Определение:
Когортный анализ — это метод группировки пользователей, также называемых когортой, которые обладают общей характеристикой или имеют общий опыт в течение определённого периода времени, с последующим анализом их поведения в динамике. Такой подход помогает выявить закономерности в показателях удержания, вовлечённости, выручки и оттока пользователей, которые могут оставаться незаметными при рассмотрении агрегированных данных.
Что такое когортный анализ?
В рамках когортного анализа пользователи разбиваются на группы, называемые когортами, на основе общих характеристик, таких как дата привлечения, страна, канал, кампания или рекламный материал. Отслеживая динамику этих когорт с течением времени, можно сравнивать эффективность различных когорт и выявлять факторы, способствующие достижению лучших результатов.
К распространенным группам когорты относятся:
- Дата приобретения (когорты по дате установки)
- Страна (географические группы)
- Канал (рекламная сеть или канал привлечения пользователей)
- Кампания (конкретная кампания по привлечению пользователей)
- Рекламный материал (рекламный контент, повлиявший на установку приложения)
Как работает когортный анализ
- Определите критерии когорты (например, пользователи, установившие приложение в определённую дату)
- Отслеживайте ключевые показатели по каждой когорте в динамике (например, удержание клиентов, средний доход на одного пользователя (ARPU), пожизненная ценность клиента (LTV))
- Сравнивайте когорты для выявления закономерностей и факторов, влияющих на показатели эффективности
- Используйте аналитические данные для оптимизации рекламных кампаний, процесса адаптации новых пользователей или функций продукта
Tenjin позволяет распределять показатели по когорте и визуализировать динамику развития когорт, что помогает понять долгосрочную ценность и влияние изменений в рекламных кампаниях или пользовательском опыте.
Типы когорт
- Когорты по дате приобретения: группировка пользователей по дате установки
- Географические когорты: группировка по странам или регионам
- Кохорты по каналам: группировка по каналу UA или рекламной сети
- Когорты кампаний: группировка по конкретной кампании
- Рекламные группы: группировка по рекламным материалам
- Когорты продуктов/функций: группировка по дате выпуска функции или обновления
Почему когортный анализ имеет значение
- Аналитика удержания: узнайте, как долго пользователи остаются после прохождения вводного курса и как этот показатель варьируется в зависимости от когорты
- Показатели монетизации: сравнение LTV и ARPU по когорте
- Оптимизация рекламных кампаний: определите, какие кампании или рекламные материалы привлекают пользователей более высокого качества
- Отзывы о продукте: анализ влияния изменений на поведение пользователей в разных когортах
- Решения на основе данных: выйдите за рамки обобщенных показателей, чтобы понять основные факторы, определяющие эффективность
Ключевые показатели по когорте, которые необходимо отслеживать
| Метрическая система | Что это означает |
| Удержание по когорте | Насколько стабильно сохраняются когорты с течением времени |
| LTV когорты | Долгосрочная ценность по когортам |
| Средний доход на одного абонента (ARPU) по когорте | Средний доход на одного пользователя по когорте |
| Динамика показателя ARPU | Как меняется доход на одного пользователя с течением времени в когорте |
| Коэффициент оттока по когортам | Когда и какие когорты уходят |
| Доход на одну установку | Сигнал о немедленной монетизации после установки |
Эти показатели позволяют сравнивать когорты на сопоставимой основе и выявлять, в каких областях изменения в продукте или маркетинге оказывают наибольшее влияние. Вы можете ознакомиться с полным списком показателей Tenjin показатели когорты здесь.
Как Tenjin помогает в проведении когортного анализа
Tenjin позволяет проводить анализ на основе когорты по всем сетям и каналам. С помощью Tenjin вы можете:
- Распределите показатели по дате привлечения, стране, каналу, кампании и рекламному материалу
- Просмотр динамики удержания клиентов, LTV, ARPU и оттока по когорте
- Сравнивайте показатели различных групп параллельно, без пробелов в данных
- Экспортируйте данные по когорте с помощью DataVault или Raw Data Exporter для более глубокого анализа
- Свяжите аналитические данные по когорте с моделями pLTV для более точного прогнозирования
Связанные термины
- Коэффициент удержания
- Пожизненная ценность (LTV)
- Средний доход на одного пользователя (ARPU)
- Коэффициент оттока
- DataVault
- Партнер по мобильным измерениям (MMP)
Часто задаваемые вопросы?
Что такое когорты в когорте-анализе?
Когортой называется группа пользователей, объединенных общей характеристикой или опытом в течение определенного периода, например, одинаковой датой установки или принадлежностью к одной стране.
Зачем использовать когортный анализ?
Анализ когорты позволяет проследить динамику показателей различных групп с течением времени, выявляя закономерности в области удержания клиентов, монетизации и оттока клиентов, которые служат основой для разработки рекламных кампаний и принятия решений по продуктам.
Какие возможности для когортного анализа предоставляет Tenjin?
Tenjin предоставляет показатели по когорте с разбивкой по дате привлечения, стране, каналу, кампании и рекламному материалу, а также предлагает возможности визуализации и экспорта данных для анализа показателей удержания, LTV и оттока клиентов.