ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Когортный анализ
Что такое, зачем нужен, как делать?
Как зовут преподов
Алексей Куличевский, 

основатель и директор Oh My Stats
Даниил Шулейко,

директор по маркетингу Delivery Club
План
— Что такое когортный анализ (коротко)?
— Зачем он нужен?
— Управление рекламой
— Развитие продукта
— Оптимизация бизнес-процессов
— Как его делать?
— Как достать данные (на примере Oh My Stats)
— Как составить отчет в Экселе
Что такое когортный анализ?
Немного истории
— Придумали социологи
— «Как себя ведет поколение семидесятников»
— «Как построили карьеру выпускники школ 2002 года?»
— Активно применяется в медицине
— Одной группе дали лекарство, второй — плацебо. Каждый день
измеряют результат.
Общий принцип
1. Выделяем группу людей, с которыми произошло какое-
нибудь событие в период времени.
2. Наблюдаем за изменением состояния группы.
В апреле в магазин зашли 1000 человек
апрель май июнь июль август сентябрь Итого
Покупки 30 12 4 2 1 0 49
Выручка 160,000 90,000 20,000 10,000 4,000 0 284,000
Общий принцип
1. Выделяем группу людей, с которыми произошло какое-
нибудь событие в период времени.
2. Наблюдаем за изменением состояния группы.
В апреле в магазин зашли 1000 человек
апрель май июнь июль август сентябрь Итого
Покупки 30 12 4 2 1 0 49
Выручка 160,000 90,000 20,000 10,000 4,000 0 284,000
когорта
когортный анализ
Как применять когортный
анализ в бизнесе?
Кейс 1: Управление рекламой
Кейс 2: Разработка продукта
Кейс 3: Оптимизация бизнес-процессов
Кейс 1: управление рекламой
1. Сначала исследование…
2. Потом масштабирование
Исследование 

(первые месяцы существования
DeliveryClub)
Стоимость клика — 50 рублей
Конверсия взаказы — 10%
Стоимость заказа — 500 рублей
Средний чек — 1500 рублей
Комиссия — 10%
Выручка с заказа — 150 рублей
ROI = 150 / 500 = 30%
Реклама не окупается :(
Но что если применить
когортный анализ?
— Очень высокая вероятность повторного заказа в течение квартала
— Люди кушают в заведениях одного класса. Если первый заказ в
«Пушкине» на 5000 рублей, вряд ли второй будет в Сити Пицце на 600
рублей. Наоборот — бывает.
— Люди из когорты постоянно начинают покупать. Итоговая конверсия
растет непрерывно.
По поведению пользователей в первые 4 недели можно
свысокой точностью спрогнозировать выручку сних
загод идальше.
Что делали?
1. Запускали рекламу, ждали 4 недели, пока накопятся данные.
2. Строили когортный отчет по первому заходу на сайт либо по дате регистрации.
3. Значимые метрики:
— количество регистраций, покупателей, конверсию регистраций в покупателей
— количество заказов, средний чек и выручку с покупателя.
4. Сравнивали рекламные кампании между собой, а также со средними данными по сайту.
По поведению пользователей в первые 4 недели можно свысокой
точностью спрогнозировать выручку сних загод идальше.
Масштабирование
Задача: как можно быстрее привлечь как можно больше клиентов
Ограничение: маркетинг должен окупаться
Емкость контекстной рекламы ограничена, 

так что нужно постоянно запускать новые каналы.
Решение: запустить новый канал, и через 4 недели сравнить
сужеизвестными каналами.
Пример
1.Запускаем рекламу в новой тизерной сети «Гипер-тизер»
2.Ждем 4 недели.
3.Строим когортный отчет от первому заходу на сайт, смотрим ROI
когорты на 4 неделю. Допустим, ROI = 56%
4.Сравниваем показатель с ROI уже известных эффективных
тизенрных ситей. Допустим, в среднем ROI когорты за 4 недели —
28%.
Вывод: ROI нового канала в 2 раза выше среднего! Отлично,
увеличиваем бюджет
Кейс 2: разработка проудкта
Мы выпустили новый дизайн. Как узнать, улучшил 

ли он бизнес или нет?
Давайте провем A/B-тест
1. Сделаем 2 варианта страницы, со старым дизайном, 

и с новым.
2. 50% людей пустим на новый, 50% — на старый.
3. Измерим конверсию из зашедших на страницу 

в кликнувших по кнопке
По какой картинке 

вы бы кликнули?
Источникикартинок:

девушка—http://nogilev.livejournal.com/31557.html,

бургер—http://limonada-net.livejournal.com/313167.html
A/B-тест не покажет, повлиял ли дизайн наувеличение
выручки в долгосрочной перспективе.
Причем здесь когорты?
1. Спустя 2-3 недели после релиза дизайна команда строила
когортный отчет для людей, впервые зашедших на сайт
на страничку с новым дизайном.
2. Сравнивали конверсию в покупки, количество заказов на
покупателя и выручка с когортой людей, не видивших
новый дизайн.
Разница — и есть результат влияния нового дизайна
Кейс 3: оптимизация бизнес-
процессов
Как оценить качество работы вашего колл-центра?
Можно опросить клиентов
После общения с менеджером, клиенту приходит письмо с
просьбой оценить общение. Некоторые клиенты переходят по
ссылке и оставляют отзыв.
— Немногие оставят отзыв в принципе
— Те, кто оставят, могут обмануть или ошибиться
— Вы не сможете связать отзыв с изменением в продажах
А еще можно
проанализировать по когортам
1. Строим когорту людей, 4 недели назад, общавшихся с
менеджером Васей.
2. Многие ли из них вернулись и сделали повторный заказ?
3. Сравниваем менеджеров между собой и со средними
цифрами по компании.
А еще можно понять, когда
менеджер наиболее эффективен
Постройте когортный отчет менеджера Васи за каждый
деньнедели. Посмотрите, в какой день он наиболее
эффективен?
Как делать 

когортный анализ
— Откуда взять данные?
— Как составить отчет в Экселе?
— Есть какие-нибудь инструменты кроме Экселя?
А теперь соло на клавиатуре…
Сегодня мы обсудили…
1.Что такое когортный анализ и откуда он взялся?
2.Как когортный анализ помогает:
— Управлять рекламой
— Улучшать продукт
— Оптимизировать бизнес-процессы
3.Как самостоятельно делать когортный анализ в Экселе
Спасибо!
Будем рады ответить на вопрос
Алексей Куличевский

ak@ohmystats.com
!
Даниил Шулейко

pr@delivery-club.ru
Ad

Recommended

Pedigree problems (NEET)
Pedigree problems (NEET)
Valli Nachiyar Syam Kumar
Лекция 3 Сегментация
Лекция 3 Сегментация
Victor Kulikov
Экономика и метрика проекта. Илья Красинский
Экономика и метрика проекта. Илья Красинский
Артем Кудрявцев
бланк для работы с негативными денежными убеждениями
бланк для работы с негативными денежными убеждениями
Сергей Калинин
47 убеждений по поводу денег
47 убеждений по поводу денег
Сергей Калинин
Руководство по обучению сверточной нейронной сети для поиска ключевых точек о...
Руководство по обучению сверточной нейронной сети для поиска ключевых точек о...
Azoft
Веб-аналитика при росте бюджетов на маркетинг
Веб-аналитика при росте бюджетов на маркетинг
Roman.ua
Возможности Universal Analytics для бизнеса в эпоху перемен
Возможности Universal Analytics для бизнеса в эпоху перемен
Roman.ua
Григорий Ситнин: unit-экономика проекта
Григорий Ситнин: unit-экономика проекта
#tceh экосистема и коворкинг для стартапов.
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
PCampRussia
Аналитика трафика из партнерских программ
Аналитика трафика из партнерских программ
Roman.ua
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Evgeny Kuryshev
Ծ-экономика
Ծ-экономика
Gregory Sitnin
Speaking up for Experiences
Speaking up for Experiences
Stephen Anderson
Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Oleg Liubarets
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
it-people
Когортный анализ для чайников
Когортный анализ для чайников
Маркетинг-аналитика с OWOX BI
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit_ru
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Иванов Дмитрий
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318
Академия интернет-маркетинга «WebPromoExperts»
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
SEO Conference
Cohort analysis
Cohort analysis
ExpertSender

More Related Content

Viewers also liked (6)

Григорий Ситнин: unit-экономика проекта
Григорий Ситнин: unit-экономика проекта
#tceh экосистема и коворкинг для стартапов.
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
PCampRussia
Аналитика трафика из партнерских программ
Аналитика трафика из партнерских программ
Roman.ua
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Evgeny Kuryshev
Ծ-экономика
Ծ-экономика
Gregory Sitnin
Speaking up for Experiences
Speaking up for Experiences
Stephen Anderson
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
Продуктовые метрики и сегментация пользователей (Илья Воробьёв, Яндекс Почта)
PCampRussia
Аналитика трафика из партнерских программ
Аналитика трафика из партнерских программ
Roman.ua
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Продуктовая Аналитика — Карго Культ в современных компаниях
Evgeny Kuryshev

Similar to Когортный анализ (8)

Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Oleg Liubarets
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
it-people
Когортный анализ для чайников
Когортный анализ для чайников
Маркетинг-аналитика с OWOX BI
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit_ru
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Иванов Дмитрий
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге Вебинар WebPromoExperts #318
Академия интернет-маркетинга «WebPromoExperts»
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
SEO Conference
Cohort analysis
Cohort analysis
ExpertSender
Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Cohort Analysis | Analyze 2015 | Oleg Liubarets
Oleg Liubarets
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
«LTV, когорты и другие данные пользователей», Юрий Рыбаков, iConText
it-people
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit: Аналитика и повышение конверсии
webit_ru
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге SEOCONF2016
Иванов Дмитрий
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
Иванов - Прогнозная аналитика в поисковом маркетинге
SEO Conference
Ad

Когортный анализ

  • 1. Когортный анализ Что такое, зачем нужен, как делать?
  • 2. Как зовут преподов Алексей Куличевский, 
 основатель и директор Oh My Stats Даниил Шулейко,
 директор по маркетингу Delivery Club
  • 3. План — Что такое когортный анализ (коротко)? — Зачем он нужен? — Управление рекламой — Развитие продукта — Оптимизация бизнес-процессов — Как его делать? — Как достать данные (на примере Oh My Stats) — Как составить отчет в Экселе
  • 5. Немного истории — Придумали социологи — «Как себя ведет поколение семидесятников» — «Как построили карьеру выпускники школ 2002 года?» — Активно применяется в медицине — Одной группе дали лекарство, второй — плацебо. Каждый день измеряют результат.
  • 6. Общий принцип 1. Выделяем группу людей, с которыми произошло какое- нибудь событие в период времени. 2. Наблюдаем за изменением состояния группы. В апреле в магазин зашли 1000 человек апрель май июнь июль август сентябрь Итого Покупки 30 12 4 2 1 0 49 Выручка 160,000 90,000 20,000 10,000 4,000 0 284,000
  • 7. Общий принцип 1. Выделяем группу людей, с которыми произошло какое- нибудь событие в период времени. 2. Наблюдаем за изменением состояния группы. В апреле в магазин зашли 1000 человек апрель май июнь июль август сентябрь Итого Покупки 30 12 4 2 1 0 49 Выручка 160,000 90,000 20,000 10,000 4,000 0 284,000 когорта когортный анализ
  • 8. Как применять когортный анализ в бизнесе? Кейс 1: Управление рекламой Кейс 2: Разработка продукта Кейс 3: Оптимизация бизнес-процессов
  • 9. Кейс 1: управление рекламой 1. Сначала исследование… 2. Потом масштабирование
  • 10. Исследование 
 (первые месяцы существования DeliveryClub) Стоимость клика — 50 рублей Конверсия взаказы — 10% Стоимость заказа — 500 рублей Средний чек — 1500 рублей Комиссия — 10% Выручка с заказа — 150 рублей ROI = 150 / 500 = 30% Реклама не окупается :(
  • 11. Но что если применить когортный анализ? — Очень высокая вероятность повторного заказа в течение квартала — Люди кушают в заведениях одного класса. Если первый заказ в «Пушкине» на 5000 рублей, вряд ли второй будет в Сити Пицце на 600 рублей. Наоборот — бывает. — Люди из когорты постоянно начинают покупать. Итоговая конверсия растет непрерывно. По поведению пользователей в первые 4 недели можно свысокой точностью спрогнозировать выручку сних загод идальше.
  • 12. Что делали? 1. Запускали рекламу, ждали 4 недели, пока накопятся данные. 2. Строили когортный отчет по первому заходу на сайт либо по дате регистрации. 3. Значимые метрики: — количество регистраций, покупателей, конверсию регистраций в покупателей — количество заказов, средний чек и выручку с покупателя. 4. Сравнивали рекламные кампании между собой, а также со средними данными по сайту. По поведению пользователей в первые 4 недели можно свысокой точностью спрогнозировать выручку сних загод идальше.
  • 13. Масштабирование Задача: как можно быстрее привлечь как можно больше клиентов Ограничение: маркетинг должен окупаться Емкость контекстной рекламы ограничена, 
 так что нужно постоянно запускать новые каналы. Решение: запустить новый канал, и через 4 недели сравнить сужеизвестными каналами.
  • 14. Пример 1.Запускаем рекламу в новой тизерной сети «Гипер-тизер» 2.Ждем 4 недели. 3.Строим когортный отчет от первому заходу на сайт, смотрим ROI когорты на 4 неделю. Допустим, ROI = 56% 4.Сравниваем показатель с ROI уже известных эффективных тизенрных ситей. Допустим, в среднем ROI когорты за 4 недели — 28%. Вывод: ROI нового канала в 2 раза выше среднего! Отлично, увеличиваем бюджет
  • 15. Кейс 2: разработка проудкта Мы выпустили новый дизайн. Как узнать, улучшил 
 ли он бизнес или нет?
  • 16. Давайте провем A/B-тест 1. Сделаем 2 варианта страницы, со старым дизайном, 
 и с новым. 2. 50% людей пустим на новый, 50% — на старый. 3. Измерим конверсию из зашедших на страницу 
 в кликнувших по кнопке
  • 17. По какой картинке 
 вы бы кликнули? Источникикартинок:
 девушка—http://nogilev.livejournal.com/31557.html,
 бургер—http://limonada-net.livejournal.com/313167.html
  • 18. A/B-тест не покажет, повлиял ли дизайн наувеличение выручки в долгосрочной перспективе.
  • 19. Причем здесь когорты? 1. Спустя 2-3 недели после релиза дизайна команда строила когортный отчет для людей, впервые зашедших на сайт на страничку с новым дизайном. 2. Сравнивали конверсию в покупки, количество заказов на покупателя и выручка с когортой людей, не видивших новый дизайн. Разница — и есть результат влияния нового дизайна
  • 20. Кейс 3: оптимизация бизнес- процессов Как оценить качество работы вашего колл-центра?
  • 21. Можно опросить клиентов После общения с менеджером, клиенту приходит письмо с просьбой оценить общение. Некоторые клиенты переходят по ссылке и оставляют отзыв. — Немногие оставят отзыв в принципе — Те, кто оставят, могут обмануть или ошибиться — Вы не сможете связать отзыв с изменением в продажах
  • 22. А еще можно проанализировать по когортам 1. Строим когорту людей, 4 недели назад, общавшихся с менеджером Васей. 2. Многие ли из них вернулись и сделали повторный заказ? 3. Сравниваем менеджеров между собой и со средними цифрами по компании.
  • 23. А еще можно понять, когда менеджер наиболее эффективен Постройте когортный отчет менеджера Васи за каждый деньнедели. Посмотрите, в какой день он наиболее эффективен?
  • 24. Как делать 
 когортный анализ — Откуда взять данные? — Как составить отчет в Экселе? — Есть какие-нибудь инструменты кроме Экселя?
  • 25. А теперь соло на клавиатуре…
  • 26. Сегодня мы обсудили… 1.Что такое когортный анализ и откуда он взялся? 2.Как когортный анализ помогает: — Управлять рекламой — Улучшать продукт — Оптимизировать бизнес-процессы 3.Как самостоятельно делать когортный анализ в Экселе
  • 27. Спасибо! Будем рады ответить на вопрос Алексей Куличевский
 ak@ohmystats.com ! Даниил Шулейко
 pr@delivery-club.ru