11. Здесь же:
Как быстро от нас уходят пользователи (Churn
rate)?
Какая средняя длительность взаимодействия с
клиентом (Average Lifetime)?
Какой средний доход с клиента (CLV)?
Что ещё видно?
12. Здесь же:
Оптимизация источников с учётом LTV за
%время% после покупки
Не забываем о сегментации!
Оптимизация сайта для наиболее ценной
аудитории
Поиск тенденций для ключевых пользователей
для переноса их опыта близкой аудитории
Что ещё видно?
14. In statistics and demography, a cohort is a group of subjects
who have shared a particular event together during a
particular time span. Cohorts may be tracked over extended
periods in a cohort study. The cohort can be modified by
censoring, i.e. excluding certain individuals from statistical
calculations relating to time periods when their data would
contaminate the conclusions.
The term cohort can also be used where membership of a
group is defined by some factor other than a time-based
one: for example, where a study covers workers in many
buildings, a cohort might consist of the people who work in a
given building.
Посмотрим в Википедии?
20. Строим отчёт
Период 0 Период 1 Период 2
Когорта 1 100% XX% YY%
Когорта 2 100% ZZ%
Когорта 3 100%
Данные вносятся в отчёт в приведённом по времени и, как правило,
нормализованном виде
34. Результаты когорт по времени
Месяц 0 Месяц 1 Месяц 2 Месяц 3
$
С течением времени от точки отсчёта может меняться лидер
среди групп когорт
35. Когортный анализ
Более приземлённые предсказания
Сколько продаж мне ждать от медийки в этом месяце?
Что будет при увеличении определённого трафика?
Обратные задачи
Какая когорта ответственна за падение продаж?
36. Когортный анализ
В целом для выделения когорт:
1. Выбираем точку отсчёта (первое посещение, первая
покупка, регистрация, последний маркетинговый клик
перед покупкой и т.д.)
2. Выбираем метрики (возвращаемость, деньги в том
или ином виде, процент клиентов и т.д.)
3. Выбираем сегменты (особенно при решении задач
прогнозирования) – когорты должны быть стабильны!
4. Выбираем временные периоды (для статистической
достоверности)
37.
38. Что можно сделать в системе статистики
1. Собираем больше «настоящих» данных
Отслеживаем звонки динамическим коллтрекингом
Передаём данные об успешных заявках по протоколу
передачи данных
Узнаём клиентов с разных устройств
39. Настраиваем Google Analytics
2. По «Дате первого посещения» отчёт строится в Google
Analytics и большинстве мобильных счётчиков
40. Настраиваем Google Analytics
3. По другим событиям можно добавлять параметр уровня
«Пользователь» с датой этого события (для дальнейшей
выгрузки и анализа статистики)
41. Анализ
Строим по ним отчёты за разные промежутки времени и
получаем финальный результат. Привлекаем
программистов, автоматизируем что можем
42. Анализ
4. Специальное: всегда настраиваем сбор Client ID, User ID
и каких-то показателей «качества клиента»
как пользовательских параметров.
В будущем это может выручить, если вы захотите
проанализировать когорты от новой точки отсчёта,
ранее не настроенной.