SEO
Як самостійно зайнятися SEO: 10-кроковий посібник для початківців
23.10.2025 · 20 хв
Когортний аналіз – це потужний аналітичний інструмент, який дозволяє компаніям електронної комерції вийти за межі поверхневих показників та отримати глибоке розуміння поведінки клієнтів з часом. Групуючи клієнтів у «когорти» на основі спільних характеристик, ви можете зрозуміти, як різні сегменти взаємодіють з вашим брендом, виміряти справжню ефективність ваших маркетингових зусиль та приймати рішення на основі даних для підвищення утримання клієнтів та прибутковості.
Когортний аналіз – це тип поведінкової аналітики, який розбиває дані на групи людей зі спільними характеристиками протягом певного періоду. Ці групи називаються когортами. У контексті електронної комерції когорта зазвичай визначається часом залучення клієнтів, наприклад, усі клієнти, які здійснили свою першу покупку в певному місяці.
Відстежуючи ці когорти протягом усього їхнього життєвого циклу, компанії можуть побачити, як маркетингові кампанії, зміни на веб-сайті або запуски нових продуктів впливають на поведінку клієнтів у довгостроковій перспективі. Замість того, щоб розглядати всіх клієнтів як єдине ціле, когортний аналіз забезпечує більш детальне уявлення, виявляючи тенденції, які в іншому випадку були б приховані.
У конкурентному середовищі електронної комерції розуміння ваших клієнтів є надзвичайно важливим. Когортний аналіз є важливим, оскільки він допомагає вам відповісти на критичні бізнес-питання:
Аналізуючи ці закономірності, ви можете оптимізувати маркетингові витрати, покращити клієнтський досвід та зосередити зусилля на утриманні ваших найприбутковіших сегментів клієнтів.
Створення змістовного когортного аналізу передбачає структурований процес, від збору правильних даних до точної інтерпретації результатів.
Першим кроком є збір необхідних даних. Вам знадобиться доступ до історичних даних про транзакції клієнтів, включаючи унікальні ідентифікатори клієнтів, дати покупок та значення транзакцій. Цю інформацію зазвичай можна експортувати з вашої платформи електронної комерції (наприклад, Shopify), бази даних клієнтів або інструментів аналітики.
Після отримання даних вам потрібно визначити свої когорти. Найпоширеніший метод для електронної комерції – це групування клієнтів за місяцем їхнього залучення – місяцем, коли вони здійснили свою першу покупку. Це дозволяє порівняти, як клієнти, залучені, наприклад, у січні, поводяться інакше, ніж ті, що залучені в червні. Інші корисні визначення когорт включають групування за каналом залучення (наприклад, органічний пошук, платна реклама), першим придбаним продуктом або певною маркетинговою кампанією.
Після визначення когорт наступним кроком є відстеження їхньої поведінки з часом. Вам потрібно буде намітити ключові показники для кожної когорти на кожен наступний місяць після їх придбання. Важливі показники для відстеження включають:
Візуалізація цих даних у таблиці, часто за допомогою теплової карти, дозволяє легко виявляти тенденції та порівнювати когорти з першого погляду.
Саме тут ви перетворюєте дані на практичні висновки. Порівнюючи ефективність різних когорт, ви можете виявити закономірності. Наприклад, ви можете виявити, що когорта, придбана під час великого святкового розпродажу, має високу початкову цінність покупки, але низький довгостроковий рівень утримання. Це розуміння може спонукати вас скоригувати вашу маркетингову стратегію святкового сезону, щоб більше зосередитися на залученні клієнтів, які залишаться. Мета полягає в тому, щоб визначити, що працює, а що ні, щоб ви могли вдосконалити свої бізнес-стратегії.
Щоб забезпечити точність та корисність вашого аналізу, уникайте цих поширених помилок:
Google Analytics 4 (GA4) має вбудований інструмент когортного дослідження, який спрощує виконання цього аналізу.
Щоб розпочати, перейдіть до розділу «Огляд» у лівому меню вашого ресурсу GA4. Звідти натисніть на галерею шаблонів і виберіть «Когортне дослідження», щоб відкрити попередньо налаштований шаблон звіту.
Шаблон надає початкову точку, яку ви можете налаштувати за допомогою стовпців «Змінні» та «Налаштування вкладки» ліворуч.
