Когортный анализ: цели, этапы и инструменты

О чем речь? Когортный анализ – один из методов маркетингового исследования. Проводится с целью изучения поведения потребителей, создания портрета целевой аудитории, повышения конверсии, оценки эффективности рекламных кампаний и работы мобильных приложений.

Как проводится? Клиентов делят на группы по одному из признаков: время регистрации на сайте, возраст, активность и др. Данные собираются из CRM и сквозной аналитики. По результатам исследования принимаются стратегические и оперативные решения.

Что такое когортный анализ простыми словами

Когортным анализом называют методику анализирования поведения пользователей, которых делят на определенные группы (когорты). Основной принцип различия — это временные показатели, в течение которых совершаются действия людей. Например, в каком-то интернет-магазине есть зарегистрированные пользователи, которые совершают там покупки. Однако было замечено, что наибольшая активность клиентов наблюдается при создании аккаунта, после чего она постепенно сводится к нулю.

Источник: shutterstock.com

Необходимо точно установить тот момент, когда происходит спад интереса у пользователей. Для этого их делят на когорты в зависимости от даты регистрации, начиная с новых клиентов и заканчивая группой самых первых покупателей. Далее проводится анализ их активности: насколько часто они посещают сайт интернет-магазина, какое время тратят на выбор товаров и какова сумма их затрат. В итоге мы получаем когортный анализ пользователей.

В зависимости от поставленных задач и цели исследования выбор события, на основании которого происходит деление на группы, будет разным. В одном случае упор делается на момент регистрации пользователей, а в другом большее значение будет иметь факт совершения покупки. Помимо изучения онлайн-поведения клиентов, можно провести когортный анализ в офлайн-формате (например, по сумме среднего чека).

В маркетинге когорты не выглядят как единая целевая аудитория (ЦА): новые пользователи, давние потребители, незарегистрированные покупатели. Однако метод когортного анализа позволяет их объединить на основании какого-то критерия. Приведем пример, когда посетитель совершил покупку ковра, перейдя по ссылке из контекстной рекламы. Его можно отнести к:

• Группе людей, которые также пришли на сайт с контекстной рекламы. Таким образом можно оценить эффективность данного способа привлечения клиентов.

• Пользователям, сделавшим заказ в летние месяцы. Так отслеживается сезонный характер продаж.

• Покупателям ковра. Можно узнать, кому из потребителей интересен данный вид товара.

Сферы применения когортного анализа

Где он наиболее востребован? В компаниях, основной доход которых зависит от количества клиентов и их покупательской активности. Также часто эту методику используют в качестве постоянного инструмента в маркетинговых исследованиях компании с постоянным числом пользователей. Изучение поведения клиентов помогает повысить эффективность рекламных продуктов, а также управлять бюджетом.

Вообще когортный анализ данных можно применять в разных сферах. Ниже мы представим варианты наиболее частого его применения:

1. Создание портрета целевой аудитории.

   Постепенный сбор и анализ данных позволяет сделать конкретные выводы об образе целевого клиента. Например, информация об активности пользователей в разные сезоны помогает понять влияние времен года на количество сделок и того, кто их совершает.

2. Рост конверсии.

   Чтобы проверить свои идеи и теории, некоторые компании прибегают к помощи сплит-тестирования. Но полученных данных часто недостаточно, чтобы принять решение. Поэтому используют когортный анализ аудитории, который даст более точные представления о клиентах.

   Так, A/B-тестирование имеет очень узкую направленность, беря за основу всего один показатель. В когортной методике рассматриваются еще два параметра: время и место.

   Приведем такой пример: нужно выбрать оптимальный цвет для кнопки на продающей странице сайта. Онлайн-тестирование показало: 38 % пользователей нравится синий цвет, а 62 % предпочли красный. Однако при разделении людей на группы по времени и месту проживания, выяснилось, что живущие у моря выбирали алый, так как оттенки воды им наскучили. Таким образом, когортный анализ помог понять мотивацию пользователей, обосновать их выбор. Это позволяет маркетологам строить наиболее эффективные модели развития бизнеса.

3. SaaS.

   Такие сервисы часто применяют когортный анализ для совершенствования этапов цикла продаж. Предположим, что какая-то компания предоставляет клиентам возможность пользоваться пробным периодом, когда им доступны все имеющиеся продукты. Также есть вариант триал-версии. В обоих случаях доступ потребителя к товару ограничен по времени, после чего они могут приобрести его за плату. Таким образом изучается поведение двух групп.

