Что такое когортный анализ и зачем он нужен бизнесу

Когда бизнес растет, поток данных о клиентах превращается в лавину. Рекламные кампании, подписки, заказы, возвраты — цифры множатся, но не всегда превращаются в понимание, что на самом деле происходит с вашей аудиторией. Вот здесь и вступает в игру когортный анализ — инструмент, который помогает увидеть не просто цифры, а закономерности поведения людей во времени.

Зачем бизнесу нужен когортный анализ

Когортный анализ — это способ разбить клиентов на группы (когорты) по какому-то признаку и отслеживать, как они себя ведут со временем. Например, можно сравнить тех, кто впервые купил ваш продукт в январе, с теми, кто пришел в марте, и увидеть, кто дольше остается, кто чаще возвращается, а кто «отваливается» уже через неделю.

Это как смотреть не на среднюю температуру по больнице, а на то, как чувствуют себя разные пациенты, и почему у одних выздоровление идет быстро и успешно, а у других — нет.

Реализовывать самые амбициозные проекты предпринимателям помогают сервисы для бизнеса, которые предлагает компания Рег.ру.

Поведение клиентов во времени

Главная ценность когортного анализа — понимание динамики. Он показывает, как клиенты живут внутри вашего бизнеса:

• через сколько дней после первой покупки они совершают вторую,
• как долго пользуются подпиской,
• на каком этапе отказываются от сервиса.

Так вы видите не просто итоговые метрики продаж, а весь путь клиента — от первого контакта до момента, когда он либо становится лояльным покупателем, либо уходит.

Оптимизация маркетинга и рекламных кампаний

Когортный анализ помогает отделить реальную эффективность рекламы от иллюзий. Вы можете сравнить:

• как себя ведут клиенты, пришедшие с разных каналов (например, таргетинг в соцсетях против поисковой рекламы),
• какие акции привлекают более долгоживущих пользователей,
• как изменяется удержание при изменении цены или бонусной программы.

Так бизнес перестает тратить деньги на шум и концентрируется на кампаниях, которые действительно приносят лояльных клиентов.

Например, один интернет-магазин заметил, что клиенты из e-mail-рассылки совершают повторную покупку на 25% чаще, чем пришедшие с контекстной рекламы. В итоге компания перераспределила бюджет — и подняла общую выручку без увеличения затрат.

Улучшение продукта и клиентского опыта

Когда вы видите, как ведут себя разные когорты пользователей, можно быстро понять, что именно мешает клиентам остаться. Если, например, пользователи, пришедшие после обновления сайта, массово «отваливаются» на третий день — проблема не в маркетинге, а, скорее всего, в UX или функционале.

Когортный анализ помогает не гадать, а принимать решения на основе фактов — и улучшать продукт точечно, а не интуитивно.

Прогнозирование выручки и удержания

Благодаря когортному анализу можно моделировать будущее. Если вы видите, что клиенты, пришедшие весной, в среднем делают три покупки за шесть месяцев, вы можете прогнозировать:

• выручку от новых когорт,
• объем удержанных пользователей,
• точку, где стоит запускать реанимирующие акции.

Это особенно важно для компаний с подписками, e-commerce и SaaS (Software as a Service, модель предоставления программного обеспечения как услуги) — там, где ценность клиента проявляется не сразу, а со временем.

Основные метрики когортного анализа

Когда бизнес выходит на стабильные обороты, просто знать, сколько было продаж за день — уже мало. Важно понимать, кто эти люди, как долго они остаются с вами и сколько денег приносят со временем. Для этого и нужны ключевые метрики когортного анализа — те самые числа, которые показывают, живет ли бизнес за счет новых клиентов или растет благодаря старым.

Разберемся в основных из них.

Retention rate (уровень удержания)

Retention rate показывает, какой процент клиентов остается с вами спустя определенное время: неделю, месяц, квартал.

Формула простая:

Retention = (число активных клиентов в конце периода ÷ число клиентов в начале периода) × 100%

Но за ней скрывается суть вашего бизнеса. Если клиенты возвращаются снова и снова — значит, вы создаете ценность, а не разовую покупку. А если удержание падает — даже самые красивые рекламные кампании не спасут: вы будете бесконечно заманивать новых пользователей, чтобы компенсировать уход старых.