Ця функція дозволяє порівнювати поведінку різних сегментів. Наприклад, ви можете створювати та порівнювати сегменти для користувачів, які прийшли з органічного пошуку, з користувачами, які прийшли з платної реклами, щоб побачити, яка група має краще довгострокове утримання.
Цей параметр визначає початкову подію, яка розміщує користувача в когорту. Найпоширенішим вибором є Перший дотик (дата залучення), який групує користувачів на основі того, коли вони вперше відвідали ваш сайт. Ви також можете базувати його на будь-якій іншій події, наприклад, на їхній першій покупці (подія купівлі).
Це визначає, яку дію має виконати користувач, щоб вважатися «утриманим» у наступні періоди (дні, тижні або місяці). Це можна встановити на будь-яку подію, але для електронної комерції будь-яка транзакція є поширеним і корисним критерієм.
Це встановлює часові рамки як для визначення когорти, так і для періоду повернення. Ви можете вибрати між щоденним, щотижневим або щомісячним. Щотижневий розрахунок часто є хорошим балансом для електронної комерції, оскільки він згладжує щоденні коливання, водночас реагуючи на останні зміни.
GA4 пропонує різні методи розрахунку. Стандартний розрахунок показує користувачів, які повертаються в будь-який момент заданого періоду, тоді як ковзний розрахунок вимагає, щоб користувачі були активними в кожному попередньому періоді для врахування, що є суворішим показником утримання.
Ви можете додати тут вимір, щоб побачити детальнішу розбивку в кожній когорті. Наприклад, ви можете розбити кожну тижневу когорту за категорією пристроїв, щоб побачити, чи користувачі мобільних пристроїв чи комп’ютерів мають краще утримання.
У розділі «Значення» в «Налаштуваннях вкладки» ви можете вибрати показник, який потрібно проаналізувати. Для електронної комерції найрелевантнішими показниками є транзакції або дохід від покупок. Ви також можете вибрати, як відображати ці дані: як сума для всієї когорти або на користувача.
Давайте уявимо собі гіпотетичний звіт, щоб побачити, які саме висновки він може надати.
Звіт може показувати, що когорта, залучена протягом тижня з 8 по 14 грудня, мала найбільшу кількість транзакцій протягом першого тижня. Це, ймовірно, відповідає успішній святковій маркетинговій кампанії. Однак, якщо кількість їхніх транзакцій різко падає в наступні тижні, це свідчить про те, що кампанія залучила разових покупців, а не лояльних клієнтів. Це спонукатиме до перегляду кампанії для покращення довгострокової взаємодії.
Якщо звіт постійно показує, що більшість когорт є дуже активними протягом першого тижня (тиждень 0), але потім демонструють значне падіння, це може свідчити про те, що ваші початкові пропозиції є привабливими, але ваш бренд не може підтримувати інтерес клієнтів. Це вказує на необхідність покращення адаптаційних електронних листів, кампаній ретаргетингу або програм лояльності.
Розглядаючи щомісячні когорти протягом року або довше, ви можете легко виявити сезонні тенденції. Наприклад, бренд купальників, ймовірно, побачить, що когорти, придбані навесні, мають вищий показник LTV (загальна вартість покупок за весь період), ніж ті, що були придбані восени. Це може допомогти в плануванні запасів та розподілі рекламного бюджету.
Основою звіту є візуалізація коефіцієнта утримання. Ви можете швидко побачити, який відсоток кожної когорти повертається з часом. Якщо ви впровадили нову програму лояльності в березні, ви можете порівняти коефіцієнти утримання когорт за березень, квітень та травень з показниками за січень та лютий, щоб побачити, чи мала програма позитивний вплив.
Когортний аналіз – це незамінна стратегія для будь-якого серйозного бізнесу електронної комерції. Він перетворює необроблені дані на чітку картину того, як поводяться різні групи клієнтів протягом свого життя. Виходячи за рамки сукупних показників та зосереджуючись на поведінці конкретних когорт, ви можете приймати більш обґрунтовані рішення, оптимізувати свої маркетингові витрати, покращити утримання клієнтів і, зрештою, забезпечити стале зростання вашого бізнесу.
20 хвилин читання