   Потом происходит анализ данных, который показывает, из какой группы большее количество клиентов переходит на платный тариф. Также изучают данные о том, на каком этапе пользователи отказывались от услуг компании. Полученная информация служит для повышения цикла продаж и увеличения доходов.

Цели когортного анализа

Исследование помогает судить о продуктивности рекламной кампании. Также можно определить эффективность использования маркетологами различных методик, влияющих на развитие бизнеса: LTV, конверсии, ROI, Retention Rate и пр.:

• Оценка эффективности рекламы и планирование маркетингового бюджета.

  Независимо от длительности цикла продаж, оценить действенность рекламной кампании можно на самых ранних этапах. Например, время от появления интереса к продукции до покупки в обычном магазине хозтоваров будет очень коротким. Но цикл продаж у автомобильного дилера длиннее, так как клиенту, возможно, понадобится несколько недель, чтобы решиться на сделку.

  У автодилера есть возможность оценить эффективность рекламы уже спустя 3–4 недели. Но будут ли данные объективны? Наверняка деньги, затраченные на PR-кампанию, не окупятся за короткий период. Логичнее делать когортный анализ через несколько месяцев после ее запуска. Тогда будет ясно, что клиенты приобретают машины в среднем через два месяца после просмотра PR.

• Планирование и повышение LTV.

  LTV (Lifetime Value) означает сумму полученного от клиента дохода за весь срок взаимодействия с ним. Этот параметр логичнее учитывать, когда работа уже окончена. Однако когортный анализ LTV можно применять в рамках конкретного интервала времени, чтобы дать прогноз на будущее. Иногда целесообразно сравнить показатель LTV с суммой расходов на рекламу для привлечения клиентов. Так можно вычислить, за какое время окупятся PR-издержки и на какие маркетинговые инструменты лучше делать упор.

• Сплит-тестирование.

  A/B-анализ подходит для проверки какой-то теории, идеи. Иногда компании решаются на внесение изменений на странице сайта. При этом нужно понять, насколько новый вариант лучше старого. Часть пользователей, как и прежде, направляются на исходный вариант. Остальные – на обновленную страницу. После этого нужно оценить конверсию: где она будет выше, а где ниже.

  Главный недостаток сплит-тестирования заключается в получении результатов без учета особенностей поведения пользователей. В когортном анализе идет разделение людей на тех, кто впервые посетил обновленный сайт компании и тех, кто был постоянным клиентом. Если провести исследование примерно через месяц с начала эксперимента, можно получить самые достоверные данные. Станет ясно, способен ли новый вариант привлечь больше клиентов и удержать старых.

  

  Источник: shutterstock.com

• Исследование эффективности мобильных приложений.

  Когортный анализ часто применяют на этапе выкладывания новой версии приложения в магазин или на сервер. Этот инструмент помогает понять, сколько пользователей вернулись. Также он эффективен для анализа рекламной кампании, поиска новых решений. При этом возможности использования когортного анализа аудитории не ограничиваются перечисленными примерами. Опытный аналитик способен с его помощью получать много полезной информации.

• Повышение эффективности цикла продаж.

  Предположим, компания занимается разработкой тематических квестов и развлекательных программ. В преддверие Нового года было выпущено несколько новых предложений. Для привлечения клиентов нужен PR. Проведя когортный анализ определяют: рекламную кампанию лучше начинать примерно за месяц до праздничных мероприятий. Это объясняется довольно длительным периодом цикла продаж с момента поступления заявки на сайт до получения оплаты.

Типы когорт в анализе

Давайте подробнее рассмотрим само понятие «когорта». В контексте данной методики когортами называют группы людей, имеющих общую характеристику (они совершили какие-то действия) за определённый период. Есть методики, в которых временной фактор не учитывается. Тогда когорты чаще называют сегментами.

Какими бывают когорты:

• пользователи, которые воспользовались пробной версией приложения за последний месяц;

• люди, которые вносят платежи перед Новым годом;

• новые клиенты, пришедшие в результате PR-кампании в социальных сетях;

• потребители, воспользовавшиеся промокодом в офлайн-магазине.

Известные типы когорт:

В их основе лежит временной диапазон

Когорты представляют собой группы людей, оплативших товар/услугу в рамках выбранного интервала времени. В этом случае когортный анализ клиентов позволяет понять их поведение в тот момент, когда они начали пользоваться предложениями компании. При этом выбор времени зависит от цикла продаж. В одном случае это будет 30 дней, в другом – несколько месяцев.

