Чем полезен когортный анализ маркетологу

Не все переходы клиентов на сайт приводят к покупкам моментально. Нужно анализировать дальнейшее поведение пользователя, чтобы точно понимать, как окупается реклама и какой у клиентов жизненный цикл — для этого посетители делятся в аналитике на группы. В статье рассказываем, что такое когорта в маркетинге и что дает деление аудитории на когорты при анализе эффективности рекламы.

Когортный анализ — один из видов анализа поведения аудитории компании. В основе когортного метода лежит разделение посетителей сайта на группы по признаку времени, в которое они совершили то или иное действие.

Когортами назывались боевые отряды в Древнем Риме. Что такое когорты в маркетинге? Это группы потенциальных клиентов для раздельной аналитики. Например, одна когорта включает оставивших заявку на сайте в период с 10 по 20 августа, а вторая — всех, кто оставил обращение в период с 26 сентября по 5 октября. Когорты нельзя путать с сегментами аудитории, выделенным на основе характеристикам географии, возраста и т.д.

По аналитическим отчетам маркетологи изучают дальнейшее поведение клиентов из каждой когорты. Отслеживаются разные параметры:

• через сколько времени пользователь сделал заказ;
• какой средний чек по когорте в статистике;
• сколько клиентов дошли до покупки;
• сколько не прошли до конца воронку продаж.

Анализ нужен для понимания эффективности рекламы — например, акции, продолжавшейся в течение определенного периода времени — и специфики клиентов, которых она приводит. Полученные данные соотносятся с конкретными рекламными кампаниями.

Когортный анализ проливает свет и на особенности аудитории компании. Один из самых животрепещущих вопросов — насколько долго принимается решение о покупке. Маркетологи смогут лучше планировать рекламные кампании — например, не начинать акцию к 8 марта всего лишь за неделю до Международного женского дня.

Понимание окупаемости рекламных кампаний на больших дистанциях

Общих показателей по конверсии может быть недостаточно. Будет упущен тот факт, что рекламная активность, которая не привела моментальных лидов и продаж, на самом деле привела клиентов с внушительным чеком.

Возьмем пример. В феврале компания заказала дорогую рекламу у блогера, а в марте запустила большую тематическую РК в Яндексе. От публикации блогера вы не увидели особой отдачи в отчетах — все переходы с соответствующей UTM-меткой заканчивались ленивым чтением страниц сайта, а обращений было мало. Зато когда была запущена контекстная реклама, конверсия посещений в целевые обращения заметно выросла. Вы делаете стандартный вывод, что контекстная реклама — это верный для вас выбор, а блогер привел не ту аудиторию, и больше не будете с ним сотрудничать. А теперь предположим, что каждая когорта в маркетинге будет анализироваться по прошествии нескольких месяцев. Отчеты могут показать, что «безмолвные» посетители от блогера обращались к вам течение всего года — более того, делали дорогие заказы. Зато скоропалительные продажи, которые привела контекстная реклама, имели гораздо меньший средний чек. Вывод: данный блогер — более эффективный для вас канал, а самым «дорогим» клиентам требуется какое-то время на принятие решения.

Одна из главных ценностей когорт в маркетинге — анализ возврата рекламных инвестиций, т.е. окупаемости рекламных кампаний в разрезе длительного периода времени. Важнейшим инструментом является сервис сквозной аналитики — данные формируются автоматически в удобных отчетах. Аналитика имеет мультиканальный характер, т.е. вы будете видеть все источники, по которым клиент в течение определенного отрезка времени к вам заходил. Например, сначала он перешел по блогерской ссылке, а впоследствии заходил через SEO или ту же контекстную рекламу. Но если хотя бы одно из касаний произошло благодаря блогеру, вы не упустите это в аналитике.

Более точные и справедливые А/Б-тесты

А/Б-тесты помогают определить, какие рекламные копирайты или УТП более эффективны для лидогенерации. 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, т.е. 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.

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?

Перечислим необходимые вводные данные:

• Признак когорты: действие, которое определяет попадание пользователя в ту или иную когорту. Это могут быть первое обращение, просто переход на сайт, подписка на рассылку и т.д.
• Размер когорты: тот самый временной период, которому будет соответствовать одна когорта в аналитике. Анализировать можно аудиторию за месяц, неделю, день и т.д.
• Отчетный период какой будет временной охват вашего анализа поведения постоянного или нового клиента. Этот показатель тоже может варьироваться и доходить до нескольких лет.
• Ключевой показатель: главный параметр, по которому вы исследуете поведение групп аудитории. Это могут быть конверсия в продажи, выручка и т.д.

В этом разделе мы начнем с наиболее стандартных сервисов и закончим продвинутыми инструментами для компаний с большим количеством рекламных каналов.

Excel и Google Таблицы

Самый базовый инструмент для любой аналитики в любой сфере. В них можно проводить исследования как простые, так и сложные — функция формул хорошо помогает. В целом, если использовать только электронные таблицы без специализированных сервисов, на маркетинговую аналитику уйдет много времени.

Google Analytics

Этот популярный интерфейс веб-аналитики помогает использовать когортный метод, только там такой анализ называется «когортное исследование». Отметим, что для отслеживания источников обращений сервиса Google Analytics может не хватить, особенно если клиенты обращаются к вам по телефону. Современному маркетологу необходим коллтрекинг, который отслеживает источники звонков и собирает по ним аналитику в едином окне со всеми другими типами обращений.

Аналитика рекламы UIS

Сервис коллтрекинга и сквозной аналитики UIS — инструмент профессионального маркетолога. Позволяет проводить исследования любой сложности на разных временных дистанциях, в т.ч. работать с когортами пользователей. Решение полезно для бизнеса, который использует несколько рекламных каналов и заботится о том, чтобы рекламный бюджет тратился не просто так.

Когорты пользователей формируются по признакам действия и времени, в которое это действие было совершено.

Ценность когортного анализа в маркетинге заключается в исследовании поведения аудитории, определении жизненного цикла клиента и оценки эффективности рекламы на больших дистанциях.