Когортный анализ: как сравнивать клиентов и повторные покупки

Как выбрать событие для когорты

Когорта — группа людей, которых объединяет событие в одном периоде. Для магазина это может быть первая завершенная покупка в январе. Для сервиса — первая оплата, для продукта с пробным доступом — регистрация. Выбор события зависит от вопроса.

Если хотите понять повторные покупки, начинайте с покупателей. Если проверяете, как пробный доступ превращается в оплату, нужны зарегистрировавшиеся. Объединение этих двух задач в одну таблицу меняет знаменатель и делает выводы неясными.

Определите и единицу учета. Один человек с двумя адресами почты не должен попадать в две покупательские когорты. Для B2B иногда нужен идентификатор компании. Связать историю помогает единый справочник клиентов, но его правила объединения надо проверять: общий семейный телефон тоже не всегда означает одного человека.

Таблица повторных покупок на условных данных

В примере ниже каждая строка содержит покупателей, впервые заказавших в определенном месяце. Столбцы показывают отдельные 30-дневные интервалы после первой покупки. Считаем долю клиентов, сделавших хотя бы один повторный заказ в интервале.

Таблицу можно прокрутить вправо

Январские 15% означают: 15 из исходных 100 клиентов купили повторно на днях 31–60. Часть могла также покупать в первые 30 дней. Поэтому сумма 20%, 15% и 12% не равна доле людей, когда-либо вернувшихся за 90 дней. Для нее нужен отдельный подсчет разных клиентов хотя бы с одной повторной покупкой за весь срок.

Это различие стоит вынести в название показателя: «покупали в интервале» или «совершили повторную покупку к этому дню». Без подписи две команды могут построить разные корректные таблицы и принять их расхождение за ошибку.

Почему нельзя заполнять будущее нулями

У молодой группы еще не было возможности прожить 90 дней. Если записать ноль, график покажет падение удержания, которого никто не наблюдал. Оставляйте ячейку пустой или подписывайте, что период не завершился.

Даже месячная когорта созревает не одновременно. Покупатель от 1 марта и покупатель от 31 марта имеют разный возраст на 1 апреля. Для сравнения 30-дневного результата дождитесь полного окна у всех участников или стройте расчет по индивидуальному возрасту с явно указанным охватом. Не сравнивайте полную январскую строку с неполной мартовской.

Возвраты создают похожую задержку. Для отчетов по вкладу полезно показывать дату среза и пересчитывать прошлые периоды после поздних возвратов. Если отчет фиксируют окончательно, запишите, какие поздние операции вынесены в корректировки.

Какие показатели добавить к повторным покупкам

Доля вернувшихся показывает распространенность повторного поведения. Сумма вклада на исходного клиента отвечает на другой вопрос: сколько денег дает группа. Эти показатели могут двигаться в разные стороны.

После скидки возвращается больше людей, но они покупают менее маржинальные товары. В таком случае одна таблица удержания выглядит убедительно, а LTV по вкладу снижается. Считайте выручку после возвратов и связанные переменные расходы по тем же клиентам и горизонтам.

Для услуг вместо частоты покупок можно наблюдать продление, повторное обращение или расширение договора. Событие должно соответствовать вашей модели. Покупателю кухни не обязательно заказывать новую кухню через месяц, поэтому низкая месячная повторяемость здесь ничего не говорит о сервисе.

Как перейти от различия к объяснению

В условной таблице февральская группа возвращается чаще январской. Это еще не доказывает, что февральская рассылка сработала. Могли измениться ассортимент, источник клиентов, сезон или условия доставки.

Сначала проверьте состав групп и техническую полноту данных. Затем сопоставьте изменение с конкретным вмешательством. Для доказательства эффекта одной механики понадобится сравнимая контрольная группа или корректный эксперимент. Наблюдение за когортой помогает найти вопрос, но не устраняет все альтернативные объяснения.

Не дробите малую базу на множество срезов. Когда в группе восемь человек, один покупатель меняет долю на 12,5 процентного пункта. Показывайте численность рядом с процентами и рассматривайте несколько последовательных групп.

Первую таблицу соберите по одному событию и двум показателям: доле повторных покупателей и вкладу на исходного клиента. Проверьте несколько строк вручную по заказам. После этого отчет можно использовать для обсуждения конкретного решения: какой этап после первой покупки стоит исследовать и какие данные для этого нужны.

Продолжить разбор

• LTV клиента: сколько приносит покупатель и как это посчитать
• RFM-анализ клиентской базы: расчет и решения для малого бизнеса
• A/B-тестирование: как проверить изменение и не принять случайность за результат

Источники и материалы

• Unisender: принципы когортного анализа

Обсудить задачу с командой: Аналитика бизнеса и маркетинга.