Приведем пример:

• 75 % покупателей, пришедших с ноября по январь, продолжают пользоваться услугами компании;

• 25 % клиентов, которые впервые появились в летние месяцы, остаются.

Вывод: зимой приходит большее количество постоянных потребителей.

Обычно наибольший отток клиентов наблюдается в самом начале цикла продаж, затем этот показатель уменьшается. Появляются люди, которым нравится предлагаемый продукт. Чем дольше человек будет пользоваться товаром/услугой, тем вероятнее длительные перспективы взаимодействия с ним. Но нужно учитывать особенности самого продукта и цикл продаж.

Сегментные когорты

В них объединяют людей, которые приобрели данный товар/услугу. Разделение происходит по типу продукта или виду платной подписки. Как правило, компании предлагают несколько уровней доступа: от базового до премиального. В связи с этим потребности пользователей будут разными, что дает фирме возможность реализации проектов с индивидуальным подходом. Эти пакеты услуг будут ориентированы на конкретный сегмент клиентской базы.

Пример. Компании, работающие в сфере SaaS, могут предлагать пользователям услуги разных уровней. Если изучить поведение людей в каждом из них, можно выделить сегменты клиентов с определенным набором потребностей. Если пользователи премиального пакета услуг быстро отказываются от него, это может означать его завышенную стоимость.

Разделение клиентов на сегменты помогает выбрать наиболее удачную маркетинговую кампанию.

Когорты на основе размера

Разделение пользователей на группы происходит по принципу объема их заказов. Это могут быть крупные оптовые покупатели, компании малого бизнеса или предприятия среднего звена. Сравнивая поведение клиентов из разных когорт, можно понять источник поступления наиболее масштабных по объему заказов. Информация о тех категориях, где совершается меньше всего покупок, поможет компании правильно распределить ресурсы.

Пример. Небольшие клининговые компании готовы быстро обработать поступающую от клиента заявку. И услуга будет оказана в более короткие сроки в отличие от крупных предприятий. При этом они берутся за небольшие заказы. Крупная компания может исполнять большие объемы работ. Ее клиентами становятся предприятия, готовые сотрудничать на долгосрочной основе. Однако первоначальная обработка заявки может занять довольно много времени.

Поведенческие

В когортном анализе пользователей как раз учитывается совершение группой людей определенного действия в конкретный период времени.

Исследование когорт по поведению позволяет определить те сегменты пользователей, которые могут продолжать взаимодействие с компанией в течение длительного времени.

Пример. При анализе поведения групп пользователей мобильного приложения можно взять за основу любую интересующую характеристику. Возможно, это факт установки программы, оплаты дополнительных функций, совокупность каких-либо действий клиентов. Предположим, в данном случае выбирают тех, кто совершил покупку в последние 10 дней после обновления приложения.

Полученные данные помогут повысить качество услуг и лучше понять потребности пользователей для привлечения постоянных клиентов.

Объединенная когорта

Здесь изучаются действия сразу нескольких видов групп пользователей.

Например, аналитики выявили рост оттока клиентов с премиальными подписками. При этом постоянных пользователей с базовым набором услуг значительно больше, и фактов отказа от взаимодействия с компанией здесь меньше. Значит, фирме нужно пересмотреть набор входящих в премиальный пакет услуг или подумать над возможностью снижения затрат (если причина отказа заключается в высокой стоимости).

Ключевые метрики когортного анализа

• Retention Rate (Удержание).

  Данные показателя отражают количество пользователей из конкретной когорты, которые сохранили активность в следующих временных периодах. Например, с момента установки приложения через месяц только 65 % клиентов продолжили пользоваться услугами, во втором эта цифра снижается до 50 %. Следовательно, значение Retention Rate в последнем варианте будет равно 50 %.

• Churn Rate (Отток).

  Благодаря этому показателю можно узнать, сколько клиентов ушли из компании за истекший период. Высокие значения Churn Rate говорят о наличии проблем у бизнеса.

  

  Источник: shutterstock.com

• Average Revenue Per User (ARPU).

  ARHU показывает среднюю величину прибыли, которую приносит каждый клиент компании в рамках определенного времени. Становится ясно, кто из пользователей представляет для бизнеса наибольшую ценность.

• Customer Lifetime Value (LTV).

