Маркетолог и автор блога об электронной коммерции Павел Левчук написал статья об исследовании когорт, поведении пользователей внутри них и выводах, которые из этого можно сделать.
Growth Hacks публикует данный материал с разрешения автора.
Давайте посмотрим, как связать когорты с поведенческими характеристиками.
Начнем с доходов.
Давайте посмотрим, как когорты генерируют совокупный доход. Для этого мы возьмем все Одинаковый четыре когорты и каждую неделю наблюдайте, как каждая из них увеличивает свой доход. 
Мужские когорты.
Накопленный доход Доход когорты сам по себе уже полезен тем, что позволяет понять, окупается ли он вообще.
Для простоты изложения мы не будем сейчас учитывать стоимость и другие расходы.
Важно показать сам подход. Так, если, например, мы потратили $250 тыс.
на привлечение клиентов из когорты №2, и за семь недель это принесло нам пока $144 980, то для нас это явный сигнал, что до окупаемости этой когорты еще далеко.
Также обратите внимание, что когорта с самым высоким доходом — это когорта № 3 (172 840 долларов за семь недель).
Здесь можно подумать, что это самая перспективная целевая аудитория для нашего бизнеса.
Однако не будем спешить с выводами.
Очевидно, что доход когорты должен зависеть от количества клиентов.
Что ж, давайте посмотрим на количество клиентов в каждой когорте.
Мужские когорты.
Данные о количестве покупателей Теперь становится понятно, почему когорта №3 приносит гораздо больший доход, чем, например, когорта №1. У него просто физически больше клиентов (159 против 77).
Картина становится гораздо интереснее, если посмотреть на когорты №2 и №4. По количеству клиентов они практически одинаковы, но доход за 7 недель уже отличается на 27%.
Здесь уже видно, что клиенты когорты №2 вовлечены лучше, и, следовательно, гораздо больше из них переходят в следующие периоды.
Это важный момент. Не столь важно, сколько клиентов вы привлекли в нулевой период. Гораздо важнее то, сколько из них будут постоянно покупать в последующие периоды.
О помолвке сегодня уже говорилось несколько раз.
Это важный поведенческий фактор, поэтому давайте изучим его более внимательно.
Для начала дадим ему определение.
Вовлеченность означает, как часто клиент совершает повторные покупки или сколько товаров он добавляет в корзину при каждой покупке.
Давайте посмотрим, как выглядит вовлеченность когорты.
Для каждой когорты за каждый период я рассчитал медиану между покупками для тех клиентов, которые совершали покупки в соответствующие периоды — метрику «o_lat (MDN)».
Мужские когорты.
Будущая стоимость Опытный маркетолог Джим Ново сказал, что здесь очень важно соблюсти трение.
Трение увеличивается – покупатель начинает тормозить и время между его повторными покупками увеличивается.
Итак, на срезе выше мы видим, что трение сильнее всего увеличивается в когортах №4 и №2. С двух дней между покупками среднее время увеличилось до 21 и 10 дней соответственно.
Это означает, что вероятность того, что клиент продолжит иметь с вами дело, существенно снижается.
А это, в свою очередь, накладывает серьезные ограничения на будущую ценность, которую вы можете получить от своих отношений с такими клиентами в будущем.
Это очень важный момент. Трение определяет, как скоро клиент остановится и ваши отношения с ним прекратятся.
Чем больше трение, тем короче будущий период, в течение которого клиент увеличит свой LTV. Если вам это не кажется убедительным, давайте продолжим.
Логично, что если трение снижает общее количество покупок, то отсутствие трения или его уменьшение, наоборот, должно привести к увеличению общего количества покупок.
А поскольку общее количество покупок будет расти, то и текущая ценность таких клиентов начнет быстро увеличиваться.
Поэтому я рассчитал медианное количество покупок «o_idx (MDN)», то есть сколько покупок совершили клиенты когорты за соответствующий период. 
Мужские когорты.
Текущая стоимость Действительно, в когортах №4 и №2 трение росло гораздо быстрее.
И, как следствие, их развитие гораздо менее динамично, чем у когорт №1 и №3. Особое внимание обратите на группу №1. Уже в третьем периоде медиана покупок от клиентов, совершивших покупки в этот период, составила 13 покупок.
То есть очень быстро 50% таких клиентов увеличили количество покупок до 13. И это очень хорошо коррелирует с тем, что при этом (в третьем периоде) трение сильно снизилось и время между покупками сократилось до двух дней.
Теперь пришло время задать большой вопрос: учитывая все вышеперечисленное, какая когорта обеспечивает наибольшее количество клиентов LTD (LifeTime to Date)? Какая когорта будет иметь самый высокий LTV в течение 52 недель? Давайте посчитаем LTD и оценим текущую стоимость клиента каждой когорты.
Мужские когорты.
ООО (7 недель) Итак, самые прибыльные клиенты (самый высокий LTD) находятся в когорте №1 (LTD = 1106 долларов США).
Самая прибыльная когорта №3 предоставляет клиентам меньшую сумму LTD = 1087 долларов США.
Важно отметить, что клиенты с наибольшим трением (когорта № 4) имеют наименьшую LTD. И это при том, что когорта №4 имеет не самый маленький доход среди всех когорт за семь недель.
Теперь посчитаем LTV (52 недели) и оценим будущую стоимость клиента каждой когорты.
Внимание: поскольку у меня есть реальные данные за длительный период времени, я могу объективно пересчитать LTV (52 недели), то есть по сути рассчитать LTD через год. 
Мужские когорты.
Общая ценность (52 недели) Самые ценные клиенты были из когорты №1. Хотя эта когорта самая маленькая (всего 77 клиентов), за 52 недели она уже принесла больший доход, чем когорта №4 (147 клиентов).
При этом с 7 по 52 неделю разница в доходах между когортами №2 и №1 снизилась с 70% до 15%.
Это связано с тем, что когорта №1 была очень вовлечена: медиана между покупками составляла всего семь дней, а всего за 1 год 50% клиентов совершили 6 или более покупок.
-
Карнеад
19 Oct, 24 -
Тестирование Игры
19 Oct, 24 -
Как Мы Управляем Качеством Данных
19 Oct, 24 -
Будущее Высшего Образования
19 Oct, 24 -
Изменить Размер
19 Oct, 24
