Аналитика поведения пользователей на сайте — важнейшая часть цифрового маркетинга и работы над улучшением продукта. Один из наиболее мощных инструментов в Google Analytics, который позволяет углубиться в понимание поведения аудитории — это когортный анализ.
Многие ограничиваются базовыми метриками: количеством посещений, показателем отказов или временем на сайте. Но чтобы действительно разобраться, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением с течением времени, необходимо смотреть шире. Когортный анализ — это как раз тот инструмент, который показывает, как ведут себя группы пользователей, пришедшие в разные периоды времени, и помогает выявить закономерности в их активности, вовлечённости и удержании.
В этой статье подробно расскажем, что такое когортный анализ в Google Analytics, как его настроить и правильно интерпретировать данные, чтобы использовать их в развитии бизнеса.
Что такое когортный анализ
Когортный анализ — это метод аналитики, который разбивает пользователей на группы (когорты) в зависимости от времени их первого взаимодействия с сайтом или приложением. Затем анализируется, как эти группы ведут себя в последующие периоды времени.
Например, когорта пользователей, пришедших на сайт в первую неделю июля, может показывать совершенно другое поведение и уровень вовлечённости, чем когорта, пришедшая в первую неделю июня. Сравнивая такие группы, можно понять:
- насколько быстро пользователи теряют интерес к продукту;
- как долго они остаются активными;
- какие изменения повлияли на удержание клиентов;
- как работают маркетинговые кампании в долгосрочной перспективе.
Зачем нужен когортный анализ
Когортный анализ незаменим в следующих задачах:
- Оценка удержания пользователей
Понимание того, сколько пользователей остаётся активными через неделю, месяц или квартал после первого визита, помогает измерить эффективность сайта, приложения или продукта. - Выявление влияния изменений
Если вы провели редизайн сайта, улучшили контент или внедрили новые функции, когортный анализ покажет, как изменилось поведение новых пользователей по сравнению с прошлыми когорточными группами. - Анализ эффективности маркетинга
Отследить, как пользователи из разных рекламных кампаний ведут себя с течением времени — один из ключевых вопросов для маркетологов. Когортный анализ позволяет понять, какие каналы приносят наиболее «долгоиграющих» пользователей. - Прогнозирование доходов и жизненного цикла клиента
Если вы знаете, через сколько времени после первого визита пользователь совершает покупку или перестаёт взаимодействовать с сайтом, можно прогнозировать финансовые показатели и планировать работу с клиентской базой.
Где найти когортный анализ в Google Analytics
Когортный анализ доступен в Google Analytics Universal в разделе:
Аудитория → Когортный анализ.
Если вы используете Google Analytics 4 (GA4), когортный анализ доступен в разделе Исследования через создание нового пользовательского исследования с типом «Когортный анализ».
Основные параметры когортного анализа
При настройке когортного анализа важно понимать, какие параметры доступны и как их настроить.
1. Тип когорты
В Google Analytics основным критерием формирования когорт является дата первого посещения. Это значит, что все пользователи, впервые посетившие сайт в определённый день, неделю или месяц, формируют отдельную когорту.
2. Показатель (метрика)
Вы выбираете, какой именно показатель хотите анализировать по когортам:
- удержание пользователей (retention);
- количество сеансов;
- конверсии;
- доход (если настроена электронная торговля);
- пользовательская активность.
3. Размер когорты
Позволяет выбрать период формирования когорт:
- по дням;
- по неделям;
- по месяцам.
Например, если вы выбираете «размер когорты — неделя», то анализируете группы пользователей, пришедших в одну неделю.
4. Диапазон дат
Этот параметр определяет, за какой временной промежуток будет собрана и проанализирована информация. Например, можно оценить поведение пользователей за последние 3 месяца.
Как читать когортный анализ
Когортный анализ представлен в виде таблицы или диаграммы, где строки — это когорты (группы пользователей), а столбцы — количество дней, недель или месяцев, прошедших с момента первого визита.
На пересечении строки и столбца вы видите значение выбранной метрики. Например:
- в первой колонке — сколько пользователей было в когорте на момент первого визита;
- во второй — сколько из них вернулось на сайт через неделю;
- в третьей — через две недели и так далее.
Чем темнее цвет ячейки, тем выше значение — это наглядно показывает, насколько быстро когорты теряют пользователей или, наоборот, как долго сохраняют их активность.
Пример использования когортного анализа
Представьте, что вы запустили мобильное приложение и хотите узнать, удерживаете ли вы новых пользователей. С помощью когортного анализа можно увидеть:
- сколько пользователей из каждой недели продолжают пользоваться приложением спустя 1, 2, 3 и 4 недели;
- как удержание меняется с каждой новой когортой;
- в какие недели удержание улучшилось, возможно, благодаря обновлению приложения или маркетинговой кампании.
Если вы заметите, что удержание пользователей стало выше после определённой даты, это сигнал о том, что внесённые изменения оказались эффективными.
Как применять когортный анализ для бизнеса
1. Улучшение продукта
Если удержание новых пользователей ниже ожидаемого, это повод улучшить функционал сайта, интерфейс или контент, чтобы они лучше соответствовали потребностям аудитории.
2. Оценка маркетинговых кампаний
Сравнивайте когорты, привлечённые разными рекламными кампаниями, чтобы понять, какой канал приводит самых ценных пользователей.
3. Тестирование изменений
Проведите когортный анализ до и после внедрения новой функции, чтобы увидеть, изменилось ли поведение пользователей.
4. Сегментация аудитории
Разделите пользователей на когорты по источникам трафика, устройствам или географии — это поможет глубже понять, кто и как взаимодействует с продуктом.
5. Прогнозирование жизненного цикла клиента
Анализируя долгосрочные когорты, можно прогнозировать, как долго в среднем пользователи остаются активными и какие шаги помогут продлить их жизненный цикл.
Ограничения когортного анализа в Google Analytics
- В Google Analytics Universal невозможно создавать когорты по кастомным параметрам, кроме даты первого визита.
- Глубина анализа ограничена: например, нельзя анализировать когортное поведение по определённым событиям без дополнительных настроек.
- В GA4 возможности шире, но инструмент всё ещё требует внимательной настройки для получения точных данных.
Полезные советы для эффективного когортного анализа
- Сравнивайте когорты между собой, чтобы выявить аномалии или успехи.
- Не анализируйте слишком короткие или слишком длинные периоды — это может исказить выводы.
- Используйте когортный анализ в связке с другими отчётами GA, чтобы получить полную картину.
- Создавайте гипотезы и проверяйте их на данных когортного анализа, это поможет развивать продукт целенаправленно.
- Проводите анализ регулярно, особенно после изменений на сайте, запусков новых кампаний или релизов обновлений.