  С помощью этого показателя компания составляет прогноз дохода, который может дать ей клиент за весь период пользования ее услугами. В основе лежат средние значения доходности одного потребителя и времени взаимодействия.

• Conversion Rate (Конверсия).

  С помощью этого показателя узнают о количестве пользователей, совершивших целевое действие в рамках определенного промежутка времени.

• Return on investment (ROI).

  ROI покажет, насколько выгодно было вложение средств в бизнес, в том числе это касается затрат на рекламную кампанию за конкретный временной интервал. Результат представлен в виде соотношения инвестиций и прибыли в процентах.

Анализ перечисленных показателей помогает сделать работу маркетологов более продуктивной:

• Можно сделать оценку принятых маркетинговых решений и понять, как это помогло привлечь новых потребителей.

• Разделение базы клиентов на более ценных и тех, к кому нужно применить дополнительные инструменты в работе.

• Планирование и прогноз маркетинговых затрат и потенциальной суммы доходов.

• Индивидуальный подход к каждой компании, чтобы повысить ее доходы и удержать постоянных клиентов.

Этапы когортного анализа

Этап 1: Выбор ключевых метрик

Это зависит от целей исследования. Например, часто в качестве ключевой метрики выбирают покупку, регистрацию, нажатие на кнопку заказа или размер среднего чека. Представим некий сайт по предоставлению онлайн-услуг. В виде ключевого показателя здесь может быть оформление пользователями заказа.

Виды показателей:

• Метрики действий. Означают совершение пользователем определенной операции, что приводит к конкретному результату для бизнеса. Это могут быть покупки, заявки, переходы на платные версии и все, что имеет отношение к продукту компании.

• Метрики тщеславия. Они указывают на внешние данные успеха компании, но не отражают ее истинного финансового положения, хотя тоже влияют на него. Например, количество подписчиков в соцсетях, PR-кампании на разных площадках, просмотры и комментарии.

Чтобы метрика показала свою эффективность, нужно изначально внимательно подойти к ее выбору. И правильно интерпретировать полученные данные, чтобы они пошли на пользу бизнесу.

Этап 2: Создание когорт

Ими будут группы людей, которых собрали в единую общность на основания какого-то нужного для анализа признака.

Существует два подхода в формировании когорт.

На основании вовлечения:

• регистрация на сайте компании;

• первое посещение страницы/онлайн-магазина и пр.;

• загрузка приложения;

• открытие писем из рекламной рассылки.

На основании монетизации:

• совершение первой покупки;

• оформление заказа;

• оплата товара/услуги.

Выбирая общий для группы признак, нужно сделать это так, чтобы в дальнейшем иметь возможность проследить за поведением любого из пользователей. Например, сам факт загрузки приложения не содержит информации о клиенте. А вот уже при установке видны персональные данные, включая ФИО, местоположение и IP-адрес.

Если нужно провести анализ группы с большим количеством характеристик, можно ввести дополнительные критерии при проведении отбора. Это может быть возраст клиентов, пол, применение промокода при покупке и пр.

Этап 3: Сравнение данных и их анализ

На последнем этапе нужно сравнить полученную информацию, провести изучение текущих тенденций.

Источник: shutterstock.com

Если проводить когортный анализ вручную, он обычно состоит из таких шагов:

• Процесс сбора данных в приемлемом для дальнейшей работы виде.

• Создание сводных таблиц в одном из доступных редакторов.

• Исследование этой информации (наличие и динамика изменений в течение времени).

Чтобы упростить и ускорить процесс маркетологи и эксперты нередко прибегают к помощи специальных сервисов и методу сквозной аналитики.

12 удобных инструментов для когортного анализа

1. Microsoft Excel и Google Sheets. Эти инструменты получили наибольшую популярность среди специалистов маркетинга. В них удобно выставлять разные критерии отбора клиентов (место проживания, дата покупки). Затем используют подходящие формулы и сводные таблицы.

2. BI-система. BI платформы (Tableau, Power BI или Looker) обладают большим функционалом, давая бизнесу возможности для изучения поведения различных групп пользователей. Они помогают не только проанализировать данные, но и сформировать наглядную визуализацию.

3. CRM-система. Эти маркетинговые платформы имеют достаточно широкие возможности для проведения анализа поведения клиентов. Среди них выделяются инструменты Salesforce и HubSpot, в которых есть опции для исследований нескольких групп потребителей.

4. Google Analytics. Автоматизация этого инструмента позволяет сократить время проведения когортного анализа. Однако существенный недостаток заключается в ограниченности возможностей: выбирается одно действие в пределах конкретного временного интервала.

Читайте также!
«Примеры маркетинговых стратегий: от Apple до Дональда Трампа. Аспекты на 2025»
Подробнее

5. Amplitude. Этот инструмент даст отследить поведение пользователей в приложениях. Маркетологи здесь создают воронки конверсий, следя за ключевыми показателями.

6. Mixpanel. Один из лучших способов для изучения поведения клиентов. С его помощью можно провести анализ произошедших событий и сформировать когорты. Mixpanel используют для отслеживания и совершенствования опыта пользователей.

7. Kissmetrics. Инструмент позволит оценить эффективность marketing-кампаний, влияющих на пользовательское поведение. Для этого проводится анализ когорт, чтобы понять, насколько продуктивной была работа маркетологов.

8. Яндекс.Metrica. Ею пользуются для анализа поведения клиентов и формирования когорт при работе с веб-сайтами.

9. E-commerce-платформы. Очень полезный инструмент для тех, кто занимается торговлей. Shopify, 1C-Bitrix, Magento помогают создавать когорты и изучать подведение пользователей.

10. Собственные CRM-системы. Некоторые компании разрабатывают свои, созданные с учетом особенностей бизнеса. В составе многих есть инструменты для изучения поведения клиентов.

11. AppsFlyer. Его опции заметно шире некоторых аналогов, часто используется в мобильном маркетинге. Есть возможности настройки специальных фильтров для отображения нужной информации и установки ограничения на число пользователей, дабы отсечь мелкие группы.

12. AppMetrica и Adjust. Удобный инструмент для того, чтобы понять, сколько среди новых пользователей тех, кто уже был клиентом. Adjust позволяет применить в отчете дополнительный показатель.

Выбирать нужный инструмент надо исходя из потребностей бизнеса, обращая внимание на имеющиеся данные и сложность анализа. От правильности поставленных задач зависит успех маркетинговой кампании.

Примеры проведения когортного анализа

Пример 1: Оценка способов подписки на рассылку

Онлайн-магазин предлагает пользователям имейл-рассылку, согласиться на которую они могут по-разному:

• Подписку могут оформить только те, кто участвует в конкурсе в ВК.

• На сайте компании, для этого на страничке всплывает окно с формой для заполнения.

• Подписаться можно, если перейти по ссылке из стороннего ресурса.

Подводим итоги. За декабрь форму с сайта заполнили форму 1100 пользователей, захотели принять участие в конкурсе 700 человек, по ссылке перешли всего 300. Важно понять, сколько клиентов продолжили взаимодействие с магазином в течение нескольких месяцев:

Полученные данные о поведении пользователей свидетельствуют: эффективнее всего себя проявил третий вариант – партнерские ссылки. Наименьшее количество лояльных покупателей принес конкурс. Внедрение когортного анализа показало, что привлекать клиентов с помощью проведения конкурсов в социальных сетях не нужно. Больший доход получен при взаимодействии со сторонними ресурсами.

Пример 2: Анализ расходов на привлечение клиентской базы

Предположим, что есть компания, которая начала работу в 2021 году. Первым делом руководство инвестировало в привлечение клиентов. Но со временем уровень затрат на эту статью в бюджете только вырос. Чтобы прояснить ситуацию, компания решила применить когортный метод анализа.

Источник: shutterstock.com

Ключевая метрика в этом когортном анализе – число клиентов, разбитое по временному интервалу с учетом полученной прибыли. Исследования показали следующие результаты:

• Большое количество покупателей появилось в 2021 году, но к концу этого периода их число стало заметно меньше.

• Процент старых клиентов стал меньше, поэтому необходимо постоянно тратить ресурсы на привлечение новых.

• Ушедшие покупатели не дают развивать идею повторных продаж.

• Доля лояльно настроенных к бизнесу клиентов постоянно падает, из-за чего нужно продолжать вкладываться в поиск новых.

В итоге можно прийти к выводу о том, что руководству компании следует обратить внимание на качество предоставляемых услуг. Нужно сконцентрироваться на удержании постоянных клиентов, чтобы их число со временем выросло.

