Когортный анализ: как построить и читать таблицу удержания
Когортный анализ показывает, как ведут себя группы пользователей после общего стартового события. Он помогает отличить рост новой аудитории от реального улучшения удержания.
Что считать когортой
Когорта — группа объектов с общим событием в одном периоде. Для продукта это могут быть пользователи, зарегистрировавшиеся на одной неделе; для образования — ученики, начавшие курс в одном месяце. Главное, чтобы стартовое событие было одинаковым и однозначным.
Не смешивайте дату первого визита, регистрации и оплаты. Они отвечают на разные вопросы. Сформулируйте решение, которое должен поддержать анализ, и только затем выбирайте событие и шаг времени.
Какие данные подготовить
Минимальный набор содержит идентификатор пользователя, время стартового события и время повторного целевого события. Удалите тестовые аккаунты, приведите время к одной зоне и договоритесь, как учитывать возврат в тот же день.
Период когорты и период наблюдения должны соответствовать частоте использования. Для ежедневного приложения подходят дни или недели, для редкой покупки — месяцы. Слишком мелкий шаг создает шум, слишком крупный скрывает изменения.
- user_id или другой устойчивый идентификатор;
- cohort_date — дата первого целевого события;
- activity_date — дата повторной активности;
- дополнительный сегмент: канал, тариф или устройство.
Как рассчитать retention
Для каждой когорты посчитайте размер на шаге 0. Затем определите, сколько уникальных пользователей проявили целевую активность на каждом следующем шаге. Retention равен активным пользователям шага, деленным на исходный размер когорты.
Не суммируйте проценты разных когорт простым средним, если их размеры отличаются. Для общего показателя используйте взвешивание по числу пользователей или анализируйте каждую строку отдельно.
Как читать таблицу
Строки показывают когорты, столбцы — время после старта. Читайте строку слева направо, чтобы увидеть жизненный цикл одной группы. Читайте один столбец сверху вниз, чтобы сравнить одинаковый возраст когорт после изменений продукта.
Если новые строки устойчиво светлее на втором и третьем шаге, удержание могло улучшиться. Проверьте размер выборки, сезонность и изменение каналов. Рост доли мотивированной аудитории способен улучшить таблицу без изменения самого продукта.
Ошибки и следующий шаг
Неполные правые ячейки нельзя сравнивать со зрелыми когортами: у новых пользователей еще не прошел нужный срок. Отмечайте такие ячейки как недоступные. Также избегайте показателя активности, который можно случайно вызвать техническим событием.
После обнаружения различия сформулируйте гипотезу и разрежьте данные по одному значимому признаку. Не создавайте десятки сегментов сразу: маленькие группы дают красивые, но нестабильные проценты. Результатом анализа должен стать эксперимент, интервью или проверка конкретного этапа пути.
