Как проводить когортный анализ в Excel: пошаговый пример

Когортный анализ – это метод исследования, который помогает оценить, как изменяется активность пользователей во времени. Он основан на группировке пользователей по определенным критериям и наблюдении за их поведением в течение определенного периода времени.

Когортный анализ может быть полезен, если вы хотите узнать, как изменяется количество пользователей на вашем сайте или в приложении, как используются разные функции, какие проблемы у пользователей и т.д. В данной статье мы рассмотрим пошаговый пример проведения когортного анализа в Excel.

Мы покажем, как создавать когорты, как определять и сравнивать метрики и как распознавать ключевые инсайты, которые могут помочь вам оптимизировать ваш продукт. Но прежде всего, вам потребуется некоторые базовые знания Excel для работы с данными, формулами и графиками.

Что такое когортный анализ?

Определение

Когортный анализ - это метод поиска показателей, зависящих от времени и создание отчета на основе данных, связанных с определенными группами. Он позволяет анализировать изменения в поведении клиентов, которые начинают использовать продукт или услугу в одно и то же время.

Особенности

Когортный анализ позволяет определить, зависит ли поведение клиентов от других факторов, например, изменений цен или конкурентов на рынке. Также он помогает определить эффективность маркетинговых кампаний и понять, как влияют они на поведение клиентов.

При выполнении когортного анализа необходимо разделить всех клиентов на группы в зависимости от даты первой покупки или использования продукта. Затем необходимо определить, какие изменения произошли в поведении каждой группы с течением времени.

Применение

Когортный анализ является очень полезным для бизнеса, поскольку позволяет лучше понимать поведение клиентов и принимать более информированные решения. Например, он может использоваться для оценки эффективности маркетинговых кампаний, улучшения продукта и идентификации потенциальных клиентов, которые потребуют наибольшего внимания.

В целом, когортный анализ помогает бизнесу увеличить прибыль, удержать клиентов и существенно снизить затраты.

Предварительная обработка данных

Удаление дубликатов

Перед началом когортного анализа в Excel необходимо провести предварительную обработку данных. Один из первых шагов – это удаление дубликатов. Данная операция позволяет избавиться от повторяющихся строк данных, которые могут исказить результаты анализа. Для этого нужно выделить все данные в таблице и выбрать вкладку "Данные", затем "Удалить дубликаты".

Очистка данных

Часто данные содержат ошибки, опечатки и неправильный формат записи. Это может привести к занижению или завышению оценок и выводов когортного анализа. Чтобы избежать этого, необходимо очистить данные: удалить лишние символы, исправить опечатки, привести данные к единому формату.

Если в таблице имеются пустые ячейки или строки, их также необходимо удалить. Это позволит не искажать результаты анализа и работать только с полными данными. Для удаления пустых строк необходимо выделить их и выбрать вкладку "Данные", затем "Фильтр" и нажать на "Очистить".

Фильтрация данных

В случае, если данные содержат большое количество строк и столбцов, их необходимо отфильтровать. Это позволяет упростить работу с таблицей и увеличивает скорость анализа. Для этого нужно выбрать интересующие данные, затем в меню "Данные" выбрать "Фильтр", после чего появятся стрелочки напротив каждого столбца.

• Для фильтрации данных по одному критерию необходимо нажать на стрелочку напротив столбца и выбрать интересующий параметр.
• Для фильтрации данных по двум критериям необходимо выбрать сначала один критерий, а затем нажать на стрелочку второго столбца и выбрать соответствующий параметр.

Определение когорт и выбор периода

Что такое когорты?

Когорты - это группы людей, которые имеют общий признак, который может быть использован для анализа поведения.

Например, когорты по возрасту или по дате первой покупки. Когортный анализ учитывает эти группы, чтобы понять, как поведение клиентов изменяется со временем.

Выбор периода

При проведении когортного анализа необходимо выбрать период, на который будут рассчитываться метрики, такие как частота покупок, средний чек и т.д.

Период может быть выбран в зависимости от целей исследования. Например, если мы хотим узнать, как изменяется поведение клиентов в течение года, мы можем выбрать годовой период.

Если же мы хотим проанализировать изменения в поведении клиентов после введения нового продукта, мы можем выбрать период до и после введения продукта.

Создание таблицы когортного анализа

Шаг 1: Определение периода времени когорты

Первым шагом при создании таблицы когортного анализа является определение периода времени, на который будет рассчитываться когорта. Например, можно определить, что каждая когорта будет охватывать пользователей, зарегистрировавшихся в определенный месяц.

Шаг 2: Создание таблицы данных

Далее необходимо создать таблицу данных, отражающую информацию о пользовательских действиях в разрезе когорт. Для этого можно использовать следующие столбцы:

• Дата первого действия пользователя в системе
• Период (месяц) когорты
• Количество пользователей в когорте
• Общее количество действий, выполненных когортой за период
• Среднее количество действий на пользователя
• Коэффициент удержания когорты в процентах

Шаг 3: Расчет данных

После создания таблицы необходимо заполнить ее данными, основываясь на информации о пользовательских действиях, собранной системой аналитики. Простыми формулами можно рассчитать количество пользователей в когорте, общее количество действий и среднее количество действий на пользователя. Для расчета коэффициента удержания когорты может использоваться следующая формула: Удержание когорты = (Количество пользователей, вернувшихся в текущем периоде / Начальное количество пользователей в когорте) * 100%.

Шаг 4: Визуализация данных

После расчета данных таблица когортного анализа может быть визуализирована с помощью диаграмм и графиков в Excel, что поможет лучше понять полученные результаты и сделать выводы о поведении пользователей и эффективности бизнес-модели.

Расчет показателей Retention и Churn Rate

Retention

Retention (удержание клиентов) является одним из ключевых показателей для каждого бизнеса. Рассчитать Retention можно по формуле:

(Retention rate) = ((Количество активных клиентов на конец периода – количество ушедших клиентов за период) / количество активных клиентов на начало периода)) x 100

Где:

• Активным клиентом считается тот, кто совершил покупку в период рассчета.
• Период рассчета может быть неделя, месяц, квартал и т.д.

Churn Rate

Churn Rate (отток клиентов) показывает, сколько клиентов ушло от вашей компании в течение определенного периода.

Формула расчета Churn Rate:

(Churn rate) = (количество ушедших клиентов за период / количество активных клиентов на начало периода) x 100

Чем ниже значение Churn rate, тем лучше для бизнеса. Данный показатель помогает определить, насколько успешна ваша стратегия удержания клиентов и какие улучшения можно внести в работу компании.

Визуализация результатов анализа

Графики

Одним из основных способов визуализации результатов когортного анализа являются графики. В Excel можно построить различные типы графиков, например, графики линейной зависимости, круговые диаграммы и гистограммы. Построение графиков позволяет наглядно увидеть различия между когортами и их поведение во времени.

Графики могут использоваться для анализа различных метрик, например, конверсии, среднего чека, количества заказов и т.д. При построении графиков следует учитывать выбор когорт и периода анализа.

Таблицы

Кроме графиков, результаты когортного анализа можно визуализировать в виде таблиц. Таблицы могут показать более детальную информацию о каждой когорте и метриках, а также позволяют сравнивать значения между когортами.

В таблицах можно выделить наиболее значимые данные, например, изменения в величинах метрик относительно базовой когорты или процентное изменение между когортами. Также таблицы можно использовать для установления связей между различными метриками и когортами, например, определить, какой тип когорт наиболее успешен в плане конверсии.

Диаграммы рассеяния

Диаграммы рассеяния также являются эффективным инструментом визуализации результатов когортного анализа. Эти диаграммы отображают зависимость между двумя различными метриками и позволяют определить, существуют ли какие-либо соотношения между ними.

Диаграммы рассеяния могут использоваться для выявления причинно-следственной связи между метриками и для определения эффективности различных стратегий маркетинга. Однако, при использовании диаграмм рассеяния следует учитывать, что они могут не показать четкой зависимости между метриками, если там таковой отсутствует.

Интерпретация и использование результатов

Анализ потерь и удержания клиентов

Когортный анализ позволяет определить уровень потерь и удержания клиентов в рамках определенного периода времени. Если процент когорты, которая начала пользоваться услугами компании в определенный период, постепенно уменьшается, то это говорит о проблемах в удержании клиентов. В этом случае нужно провести дополнительный анализ, и выявить основные причины оттока. Если же процент остается стабильным или растет, то можно говорить об эффективной стратегии удержания клиентов.

Оценка доходности когорт

Когортный анализ также позволяет оценить доходность каждой когорты. Для этого необходимо сравнить доходы, полученные от каждой когорты за определенный период времени. Эта информация позволит определить, какие когорты приносят наибольшую прибыль, и скорректировать бизнес-стратегию компании.

Оптимизация маркетинговых кампаний

Когортный анализ помогает определить, какие маркетинговые кампании выгоднее для компании. Проведя анализ результатов разных кампаний и их влияния на конкретные когорты, можно определить, какие кампании были наиболее успешными и привели к наибольшему приросту клиентов. На основе этого можно оптимизировать стратегию маркетинга и использовать бюджет эффективнее.

Сегментация клиентов

Когортный анализ позволяет сегментировать клиентов по разным параметрам: дате первой покупки, сумме покупок, количеству покупок и т.д. Это помогает понимать, какие группы клиентов наиболее ценны для компании и какие группы нуждаются в особом внимании при разработке маркетинговой стратегии или когда нужно провести эксперименты в работе с клиентами.

Итоги

Как видно, проведение когортного анализа в Excel может помочь бизнесу принимать взвешенные решения на основе фактических данных. Интерпретация результатов и использование данных для корректировки бизнес-стратегии помогут сделать компанию более конкурентоспособной в сегодняшнем быстром и изменчивом мире.