Пример 3: Распределение по группам (когортам)

Мужчина из Красноярска 25 сентября совершил заказ смартфона на сайте интернет-магазина, на который он попал через один из поисковиков. При этом он воспользовался формой на странице. Это означает, что пользователь может войти в когорту:

• покупатели из Красноярска;

• трафик из поисковика;

• сентябрь;

• органический поиск;

• 25 сентября;

• пользователи из поисковой выдачи;

• продукт «смартфон»;

• форма для заказа на сайте.

Этот пример отлично иллюстрирует то, насколько полезен может быть когортный анализ в формировании сразу нескольких групп пользователей на основании одного события.

Пример 4: Отложенная продажа

После начала рекламной кампании на сайте онлайн-магазина было замечено увеличение посещаемости, поступило много запросов о стоимости продукции. Но в конце отчетного месяца видно, что покупку совершили лишь немногие из пользователей.

Консультация с аналитиком помогла понять, что в этом бизнесе от момента проявления интереса до совершения покупки должно пройти несколько недель. Только после этого можно оценивать эффективность рекламной кампании с помощью когортного анализа аудитории.

Пример 5: Оценка эффективности PR-каналов

Чтобы привлечь как можно больше клиентов, маркетологи фирмы решили воспользоваться контекстной рекламой и таргетом в ВК. Финансы на оба варианта были распределены в одинаковом размере. В итоге специалисты получили следующую информацию:

• контекстная реклама привлекла 300 человек;

• из ВК пришло 205 пользователей.

Можно сделать вывод, что контекстная реклама является более эффективным каналом привлечения клиентов. Однако эти данные не показывают то количество покупок, которые совершили пользователи. Возможно, что дальнейшее внедрение когортного анализа будет свидетельствовать о подтверждении этих результатов в течение нескольких месяцев. Но спустя год или два ситуация может измениться кардинально.

Проведенный анализ совершенных покупок через два года продемонстрировал следующее: примерно 150 человек из ВК стали постоянными клиентами, а большинство привлеченных контекстной рекламы навсегда ушли.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Часто задаваемые вопросы о когортном анализе

Какие данные нужны для него?

Метод когортного анализа позволяет изучить поведение пользователей, помогая понять продуктивность применяемых маркетинговых инструментов. Но главная его задача – повышение эффективности основных показателей бизнеса. Для грамотного проведения когортного анализа нужно провести определенную подготовку. В самом начале необходимо:

• Определить признак когорты в виде конкретного действия, которое совершил пользователь. Это может быть переход по ссылке на сайт, оформление заявки, покупка.

• Временной период, в рамках которого происходило интересующее событие.

• Конечная дата исследования. Время, к которому будет готов отчет.

• Выбор ключевых метрик, по которым будет вестись анализ (удержание, отток, конверсия).

Этого будет достаточно для получения точных данных для выполнения поставленной задачи.

Где брать данные для когортного исследования?

Необходимые показатели маркетологи получают из специальных аналитических сервисов, подключенных к приложению компании или сайту. Google Analytics и Яндекс.Метрика показывают то количество пользователей, которые посетили сайт за день или любой другой отрезок времени. Можно учесть и некоторые персональные данные – пол, возраст, геолокацию. В CRM определяют количество заказов и число покупок, считают прибыль и оценивают рентабельность бизнеса.

Как с помощью когортного анализа исследуют большие объемы информации?

Крупные предприятия обычно создают собственные системы изучения данных. Для этого они привлекают к работе аналитиков и других специалистов, которые вручную пишут скрипты на SQL или Python. Для наглядности и большей информативности используют инструменты визуализации Tableau, Power BI, DataStudio, DataLens. Так появляются графики и диаграммы, которые демонстрируют всем заинтересованным лицам результаты когортного анализа.

Таким образом можно получить нужные сведения и разделить пользователей на когорты. При этом разрозненные данные из разных источников можно объединить в одном исследовании.

Применение известных маркетинговых инструментов Google Analytics, Яндекс.Метрика, Amplitude и Mixpanel значительно упрощает работу исследователей. Автоматизация процессов извлечения данных также позволяет избежать ошибок в составлении отчета. Таким образом можно разделить пользователей на сегменты для оптимизации работы маркетологов. Все это способствует более эффективному развитию бизнеса.

Источник изображения на шапке: shutterstock.com

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Адаптивная верстка сайта: гайд для начинающих
• Анкор ссылки: виды, правила составления, влияние на продвижение
• Белая раскрутка сайта без перехода на темную сторону

Забрать ценные бизнес-подарки бесплатно

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB