Сообщить об ошибкеКороткий ответ
Когортный анализ — это группировка пользователей по общему признаку (например, дате первого визита или первой покупки) и отслеживание их поведения во времени отдельно по каждой группе.
Как это работает подробнее
Пользователей делят на когорты (например, «пришли в январе», «пришли в феврале») и смотрят метрику (retention, повторные покупки) для каждой когорты по неделям или месяцам после входа. Когорты можно строить не только по дате первого визита, но и по каналу привлечения или типу устройства, чтобы сравнить, как разные сегменты пользователей ведут себя с течением времени.
Что использовать на практике
- Практика. Это позволяет увидеть, улучшается или ухудшается качество привлекаемой аудитории с течением времени, а не только смотреть на общий показатель за месяц. Для наглядности когортную таблицу часто оформляют как тепловую карту (
heatmap), где цветом выделяется более высокий или низкий процент удержания — это упрощает чтение большого количества чисел. - Пример. Сравните когорты по долям удержанных пользователей: например, у январской группы из 1000 человек осталось 300 к неделе 1 и 120 к неделе 4, а у февральской из 1200 — 420 и 180.
Подводные камни
- Риск. Частая ошибка — путать когортный анализ с простым сравнением показателей за разные периоды без привязки к моменту входа пользователя.