Колонки

Что такое когортный анализ и зачем он нужен стартапу

Колонки
Егор Абрамов
Егор Абрамов

инвестиционный директор Fort Ross Ventures

Ольга Лисина

Когда вы запускаете продукт, изменяете его или проводите маркетинговую кампанию, часто возникает вопрос: как эти действия влияют на поведение ваших клиентов? Анализировать и предвидеть его — и, соответственно, лучше понимать ваших пользователей — позволяет такой метод, как когортный анализ.

Егор Абрамов, инвестиционный директор Fort Ross Ventures рассказывает, как с помощью когортного анализа проверить здоровье своего бизнеса и почему он станет вашим козырем в общении с инвестором.

Что такое когортный анализ и зачем он нужен стартапу

Ключ к пониманию когортного анализа

Представьте себе больницу, в которой есть три отделения: реанимация, стационар и морг. В первом отделении температура пациентов около 38–39, во втором — 36, в третьем — около 4. Все изначально попадают в реанимацию. Оттуда пациенты могут перемещаться в стационар или в морг, а из стационара только один путь — в морг (ну, такой вот у нас хоспис), но в стационаре они при этом проведут больше времени.

Ваша учетная система рапортует вам, что средняя температура по больнице — 37. И если она, допустим, завтра понизится до 36.8, то непонятно, что случилось: то ли стационар пополнился, то ли морг.


Siriluk ok / Shutterstock


Проблема здесь в том, что вы не понимаете customer journey своих пользователей от реанимации до морга. А хотели бы понимать, чтобы понять эффективность работы больницы (чем выше средний срок жизни пациентов и ближе к норме их температура — тем лучше).

Когортный анализ — это способ понять то, как ведут себя ваши пользователи от момента первой встречи до расставания.

Сразу стоит оговориться, что лучше всего этот метод применим для бизнесов, которые работают с частными клиентами (B2C) либо с малым бизнесом (B2SMB), просто потому что клиентов должно быть достаточно много, хотя бы несколько десятков новых каждый месяц.

Правильно проведенный когортный анализ дает вам две важнейшие метрики здоровья бизнеса: ценность каждого клиента и изменение этой ценности со временем.


Что такое когорты

Когорта — это набор пользователей, которые пришли к вам в один и тот же промежуток времени. Промежутком может быть день, неделя, месяц, квартал и т.д. Длина промежутка зависит от вашего бизнеса. Например, в случае недавно вышедшей мобильной игры вы, вероятно, выберете недельный промежуток, а в случае уже развитого финтех-бизнеса — скорее всего, месячный.

По такой когорте можно отслеживать различные вещи, самое простое — это число активных пользователей и то, сколько выручки они принесли.

Отдельное внимание тут стоит уделить тому, что вы понимаете под активными пользователями. Обычно активный — это такой клиент, который воспользовался вашим продуктом хотя бы один раз за какой-то фиксированный промежуток времени. Так вот, для когортного анализа лучше всего, чтобы этот промежуток времени совпадал с когортным промежутком.

Допустим, мы смотрим на месячные когорты. В январе 2019 года к вам пришла (то есть купила что-то) тысяча новых пользователей. Далее вы отслеживаете, что эта конкретная тысяча пользователей делает в феврале, марте, апреле и т.д. Например, может оказаться, что в феврале активными остались 840, в марте — 700, а в апреле — 650 пользователей. 

Помимо количества клиентов, вы также отслеживаете то, сколько выручки они для вас сгенерировали. Допустим, средний чек оказался около 100 рублей.

Далее вы повысили стоимость новой подписки — и делаете то же самое для когорты от февраля 2019 (например, пришли 1200 человек, а через три месяца остались 720 и т.д.). И они приносили какой-то другой объем выручки каждый месяц со средним чеком в 105 рублей.

То есть в результате выясняется, что вырос средний чек, но также вырос и отток клиентов. И вы теперь можете задаться вопросом: а стоит ли далее повышать стоимость услуг или это себе дороже?

Это лишь одно из возможных наблюдений, которые можно сделать в когортном анализе.


Базовые метрики когортного анализа

На примере наших двух когорт от января и от февраля мы использовали две метрики: средний чек (ARPU) и отток в процентах за месяц (churn)

Другая популярная метрика — это срок жизни клиента (опять больничная аналогия). Под сроком жизни (lifetime) обычно понимается такой промежуток времени, который средний клиент проводит с вами. Простой (но неточный) способ определить срок жизни — это поделить единицу на отток (Lifetime = 1 / churn).

Но пожалуй, самой главной метрикой когортного анализа является ценность клиента (LTV, Lifetime value).

По сути, LTV — это выраженная в деньгах ценность, которую вам приносит средний клиент. 

Самый простой (и самый неточный) метод подсчета LTV — взять срок жизни и умножить на средний чек (то есть LTV = Lifetime x ARPU). В этом подходе мы делаем сильные неявные предположения, что все клиенты одинаковые и ведут себя как их среднее и что средний чек сохраняется со временем. Кроме того, еще одно предположение — что мы правильно подсчитали срок жизни путем деления единицы на отток (отток постоянен), что никогда не соответствует действительности.

Более честный способ расчета этих метрик базируется на том, что вы должны каким-то образом спрогнозировать динамику каждой вашей когорты от текущего состояния и до отдаленного будущего.

Действительно, ведь у вас, скорее всего, не будет ни одной полной когорты: из тысячи человек наверняка через 1–2 года останутся 300–500, и эти оставшиеся, скорее всего, будут более лояльны вашему продукту (раз они остались), чем те, кто убежал в первый месяц.

То есть показатель оттока — это величина, изменяющаяся со временем. А более «молодые» когорты будут и того короче. И для того, чтобы понять, сколько же денег принесет вам конкретная когорта в следующие 2–3 года, вам нужно будет как-то экстраполировать данные, но это уже другая история.


Как использовать когортный анализ

Все эти пользовательские метрики используются как внутри бизнеса, так и для общения с инвесторами. 

Вот несколько популярных вопросов инвесторов, на которые можно ответить только с помощью когортного анализа:

  1. Вопрос: Какова ваша юнит-экономика или отдача ваших маркетинговых затрат?
    Ответ: Отдача = LTV / CaC, где CaC — стоимость привлечения пользователя, LTV — ценность. То есть если вы платите 1,5 тысячи рублей за пользователя, который приносит вам 3 тысячи за свою жизнь, то ваша отдача — 2 рубля на рубль маркетинга.
  2. Вопрос: Вы становитесь со временем более или менее эффективны?
    Ответ: когорта от января 2018 года показывала LTV / CaC = 1,7x, а от января 2019 года уже LTV / CaC = 2х
  3. Вопрос: Почему так происходит?
    Ответ: Средний срок жизни (читай — лояльность) наших клиентов повысился за этот год на 12%, а стоимость привлечения снизилась на 10%. Мы планируем еще и средний чек поднять — и наша юнит-экономика еще улучшится.
  4. Вопрос: почему я должен дать вам инвестиции по такой высокой оценке?
    Ответ (бонус): Потому что на один вложенный рубль вы получите сегодня два рубля на выходе, а завтра будете получать еще больше. Ведь наш LTV со временем растет, а CaC — снижается. Попробуйте найти другой такой бизнес.


Что еще важно знать

При многих плюсах когортного анализа у него есть один большой минус: когда речь заходит об агрегированных показателях вроде срока жизни и LTV, это требует расчетов и предположений, которые могут быть и неправильными. 

Превыше всего здесь осторожность, понимание ограничений точности подхода и честность (хотя бы с самим собой), чтобы не начать принимать бизнес-решения на основании слишком оптимистических либо неправильных предпосылок.

Но в целом я скажу так: плох тот инвестор, который не просит когорты для анализа, и плох тот бизнес, который этот анализ сделать не может.


Фото на обложке: Nadia Grapes / Shutterstock

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Юнит-экономика: гид для стартапов на ранней стадии и неравнодушных
  2. 2 Утверждаете, что у вас нет конкурентов? Тогда вы точно не сможете привлечь инвестиции
  3. 3 Как просчитать эффективность бизнеса?

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase