читайте в Базе Знаний Timeweb Community. Как и когда применять когортный анализ, какие метрики стоит учитывать. Примеры анализа когорт. Что такое когортный анализ, как его провести и как с его помощью повышать эффективность маркетинга, продаж и клиентского сервиса? Однако определения когорт создаются на основе пользовательских аналитических запросов, поэтому они гораздо более адаптируемые и сложные. Когорта — то есть группа пользователей, которые объединены по какому-либо признаку — формируется с учетом временного признака. Когорты собственно в нынешнее время напоминают такие подразделения, как взвод в роте или рота в батальоне.
Когортный анализ. Теория
Специфика ретроспективного анализа Сведения, которые получены в ходе исторического исследования, считаются не такими надежными, как выводы проспективного изучения. Это обуславливается тем, что с течением времени критерии качества обнаружения, диагностики и учета заболевших лиц, а также признаки и методы выявления факторов воздействия меняются. При этом ретроспективное исследование отличается простотой организации. Если архивные данные о влиянии факторов риска и выявленные случаи заболеваемости надежны, приоритет отдается историческому анализу. К примеру, ретроспективный метод используется при изучении профессиональных заболеваний, патологий с выраженными клиническими симптомами, причин смерти и прочее. Достоинства когортного анализа Ключевым плюсом таких исследований считается возможность зачастую единственная получить достоверные сведения об этиологии патологий.
Это особенно важно в тех случаях, когда невозможно провести эксперимент. Когортные исследования являются единственным способом установления показателей относительного, атрибутивного и абсолютного рисков возникновения болезни, оценки этиологической доли ситуаций, связанных с предполагаемой причиной патологии. Эти исследования позволяют обнаруживать редко встречающиеся провоцирующие факторы. При этом могут одновременно выявляться несколько причин одной или нескольких болезней. Достоверность полученных сведений достаточно высокая.
Это связано с тем, что при когортном анализе больше вероятность избежать ошибок при создании основных контрольных подгрупп, поскольку они формируются после обнаружения последствий смерти, заболевания и другое. Недостатки Основным минусом когортного исследования можно назвать необходимость создания группы здоровых субъектов большой численности. Это особенно необходимо в случаях сравнительно редко встречающихся патологий. Чем реже заболевание обнаруживается, тем выше физическая невозможность образовать нужную когорту. Важные недостатки - это продолжительность и высокая стоимость исследований.
Определение популяции В начале исследования устанавливаются признаки популяции, из которой будут отбираться лица для участия в исследовании. Когорту формируют исключительно из здоровых субъектов. При этом специалисты исходят из того, что она будет являться не просто группой лиц, а объединением, в котором ожидается возникновение заболеваний. Это предположение основывается обычно на результатах описательных эпидемиологических наблюдений, в рамках которых были выявлены различия в заболеваемости отдельных групп населения. Определение признаков При наличии предположений о том, что в группе возникнут патологии, предполагается, что на нее влияют определенные факторы.
В сервисе Google Analytics когортное исследование автоматизировано, но наложено ограничение на разделение пользователей на когорты: только по первому действию в заданный промежуток времени. Для тех, кто не готов мириться с описанными недостатками таблиц и Google Analytics, существуют платформы автоматизации маркетинга. В CDP Altcraft Platform когортный анализ можно провести для когорт клиентов, совершивших целевое действие в течение недели или месяца. Отчет формируется по следующим показателям: числу уникальных кликов или открытий; соотношению уникальных кликов к открытиям или к отправленным сообщениям; соотношению уникальных открытий к отправленным сообщениям. Для удобства пользователей результаты представляются в виде таблицы или графика.
Как проводить когортный анализ для различных метрик Использование метода когортного анализа для оценки эффективности каналов привлечения мы уже описали, говоря об этапах проведения исследования. Тем не менее разберем еще один пример: будем определять самый эффективный канал привлечения новых подписчиков рассылки. Рассмотрим 3 когорты — по числу каналов. Временное ограничение 15-30 марта — период, когда проходила рекламная кампания. Из 3000 подписчиков через 5 месяцев осталось 782.
В таблице приведена статистика — сколько привлеченных пользователей оставались активными с течением времени. На первый взгляд кажется, что реклама в Facebook оказалась самой эффективной, поскольку с нее пришло преобладающее число подписчиков. Качественная целевая аудитория была получена через канал «Партнерские посты ВКонтакте», поэтому именно на этот источник следует обратить внимание маркетологам из компании N. Клиенты, сделавшие первый заказ в одном из месяцев I квартала 2020 года, образовали 3 когорты: январь, февраль и март 2020. Исследование длилось полгода — за это время анализировалось дальнейшее поведение когорт.
Для сопоставимости данных анализ проводился через ARPU — средний доход с клиента, в рублях. LTV рассчитывается по каждой когорте в отдельности или для всех клиентов сразу — подробнее о способах расчета показателя читайте здесь. Для подсчета Lifetime примем для себя правило: это время от начала сотрудничества до его прекращения первого нулевого результата. LTV январской когорты составило 14100 рублей, февральской — 12600 рублей, мартовской — 9300 рублей. Таким образом, пользователи, заинтересовавшиеся приложением в январе, остаются более «надежными» и ценными для компании.
А средства, с помощью которых они были привлечены, можно считать наиболее эффективными. На первый взгляд кажется, что в марте 2020 года была проведена крайне эффективная рекламная кампания: она не только принесла новых пользователей с рекордным ARPU 4500 рублей , но и значительно подстегнула январскую и февральскую аудитории 4000 и 3700. Когортный анализ выявил, что это мнение является ошибочным. Кроме того, вспомним, что именно в марте 2020 года, в связи с распространением коронавирусной инфекции, были введены ограничения, и для многих людей доставка продуктов питания на дом стала необходимостью. Затем люди вернулись к привычному укладу жизни.
На неделе с 17 по 23 апреля мы запустили рекламу в которой объявили о накопительной бонусной системе и по результатам была сформирована когорта из 21 клиента. Вы можете сравнить результат с вашими ожиданиями. Мероприятие 2. На неделе с 1 по 7 мая мы запустили рекламу в которой объявили о скидке и по результатам была сформирована когорта из 18 клиентов. По результатам следующих периодов видим, что количество клиентов которое было удержано не высоко. Можно сделать вывод, что такая акция не работает для привлечения постоянных клиентов: клиент оформляет заказ со скидкой, но потом не возвращается. Старая когорта Это клиенты, зарегистрированные в прошлые периоды, можно допустить, что они постоянные.
Все зависит от того, какой показатель вы хотите улучшить. Задайте размер когорт — временной интервал, в течение которого пользователи будут попадать в одну группу. Он может быть любым — от недели до месяца в зависимости от бизнеса и решаемой задачи. Определите отчетный период — время, в течение которого вы будете проводить исследование. Обозначьте ключевые метрики, по которым будет проводиться анализ. Это может быть, например, время пребывания на сайте, количество транзакций и т.
Затем сравните метрики в разных когортах — так вы сможете выявить закономерности и отличия в поведении своей аудитории. Посмотрим на пример отчета в Google Analytics. В нем проводится анализ поведения новых посетителей сайта с 5 по 11 марта 2020 года.
Hello World!
Еще один важный признак — действие, которое совершили все члены этой группы. Что такое когортный анализ Это исследование, когда пользователей делят на когорты и анализируют поведение каждой из них. В анализе обязательно смотрят, когда человек совершил целевое действие.
