День 5
Когортный анализ
Привет! Я к тебе как всегда с проблемой. Клиент хочет отключить рекламу, так как на его взгляд она неэффективна. Хочет оставить только органический трафик. При этом оценку рекламы он проводит по первому чеку. На наш же взгляд оценивать рекламу по первому чеку - это плохое решение. Нужно провести когортный анализ и посмотреть, окупается ли клиент в течении времени.


Аня
Аккаунт-менеджер
Когортный анализ — это один из методов исследования поведения потребителей. Суть когортного анализа в отслеживании поведения групп людей (когорт) во времени.

Когорта — это группа людей, которые совершили определенное действие в заданный отрезок времени. Например, впервые зашли на сайт в январе или сделали первую покупку 1–15 апреля. Именно временной признак отличает когорту от обычного сегмента.


В маркетинге он помогает оценивать эффективность разных источников трафика, рекламных объявлений и т.д. В продуктовой аналитике применяется для сравнения двух версий продукта.




Макс
Старший аналитик
Что из этого является когортой?
Посетители, купившие 15-30 апреля
Встроенные когортные отчеты есть во многих системах. Например, в Google analytics, AppsFlyer, Amplitude, Appmetrica и другие. Также когортный анализ можно создать самостоятельно с использованием различных инструментов: Excel, SQL, Python.

Ниже пример интерфейса когортного исследования в Google аналитике 4.

Какой бы инструмент мы не использовали, последовательность когортного анализа будет такая:

  • Определяем критерий включения в когорту (стартовое действие). Чаще всего это первых заход на сайт, регистрация или покупка.

В нашем случае мы будем рассматривать заход на сайт.

  • Устанавливаем размеры когорт. То есть выбираем временной интервал, в течении которого пользователи будут попадать в одну группу.

В нашем случае мы рассмотрим месяц.

  • Определить период для формирования отчета.

Рекламная кампания была запущена в феврале и работала с февраля по март. Далее запустили новую рекламную кампанию. Для анализа мы можем создать несколько когорт по месяцам (март, апрель, май) и отследить их поведение на протяжении марта, апреля, мая и июня.

  • Определить ключевые метрики, которые будем отслеживать у когорты. Это может быть любая метрика в зависимости от поставленных задач: LTV, ROI, CAC, коэффициент удержания, время пребывания на сайте, количество транзакций, средняя прибыль, ROI и т.д.

Мы хотим отследить эффективность рекламных кампаний, поэтому для анализа выберем показатель ROAS (Return on Ad Spend) — это показатель рентабельности рекламных расходов.

  • Сегменты. Чтобы сделать более углубленный анализ, можно использовать сегменты - например, разделить мобильный и десктопный трафик и сравнивать показатели для этих двух сегментов.

В нашем случае целесообразно сравнить платный и органический трафик. Почему? Потому что мы ведем весь платный трафик, а клиент хочет его отключить и оставить только органический. Поэтому важно сравнить их между собой. К каким последствиям это может привести, как раз и поможет понять когортный анализ и сегментирование.
Откуда будем брать данные для анализа мы? Из google analytics.
Как уже выше отметил, в качестве критерия включения в когорту устанавливаем первый заход на сайт (это столбец "Всего пользователей").

В Google analytics можно сегментировать, поэтому разделяем на сегменты органического и платного трафика.

Размер когорты - 1 месяц.
0 месяц - это когда пользователь первый раз зашел на сайт. Далее по месяцам как раз отображается, сколько пользователей, зашедших в 0 месяц, зашло на сайт в месяц 1, месяц 2 и тд.

Мы хотели в качестве показателя отслеживать ROAS и мы его рассчитаем самостоятельно далее. А сейчас просто посмотрим на доход и количество транзакций и попробуем отследить закономерности.
Какой основной вывод мы можем сделать, глядя на когортный анализ?
Ни одно утверждение пока не верно
С платного трафика получаем самое больше количество заказов и платный трафик приносит больше всего дохода, поэтому при снижении бюджета на платный трафик, общее количество заказов и доход уменьшатся достаточно сильно. Такой вывод можно сделать, глядя на когорты.

Однако однозначно сказать, что тот или иной трафик выгоден пока нельзя. Нужно рассчитать ROAS.
ROAS (Return on Ad Spend) — это показатель рентабельности рекламных расходов, рассчитывается по формуле:

ROAS = (Доход от рекламной кампании / Расход на рекламную кампанию) * 100%

С помощью него можно определить степень окупаемости по следующему принципу:

  • ROAS меньше 100% – вложения не оправдались, кампания пошла в убыток;
  • ROAS равно 100% – реклама окупилась, но прибыли не принесла (ушла в ноль);
  • ROAS больше 100% – кампания прошла успешно и принесла прибыль.
Информация о расходах и доходах от рекламных кампаний уже может быть интегрирована в системы веб аналитики, но если нет, то нам нужно будет рассчитать их самостоятельно. Чаще всего большую часть времени занимает сбор и подготовка данных для анализа. И если аналитическая культура в компании развита плохо, каких-то данных может не быть для полноценного анализа.
Данные по доходам у нас имеются (выше).

Посмотрим, сколько было потрачено на рекламу в марте, апреле и мае.

март - 7 987 034,33 ₽
апрель - 9 120 646,22 ₽
май - 8 019 134,99 ₽

Рассчитаем ROAS = Доход от рекламы/ Расход на рекламу * 100%.

Если рассчитывать ROAS только за первый месяц, то мы увидим 2 случая:
  • вложения не оправдались, кампания пошла в убыток
ROAS март = 7 513 601,31 / 7 987 034,33 * 100 = 94%
ROAS май = 7 424 046,00 / 8 019 134,99 * 100 = 93%

  • реклама можно сказать окупилась, но прибыли не принесла (ушла в ноль)
ROAS апрель = 9 534 019,61 / 9 120 646,22 * 100 = 105%

Другую ситуацию мы видим, рассчитывая ROAS по каждой из когорт:

Общий доход по мартовской когорте составил 8 931 385,48 (складываем 0, 1, 2 и 3 месяцы). Расход нам известен выше - 7 987 034,33.

ROAS по мартовской когорте (за 4 мес) = 8 931 385,48 / 7 987 034,33 = 112%
ROAS по апрельской когорте (за 3 мес) = 11 297 423,8 / 9 120 646,22 = 124%
ROAS по майской когорте (за 2 мес) = 8 135 058,19 / 8 019 134,99 * 100 = 101%

Т.к. показатель ROAS по когортам больше 100%, можно сделать вывод, что рекламные расходы рентабельны. Окупаются примерно с 3го месяца.
Итоговые выводы можно записать так:
  • пользователи возвращаются на сайт за повторной покупкой
  • сплатного трафика получаем самое больше количество заказов и платный трафик приносит больше всего дохода
  • Инвестиции в рекламу окупаются, начиная с 3го месяца

Таким образом, отключать платную рекламу будет нецелесообразно.
Ты молодец! Почему? Потому что мы только завершили 5й день, а ты еще тут!
Надеюсь, тебе понравилось это маленькое путешествие в мир аналитики, тебе стало понятнее, чем занимается аналитик, а также для тебя открылось много нового.

Мне было приятно провести тебя по этому пути! Желаю успехов в твоих начинаниях!



Макс
Старший аналитик
Насколько интересной показалась тебе эта задача?
Спасибо!
Понятна ли была задача?
Спасибо!
Made on
Tilda