Когортный анализ в рекламе: когда средняя температура по больнице убивает ваш бюджет
1. Введение: почему «в среднем» — значит «ни о чём»
В маркетинге всё чаще слышны мантры про данные, аналитику и сквозную атрибуцию. Но в реальности 80% рекламодателей продолжают смотреть на эффективность через призму «среднего» CPA, общего количества лидов и агрегированных отчётов по месяцам.
Проблема? Эти цифры маскируют истину. Они — как средняя температура по больнице: у одного пациента — жар, у другого — труп. А вы делаете вывод, что «всё в порядке».
Вот где вступает в игру когортный анализ. Инструмент, который позволяет маркетологу мыслить не статистикой, а поведением реальных групп пользователей во времени.
2. Что такое когортный анализ?
Когорта — это группа пользователей, объединённых по какому-либо признаку и проанализированных во времени.
Примеры когорт:
- все пользователи, пришедшие из рекламы в феврале;
- клиенты, совершившие первую покупку в марте;
- лиды, полученные по акции с 1 по 10 апреля.
Когортный анализ — это способ отслеживать, как ведут себя эти группы: как быстро отваливаются, как часто возвращаются, сколько приносят денег, сколько покупают.
3. В чём сила: зачем нужен когортный подход
📉 Проблема №1: агрегированные метрики скрывают спад эффективности
Вы можете видеть, что средний LTV за квартал — 3 000 ₽. А когорта новых пользователей из последней кампании вообще не конвертируется. То есть сегодня вы платите за пользователей, которые не дают возврата. И этого не видно без когортного среза.
🧪 Проблема №2: нельзя тестировать гипотезы во времени
Вы запустили новый оффер в мае. При обычной аналитике вам будет казаться, что «конверсия упала». А может быть, просто когорта новых лидов ещё не успела пройти путь. Когортный анализ позволяет сравнивать схожие группы в равных условиях.
🔥 Проблема №3: сквозная аналитика без когорт — это Excel с пафосом
Многие строят воронки продаж, ROI-отчёты, но без учёта когорт это превращается в набор бесполезных сводок. Чтобы понимать реальную окупаемость рекламы, нужно отслеживать, как себя чувствует каждая когорта клиентов спустя 7/14/30/90 дней.
4. Примеры: как когортный анализ меняет стратегию
❌ Пример плохого подхода:
Вы видите: средний CPA по всем кампаниям — 500 ₽. Все довольны.
Но при когортном разрезе:
- Январская когорта: LTV через 90 дней — 2 000 ₽
- Мартовская когорта: LTV — 700 ₽
- Майская: 200 ₽ и ноль возвратов
Вывод: вы льёте деньги в убыточную аудиторию, но не видите это из-за усреднения.
✅ Пример правильного:
Анализируете когорты по источникам:
- Трафик с Facebook даёт пользователей с возвратом на 30-й день
- Google — даёт быстрые лиды, но с низким LTV
- YouTube — долго прогреваются, но потом приносят X2 по сравнению с остальными
Вывод: перераспределяете бюджет по реальной ценности клиентов, а не по мгновенной конверсии.
5. Как сегментировать когорты
Ключевые параметры для построения когорт:
Признак Примеры
Дата первого события
месяц регистрации, покупки, подписки
Источник трафика
Яндекс, Google, ВКонтакте
Кампания/Оффер
акция, скидка, тип креатива
Поведение
добавили в корзину, оформили подписку
Важно: когорты — это не просто дата прихода. Это гипотеза. Вы смотрите, как аудитория, попавшая в похожие условия, ведёт себя в будущем.
6. Что отслеживать в когортах
Вот ключевые метрики, которые имеет смысл считать по каждой когорте:
- Retention Rate (удержание по дням/неделям)
- LTV (жизненная ценность клиента)
- Конверсия в целевое действие (покупку, оплату)
- Churn (отток: через сколько дней перестали пользоваться)
- ARPU (средняя выручка на пользователя)
7. Где и как считать: инструменты
- Google Sheets / Excel — вручную, если есть выгрузки из CRM
- Яндекс.Метрика — отчёт по когортам (ограничен, но полезен)
- Google Analytics 4 — позволяет строить кастомные когорты
- Power BI / Looker / Tableau — для визуализации при наличии сквозных данных
- CRM (AmoCRM, Bitrix, RetailCRM) — если корректно передавать источники
8. Когда особенно важен когортный анализ
- При подписной модели (SaaS, подписки) — чтобы понимать удержание
- В e-commerce — оценка повторных покупок по каналам
- В инфобизнесе / онлайн-курсах — отслеживание завершения уроков и оплат
- В услугах с длинным циклом сделки — отслеживание прогрева
9. Главный вывод
Когортный анализ — это не про таблицы. Это про взгляд на поведение людей во времени, а не по средней температуре. Это шаг от тактики к стратегии.
Если вы продолжаете оценивать кампании только по CPA — вы как врач, который лечит всех одинаково, потому что «в среднем у пациента 36.6». Не работает.
10. Заключение
Маркетинг будущего — это не просто цифры, а понимание, что за этими цифрами стоит. Поведение, цикл принятия решений, повторные касания, настоящая ценность клиента.
Когортный анализ — это инструмент зрелого маркетолога. Того, кто уже вышел из фазы «где CTR выше», и задался вопросом: а кто из этих людей действительно останется с нами через три месяца?