Определите отчетный период — время, в течение которого вы будете проводить исследование. Обозначьте ключевые метрики, по которым будет проводиться анализ. Это может быть, например, время пребывания на сайте, количество транзакций и т. Затем сравните метрики в разных когортах — так вы сможете выявить закономерности и отличия в поведении своей аудитории. Посмотрим на пример отчета в Google Analytics. В нем проводится анализ поведения новых посетителей сайта с 5 по 11 марта 2020 года.
Предположим, что метрика, которую мы оцениваем, — это процент купивших определенный товар по акции. Отчет позволяет задать больший промежуток времени, потому можно будет узнать точно, в какой момент пользователи из этой когорты перестанут делать покупки. Анализ когорт в Google Analytics.
Выбирайте главные показатели, которые влияют на статистику.
Важно определить контрольную точку Stick Point — некую сумму заказов, после которой посетители переходят в число постоянных покупателей, и понять, какие каналы генерируют лучших клиентов, которые часто делают повторные покупки. Какие данные нужны для анализа Для подробного исследования необходимы: Признаки, лежащие в основе создания когорты. Это любое действие, объединяющее ЦА в этой группе: первичное посещение сайта, регистрация, заявка, первая либо повторная покупка. Размер, величина когорты.
Это любой интервал времени, когда клиенты совершали необходимые вам действия: 1 день, неделя, 3 месяца. Отчетный период, на протяжении которого вы намерены исследовать поведение посетителей: 5 недель, квартал, год. Первый и четвертый пункты тесно связаны — признаки, по которым ЦА разбивают на когорты, зависят от показателей, нуждающихся в улучшении. Для увеличения LTV объединяют посетителей по дате первой либо повторной покупки.
Для расчета Retention Rate важны время первого посещения, дата регистрации или скачивания приложения.
При желании, можете добавить сегменты в ваш отчет до 4. Применить сегмент можно, щелкнув на его названии и нажав «Применить». Сегменты можно удалять и редактировать. Добавление сегментов в отчет 10. Добавление параметров в отчет 11. Добавление показателей в отчет 12.
Используйте раздел «Настройка вкладок», чтобы изменить их конфигурацию. Изменение конфигурации вкладок 13. Найдём точки роста конверсии и выявим барьеры на пути пользователей сайта. Как получить максимум от когортного анализа 1. Изучайте микротенденции Если разбить большой интервал на малые, можно лучше понять нюансы своего бизнеса. Например, данные за месяц могут просто показывать рост количества заказов, а если вы изучите данные за отдельные недели, то увидите, в какой период число заказов снижается и поймете, когда пора напомнить пользователям о себе. Оценивайте динамику эффективности В столбцах приводятся данные в хронологическом порядке.
Если сравнить их, можно определить динамику эффективности и понять ситуацию — стабильная ли она, улучшается или ухудшается. И попытаться найти причину этого явления. Отслеживайте потерю интереса Если вы поняли, что пользователи теряют интерес, можно определить почему так происходит и попытаться исправить ситуацию — например, предложив скидку в рассылке. А также постараться привлечь новых пользователей, чтобы компенсировать потери. Фиксируйте отдачу от маркетинговых рассылок Если вы предлагаете краткосрочные скидки в рассылках, то когортный анализ позволит отследить действия подписчиков за временной период, рассчитать количество заказов и доход на одного пользователя, и понять, была ли кампания эффективной. Используйте дополнительные сегменты Чтобы лучше узнать аудиторию, можно использовать до четырех сегментов. Например, можно разделять мобильный и десктопный трафик и сравнивать разные показатели для этих двух сегментов.
Так можно применять любые сегменты, созданные в Гугл Аналитикс. Обращайте особое внимание на те, показатели которых сильно отличаются от показателей отчета по всем сеансам. Нужно понять причину такой разницы и устранить либо воссоздать ее в других сегментах — в зависимости от того, плохие или хорошие результаты у группы. Изучите покупательские привычки Для интернет-магазинов когортный анализ особенно ценен тем, что показывает доход на посетителя, заказы на посетителя, общий доход.
