Когортный анализ: как понять, кто ваши настоящие клиенты и почему они уходят

Представьте, что вы запустили рекламную кампанию, и через неделю видите рост продаж. Радость на лице маркетолога — и тут же вопрос: «А кто эти клиенты? Почему они купили? Сколько из них останутся через месяц?» Если вы отвечаете на эти вопросы только общими цифрами — «у нас 500 новых клиентов» — вы рискуете тратить бюджет на тех, кто не принесет долгосрочной выгоды. Когортный анализ — это инструмент, который позволяет увидеть не абстрактные цифры, а живых людей: их поведение, привычки и лояльность. Он показывает, что происходит с группами пользователей, объединённых по времени — например, теми, кто зарегистрировался 15 марта, или купил чайник с 1 по 15 число месяца. Это не просто аналитика — это карта выживаемости ваших клиентов.

Что такое когортный анализ и зачем он нужен бизнесу

Когортный анализ — это метод маркетинговой аналитики, при котором пользователи разделяются на группы (когорты) по общему временному признаку: дате первой покупки, времени регистрации, запуску рекламной кампании или даже сезону. Затем поведение каждой группы отслеживается в течение длительного времени. В отличие от общих метрик, которые показывают «всё вместе», когортный анализ говорит: «А что происходит с теми, кто пришёл в январе?»

Почему это важно? Потому что клиенты — не однородная масса. Кто-то покупает один раз и исчезает, кто-то становится вашим постоянным клиентом на годы. Если вы не знаете, какие группы ведут себя как «постоянные», а какие — как «одноразовые», вы не сможете оптимизировать маркетинг, персонализировать коммуникации или предугадывать отток. Когортный анализ позволяет увидеть закономерности: например, что клиенты, пришедшие через рекламу в Instagram, чаще возвращаются, чем те, кто нашёл вас через Яндекс.Директ. Или что покупатели, получившие промокод на 10%, возвращаются чаще, чем те, кто получил скидку 5%.

Ваша задача — не просто привлекать клиентов, а удерживать их. И когортный анализ — единственный способ понять: кто из новых клиентов действительно ценен, а кто просто «взял с полки» и ушёл. Без этого вы рискуете тратить деньги на привлечение, которое не приносит прибыли. Представьте: вы тратите 100 000 рублей на рекламу, получаете 500 новых клиентов. Но если половина из них уходит через неделю, а остальные — через три месяца, ваша рентабельность будет разной. Без когортного анализа вы этого не узнаете.

Как работает когортный анализ: простая аналогия

Представьте, что вы открыли кафе. Каждый день в него приходят новые посетители. Вы замечаете, что некоторые уходят после первого визита, другие приходят через неделю, а третьи — каждый понедельник. Если вы просто считаете общее количество посетителей за месяц, вы не поймёте: кто из них — ваши лояльные клиенты? Кто просто случайно зашёл? Кто не вернётся, потому что кофе горький?

Когортный анализ — это как разложить всех посетителей по «группам по дням прихода»: группа 1 — те, кто пришёл в понедельник; группа 2 — во вторник и т.д. Затем вы отслеживаете, сколько из них пришли в следующий понедельник, через неделю после этого, и так далее. Вы замечаете: люди, пришедшие в понедельник, возвращаются чаще. Почему? Потому что у вас в этот день — акция с десертом. А люди, пришедшие в среду, редко возвращаются — потому что вы не предлагали им ничего особенного.

Теперь вы понимаете: чтобы увеличить лояльность, нужно делать акции в среду. Это не догадка — это данные. Именно так работает когортный анализ в цифровом мире: вы группируете пользователей по дате первого действия, а потом смотрите, как они ведут себя в последующие дни, недели и месяцы. Это позволяет не просто считать «сколько пришло», а понимать, «кто остался».

