Когортний аналіз – що це та для кого

У сфері eCommerce досить часто постає питання: куди краще інвестувати – в залучення нових клієнтів чи утримання наявних. Одним із дієвих інструментів для прийняття зважених бізнес-рішень є когортний аналіз. Завдяки йому ви можете простежити подальші дії клієнтів після першого контакту з вашою компанією. Когортний аналіз допоможе визначити ефективність ваших маркетингових активностей.

Розгляньмо детальніше, що таке когортний аналіз, які особливості його використання в маркетингу та які можливості надає ця аналітика для розуміння поведінки вашої аудиторії.

Що таке когортний аналіз

Когортний аналіз – це метод поведінкової аналітики, який допомагає розділити користувачів на групи (когорти) за певними спільними ознаками або досвідом у визначений період часу. Якщо спростити, то когортний аналіз – це спосіб подивитися, як поводяться різні групи клієнтів (наприклад, за місяцем реєстрації) і простежити, скільки людей повертається до сервісу або сайту через 1, 2 чи 3 місяці.

Навіщо потрібен когортний аналіз? Він дає змогу виявити, чи ефективні ваші маркетингові акції, і з’ясувати, на якому етапі потенційні покупці можуть йти з продукту. Завдяки такому аналізу вдасться простежити результати, що показують різні групи користувачів у довгостроковій перспективі.

Які дані містить когортний аналіз аудиторії? Зазвичай це дати реєстрації чи першої покупки, дані про повернення (retention), джерела трафіку, поведінкові патерни тощо.

Розглядаючи когортний аналіз, приклад можна навести не тільки в eCommerce, але й у сфері HoReCa. Власник кафе ділить відвідувачів на групи за місяцем першого візиту. Потім аналізує, скільки людей повторно прийшли та що саме вплинуло на їхнє рішення, як-от: святкові пропозиції, знижки чи інші акції.

Якщо ви хочете дізнатися більше про розширені види аналітики, перегляньте нашу статтю «Що таке наскрізна аналітика».

Когортний аналіз у маркетингу: ключові питання

1. Коли й чому користувачі йдуть?

Одне з найважливіших завдань маркетологів – утримати клієнта якнайдовше. Когортний аналіз у маркетингу покаже, через який період після першої покупки або реєстрації люди починають втрачати інтерес. Ви можете помітити, що без дотикових комунікацій саме на 7-й день користувачі йдуть. А це – сигнал, щоб вчасно надіслати їм релевантну пропозицію.

2. Яка маркетингова кампанія приносить кращий результат?

Звичайна аналітика покаже лише загальну кількість конверсій. Когортний аналіз аудиторії поглибить це розуміння. Вам буде чітко видно, в якій когорті найбільше повторних покупок або яке джерело трафіку дає найвідданіших клієнтів.

3. Як оновлення чи редизайн впливають на залученість користувачів?

Якщо ви випустили нову версію сайту або мобільного застосунку, саме когортний аналіз дасть можливість відстежити, чи зросли показники утримання. Порівняйте когорти до та після змін. Стане очевидно, наскільки нові фічі допомагають бізнесу.

Когортний аналіз у Google Analytics

Одним із найпростіших способів почати роботу є когортний аналіз у Google Analytics (GA4). Цей інструмент має вбудовану функцію, яка допомагає створювати когорти на основі дати першого відвідування сайту чи першої покупки.

Когортний аналіз Google Analytics:

Корисне посилання: Детальна довідка про когортний аналіз analytics у Google допоможе глибше розібратися в можливостях GA4.

Якщо вам потрібен гнучкіший когортний аналіз analytics, можна використовувати BigQuery для роботи з сирими даними. У вас буде можливість визначати когорти не лише за часом, а й за джерелом трафіку, категоріями товарів або поведінковими критеріями. Водночас необхідно ретельно продумати структуру даних і коректність запитів, інакше ризикуєте зробити неправильні висновки.

Для тих, хто шукає рішення для комплексного впровадження аналітики у свій бізнес, радимо переглянути наш сервіс зі впровадження наскрізної аналітики. Ми допоможемо налаштувати весь цикл збору й аналізу даних – від Google Ads до CRM.

Когортний аналіз: приклад для eCommerce та SaaS

eCommerce

Когортний аналіз – це гарний спосіб відстежити, як купують клієнти після першої транзакції. Наприклад, виявити частку користувачів, які повертаються на сайт протягом найближчих 30 днів.

За допомогою звітів можна визначити, який асортимент має попит у кожної когорти й чи є сенс пропонувати перехресні продажі (cross-sell).

SaaS

У когортний аналіз у маркетингу для SaaS важливо додавати дані про активацію облікових записів, використання ключових функцій і етапи переходу на платну підписку.

Нараз ще не всі усвідомлюють, навіщо потрібен когортний аналіз у цій сфері. Проте він є дієвим інструментом. Проведіть аналіз і ви побачите, які функції сервісу найкраще утримують клієнтів.

Когортний аналіз аудиторії в BigQuery: розширені можливості

BigQuery для розгорнутого підходу

Коли ви здійснюєте когортний аналіз аудиторії, для розширеного підходу можна скористатися BigQuery, куди експортуються дані GA4, Facebook Ads або CRM.

Завдяки цьому:

• Ви можете самостійно налаштовувати SQL-запити для відстеження будь-яких кастомних подій.
• Можливо об’єднувати дані з різних джерел, щоб мати повне уявлення про шлях користувача – від першого кліка на рекламу до повторної покупки.
• Звітність легко візуалізувати за допомогою Looker Studio або Power BI.

Когортний аналіз – приклад у BigQuery (фрагмент SQL-запиту):

WITH first_touch AS (



  -- Визначаємо першу дату взаємодії для кожного користувача



  SELECT



    user_pseudo_id,



    MIN(PARSE_DATE('%Y%m%d', event_date)) AS first_touch_date



  FROM `your_project_id.analytics_XXXXXX.events_*`



  WHERE event_name = 'session_start'  -- Або інша подія, що означає "початок" взаємодії



  GROUP BY user_pseudo_id



),



cohort_analysis AS (



  -- Поєднуємо першу дату відвідування з усіма наступними активностями користувача



  SELECT



    ft.user_pseudo_id,



    ft.first_touch_date,



    PARSE_DATE('%Y%m%d', e.event_date) AS event_date,



    DATE_DIFF(PARSE_DATE('%Y%m%d', e.event_date), ft.first_touch_date, MONTH) AS month_number



  FROM `your_project_id.analytics_XXXXXX.events_*` e



  JOIN first_touch ft



  ON e.user_pseudo_id = ft.user_pseudo_id



)



-- Підраховуємо кількість користувачів у кожній когорті по місяцях



SELECT



  first_touch_date,



  month_number,



  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS retained_users



FROM cohort_analysis



WHERE month_number BETWEEN 0 AND 6  -- Аналізуємо перші 6 місяців після залучення



GROUP BY first_touch_date, month_number



ORDER BY first_touch_date, month_number;

Де:

• user_pseudo_id – ідентифікатор користувача;
• event_bundle_sequence_id – номер сесії;
• event_name – назва події;
• event_timestamp – час події;
• PARSE_DATE(‘%Y%m%d’, event_date) – дата події;
• platform – пристрій користувача.

За схожою SQL-логікою ви можете використовувати як ваш user_id, так і збирати інформацію з інших рекламних кабінетів. Дані з них у вас є можливість завантажити на Google Cloud. А вже сформовані звіти візуалізуватимете в Looker Studio чи Power Bi. 

Для кого підходить:

• Вебаналітикам і датааналітикам, які хочуть будувати кастомні когортні звіти без обмежень.
• Для бізнесів, які мають доступ до сирих даних і прагнуть робити глибокий аналіз.

Важливо: обробка сирих даних у BigQuery потребує певного рівня знань у SQL та розуміння структури даних GA4 або інших джерел, зокрема рекламних кабінетів. Якщо аналіз даних виконується некоректно, є ризик зробити помилкові висновки, які вплинуть на прийняття бізнес-рішень.

У Livepage ми можемо взяти на себе складну обробку даних, створити кастомні когорти та візуалізувати результати в зрозумілому форматі – в Looker Studio, Power BI або інших інструментах. Це дає змогу отримати глибокі інсайти без необхідності занурюватися у складні SQL-запити та технічні аспекти аналізу.

Amplitude та Mixpanel – для аналітики мобільних додатків

Excel або Google Sheets – для базового аналізу без аналітичних платформ

Тепер вам буде легко визначитись, який інструмент обрати:

✅ Необхідно швидко подивитися на тенденції → GA4
✅ Потрібен глибокий аналіз на основі сирих даних → BigQuery
✅ Аналізуєте мобільний додаток → Amplitude / Mixpanel
✅ Хочете зробити простий аналіз без складних платформ → Google Sheets / Excel

Вибір залежить від рівня вашої аналітики, а також від того, наскільки детально ви прагнете зануритися в аналіз когорт.

Корисні лайфхаки

• Використовуйте спеціалізовані інструменти. Існують інструменти, які спрощують процес збору та аналізу когортних даних, наприклад, Google Analytics, Amplitude або Mixpanel.
• Проводьте регулярний аналіз. Постійний когортний аналіз допомагає відстежувати зміни в поведінці користувачів і ефективно реагувати на них.
• Експериментуйте з різними критеріями. Не обмежуйтеся лише одним критерієм для формування когорт. Спробуйте різні підходи, щоб отримати глибші інсайти.

Когортний аналіз є потужним інструментом для розуміння поведінки користувачів і прийняття обґрунтованих рішень, що сприяють зростанню бізнесу та підвищенню лояльності клієнтів.