Пример: в онлайн-магазине косметики после запуска новой линейки retention через 30 дней вырос с 35% до 52% — сигнал, что продукт «зашел», и можно масштабировать кампанию.

Churn rate (отток клиентов)

Если retention — это те, кто остались, то churn — те, кто ушли. Он показывает, сколько клиентов перестали пользоваться вашим продуктом или не вернулись за покупкой.

Churn = (кол-во ушедших клиентов ÷ кол-во клиентов в начале периода) × 100%

Высокий churn — тревожный звонок. Он говорит, что где-то воронка продаж «течет»: возможно, неудобный сервис, завышенные ожидания или слабая коммуникация после покупки. Анализируя отток по когортам, можно понять, на каком этапе клиенты уходят — и что нужно исправить.

Пример: сервис онлайн-курсов заметил, что 60% пользователей уходят после первого урока. После изменения структуры вводных модулей churn упал до 30%.

LTV (пожизненная ценность клиента)

LTV (Lifetime Value) показывает, сколько денег клиент приносит компании за все время взаимодействия. Это ключ к пониманию, сколько можно тратить на привлечение.

LTV = Средний чек × Среднее количество покупок × Средняя продолжительность жизни клиента

Если ваш LTV выше, чем стоимость привлечения (CAC), бизнес растет устойчиво. Если ниже — вы, по сути, платите за каждого клиента больше, чем он приносит.

Пример: у сервиса подписок LTV составил 8 000 рублей, а привлечение одного пользователя — 2 000 рублей. Это значит, что каждый клиент приносит компании чистую ценность в 6 000 рублей — отличный сигнал для масштабирования.

ARPU/ARPPU

Эти метрики помогают понять, насколько монетизируется аудитория.

• ARPU (Average Revenue Per User) — средняя выручка на одного пользователя, включая тех, кто не платит.
• ARPPU (Average Revenue Per Paying User) — средняя выручка только на платящего клиента.

ARPU = Общая выручка ÷ Кол-во пользователей
ARPPU = Общая выручка ÷ Кол-во платящих пользователей

Если ARPU стабилен, но ARPPU растет — вы правильно работаете с премиальной частью аудитории. Если оба падают — стоит проверить, не снизилась ли ценность продукта или не изменилась структура клиентов.

Пример: в игровом приложении ARPU — 100 рублей, ARPPU — 400 рублей. Это значит, что платят только 25% пользователей — и можно подумать, как конвертировать больше бесплатных в платящих.

По отдельности эти метрики дают кусочки картины. Но вместе они рассказывают целую историю.

• Retention показывает, удерживаете ли вы клиентов.
• Churn — где их теряете.
• LTV — насколько они ценны для бизнеса.
• ARPU/ARPPU — насколько эффективно монетизируете аудиторию.

Именно в когортном анализе они работают лучше всего — потому что показывают не просто средние цифры, а динамику во времени: как ведут себя клиенты разных периодов и что влияет на их лояльность.

Методы проведения когортного анализа

Чтобы извлечь смысл из цифр, нужно правильно сформировать когорты — группы клиентов с общими признаками. От того, как вы их «разрежете», зависит, какие выводы сможете сделать.

Вот три самых распространенных метода.

Деление на когорты по времени

Самый интуитивно понятный и популярный способ. Клиентов группируют по дате первого взаимодействия с бизнесом — например, по месяцу регистрации, первой покупки или подписки. Такой подход помогает ответить на вопрос: как со временем изменяется качество новых клиентов?

Пример: вы видите, что пользователи, пришедшие в январе, возвращаются чаще, чем мартовская когорта. Значит, в марте могло что-то измениться — реклама, продукт, ценовая политика. И вот вы уже не просто смотрите цифры, а анализируете причины поведения аудитории.

Такой анализ помогает понять:

• насколько эффективна новая рекламная кампания;
• как сезонность влияет на удержание;
• улучшается ли продукт с точки зрения лояльности клиентов.

Совет: начинайте именно с временных когорт — это база, на которой можно выстроить более сложные сегменты.

Деление на когорты по поведению

Здесь вы группируете пользователей по действиям, которые они совершают:

• кто оформил подписку,
• кто добавил товар в корзину, но не купил,
• кто оплатил премиум-тариф и т. д.

Такой подход позволяет оценить влияние конкретного поведения на удержание и выручку.

Пример: в онлайн-школе выделили две когорты — те, кто посмотрел первый урок, и те, кто не посмотрел. У первой retention оказался вдвое выше. Значит, важно стимулировать ученика войти в курс сразу после регистрации — например, напоминаниями или бонусами.

Этот метод отлично подходит для продуктовых компаний и сервисов подписки — когда поведение пользователя напрямую влияет на монетизацию.

Совет: попробуйте объединить поведенческие когорты с временными. Например, сравните retention тех, кто сделал первую покупку в январе, и тех, кто просто зарегистрировался.

Деление на когорты по источникам трафика

Здесь клиентов делят в зависимости от того, откуда они пришли:

• органика,
• контекстная реклама,
• соцсети,
• рекомендации и т. д.

Это мощный инструмент для оптимизации маркетинга. Ведь не всегда самый дешевый канал оказывается самым выгодным.

Пример: клиенты, пришедшие из соцсетей, делают больше покупок, чем те, кто пришел по контексту. А значит, стоит перераспределить рекламный бюджет — не просто по количеству лидов, а по долгосрочной ценности аудитории (LTV).

Такой анализ помогает:

• выявить качественные источники трафика;
• рассчитать реальную окупаемость каналов;
• улучшить маркетинговую стратегию на основе данных, а не интуиции.

Совет: не забывайте учитывать время жизни клиента — иногда долгие клиенты приходят с менее заметных каналов, вроде e-mail или рекомендаций.

Инструменты для когортного анализа

Когда бизнес дорастает до аналитики, Excel уже не спасает. Таблицы громоздкие, графики ломаются, а цифры вечно не сходятся. Тогда на сцену выходит тяжелая артиллерия — инструменты когортного анализа. Они помогают не просто считать, а видеть закономерности: кто остается, кто уходит и почему. Ниже — обзор решений, которые реально работают и подойдут компаниям разного масштаба.

Yandex.Metrica

После «переезда» многих бизнес-процессов в цифру Google Analytics стал почти синонимом веб-аналитики, но в России есть реальные альтернативы — как готовые сервисы, так и инструменты для собственной аналитики, которые умеют строить когортные отчеты и дают больше контроля над данными. Yandex.Metrica — один из них. Это бесплатный продукт Яндекса: Metrica для веба, AppMetrica для мобильных приложений и атрибуции.
Плюсы:

• богатые отчеты по поведению, готовые когортные разрезы;
• тепловые карты, вебвизор, аналитика форм;
• AppMetrica — встроенная атрибуция для мобильных кампаний.

 Минусы:

• В некоторых бизнесах есть опасения по части независимости и привязки к экосистеме.

Кому подходит: e-commerce, маркетплейсы, мобильные продукты, когда нужно быстро получать и интерпретировать когортные отчеты без больших затрат.

CRM-системы и BI-платформы

CRM (Customer Relationship Management, система управления взаимоотношениями с клиентами) — это кладезь информации о поведении клиентов. Многие современные системы (например, Bitrix24, amoCRM) уже включают базовые возможности когортного анализа.

Они позволяют:

• делить клиентов по дате первой сделки или контакта;
• отслеживать повторные покупки и активность;
• сравнивать эффективность менеджеров и источников заявок.

Пример: B2B-компания видит, что клиенты, с которыми менеджеры связывались в первые 24 часа после заявки, конвертируются в продажи чаще. Такой инсайт помогает перестроить процессы и увеличить прибыль.

Совет: интегрируйте CRM с BI-платформой (например, Power BI или DataLens от Яндекса) — это даст вам полный цикл: от сделки до прогноза удержания.

Собственные аналитические панели

Когда бизнес вырастает, стандартных инструментов становится мало. Тогда компании создают собственные дашборды — на базе SQL, Python, Redash, Metabase или Data Studio.

Зачем это нужно:

• можно настроить любой разрез данных под особенности бизнеса;
• объединить данные из всех источников — от CRM до мобильных приложений;
• отслеживать метрики в реальном времени и строить прогнозы.

Пример: онлайн-сервис доставки продуктов создал собственную панель: она показывает retention клиентов по районам города, акциям и времени заказа. Благодаря этому удалось сократить отток на 12% за квартал.

Совет: собственная аналитика требует IT-ресурсов, но в обмен вы получаете полный контроль над данными и аналитику, заточенную именно под вашу бизнес-модель.

Примеры применения когортного анализа

Когда бизнес хочет понять, почему клиенты приходят, остаются или исчезают, когортный анализ становится не просто инструментом, а компасом. Он помогает не гадать, а видеть реальные поведенческие паттерны — кто вас любит, а кто готов уйти к конкуренту.

Давайте разберем, как когортный анализ работает на практике — от интернет-магазинов до офлайн-сетей, и какие подводные камни ждут по пути.

В e-commerce

Для интернет-магазинов когортный анализ — это способ понять, насколько хорошо вы удерживаете покупателей после первой покупки.

Пример: онлайн-магазин одежды делит клиентов по дате первой покупки. Анализ показывает, что в когорте ноября 2024 года 40% клиентов возвращаются в течение месяца, а в когорте января — только 15%. Почему? Возможно, дело в скидках на чёрную пятницу или в зимней коллекции.

Что делать:

• сравнивайте когорты по источникам трафика — кто чаще возвращается: покупатели из таргета или из e-mail-рассылки;
• отслеживайте LTV и частоту повторных заказов по когортам — это помогает корректировать маркетинг и программы лояльности.

В мобильных приложениях

Для приложений когортный анализ — инструмент, который показывает, насколько долго пользователи остаются активными после установки.

Пример: разработчики фитнес-приложения делят аудиторию по дате регистрации. Через неделю в когорте марта остается 60% пользователей, а в когорте апреля — уже 75%. Команда замечает, что в апреле появился onboarding-чеклист и push-напоминания — значит, они работают.

Что делать:

• измеряйте retention rate на 1, 7, 30 день после установки;
• тестируйте изменения интерфейса или акций — и сравнивайте результаты когорт до и после.

В подписочных сервисах

Сервисы с подписками — стриминг, SaaS, образовательные платформы — живут не на разовых платежах, а на долгосрочных отношениях. Когортный анализ помогает понять, на каком месяце подписки начинается отток и почему.

Пример: онлайн-кинотеатр видит, что пользователи, пришедшие по акции «первый месяц за 1 рубль», чаще отменяют подписку на втором месяце. А те, кто пришел по рекомендации друзей, остаются дольше. Это сигнал: пора переработать стратегию промо-акций и усилить реферальную программу.

Что делать:

• следите за метриками churn rate и LTV по когортам;
• сегментируйте пользователей по тарифам — когортный анализ покажет, какой из них лучше удерживает аудиторию.

В офлайн-бизнесе

Да, когортный анализ работает и вне интернета: в рознице, кафе, салонах красоты. Главное — собирать данные о клиентах (карты лояльности, чеки, CRM).

Пример: сеть кофеен анализирует клиентов, зарегистрировавшихся в программе лояльности. Когорта апреля показывает, что 30% участников возвращаются каждую неделю, а когорта июня — только 10%. Почему? В июне снизили кэшбэк. Вывод очевиден: система бонусов напрямую влияет на удержание.

Что делать:

• используйте CRM или POS-систему для фиксации визитов и покупок;
• стройте когорты по месяцам, акциям или типам клиентов — и ищите закономерности.

Ограничения и ошибки когортного анализа

Как и любой инструмент, когортный анализ не волшебная палочка. Он может дать неверные выводы, если использовать его без контекста.

Основные ошибки:

1. слишком мелкие когорты — мало данных, результаты случайны;
2. отсутствие контекста — рост retention не всегда означает улучшение продукта, возможно, изменилась аудитория;
3. игнорирование внешних факторов — сезонность, акции, инфоповоды и даже погода могут влиять на поведение клиентов;
4. фокус только на одной метрике — retention важен, но без анализа LTV и ARPU картина будет неполной.
   

Как избежать:

• сравнивайте когорты на одинаковых временных отрезках (например, 30 дней после старта);
• комбинируйте когортный анализ с другими методами — ABC/XYZ, юнит-экономикой, воронкой продаж;
• всегда проверяйте гипотезы: «Почему поведение изменилось» — это главный вопрос, который делает когортный анализ инструментом роста, а не просто красивой таблицей.
  

Антон Журавлев