент этих продуктов и более агрессивно продвигать их через email’ы и платные каналы. Помимо этого, вы можете разместить на сайте больше ссылок на эти товары. Такой подход наверняка повлечет за собой увеличение продаж. Также нужно масштабировать рекламные кампании по привлечению покупателей на эти категории товаров.

Три мысли о когортах, которые стоит запомнить

  • Когорты позволяют группировать и отслеживать людей в течение длительного периода времени, что делает их отличным инструментом для отслеживания конверсии. Вы можете рассчитывать «реальную» конверсию и ROI (ROMI) с учетом отложенных и повторных конверсий. Воронки не разделяют людей с течением времени — они собирают их всех в кучу. Используйте воронки, чтобы определять препятствия на пути к конверсии.
  • Благодаря когортам вы получаете представление о привлечении и удержании клиентов. SaaS-компании могут отслеживать уровень конверсии в регистрацию, ожидаемую вовлеченность клиентов, переходы на более дорогие тарифные планы и все, что может понадобиться их бизнесу. eCommerce-компании могут отслеживать количество покупок, повторных покупок, время привлечения (добавить в корзину > оплатить) и т.д. Сегментируйте данные по времени и свойству, чтобы лучше понять, что происходит.
  • Главная особенность когортного отчета Kissmetrics состоит в том, что он отслеживает реальных людей, снабжая вас точными и актуальными данными. Это позволяет оценить, как поведение пользователей меняется со временем. Вам не нужно переживать о точности, потому что Kissmetrics показывает отчеты по реальным людям, а не по анонимным сессиям. Это значит, что при желании вы можете детально изучить каждого человека, зафиксированного в отчете.

Делайте бизнес на основе данных!

По материалам: blog.kissmetrics.com, Изображение: NRG Photos

Научите посетителей вашего сайта покупать
с навигатором интерфейсов Experrto