Какие когорты вы можете анализировать в своём бизнесе

Когорта — это не просто «все, кто пришёл в январе». Это любая группа пользователей, объединённая по значимому временному признаку. В зависимости от вашего бизнеса, когорты могут быть разными. Главное — чтобы признак был осмысленным и измеримым.

• Когорты по дате регистрации — самые распространённые. Например, все пользователи, зарегистрировавшиеся в марте 2024 года. Вы смотрите, сколько из них совершили покупку в первый месяц, второй, третий — и насколько долго они остаются активными.
• Когорты по первой покупке — особенно полезны для e-commerce. Вы группируете клиентов по дате первой покупки и смотрите, какова их средняя выручка через 30, 60 и 90 дней. Это помогает понять: какая рекламная кампания привлекла самых лояльных клиентов.
• Когорты по кампании — вы сравниваете, кто пришёл из рекламы в Instagram, а кто — через Google Ads. Кто чаще возвращается? Кто тратит больше?
• Когорты по каналу привлечения — например, пользователи, пришедшие через партнёрскую программу vs. органический поиск. Кто дороже? Кто дольше остаётся?
• Когорты по географии или демографии — клиенты из Москвы vs. из Казани, женщины 25–35 лет vs. мужчины 40+. Эти группы могут вести себя совершенно по-разному.
• Когорты по типу продукта — если вы продаете разные товары, можно смотреть, кто купил чайник, а кто — кофемашину. Кто чаще покупает дополнительные товары?

Самый мощный подход — комбинировать несколько признаков. Например: «Когорта клиентов, которые зарегистрировались в марте через рекламу в Instagram и сделали первую покупку больше 5000 рублей». Такие глубокие когорты позволяют найти «золотые» сегменты — тех, кто приносит максимальную прибыль и лояльность.

Пример: как когортный анализ спас сайт с высоким оттоком

Представьте онлайн-магазин бытовой техники. За полгода у них была стабильная конверсия — 3% из трафика в покупку. Но прибыль падала. Почему? Маркетологи думали, что проблема в цене. Но когортный анализ показал неожиданную картину.

Они разделили клиентов на когорты по месяцам покупки и отследили их поведение в течение 180 дней. Оказалось: клиенты, купившие чайник в январе, возвращались через 45 дней и покупали кофемашину. А клиенты, купившие чайник в июне — почти не возвращались. Почему? В январе у них была акция «Купи чайник — получи скидку 20% на кофемашину». В июне акция была отменена. И хотя общее количество продаж оставалось прежним, средняя выручка на клиента упала вдвое.

Благодаря когортному анализу они поняли: проблема не в цене, а в стратегии удержания. Они восстановили акцию, внедрили email-рассылку с персонализированными предложениями и увеличили LTV (lifetime value) на 67%. Без когортного анализа они бы продолжали «улучшать» сайт, пытаясь повысить конверсию — и теряли деньги на клиентах, которые не возвращались.

Как провести когортный анализ: пошаговое руководство

Многие думают, что когортный анализ — это сложная наука для аналитиков. На самом деле, вы можете сделать его самостоятельно — даже если у вас нет отдела data science.

Шаг 1: Определите цель анализа

Задайте себе вопрос: «Что я хочу узнать?» Вот варианты:

• Какова доля клиентов, которые делают вторую покупку?
• Какие кампании привлекают клиентов с высоким LTV?
• Через сколько дней клиенты чаще всего возвращаются?
• Почему клиенты уходят после первой покупки?

Без чёткой цели анализ превращается в «погружение в цифры» — и вы ничего не поймёте.

Шаг 2: Выберите временной признак

Определите, по какому критерию вы будете группировать пользователей. Чаще всего это:

• Дата первой покупки
• Дата регистрации в системе
• Дата первого обращения в поддержку
• Дата начала рекламной кампании

Важно: берите временной интервал, который соответствует вашему циклу покупок. Если у вас средний период между покупками — 30 дней, анализируйте когорты по месяцам. Если вы продаете сезонные товары — по неделям или кварталам.

Шаг 3: Соберите данные

Вам нужно минимум две таблицы:

• Таблица пользователей: ID пользователя, дата первого действия (регистрация/покупка), канал привлечения, сумма первой покупки.
• Таблица транзакций: ID пользователя, дата покупки, сумма, продукт.

Если вы используете Google Analytics 4 или Яндекс.Метрику — можно экспортировать данные через API или использовать встроенные отчёты. Для малого бизнеса подойдут CRM-системы: 1С, Bitrix24, Tilda, или даже Excel с фильтрами.

Шаг 4: Создайте когорты

Разделите пользователей на группы по выбранному признаку. Например, если вы анализируете покупки за 2024 год, создайте когорты: январь, февраль, март и т.д.

Шаг 5: Отслеживайте поведение в течение времени

Для каждой когорты посчитайте:

• Сколько человек совершили покупку в первый день после регистрации?
• Сколько — на второй день, седьмой, тридцатый?
• Сколько сделали вторую покупку? Третью?
• Какова их средняя выручка на человека за 30, 60, 90 дней?

Эти данные можно визуализировать в таблице или матрице — так называемой «когортной матрице».

Шаг 6: Анализируйте и делайте выводы

Вот как выглядит когортная матрица (упрощённо):

Что видно?

• Когорта «Февраль» — самая лояльная. Значит, маркетинг в феврале работал лучше.
• Когорта «Март» — самая «текучая». Нужно срочно проверить: что изменилось в марте? Была ли акция? Изменился ли сервис?
• Удержание падает на 3-й месяц — значит, у вас есть проблема с вовлечением после первой покупки.

Это не просто цифры — это инструкция к действию.

Шаг 7: Применяйте выводы

Ваша цель — не просто анализировать, а менять поведение. Если вы видите, что клиенты из когорты «Январь» чаще покупают вторую вещь, когда получают email с рекомендациями — запускайте автоматическую рассылку для всех новых клиентов. Если выясняется, что реклама в VK привлекает больше «одноразовых» покупателей — перераспределите бюджет. Когортный анализ не работает без действий.

Почему когортный анализ лучше обычной аналитики

Многие маркетологи доверяют обычным метрикам: «у нас 1000 новых клиентов», «конверсия — 4%». Но это как смотреть на общую температуру тела, чтобы понять, где болит. Когортный анализ — это МРТ.

Проблема «средней температуры»

Представьте: у вас 10 клиентов. Один купил на 50 000 рублей, девять — по 100. Средняя покупка = 5 900 рублей. Вы думаете: «Мы продаем дорогие товары!» Но на самом деле, 90% клиентов — низкочастотные. Если вы будете ориентироваться на «среднюю», вы потратите бюджет на рекламу дорогих товаров, а клиенты не будут покупать. Когортный анализ покажет: «10% пользователей дают 75% выручки» — и вы поймёте, что нужно фокусироваться на них.

Как когортный анализ помогает в разных задачах

• Оптимизация рекламы: вы видите, какие кампании привлекают не просто клиентов, а лояльных. Это позволяет перераспределить бюджет в пользу эффективных каналов.
• Удержание клиентов: вы узнаёте, когда и почему пользователи уходят. Это помогает создавать таргетированные программы лояльности.
• Разработка продуктов: если клиенты, купившие товар А, часто покупают и товар Б — вы можете создать комплект или предложить кросс-продажи.
• Финансовое планирование: вы знаете, сколько клиентов останется через 6 месяцев — и можете точнее прогнозировать доходы.

Вот почему когортный анализ — это не «ещё один отчёт», а основа стратегического маркетинга. Он убирает иллюзии, которые создают «общие цифры», и показывает реальность.

Ошибки, которые портят когортный анализ

Даже у профессионалов бывают ошибки. Они не всегда заметны, но разрушают всю аналитику.