Когортный анализ – как помогает и зачем необходим
| Значение слова когорта. Что такое когорта? | когорта – поиск в словарях русского языка на справочном-информационном портале |
| Telegram: Contact @analytics_logika | В этой статье разберем, что такое когорты и когортный анализ, зачем и кому он нужен, а также как исследовать когорты. |
| Когорта — Рувики: Интернет-энциклопедия | Это исследование, когда пользователей делят на когорты и анализируют поведение каждой из них. |
Значение слова «Когорта»
Формирование когорт. Для создания когорт необходимо, чтобы группа людей совершила одно действие в одно время. Например, сделала заказы в течение месяца. Сравнение когорт и анализ метрик. Здесь можно использовать функции Google Analytics или «Яндекс. Сервисы позволяют формировать и анализировать когорты по дате установки, первого посещения, первой транзакции, первому сеансу и другие наборы метрик. Факты Слово «когорта» происходит от латинского cohors, что переводится как «огороженное место».
Во втором веке до нашей эры когортой обозначалось одно из главных тактических подразделений римской армии, структурная часть легиона, объединённая боевым строем и дисциплиной.
Там у нас настроена воронка, и клиент проходит от заявки, к встречам с менеджером и сделке. Какие нужны инструменты А главное, нам не нужно задавать клиентам вопрос «А откуда вы о нас узнали? Мы работаем со связкой инструментов: За какой период считать когорты Есть и другие инструменты, в том числе более сложные. Мы работаем именно в таблице, потому что здесь низкий порог входа и не нужно специальное обучение. Аналитику мы разворачивали сами и использовали привычные и простые инструменты. Мы с Денисом, нашим CEO, руководили работой по настройке когортного анализа, а настраивали руками его два специалиста-студента.
Чтобы данные из CRM собирались в таблицу по нужным нам критериям, мы сами написали себе сервис, это несложная разработка. Но ее делать необязательно, на рынке есть для этого готовые решения, которые стоят от 3000 рублей в месяц. Считать когорты можно за любое время: по неделям, месяца и годам.
Он совершенствуется посредством обновления данных. Скоро будет следующая статья: Нужно ли считать LTV для маркетплейса Важно отметить, что для подсчета User Retention Rate вы можете формировать когорты по вовлечению регистрация, загрузка, установка. Для User Lifetime Value когорты должны быть сформированы исключительно по дате покупки. Это финансовый показатель, и анализу подвергаются только те когорты, которые у вас покупают. Обратите внимание на график.
По оси Y — процент активных пользователей в когорте, который приносит вам прибыль. По оси Х — месяцы. Цифры гипотетические. Вы понимаете, сколько денег приносит когорта за месяц, и можете прогнозировать на более длительный период — год, два или три. Я считаю, что 12 месяцев — слишком короткий срок для прогноза если речь про устойчивый бизнес. Чаще всего для LTV делается прогноз на 36 месяцев. Как когорты помогут настроить маркетинговые кампании Мы уже разобрались, что когортный анализ помогает отслеживать жизненный цикл клиентов и делать прогнозы на будущее. Однако это не все.
Он должен быть связан с бизнес-стратегией и операциями по оптимизации маркетинговой стратегии. Поведение когорт поможет вам понять, как планировать маркетинговые кампании и когда делать релиз новых продуктов. На графике видно, в каком месяце резко снижается активность клиентов. Используя этот ценный инсайт, вы можете запустить реактивацию — отправить пользователям уведомления и удержать их на сайте. Вот пример того, как когортный анализ влияет на маркетинг. Цифры на этом графике усредненные: Положительные числа: тренд роста, Отрицательные числа: тренд снижения. Благодаря когортному анализу, мы видим, что в конце июня произошел резкий спад: -3 — это сильное негативное изменение.
