+7 495 008 8452 пн.-пт. 10:00 – 17:00
Не так уж часто случается, что достижения академической науки используются в маркетинге. Куда как чаще прогресс производства и инфраструктуры опережает эту инертную, подверженную модам и мифам сферу деятельности. Когортный анализ являет собой одно из редких счастливых исключений.

Первые исследования эффекта когорты (Cohort effect) начаты были в 1970 году в Великобритании. Ученые - психологи установили, что поведение сверстников имеет много характерных общих черт, не встречающихся у их старших товарищей. Другими словами, каждое поколение представляет собой социальную группу с характерным поведением. Именно в исследовании "British Cohort Study" в 1970 году был впервые введен термин "когорта" для определения возрастной социальной общности.

В конце 90-х эти исследования вышли за пределы демографической психологии и были приняты на вооружение передовыми разработчиками маркетинговых дисциплин. При этом содержание понятия "когорта" изменилось и стало обозначать группу людей, совершающих одинаковое действие в избранном месте и в избранный промежуток времени. Именно в таком понимании когорты пытались ввести в практику российского маркетинга консультанты школы "ТРИЗ-Шанс" под названием "поток клиентов". Впрочем, без особого успеха.

Несомненно, современное определение когорты страдает неконкретностью, позволяющей произвольные выборки, снижающие полезный эффект. Но даже применяемые в настоящее время разбивки на когорты по дате / времени посещения или регистрации более ценны для сегментирования, чем стандартные социально - демографические признаки пола, возраста и уровня дохода.

Отчет в Google Analytics

Выдержав испытание практикой, когортный анализ становится штатным инструментом интернет - маркетолога. Так, с февраля 2015 года пользователям Google Analytics доступен отчет Cohort Analisys (Когортный анализ). В настоящее время он выделяет когорты по дате первого посещения, выделяет их по размерам за дни, недели или месяцы, обрабатывает семь показателей, среди которых достигнутые цели, транзакции, доход и другие.

Примеры анализа

Когорты, отобранные по дате регистрации, демонстрируют существенно разное поведение. Так, зарегистрированные на сайте 2 недели назад пользователи в 2 раза чаще делают переходы из E-mail рассылки, чем зарегистрировавшиеся 3 месяца назад.

Подобную картину можно наблюдать при исследовании когорт по времени первого посещения. Когорта "сегодняшнего дня" совершает максимум кликов по рекламному баннеру, а на следующий день количество кликов падает в 3 раза.

Резюме

В общем, когортный анализ способен существенно облегчить интернет - маркетологу понимание подлинных стремлений аудитории, к тому же с разверткой во времени. Мы уже пользуемся, и вам советуем.

Назад в раздел

Подписаться на новые материалы раздела:














CAPTCHA