Ошибка 1: Вы берёте слишком маленькую выборку

Если у вас всего 50 клиентов за месяц — анализ по когортам будет бессмысленным. Вы не увидите закономерностей. Рекомендация: анализируйте когорты только если в каждой из них минимум 100–200 пользователей. Иначе цифры будут «шумными».

Ошибка 2: Вы не учитываете сезонность

Если вы сравниваете когорту «декабрь» (новогодние распродажи) с когортой «май», вы получите искажённые данные. Сезонность — это важный фактор. Решение: сравнивайте только когорты одного сезона или нормализуйте данные (например, учитывайте средний уровень продаж в месяц).

Ошибка 3: Вы смотрите только на «удержание», но не на доход

Клиент может возвращаться — и покупать по 50 рублей. Это «удержание», но не прибыль. Важно смотреть на LTV — lifetime value. Удержание без дохода — это самообман.

Ошибка 4: Вы не проверяете причины

Вы видите, что когорта «март» плохо удерживается. Но почему? Потому что вы изменили дизайн сайта? Или клиенты недовольны доставкой? Когортный анализ показывает «что», но не «почему». Для этого нужны опросы, интервью, анализ отзывов.

Ошибка 5: Вы не запускаете эксперименты

Анализ — это диагноз. Но если вы не лечите, болезнь остаётся. Если вы видите, что клиенты уходят на 3-й день — запустите эксперимент: отправьте им email с персональным предложением. Сравните когорту, которая получила email, с той, что не получала. Только так вы докажете: «Это работает».

Инструменты для когортного анализа: что выбрать

Вы не обязаны быть программистом, чтобы проводить когортный анализ. Есть удобные инструменты — даже для малого бизнеса.

1. Google Analytics 4

В GA4 есть встроенный отчёт «Когорты». Выберите «Пользователи», затем «Когорта» — и вы увидите, как ведут себя группы пользователей по дате первого события. Можно фильтровать по каналам, устройствам и даже событиям (например, «покупка»).

2. Яндекс.Метрика

В Яндекс.Метрике когортный анализ тоже доступен — в разделе «Отчёты» → «Когорты». Особенно полезно для российских брендов, где большая часть трафика — с Яндекса и ВК.

3. CRM-системы: Bitrix24, Tilda, 1С

Если у вас есть CRM — вы уже собрали нужные данные. В Bitrix24 можно создать отчёт «Поведение клиентов по дате первого обращения». Достаточно настроить фильтры и экспортировать данные в Excel.

4. Excel / Google Sheets

Да, даже таблицы! Если у вас до 500 клиентов — создайте таблицу с колонками: ID клиента, дата регистрации, дата покупки, сумма. Используйте формулу =COUNTIFS() и условное форматирование — чтобы увидеть, как выживаемость меняется по месяцам. Это не так красиво, как в GA4, но работает.

5. Платформы типа Mixpanel или Amplitude

Для крупных компаний с большим трафиком. Эти инструменты позволяют строить сложные когорты, анализировать воронки и делать прогнозы. Но они дорогие — и не нужны, если у вас до 10 000 клиентов в месяц.

Начните с того, что у вас уже есть. Google Analytics или Excel — это достаточно для первых шагов.

Как когортный анализ влияет на маркетинг и финансы

Когортный анализ — это не просто про аналитику. Это про деньги.

Снижение CAC: как платить меньше за клиента

Если вы знаете, что клиенты из кампании «Реклама в Instagram» имеют LTV = 800 рублей, а CAC (стоимость привлечения) — 250 рублей — вы получаете прибыль. Но если клиенты из Яндекс.Директа имеют LTV = 120 рублей, а CAC = 300 — вы теряете деньги. Когортный анализ показывает, где ваша реклама работает, а где — нет. Это позволяет сократить траты на неэффективные каналы.

Рост LTV: как заставить клиентов платить больше

Удержание — это самая дешёвая форма роста. Привлечь нового клиента в 5–7 раз дороже, чем удержать старого. Если вы увеличите удержание на 10% — ваша прибыль вырастет в 2–3 раза. Когортный анализ показывает, что работает: email-рассылки? Программа лояльности? Персонализированные предложения?

Планирование бюджета

Вы не можете планировать маркетинговый бюджет, если не знаете, сколько клиентов останется. Когортный анализ даёт вам точные прогнозы: «В этом месяце мы привлечём 1 000 клиентов. Из них 45% останутся через 3 месяца, и каждый из них принесёт в среднем 600 рублей». Это позволяет точно планировать прибыль — а не надеяться на удачу.

Когортный анализ — это фундамент для устойчивого бизнеса. Он превращает маркетинг из «искусства» в науку.

FAQ

Что такое когорта в маркетинге?

Когорта — это группа пользователей, объединённых по общему временному признаку: дате первой покупки, регистрации или запуску кампании. Например, все клиенты, купившие чайник в феврале 2024 года — это одна когорта.

Какой срок анализа лучше выбирать?

Срок зависит от вашего цикла покупок. Если клиенты возвращаются каждые 7 дней — анализируйте по неделям. Если раз в полгода — используйте кварталы. Общее правило: срок анализа должен быть не меньше 2–3 циклов покупок.

Можно ли использовать когортный анализ для онлайн-курсов?

Да, и это особенно мощно. Вы можете анализировать: сколько студентов завершили первый модуль? Сколько перешло ко второму? Кто ушёл после первого видео? Это помогает улучшить структуру курса и снизить отток.

Сколько времени занимает когортный анализ?

Первый раз — 2–4 часа: настройка, сбор данных, построение таблицы. После — 30–60 минут в месяц для обновления данных. Это инвестиция, которая окупается за первую неделю.

Что делать, если у меня мало клиентов?

Не анализируйте когорты по месяцам. Используйте недели или даже дни. Важно — собрать минимум 50–100 пользователей в каждой группе. Если меньше — фокусируйтесь на качественных интервью с клиентами.

Можно ли применять когортный анализ к мобильным приложениям?

Абсолютно. Это даже проще: вы видите, кто зашёл в приложение в первый день, а кто — через неделю. Многие SaaS-сервисы используют когортный анализ как основной KPI.

Почему мои клиенты не возвращаются?

Когортный анализ поможет найти причину. Возможно, вы не отправляете email-напоминания. Или после покупки клиенты сталкиваются с плохой поддержкой. Проверьте: что происходит после первой покупки? Сколько человек получают благодарность? Сколько — не получают?

Как часто нужно проводить когортный анализ?

Рекомендуется — ежемесячно. Это позволяет видеть тренды, реагировать на изменения и корректировать маркетинг вовремя. Не ждите, пока клиенты уйдут — анализируйте до того, как это произойдёт.

Заключение: когортный анализ — ваша стратегия удержания

Когортный анализ — это не про цифры. Это про людей. Он показывает, кто ваши настоящие клиенты — а не просто покупатели. Кто останется через год? Кто будет рекомендовать вас друзьям? Кто платит больше, чем вы тратите на его привлечение?

Если вы не знаете ответов на эти вопросы — ваш маркетинг работает вслепую. Вы тратите деньги, но не видите результатов. Когортный анализ меняет эту ситуацию: он даёт вам чёткую карту, где ваши клиенты живут, что их удерживает и почему они уходят.

Не ждите, пока ваш бизнес начнёт терять клиентов. Начните с малого: возьмите данные за последние 3 месяца, создайте три когорты по дате покупки и посмотрите, как они ведут себя. Вы удивитесь — как много скрытых возможностей вы упускаете, просто анализируя «общие цифры».

Когортный анализ — это не фишка для аналитиков. Это основа устойчивого бизнеса. Он превращает маркетинг из «искусства угадывания» в науку, основанную на данных. И если вы хотите расти — а не просто выживать — этот инструмент должен быть в вашем арсенале.