Этот боевой порядок существовал до времён Траяна и Адриана , когда в борьбе с новым противником опять перешли к боевому строю без промежутков и за боевой линией стали помещать резерв. Каждый из трёх рядов когорт назывался acies, первые линии этих рядов составляли первую шеренгу prima acies , вторые и третьи были соответственно secunda и tertia acies, сами ряды уточнялись обозначениями dextra, media и sinistra acies. Солдат когорты назывался cohortalis.
Первая когорта каждого легиона пользовалась большим почётом: там находились старший центурион и знамя. Когорта в 360 человек, стоящая развёрнутым строем глубиной 8 рядов, представляла собой прямоугольник длиной 82 и шириной 15 метров.
Что такое когорта
Комьюнити теперь в Телеграм Подписаться Какие переменные использует когортный анализ Действие пользователя: вовлечение или монетизация. Например, к вовлечению относится установка приложения, регистрация, подписка. Монетизация заключается в покупке, платной подписке или оплате счета. Временной промежуток совершения целевого действия: день, неделя, месяц, квартал и т. Отрезок времени, в течение которого длится исследование.
По прошествии времени наблюдения за когортой прекратятся. Ценность когортного анализа в том, что он позволяет отследить важные параметры в динамике. Также он дает представление о ключевых метриках для разных сегментов, о качественных результатах маркетинговых действий. Когортный анализ подойдет для оценки: Эффективности каналов привлечения.
Расскажет о каналах, которые «поставляют» лояльных клиентов. Менеджмент на основе полученных данных сможет перераспределить бюджет на наиболее результативные источники. Почему нельзя оценить эффективность сразу после завершения рекламной кампании и успокоиться? Представьте, с рекламы в Facebook пришло 2000 пользователей, а после e-mail рассылки — всего 1000.
Итак, какой канал оказался эффективнее? Окупаемости инвестиций. Для серьезных сделок в сфере недвижимости, электронных сервисов ROI грамотно оценивать спустя некоторое количество времени, поскольку логично полагать, что первая же реклама не принесет должного эффекта. Допустим, рекламная кампания Altcraft Platform завершилась в январе.
Потенциальный клиент тогда впервые услышал о существовании платформы и зашел на сайт за подробностями. Затем потянулось время на обдумывание, изучение возможностей, отзывов. Только в мае клиент запросил демо-версию, а в июне был подписан договор о сотрудничестве. Оцени мы ROI в феврале, оказалось бы, что рекламная кампания провалилась с громким треском.
Метрики LTV. Lifetime value — это прибыль от клиента на протяжении всего срока сотрудничества с ним. Метрика показывает ценность новых клиентов конкретного типа. Отслеживая длительность сотрудничества и величину доходов с клиента, получится спрогнозировать эти показатели для схожих когорт.
Людей в когортах объединяет общий опыт, который они получили в определенный момент времени. Когортный анализ позволяет компании отслеживать поведенческие сценарии через жизненный цикл клиентов, в противном случае они бы совершали анализ вслепую. Что может быть этим действием, иначе говоря, стартовой точкой для формирования когорты? Существует 2 подхода: 1. По вовлечению: для мобильных приложений — установка приложения, для онлайн ресурсов — регистрация на сайте или первый визит. Когда клиент лишь скачал мобильное приложение, у нас нет информации о нем. А на этапе установки открытия у нас появляется минимальный набор данных, чтобы в дальнейшем идентифицировать пользователя. Именно поэтому дата установки открытия приложения используется для формирования когорт. Мы формируем когорты по дням, хотя для e-commerce бизнеса, который не так динамичен, можно использовать более длинные периоды для анализа месяц или год.
Попробуем применить метод на практике. Как посчитать Retention Rate для когорты Для стартапов важно увеличивать базу пользователей из месяца в месяц. Однако даже если вы эффективно работаете над привлечением, база активных клиентов может не расти. Представим, что в июне вы привлекли 1 млн пользователей, а в июле 500 тысяч. Однако, когда по истечению второго месяца вы проверили общий результат, он был 800 тысяч, а не 1,5 млн. Что могло случиться? Я называю эту проблему «дырявое ведро». Пока вы занимались привлечением новых клиентов, из дырявого ведра где находился 1 млн пользователей «утекло» 700 тысяч. Они попросту стали неактивными.
