Когортный анализ для стартапа

Когортный анализ — мощный инструмент для понимания поведения пользователей и финансовых показателей во времени. В отличие от агрегированных метрик, когортный анализ показывает, как разные группы пользователей ведут себя с момента их привлечения. В этой статье вы узнаете, как применять когортный анализ для отслеживания финансовых метрик IT-продукта.

Почему агрегированные метрики вводят в заблуждение

Средние метрики по всем пользователям скрывают важные тенденции. Быстрый рост пользовательской базы может маскировать ухудшение удержания. Когортный анализ позволяет увидеть эти тенденции.

Прямая выгода: Глубокое понимание поведения пользователей и эффективности привлечения

Основной риск: Агрегированные метрики могут создавать иллюзию благополучия, когда бизнес фактически нежизнеспособен

Типы когорт для IT-продуктов

Временные когорты

Группировка пользователей по времени их первого взаимодействия с продуктом (неделя, месяц, квартал).

Поведенческие когорты

Группировка пользователей по их действиям в продукте (источник привлечения, первый purchase, используемые функции).

Финансовые когорты

Группировка пользователей по их финансовому поведению (первая purchase, сумма, частота).

Ключевые метрики для когортного анализа

Удержание (Retention)

Какой процент пользователей из когорты продолжает использовать продукт через 1, 7, 30, 90 дней.

LTV (Lifetime Value)

Сколько дохода приносит когорта за все время существования.

Время до первой purchase

Как быстро пользователи из когорты совершают первую purchase.

Глубина использования

Насколько активно пользователи из когорты используют продукт.

Практическое проведение когортного анализа

Шаг 1: Определение цели анализа

Что вы хотите понять? Эффективность каналов привлечения? Качество onboarding? Влияние новых функций на удержание?

Шаг 2: Выбор типа когорт и периода

Для большинства IT-продуктов подходят недельные или месячные когорты.

Шаг 3: Сбор данных

Нужны данные о времени первого взаимодействия и последующих действиях пользователей.

Шаг 4: Построение когортной таблицы

Таблица, где строки — когорты, столбцы — периоды, ячейки — метрика (удержание, LTV и т.д.)

Шаг 5: Анализ и выводы

Поиск паттернов и тенденций в данных.

Пример когортного анализа для SaaS-продукта

Когортная таблица удержания (месячные когорты)

Выводы

Удержание последовательно улучшается от когорты к когорте, что говорит об улучшении продукта или процессов onboarding.

Инструменты для когортного анализа

Google Analytics

Встроенные отчеты по когортам для анализа удержания и доходов.

Amplitude/Mixpanel

Профессиональные инструменты для поведенческой аналитики с расширенными возможностями когортного анализа.

SQL + Excel/Google Sheets

Кастомные запросы к базе данных и визуализация в таблицах.

Специализированные сервисы

ChartMogul, ProfitWell для финансового когортного анализа.

Применение результатов когортного анализа

Оптимизация каналов привлечения

Определение каналов, которые привлекают не только много, но и качественных пользователей.

Улучшение onboarding

Выявление моментов, когда пользователи теряются, и оптимизация этих этапов.

Разработка продукта

Понимание, какие функции увеличивают удержание и LTV.

Финансовое планирование

Более точное прогнозирование доходов на основе поведения когорт.

Когортный анализ — это мост между сырыми данными и пониманием бизнеса. Регулярно проводите когортный анализ, фокусируйтесь на самых важных метриках для вашего бизнеса и используйте полученные инсайты для принятия решений. Помните: если вы не видите свои данные в разрезе когорт, вы не видите полную картину.