Таким образом, в конце 2-месячного периода в сумме у вас осталось 800 тысяч. Устранить утечку полностью невозможно, часть пользователей все равно будет уходить.
На графике пользователь C установил приложение на D6, и ему требуется еще 7 дней, чтобы попасть в число пользователей на седьмой день после установки. При просмотре зрелой когорты 0W размер вашей когорты в день 0 будет таким же, как и на 6-й день после установки.
Пример незрелой когорты: в незрелой когорте отображаются накопленные к настоящему времени данные за период когорты. На графике мы предполагаем, что сегодня 6 марта и вы просматриваете свою когорту 0W. Это означает, что учитываются только пользователи A и B.
Amplitude Предоставляет гибкие инструменты для создания и анализа когорт, а также отслеживания действий пользователей. Tableau Мощный инструмент для визуализации данных, который также может использоваться для когортного анализа. Вы можете создавать интерактивные дашборды и отчеты, визуализируя результаты анализа. Python и библиотеки для анализа данных Для более технических анализов и настройки когортного анализа, многие аналитики используют Python в связке с библиотеками, такими как pandas, NumPy и Matplotlib, чтобы провести анализ данных и создать кастомные отчеты. Вот как происходит сбор данных на этом этапе: 1.
Определение целей анализа Необходимо четко определить проблемы, которые вы хотите решить с помощью когортного анализа. Это поможет определить, какие данные необходимы для достижения ваших целей. Выбор источников данных Определите, откуда и какие данные вам потребуются. Источники данных могут включать базы данных, логи серверов, данные веб-аналитики, системы учета клиентов и другие. Создание и установка инструментов для сбора данных Создайте и настройте инструменты для сбора данных. Это могут быть интеграции по API или использование специализированных инструментов аналитики. Сбор данных Соберите данные с выбранных источников. Важно убедиться в том, что данные собираются систематически и регулярно, чтобы у вас была актуальная информация для анализа.
Очистка и обработка данных После сбора данных проведите их очистку. Это включает в себя удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений, приведение данных к одному формату. Хранение данных Это может быть хранилище данных в облаке, серверная база данных или другие методы, обеспечивающие сохранность и доступность данных. Я рекомендую Google BigQuery. Установка автоматической системы сбора Для долгосрочных проектов рекомендуется настроить автоматическую систему сбора данных, которая будет регулярно обновлять данные и обеспечивать их актуальность. Этап 2 - Создание когорт Прежде чем приступить к следующим действиям определите, какие когорты вы хотите анализировать на основе ваших целей. Это может быть группировка пользователей или клиентов по определенным характеристикам, таким как дата первого визита, источник трафика, местоположение и др. Подробнее о часто используемых когортах: Когорты по дате регистрации Группировка пользователей, которые зарегистрировались на вашем сайте или в приложении в определенный месяц или квартал.
Например, вы можете создать когорты "Пользователи, зарегистрировавшиеся в январе", "Пользователи, зарегистрировавшиеся в феврале" и так далее. Когорты по источнику трафика Когорта на основе источника, с которого пришли пользователи на ваш сайт или в приложение в тот или иной промежуток времени.
Зачем бизнесу нужен когортный анализ
При просмотре зрелой когорты 0W размер вашей когорты в день 0 будет таким же, как и на 6-й день после установки. Для правильного формирования когорт, первый день отчета должен быть понедельник, а последний воскресенье. Что такое когорта? Что такое когорта. Кого́рта — одно из главных тактических подразделений римской армии, с конца II века до нашей эры составлявшее основу когортной тактики.
Из Википедии — свободной энциклопедии
- Когортный анализ – OneRetarget Cправочник
- КОГОРТА - что это такое? значение и описание
- Когортный анализ и удержание пользователей
- Как посчитать Retention Rate для когорты
Есть ли польза от когортного анализа в Google Analytics?
Когорта — • Cohors первоначально означало только соединение нескольких пехотных войск в одно целое. это результат исследования, который возникает из-за характеристик изучаемой когорты. это просто группа людей, которые вместе участвуют в одних и тех же событиях в течение определенного. родительный падеж cohortis), в Др. Когорта в маркетинге и аналитике данных означает группу людей или пользователей, которые имеют общую характеристику или опыт. Для правильного формирования когорт, первый день отчета должен быть понедельник, а последний воскресенье.
Почему когортный анализ важен для маркетинга
Когорты могут быть использованы для изучения различных аспектов жизни и поведения людей, таких как предпочтения в потреблении, социальные тенденции или даже здоровье. Анализ когорт позволяет увидеть, какие изменения происходят с течением времени внутри определенной группы людей. Например, исследование когорт может помочь понять, как расходы на товары и услуги меняются у разных поколений людей.
Совет: При работе с некумулятивными метриками обратите внимание на то, как вы устанавливаете период когорты. Например: если вы хотите просмотреть данные за всю первую неделю, установите период когорты как 0W.
В этом случае данные будут получены не только на седьмой день. Зрелость когорты Когорты можно описать с точки зрения зрелости: зрелые или незрелые. Пример зрелой когорты: в зрелой когорте отображаются данные только за полностью истекшие периоды.
Первая когорта каждого легиона пользовалась большим почётом — там находились старший центурион и знамя. При тех же условиях легион в развёрнутым строе занимал 348 м длины и 102 м ширины. Наряду с легионными пехотными когортами существоали также: cohors alaria — вспомогательная конная, иногда состоявшая из союзников; cohors classica — вспомогательная, сформированная из морской пехоты или бывших моряков; cohors equitata — иррегулярная легионная конная когорта; cohors milliaria — номинальной численностью в 1000 солдат, могла быть конной cohors milliaria equitata ; cohors praetoria — преторианская когорта. Их подразделения, охранявшие городскую черту Рима pomerium , назывались cohortes togatae.
Вместо заключения Типичная ситуация - босс просит аналитику за последний год.
При этом он требует посчитать эффективность проведенных вами мероприятий по привлечению новых клиентов. Еще и по каждой активности отдельно, а ведь эффект от них в различной мере размазан по времени. Да и вообще, босс уверен, что основную выручку фирме в этом году сделали постоянные клиенты, а не новички. Теперь в вашей голове крутятся два вопроса: 1 Какая муха его укусила? Но это если вы не знакомы с когортным анализом, а если знакомы - то и вопрос будет один - про муху. Что такое когортный анализ? Чтобы разобраться в этом вопросе, важно понять, что такое когорта. По сути это военный отряд - десятая часть римского легиона.
Простыми словами, когорта - это группа людей. В историческом значении их объединял род деятельности.
Что такое когортные исследования? Примеры
В этой статье вы узнаете, что такое когортный анализ, какие ключевые метрики нужно отслеживать и как его проводить. Слово когорта; означает людей, которые имеют определенный общий признак (работники в бизнесе, учащиеся в школе, родившиеся в определенном году и т. д.). Определяется вероятность заболевания, то есть заболеваемость. Каждая когорта определяется демографическим событием, наступление которого объединяет людей в когорты, и календарным периодом ее формирования.
Где можно найти когортный анализ?
- Что такое когортный анализ и зачем он маркетологу? — #ПРОКАЧАЙАНАЛИТИКУ
- Что такое когортный анализ и зачем он маркетологу? — #ПРОКАЧАЙАНАЛИТИКУ
- Схожие темы
- Найдено научных статей по теме — 15